ОБЩАЯ ТЕОРИЯ СТАТИСТИКИ

Тренируемость - это свойство живого организма изменять свои функциональные возможности под влиянием систематической тренировки. Оно характеризует восприимчивость человека к физической тренировке, его способность повышать свои специфические функциональные возможности под влиянием систематической специфической физической тренировки. Количественно тренируемость (с те пень тренируемости) может оцениваться величиной тренировочных эффектов: чем больше они в ответ на данную тренировку, тем, следовательно, выше тренируемость.

Тренируемость значительно отличается у людей разного пола и возраста: одна и та же тренировка вызывает у них неодинаковые эффекты.- И даже в пределах одной и той же возрастно-половой группы имеются очень большие индивидуальные вариации в тренируемости.

Тренируемость специфична, как и специфичны тренировочные эффекты. Например, одни люди могут проявлять высокую степень тренируемости при силовой тренировке, но не обнаруживать ее при тренировке выносливости. Другие, наоборот, обладают повышенной восприимчивостью к тренировке выносливости, но. не имеют значительного прироста мышечной силы в ответ на силовую тренировку.

Одинаковая тренировка может вызывать неодинаковые эффекты у разных людей не только из-за различий в тренируемости. Один способ тренировки какого-то качества (повышения спортивного результата в определенном упражнении) оказывается более эффективным для одних людей, иной способ тренировки - для других. Следовательно, применение одинаковой тренировки может в разной степени выявлять тренируемость к данному виду физической деятельности у разных людей.

У людей одной возрастно-половой группы степень тренируемости в значительной мере определяется исходным (предтрениро-вочным) уровнем функциональных показателей (спортивного результата). Разные показатели, характеризующие функциональные возможности разных органов, систем, механизмов и функциональную подготовленность (тренированность) организма в целом, изменяются неодинаково под влиянием тренировки. Однако общее правило состоит в том, лто изменение этих показателей тем больше, чем ниже их исходный (предтренировочный) уровень. Степень тренируемости человека тем выше, чем ниже уровень его тренированности (функциональной подготовленности).

Рис. 102. Зависимость величины прироста МПК после 2-6 месяцев тренировки от исходных показателей МПК до тренировки (по Б. Салтину и др., 1969): сплошная линия - мужчины 20-30 лет, черные, кружки - 34-39 лет, светлые кружки-.40- 49 лет, черные треугольники - 50-63 года

Так, величина прироста МПК в результате тренировки выносливости находится в обратной зависимости от его исходного (предтренировочного) уровня: чем ниже исходное МПК, тем больше оно- может увеличиваться под влиянием тренировок выносливости (рис. 102).

По величинетгскорости развития тренировочных эффектов выделяются четыре варианта тренируемости.

1. Высокая быстрая тренируемость: большие эффекты, которые наиболее быстро нарастают в начальном периоде систематических тренировок, а затем изменяются мало, медленно (асимптотически) приближаясь к "уровню насыщения" (максимально возможным тренировочным эффектам).
2. Высокая медленная тренируемость: большие тренировочные эффекты, нарастающие постепенно, медленно.
3. Низкая быстрая тренируемость: небольшие тренировочные эффекты, которые нарастают быстро и проявляются уже после относительно короткого периода систематических тренировок, мало изменяясь в дальнейшем.
4. Низкая медленная тренируемость: небольшие тренировочные эффекты, которые нарастают медленно в процессе систематических тренировок.

Как уже отмечалось, степень тренируемости в большой мере зависит от исходного уровня физиологических функций организма. Этот уровень определяется образом жизни человека, в частности степенью физической активности, характером питания, предшествующей тренировкой. Однако существеннейшую роль в определении функциональных возможностей человека, а также максимально возможной степени их изменения под влиянием тренировки, т. е. тренируемости, играют наследственно предопределенные, генетические, факторы, объединяемые понятием генотип.

