Регрессионный анализ – это метод изучения статистической взаимосвязи между одной зависимой (результативной) количественной переменной и одной или несколькими независимыми (факторными) количественными переменными.
Основы статистического исследования взаимосвязи социально-экономических явлений
Между социально-экономическими явлениями и процессами объективно существует множество разнообразных связей. Их исследование является важнейшей задачей многих наук, в том числе, и теории статистики. Проведение статистического исследования позволяет вскрыть существование между исследуемыми явлениями причинно-следственных отношений. А это, в свою очередь, дает основания для установления признаков (факторов), которые оказывают наибольшее влияние на вариацию исследуемых явлений и процессов.
В данном случае необходимо оговориться, что под причинно-следственными отношениями понимают связь явлений и процессов, при которой изменение одного из них (рассматриваемого в качестве причины) ведет к изменению другого (рассматриваемого в качестве следствия).
Социально-экономические явления являются сложным объектом для изучения взаимосвязей, потому что они отличаются одновременным воздействием на итоговый результат большого числа разнородных причин. Поэтому теория статистики при исследовании взаимосвязи социально-экономических явлений предлагает выявлять главные причины, а второстепенные – оставлять без внимания, абстрагироваться от них.
Практически любое статистическое исследование взаимосвязи социально-экономических явлений представляет собой совокупность следующих этапов, которые последовательно сменяют друг друга:
- качественный анализ природы социально-экономического явления посредством использования методов экономической теории, социологии, конкретной экономики;
- построение модели связи социально-экономических явлений, в основе чего лежит применение статистических методов (средних величин, группировок, корреляционного анализа, регрессионного анализа и др.);
- интерпретация результатов, которые получены после построения и практического использования модели связи, и их увязка с качественными особенностями изучаемого социально-экономического явления.
Сущность изучаемых признаков различна. По этому критерию их подразделяют на результативные и факторные показатели. Результативные признаки изменяются под действием факторных признаков, а те, в свою очередь, обуславливают изменения других, связанных с ними признаков.
Особое внимание в статистическом исследовании уделяется природе взаимосвязей. Они могут быть функциональными, т.е. каждому значению из множества значений факторного признака соответствует только одно значение результативного признака, или стохастическими, т.е. соответствие результативных и факторных признаков проявляется в общем, среднем при большом числе наблюдений (а не в каждом отдельном случае).
Частным случаем стохастической связи является корреляционная связь, в рамках которой изменение факторных признаков обуславливает изменение среднего значения результативного признака. Коэффициент корреляции помогает дать оценку степени тесноты связи, которая может быть сильной, умеренной, слабой или вообще отсутствовать.
Если изменение результативных и факторных происходит в одном направлении (т.е. их совместное увеличение или уменьшение), то связь прямая. Если изменения разнонаправлены, то связь обратная.
Связи между признаки могут быть изучены различными методами – в этом плане статистика обладает широким инструментарием (методы приведения параллельных данных, аналитических группировок, графический метод, корреляционный и регрессионный анализы). Выбор конкретного метода обуславливается познавательной целью и поставленными задачами исследования.
Особенности регрессионного анализа взаимосвязи социально-экономических явлений
Изучить аналитическое выражение взаимосвязи между результативными и факторными признаками позволяет регрессия. Проведение регрессионного анализа объясняется потребностью организаторов статистического исследования достичь следующих целей:
- определение степени детерминированности вариации результативного признака предикторами (факторными признаками);
- предсказание значения результативного признака с помощью одного или нескольких факторных;
- определение вклада отдельных факторных признаков в вариацию результативного.
Построение регрессионной модели требует от исследователей соблюдения следующих требований:
- моделируемое явление может быть описано одним или несколькими уравнениями причинно-следственных связей;
- все факторные признаки имеют количественное (числовое) выражение;
- в наличии имеется достаточно большой объем исследуемой выборочной совокупности;
- причинно-следственные связи между явлениями и процессами социально-экономического развития общества описываются линейными формами зависимости;
- в отношении параметров модели связи отсутствуют количественные ограничения;
- изучаемая совокупность имеет постоянную территориальную и временную структуру.
Только в случае соблюдения всех вышеперечисленных требований исследователи имеют возможность построить модель, которая наилучшим образом описывает реальные социально-экономические явления и процессы.
Таким образом, регрессионный анализ является распространенным методом статистического исследования взаимосвязи явлений и процессов социально-экономического развития общества, использование которого приносит исследователям большой объем высококачественного и достоверного материала. Он впоследствии может быть использован для создания прогнозов общественного развития и принятия государственными органами социально значимых решений.
