Анализ статистических данных

Сущность и значение анализа статистических данных

Важным аспектом анализа является сочетание познания и оценки. Путем анализа признаков и характеристик исследователь получает фактические данные о явлениях, процессах, объектах, а оценка позволяет сопоставить статистические показатели с другими данными для принятия управленческих решений.

Предметом статистического анализа является совокупность качественных и количественных характеристик объектов, процессов и явлений и их развития. Эти данные могут относиться к отдельным предприятиям, отраслям промышленности, районам, областям или странам.

Значение анализа статистических данных сводится к следующему:

1. Описание состояния различных объектов, процессов. Это могут быть экономические или социальные показатели, которые имеют значимость для принимаемых решений в той или иной области деятельности.
2. Определение статистических показателей, их динамики и связи с факторами, которые определяют уровень их проявления.
3. Выявление текущих тенденций развития наиболее актуальных социально-экономических явлений и процессов.
4. Составление прогнозов развития определенных явлений и процессов.
5. Выявление проблемных моментов деятельности в той или иной области.

Методы анализа статистических данных

Основными методами, применяемыми в процессе проведения статистического анализа, являются:

1. Метод наблюдения. Он опирается на документальное исследование какой-либо значимой информации и проведение опросов, в целях получения обратной связи о реализации определенной деятельности, принимаемых решений и т. д. Наблюдение, проводимое посредством документального исследования данных и проведения опросов обеспечивает наращивание информационных данных, их полноту в процессе исследования в той или иной области. Методы наблюдения выступают различными способами сбора информации для статистического анализа.

2. Сводка и группировка материалов статистического наблюдения играют важную роль в обобщении данных. Сводка представляет собой операцию по отработке единичных фактов, собранных в результате наблюдения, и их преобразованию в статистические таблицы. Группировочный признак, порядок формирования группы, система показателей и макеты таблиц являются важными этапами сводки. Процессы сводки и группировки имеют поэтапный характер проведения. Соблюдение определенной последовательности операций в процессе анализа статистических данных, составляет фундамент его результативности. Сводка статистических данных включает следующую последовательность операций:

   • определение признака, критерия, по которому будет осуществлена группировка той или иной информации:
   • определение механизма, методологии построения групп и их рассмотрения;
   • разработка системы показателей для характеристики групп и объекта в целом;
   • разработка макетов таблиц для представления результатов сводки.

3. Расчет абсолютных и относительных статистических величин. Абсолютные величины характеризуют размер явлений и могут быть измерены в массе, площади, объеме, времени и других единицах. Они могут быть получены непосредственно в процессе наблюдения или вычислены на основе различных методов. Относительные величины выражают количественное соотношение между явлениями и получаются путем деления одной величины на другую. Они позволяют оценить структуру и сравнить различные явления.

4. Метод построения вариационных рядов. Вариационные ряды представляют информацию о разбросе значений отдельных единиц признака в изучаемой совокупности. Вариация может быть выражена в абсолютных или относительных показателях, таких как коэффициент вариации. Эти показатели помогают понять характер изменений и различий в данных.
5. Методы выборки. Выборочный метод является эффективным способом изучения генеральной совокупности путем анализа свойств выборки. Он позволяет сократить объем работы, экономить ресурсы и получать информацию о больших совокупностях, которые не могут быть полностью обследованы.
6. Корреляционный и регрессионный анализ - это мощные инструменты, которые помогают исследователям анализировать большие объемы информации для выявления возможных взаимосвязей между переменными. Корреляционный анализ позволяет измерить степень связи между различными признаками, определить причинно-следственные связи (при условии проведения теоретического анализа) и оценить факторы, оказывающие наибольшее влияние на исследуемый признак. Регрессионный анализ, в свою очередь, помогает выбрать модель (форму связи) и определить степень влияния независимых переменных на зависимую переменную. Он также позволяет вычислить прогнозные значения зависимой переменной с использованием регрессионной функции. Использование обоих методов вместе позволяет решить все указанные задачи и обеспечивает комплексный анализ данных. Это особенно полезно при работе с большими объемами информации, где необходимо выявить сложные взаимосвязи между переменными.
7. Метод построения рядов динамики. Ряд динамики представляет собой последовательность статистических показателей, расположенных во времени, которые отражают изменение изучаемого явления. Он состоит из двух элементов: момента или периода времени (обозначаемого как «t») и статистических показателей или уровней (обозначаемых как «y»). Вместе эти элементы образуют члены ряда. Ряды динамики являются важным инструментом для анализа временных данных, таких как экономические показатели, продажи, потребительское поведение и другие явления, которые изменяются в течение времени. Использование рядов динамики в сочетании с корреляционным и регрессионным анализом может быть особенно полезным, поскольку позволяет исследователям выявить связи между временными данными и другими переменными, а также предсказать будущие значения на основе исторических данных.

Таким образом, статистический анализ является мощным инструментом для понимания и оценки явлений общественной жизни. Он помогает выявить закономерности, сравнить данные и принять обоснованные управленческие решения на основе научных выводов.