Одним из наиболее широко используемых подходов для изучения роли наследственных факторов служит сравнение определенных антропометрических, морфологических и функциональных показателей у однояйцовых (монозиготных), генетически идентичных, близнецов и у двуяйцовых (дизиготных), генетически неидентичных, близнецов. Такое сравнение позволяет вычислять коэффициент наследственности (H) и по его величине судить о степени зависимости данного признака (показателя) от генотипа. Если коэффициент наследственности равен 1,0, наследственность может рассматриваться как единственная причина, определяющая индивидуальную вариативность данного признака (показателя). Если коэффициент наследственности лежит в интервале между нулем и единицей, значит, признак отчасти подвержен влиянию срёдового фактора, а отчасти обусловлен наследственностью.

Роль наследственности в определении уровня различных физиологических функций неодинакова. Прежде всего целый ряд функциональных показателей у человека в той или иной степени зависит от размеров и формы тела, отдельных его звеньев и размеров некоторых внутренних органов, например сердца, легких, диаметра аорты и т. д. Многие антропометрические и морфологические признаки находятся под генетическим контролем и потому предопределяют наследственную обусловленность связанных с ними функциональных характеристик.

Рис. 103. Зависимость уровня функциональных возможностей человека от наследственных факторов (по данным В. Клиссураса и др., 1971): А - сравнение МПК у моно- и дизиготyых близнецов; Б - различия между функциональными показателями у моно- и дизиготных близнецов, определяемые коэффициентом наследственности (H)

Функции внешнего дыхания в той или иной степени генетически предопределены. Это относится к таким показателям внешнего дыхания, как общая емкость легких, остаточный и резервный объемы, жизненная емкость легких (рис. 103, Б), что, впрочем, может быть обусловлено связью этих показателей с размерами тела. Частота дыхания, а также относительные легочные объемы и емкости (приведенные к массе тела) вообще не обнаруживают зависимости от генотипа. Вместе с тем длительность задержки дыхания, особенности реакции внешнего дыхания на гипоксию (изокапническую гипоксию) находятся под заметным влиянием генетических факторов.

Функции сердечн о-с осудистой системы испытывают Несомненное (но неодинаковое для разных показателей) влияние наследственных факторов. ЧСС покоя не очень подвержена этому влиянию, хотя у нетренированных людей ЧСС покоя ниже 60 уд/мин, как правило, наследственно обусловлена. Максимальная ЧСС генетически предопределена (коэффициент наследственности 0,9) без различий для пола и возраста.

Неясно влияние генетических факторов на величины сердечного выброса и систолического объема крови, хотя общий объем сердца выявляет некоторую наследственную зависимость. Наследственные факторы в значительной мере.определяют толщину (массу) левого желудочка (коэффициент наследственности 0,55-0,70) и особенности сосудистой сети (капилляризации) сердца, толщины стенок коронарных артерий, их распределения в стенках миокарда. Интересно, что тренировка выносливости повышает сходство размеров сердца у генетически идентичных близнецов.

Разноречивы данные о наследственной зависимости уровня артериального давления в условиях покоя. По некоторым данным, у людей с нормальным артериальным давлением общий генетический эффект составляет 50-60% в отношении систолического давления и до 40% в отношении диастолического.

Рис. 104. Влияние наследственных факторов на мышечную композицию (Коми и др., 1977). У монозиготных близнецов соотношение процента медленных, и быстрых мышечных волокон очень сходно, а у дизиготных заметно различается.

Композиция мышц, т. е. соотношение в них медленных и быстрых мышечных волокон, генетически предопределена. Так, соотношение быстрых и медленных волокон в одних и тех же мышцах у монозиготных близнецов практически одинаково (рис. 104). Коэффициент наследственности для процента медленных (или быстрых) волокон равен 0,99 у мужчин и 0,92 у женщин. Вместе с тем процентное соотношение двух подтипов быстрых мышечных волокон (II-A и II-В) не обладает таким "родственным" сходством, что указывает на возможное взаимопревращение их под влиянием средовых факторов, в частности в результате тренировки.

Число, размеры и относительное содержание (плотность) митохондрий, активность мышечных ферментов, мало зависят или вообще не зависят от генотипа и весьма чувствительны к средовым влияниям (тренировке).

Мышечная сила, выраженная в абсолютных показателях (Ньютонах), мало зависит от наследственных факторов. Вместе с тем относительная "общая сила" (на массу тела) имеет довольно высокий коэффициент наследственности (0,6), что свидетельствует об определенной обусловленности данного функционального признака генетическими механизмами.

Мышечная мощность обнаруживает очень большую зависимость от генотипа. Так, максимальная мощность, определяемая тестом Маргария у монозиготных и дизиготных близнецов, имеет коэффициент наследственности почти 0,98.

Генетическая обусловленность содержания быстрых мышечных волокон, относительной мышечной силы, скорости двигательной реакции, максимальной частоты и скорости движений, максимальных анаэробной мощности и емкости лактацидной энергетической системы'в значительной мере определяет врожденный характер уровня скоростно-силовых способностей человека. "Великими спринтерами рождаются",

Максимальная аэробная мощность (максимальное потребление кислорода) в наибольшей степени наследственно обусловлена (рис. 103, А). Высокие показатели МГЩ регистрируются не только у высокотренированных представителей видов спорта на выносливость, но и у ряда .людей, не занимающихся серьезно спортом. Как видно на рис. 103, А, у дизиготных близнецов выявляется более высокая внутрипарная вариабельность МПК по сравнению с монозиготными близнецами (при полном совпадении МПК У близнецов каждой пары точки лежат на наклонной линии). Врожденная предопределенность МПК (на 93,4% у мужчин и на 95,9% у мужчин и женщин вместе) мало подвержена влияниям возраста и пола. Субмаксималвная аэробная работоспособность также в большой мере предопределяется генетическим фактором (коэффициент наследственности для показателя PWC170-" около 0,9).

Генетическая обусловленность высокого МПК, многих физиологических факторов и механизмов, определяющих повышенные аэробные (кислородтранспортные) возможности организма, увеличенного содержания медленных мышечных волокон предопределяет большие возможности организма в достижении высоких результатов в видах спорта, требующих проявления выносливости. "Великими стайерами рождаются".

Роль наследственности в определении степени тренируемости несомненна. У людей с разным генотипом одинаковые тренировки вызывают неодинаковые тренировочные эффекты, т. е. чувствительность организма к тренировке (тренируемость) в значительной мере зависит от генотипа.

Так, 10 пар монозиготных близнецов приняли участие в 20-недельной тренировке выносливости. При среднем повышении МПК. на 14% индивидуальные, вариации прироста были очень значительны - от 0 до 41%. Однако величина тренировочного эффекта (степень тренируемости) у близнецов каждой пары была весьма сходной.

Расчеты показывают, что около 50% индивидуальной вариативности в приросте МПК под влиянием тренировки выносливости" определяются генетическими особенностями тренирующихся, при этом лишь 20-30% зависит от исходного (предтренировочного). уровня МПК. Следовательно, примерно 70-80% величины тренировочных эффектов генетически зависимы, т. е. определяются наследственными особенностями организма.

Наследственность также влияет на общий уровень физической активности (подвижность) человека.

Так, у детей очень физически активных родителей высокая подвижность наблюдалась в 20% случаев, а у детей "обычных" родителей - лишь в 4% случаев. Отношение к тому или иному виду спортивной деятельности отличалось среди монозиготных близнецов лишь в 6% случаев, а среди дизиготных близнецов - в 85% случаев. Полное совпадение в выборе спортивной специализации, степени активности и достигнутых результатах наблюдалось у 70% пар монозиготных близнецов и лишь у 22% пар дизиготных близнецов.

Предел роста тренировочных эффектов у каждого человека генетически предопределен. Даже систематическая интенсивная физическая тренировка не может повысить функциональные возможности организма сверх предела, определяемого генотипом. Поэтому генетические факторы являются решающими в предсказании и достижении высоких спортивных результатов. Природные, генетически предопределенные аэробные возможности могут быть довольно устойчивыми несмотря на средовые (тренировочные) влияния. В частности, пределы роста МПК, вероятно, лимитированы индивидуальным генотипом, так что никакая тренировка не в состоянии преодолеть этот барьер.

Влияние наследственных факторов проявляется в определенных внешних условиях, в частности в процессе физической тренировки. Иначе говоря, наследственные и средовые факторы взаимодействуют. Из изложенного следует, что выдающиеся спортсмены обладают уникальным генотипом, определяющим высокие специфические функциональные возможности организма и его высокую тренируемость. Таким образом, выражение "великим стайером или спринтером рождаются" означает, что лишь у некоторых. людей имеются генетические предпосылки, которые, однако, могут реализоваться только в результате специфической тренировки, чтобы эти люди стали выдающимися спортсменами.

ОБЩАЯ ТЕОРИЯ СТАТИСТИКИ

Казань 2006 год

Авторы:

к.э.н., доцент Костина Л.В. - главы № 3 - 10, приложения 1 – 3, глоссарий.

к.э.н., старший преподаватель Половкина Э.А. - предисловие, главы № 1-2.

Рецензент: к.э.н. доцент, зав. кафедрой статистики и эконометрики КГФЭИ Кундакчян Р.М.

Учебно-методическое пособие утверждено на заседании кафедры статистики и эконометрики: протокол № 8 от 17.03.2006 года.

Учебно-методическое пособие «Статистика» по разделу «Общая теория статистики» предназначено для студентов II курса всех форм обучения по направлениям 521500 «Менеджмент», 521600 «Экономика».

Предисловие

В современном обществе эффективность управления экономикой в значительной степени зависит от качества информационной базы, основным компонентом которой является статистика. Статистическая грамотность – неотъемлемая часть экономического образования. Работая с цифрами, каждый экономист должен знать, как получены те или иные данные, какова их природа, насколько полны они и достоверны.

Статистика осуществляет наблюдение, сбор, научную обработку, обобщение и анализ информации обо всех явлениях и процессах общественной жизни. Поэтому в системе экономического образования особое место отводится изучению статистики, являющейся базовой научной дисциплиной, формирующей профессиональный уровень современного экономиста. В учебных программах вузов статистика объединяет комплекс учебных дисциплин, в составе которого следует выделить такие основные разделы, как:

1) «Общая теория статистики»;

2) «Социально – экономическая статистика»;

3) «микроэкономическая статистика»;

4) «Статистика предприятия»;

5) «Система национального счетоводства.

Каждый из данных разделов имеет свои конкретные цели и задачи.

«Общая теория статистики» призвана дать студентам представление о содержании статистики как научной дисциплины, познакомить с ее основными понятиями, методологией и методиками расчета важнейших статистических аналитических показателей. Ее задача – научить студентов решать проблему информационного обеспечения процесса принятия управленческих решений, начиная с подготовки информации, ее анализа и заканчивая количественной и качественной оценкой происшедших изменений в анализируемых процессах. В соответствии с этим данное учебное пособие охватывает самые общие начальные элементы статистической науки и рассматривает основные этапы статистического исследования (статистическое наблюдение, сводка, группировка, расчет обобщающих показателей – абсолютных, средних и относительных), методы изучения вариации и динамики, индексный метод анализа, основы регрессионного и корреляционного анализа, непараметрические методы анализа.

Статистические методы исследования находят широкое применение во многих отраслях знаний и человеческой деятельности. Региональная экономика, сравнительно молодая наука, в своем развитии и становлении изучает закономерности и особенности саморегулирования и государственного регулирования экономики в региональном разрезе с помощью статистики. В региональных исследованиях на основе данных, характеризующих результаты деятельности объектов региональной экономики, осуществляется оценка социально – экономического положения в регионах, изучается рыночная экономическая конъюнктура, инвестиционная привлекательность объектов, измеряется уровень территориальной дифференциации по основным показателям региональной экономики и т. п. Чем полнее и достовернее аналитическая информация, отражающая реальные процессы и явления в регионах, тем эффективнее осуществляется принятие управленческих решений.

В журнале «Вопросы статистики» № 12, 1999 г. опубликована статья «Как я стал статистиком и почему не сожалею об этом» ведущего ученого – статистика, доктора экономических наук Санкт – Петербургского государственного аграрного университета М.М. Юзбашева, который пишет «… изучая статистику, тем более, участвуя в ее развитии, невозможно не гордиться тем, что соприкасаешься с такими истинами, которые едины и вечны на все времена и на всех галактиках! В самом деле: средняя величина – такая же мировая константа, как сумма, произведение, дифференциал!».

В статье есть стихотворение, посвященное статистике, шуточное по виду и серьезное по содержанию, которое М.М. Юзбашев читает своим студентам, заканчивая лекционный курс. Мы посчитали возможным привести некоторые строфы этого стихотворения, так как в нем хорошо показана познавательная значимость статистики.

«Статистика всем специалистам нужна:

В анализе ведь – королева она!

В пустые слова она учит не верить,

А все, что возможно, учесть и измерить!

Познать пожелаешь ли тип иль закон –

То в средней, как правило, выражен он:

Еще посчитай медиану и моду,

Лишь после вещай свои мысли народу!

Спеши динамический выровнять ряд –

Узнаешь, идешь ли вперед иль назад;

И чтоб болтуны не водили за нос,

Измерив тенденцию, сделай прогноз!

Запомни же твердо, себя зря не мучая:

Наш мир есть гибрид от Закона и Случая!

В грядущем у нас достоверностей нет;

Будь мужествен, знай: стохастичен весь свет!

Кто понял статистику, тот не внакладе,

Страшиться не нужно ему ничего:

Запас страховой и в душе и на складе

Спасет от случайности всякой его!»

Глава 1.

Основные понятия и категории статистической науки.

Организация статистики в РФ.

1.1. Предмет и основные категории статистики как науки.

Слово «статистика» имеет латинское происхождение (от status, что означает «определенное положение вещей» - состояние). В средние века оно использовалось для характеристики политического состояния государства и употреблялось в значении слова «государствоведение». В науку этот термин введен в XVIII веке немецким ученым Готфридом Ахенвалем, выпустившим книгу о государствоведении.

Собственно как наука статистика возникла только в XVII веке, когда правительства различных западноевропейских стран стали заниматься сбором разного рода информации о своих гражданах. Однако статистический учет существовал уже в глубокой древности, упоминания о статистических обследованиях встречаются и в библейские времена. «Исчислите все общество сынов Израилевых по родам их, по семействам их, по числу имен, всех мужского пола поголовно…» Четвертая книга Моисеева. Числа. Ветхий завет, гл. 1, 2.

Развитие статистики схоже с развитием языка, она постепенно развивалась там, где в ней возникала необходимость. Еще за 5 тыс. лет до н. э. проводились переписи населения в Китае, велся учет имущества граждан в Древнем Риме, использование средней было хорошо известно еще при жизни Пифагора. В средние века осуществлялось сравнение военного потенциала разных стран, численности их населения, домашнего имущества, земель.

У истоков статистической науки стояли две школы – немецкая описательная и английская школа политических арифметиков.

Представители описательной школы считали, что задачей статистики является описание достопримечательностей государства; территории, населения, климата, вероисповедания, ведения хозяйства и т.п. – только в словесной форме, без цифр и вне динамики, то есть без отражения особенностей развития государств в те или иные периоды, а только лишь на момент наблюдения. Видными представителями описательной школы были Г. Конринг (1606 – 1661), Г. Ахенваль (1719 – 1772), А. Бюшинг (1724 – 1793) и др.

Политические арифметики ставили целью изучать общественные явления с помощью числовых характеристик – меры веса и числа. Это был принципиально новый этап развития статистической науки по сравнению со школой государствоведения, так как от описания явлений и процессов статистика перешла к их измерению, исследованию, оценке и выработке вероятных гипотез будущего развития. Политические арифметики видели основное назначение статистики в изучении массовых общественных явлений, осознавали необходимость учета в статистическом исследовании требований закона больших чисел, поскольку закономерность может проявиться лишь при достаточно большом объеме анализируемой совокупности. Виднейшим представителем и основателем этого направления был В. Петти (1623 – 1687). Именно школа политических арифметиков стала основообразующей в развитии современной статистики.

В XIX веке получило развитие учение бельгийского статистика Адольфа Кетле (1796 – 1874), который первым применил современные методы сбора данных, его считают основоположником учения о средних величинах. Математическое направление в статистике развивалось в работах англичан – сэра Фрэнсиса Гальтона (1822 – 1911) и Карла Пирсона (1857 – 1936), Рональда Фишера, которые внесли значительный вклад в развитие теории корреляции и оказали существенное воздействие на современную статистику.

Прогрессу статистической методологии способствовали труды российских статистиков – А.А. Чупрова (1874 – 1926), В.С. Немчинова (1894 – 1964), С.Г. Струмилина (1877 – 1974), В.Н. Старовского (1905 – 1975) и др.

Развитие статистической науки, расширение сферы практической статистической работы привели к изменению содержания самого понятия «статистика».

Статистическая наука - это отрасль знаний, изучающая явления общественной жизни с их количественной стороны в неразрывной связи с их качественным содержанием в конкретных условиях места и времени. Статистика – это особая научная дисциплина, которая в широком понимании разрабатывает методы сбора, систематизации, анализа, интерпретации и отображения результатов наблюдений массовых случайных явлений и процессов целью выявления существующих в них закономерностей.

Статистическая практика-это деятельность по сбору, накоплению, обработке и анализу цифрового материала, служащего для характеристики какой – либо области общественных явлений или территориального распределения какого – то показателя, публикуемые в периодической прессе, справочниках, сборниках. Статистика как отрасль практической деятельности имеет своей целью сбор, обработку, анализ и публикацию массовых данных о самых различных явлениях общественной жизни. Осуществляется сбор данных в каждом регионе и по стране в целом о численности и составе населения, ведется подсчет предприятий и организаций, собираются данные об объемах производства и объемах продаж и т.д. Эту деятельность на профессиональном уровне осуществляет Федеральная служба государственной статистики (Росстат) - и система ее учреждений, организованных, по административно – территориальному признаку. Так в Татарстане действует Территориальный орган Федеральной службы по государственной статистике (Татстат).

Статистические законы действуют в пределах времени и места, в которых они были обнаружены.

Если рассматривать статистику как инструмент изучения социально – экономических явлений и процессов, то предмет статистики состоит в изучении размеров и количественных соотношений массовых общественных явлений в конкретных условиях места и времени, а так же числовое выражение проявляющихся в них закономерностей.

Свой предмет статистика изучает при помощи определенных категорий, то есть понятий, которые отражают наиболее общие и существенные свойства, признаки, связи и отношения предметов и явлений объективного мира.

Что мы имеем в виду под закономерностью?

Закономерность, выявленная на основе массового наблюдения, то есть проявляющаяся лишь в большой массе явлений через преодоление свойственной ее единичным элементам случайности, называется статистической закономерностью.

Свойство статистических закономерностей проявляться лишь в массе явлений при обобщении данных по достаточно большому числу единиц, находит свое отражение в законе больших чисел, сущность которого состоит в том, что по мере увеличения числа наблюдений влияние случайных факторов взаимопогашается и на поверхность выступает действие основных факторов, которые и определяют закономерность. Например, характеристика экологической ситуации предполагает изучение закономерности динамики выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух регионов от динамики физического объема валового регионального продукта.

Познание закономерностей возможно только в том случае, если изучаются не отдельные явления, а совокупности явлений. То есть объектом статистического изучения является статистическая совокупность – множество единиц изучаемого явления, объединенных качественной однородностью, определенной целостностью, взаимозависимостью состояний отдельных единиц и наличием вариации. Таковы, например, совокупность домохозяйств, совокупность предприятий и фирм, совокупность нефтяных месторождений, совокупность регионов и т. п.

Совокупность называется однородной, если один или несколько изучаемых существенных признаков являются общими для всех единиц. Например, принадлежность предприятий к одной и той же отрасли – заводы металлургического комплекса или регионы, относящиеся к одной природно-климатической зоне.

Совокупность, в которую входят явления разного типа, считается разнородной. Совокупность может быть однородна в одном отношении и разнородна в другом. Регионы, включенные в одну группу по природно-климатическим характеристикам, различаются по уровню социально – экономического развития. Заводы, входящие в металлургический комплекс России, различаются по своей специализации – выделяются группы заводов по производству труб, или по производству листового проката и т. п. В каждом отдельном случае однородность совокупности устанавливается путем проведения качественного анализа, выяснения содержания изучаемого общественного явления.

Статистическая совокупность состоит из единиц совокупности. Единицы статистической совокупности представляют собой качественно однородные первичные элементы этой совокупности. Каждая единица совокупности представляет собой частный случай проявления изучаемой закономерности.

Решение вопроса о единице и границах изучаемой совокупности определяется целью исследования. Это связано со сложной природой социально – экономических явлений. В каждом отдельном явлении одновременно реализуются различные процессы. Например, при изучении совокупности работников, каждый работник может рассматриваться как член определенной социально – профессиональной группы, как работник предприятия, как житель города, поселка и т. д., то есть единица совокупности – это предел дробления объекта исследования, при котором сохраняются все свойства изучаемого процесса.

Единицы совокупности обладают определенными свойствами, качествами, которые принято называть признаками. Признак – качественная особенность единицы совокупности. Например, признаки человека: возраст, пол, образование, вес, семейное положение и т. д. Признаки предприятия: форма собственности, отрасль, численность работников, величина уставного фонда и т. д. Статистика изучает явления через их признаки: чем более однородна совокупность, тем больше общих признаков имеют ее единицы, тем меньше варьируют ее значения.

По характеру отображения свойств единиц изучаемой совокупности признаки делятся на:

- признаки, имеющие непосредственное количественное выражение, например, площадь территории, численность жителей города и т. д. Они могут быть дискретно или непрерывно варьируемыми. Дискретно варьируемые признаки – это признаки, отдельные значения которых отличаются друг от друга на некоторую конечную величину (обычно целое число). Так, дискретные признаки мы используем, когда проводится группировка, например, магазинов по числу в них отделов или касс. В магазинах может быть один, два, три и т.д. отдела, но не может быть полтора или два с половиной отдела. Существует множество признаков, значения которых отличаются друг от друга на сколько угодно малую величину и могут принимать любые значения на некотором интервале. Такие признаки называют непрерывно варьирующими или непрерывными признаками. К ним относятся индексы экономического состояния, среднедушевые доходы, весовые и объемные характеристики товаров;

- признаки, не имеющие непосредственного количественного выражения. В этом случае отдельные единицы совокупности различаются своим содержанием, например, отраслевая специализация предприятий и организаций; деление природных ресурсов по их происхождению: минеральные, водные, земельные или деление населения по полу – мужчины и женщины и т. д. Такие признаки обычно называют атрибутивными (в философии «атрибут» - неотъемлемое свойство предмета). В случае, когда имеются противоположные по значению варианты признака, говорят об альтернативном признаке (да, нет). Например, продукция может быть годной или бракованной (не годной); каждое лицо может состоять в браке или нет и т.д.

Особенностью статистического исследования является то, что в нем изучаются только варьирующие признаки, то есть признаки, принимающие различные значения (для атрибутивных, альтернативных признаков) или имеющие различные количественные уровни у отдельных единиц совокупности.

Поскольку статистика, как уже сказано, изучает количественную сторону массовых явлений, то возникает необходимость в обобщающих характеристиках статистической совокупности. Эту роль выполняет статистический показатель, являющийся количественной характеристикой какого – то свойства совокупности.

Статистический показатель – это количественная оценка свойства изучаемого явления. Статистические показатели можно подразделить на два основных вида. Первый вид – это учетно-оценочные показатели, которые показывают размеры, объемы, уровни изучаемого явления. Второй вид показателей – аналитические, которые показывают, как развивается изучаемое явление, из каких частей состоит целое, то есть в каком соотношении находятся части целого между собой и как распространяется явление в пространстве. К аналитическим относят относительные и абсолютные величины, показатели вариации и т. д.

1.2. Методы статистики.

Свой предмет статистика изучает при помощи своих, специфических методов. Общей основой разработки и применения статистической методики является диалектический метод познания, согласно которому общественные явления и процессы рассматриваются в развитии.

В соответствии с этим статистика изучает явления:

- в их взаимосвязи;

- в движении и изменении;

- выделяя их в типы и формы;

- в соответствии с соблюдением принципа места и времени.

В процессе развития, наряду с количественными изменениями, в изучаемом предмете происходят коренные качественные изменения. Поэтому необходимо располагать методами, позволяющими изучать количественные изменения в явлениях, оценивать существенность или несущественность наблюдаемых различий, улавливать переход количественных изменений в качественные.

Любое статистическое исследование проходит три стадии: сбор информации, обработка собранной информации, анализ результатов обработки.

Методы статистики – это целая совокупность приемов, пользуясь которыми статистика исследует свой предмет.

На первой стадии исследования статистика использует метод статистического наблюдения, который заключается в сборе первичного статистического материала, в научно – организованной регистрации всех существенных факторов, относящихся к рассматриваемому объекту. Требования массовости единиц наблюдения обуславливается тем, что изучаемые статистической закономерности проявляются в достаточно большом массиве данных на основе действия закона больших чисел.

На второй стадии исследования применяется метод группировок, который дает возможность все собранные в результате массового статистического наблюдения факты подвергать систематизации и классификации.

На третьей стадии исследования статистика использует ряд методов. Метод обобщающих показателей позволяет характеризовать изучаемые явления и процессы при помощи статистических величин – абсолютных, относительных и средних. На этом этапе статистического исследования выявляются взаимосвязи и масштабы явлений, изучается степень вариации показателей, определяются закономерности их развития, даются прогнозные оценки. Индексный метод позволяет изучить и количественно измерить факторы, обусловившие изменение того или иного явления и процесса. Балансовый метод дает представление о сложившихся пропорциях в различных областях экономики.

К какой бы области не относился предмет статистики (территория, население, промышленность, финансы) методы ее везде применимы. Статистика выявляет типичное и закономерное. Иначе говоря, методы статистики обусловлены спецификой ее предмета.

Поскольку количественная сторона общественных явлений в их неразрывной связи с качественной стороной изучается другими общественными науками, то статистика теснейшим образом связана с ними. Для измерения количественной стороны явлений, разработки соответствующих показателей необходимо знать особенности, отличающие одни явления от других, свойственные им специфические закономерности развития, то есть, говоря проще, статистика должна владеть предметной областью, для которой разрабатываются показатели. Например, для разработки показателей, характеризующих размещение производительных сил необходимо знание экономической географии, для финансовых показателей – финансов и т. д.

Среди общественных наук, определяющей по отношению к другим, является экономическая теория, раскрывающая механизмы законов, регулирующих изменения развития общества. Статистика при определении количественной стороны массовых общественных явлений базируется на экономической теории. В зависимости от общественной формации, политического строя значительно меняется содержание показателей статистики. Так до 60 – х годов прошедшего столетия в отечественной статистике не существовал показатель прибыли, поскольку его не было в политической экономии социализма того времени.

Статистика представляет собой чрезвычайно мощное орудие познания, но подобно всякому инструменту, она может быть использована как для увеличения возможностей повышения жизненного уровня людей, так и для искажения реальной действительности в результате злоупотреблений. Наверное, это и дало основание английскому политику Б. Дизраэли (1804 – 1881) заявить: «Есть ложь, есть наглая ложь, а есть статистика».

Связь между статистикой и другими общественными науками не односторонняя. Статистика – важнейшее звено обобщения результатов массовой практики. Никакие вопросы, касающиеся экономического строя современного государства и его развития, не могут быть решены только путем теоретических умозаключений, они, безусловно, должны базироваться на проверенных и научно – обоснованных фактах. Не зря тот же Б. Дизраэли сказал: «В жизни, как правило, преуспевает тот, кто располагает лучшей информацией»!

Закономерности массовых явлений социально – экономической жизни нередко обнаруживаются раньше статистикой, а потом уже становятся объектом изучения конкретной науки. Статистика нередко выявляет такие закономерности общественной жизни, которые на первый взгляд противоречат логике вещей, принятой теоретической концепции и поэтому становятся предметом теоретического исследования, после того как они были обнаружены эмпирически.

Статистика имеет большое познавательное значение, она содержательно и количественно освещает изучаемые явления и процессы, служит надежным способом оценки проверить различные теоретические предположения, доказать или опровергнуть какие – либо расхожие утверждения.