Статистический анализ: понятие и возможности применения
Статистический анализ — это процесс сбора и анализа информации, данных о различных аспектах социально-экономической жизнедеятельности, ориентированный на оценку их закономерностей, текущего состояния и перспектив развития, что обеспечивает управленческий учет сведениями, лежащими в основе принимаемых управленческих решений.
Статистический анализ имеет широкий спектр применения. Он обеспечивает выявление рисков проектной и иных видов деятельности, определение воздействия факторов на те или иные показатели, выход на новые рынки, возможности расширения позиций страны на мировых рынков и др. в результате такого анализа обеспечивается быстрота принятия продуктивных управленческих решений в различных социально-экономических областях. Это касается и государственной социальной политики, и государственного регулирования экономических процессов и управленческих решений отдельных предприятий.
Рисунок 1. Статистический анализ. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
Положительным моментом применения статистического анализа является надежность его данных. Она устраняет необходимость опоры на интуицию при принятии тех или иных решений.
Возможности использования статистического анализа довольно широки. Это обусловлено рядом его преимуществ:
- Снижение затрат путем их анализа и выявления резервов сокращения себестоимости. Обеспечивается, также, контроль перспективных расходов и предупреждение их роста.
- Проведение рыночного исследования. Оно позволяет оценить риски деятельности на том или ином рынке.
- Рост производительности труда. Именно благодаря данным статистического анализа осуществляется выявление резервов ее роста и оценка перспектив труда в конкретной сфере, в работе хозяйствующего субъекта и т. д.
- Обоснование принимаемых решений. Данные статистического анализа составляют основу принятия рациональных, перспективных и продуктивных управленческих решений.
- Основа оценки экономического роста в макроэкономическом разрезе. Данные статистического анализа обеспечивают формирование полноценной картины текущего социально-экономического состояния государства, выявление его проблемных аспектов в разрезе отраслей и сфер экономики, что обеспечивает своевременное принятие рациональных управленческих решений.
Таким образом, подходы статистического анализа могут помочь в разработке прогностических моделей. Вместо того, чтобы предлагать простые оценки тенденций, которые могут быть изменены рядом внешних факторов, инструменты статистического анализа позволяют компаниям углубляться и оценивать больше данных.
В реальной практике статистический анализ применяется в следующих случаях:
- Проведение разработок в областях общего назначения и исследований, без учета специфических характеристик областей их последующего применения, т. е. разработка методов исследования общего назначения, без отражения четких направлений перспективного применения.
- Формирование статистических моделей реальных явлений и процессов, отражающих потребности определенных областей и направлений деятельности.
- Использование статистических методов исследования, показателей статистики, индексов для анализа конкретных данных.
Виды статистического анализа
Основными видами статистического анализа являются:
- Дисперсионный анализ. Он ориентирован на использование какого-то одного ведущего фактора, который отражает степень влияния на исследуемый показатель и отражает ее реакцию на данное воздействие. Данный анализ опирается на рассмотрение одних данных в качестве причин, а других показателей в качестве следствий. Следствия зависят от причин, а причины выступают независимыми параметрами. При этом они подлежат регулированию конкретным исследователем, который адаптирует их под свой анализ. Дисперсионный анализ предполагает разделение общей дисперсии на несколько источников в целях проведения сопоставления дисперсионных различий, обусловленных вариативностью групп с дисперсией, обусловленной процессами преобразований, происходящими внутри конкретной группы. Таким образом, происходит разделение общей дисперсии на отдельные составляющие, исходя из воздействия определенных факторов на исследуемый объект или процесс. Исходным материалом для дисперсионного анализа служат данные исследования трех и более выборок, которые могут быть как равными, так и неравными по численности, иметь между собой связи и быть абсолютно несвязанными.
- Ковариационный анализ. Он представлен некоторым количеством методов математической статистики, которые применяются в тесной связи в направлении исследования среднего значения некоторой случайной величины. Происходит исследование групп факторов, имеющих качественное и количественное выражение, описание которых происходит посредством применения индикаторов. Они могут носить. Как контролируемый, так и случайный характер. Зачастую, применение данного вида анализа реализуется, как предшествующий этап проведения дисперсионного анализа, ориентированный на проверку однородности выборки по всем факторным воздействиям.
- Регрессионный анализ. Его применение обусловлено необходимостью выявления количественной зависимости показателей качества объекта исследования от значений его свойств и параметров и условий внешнего окружения. Производится сопоставление двух случайных величин, между которыми имеется корреляция, т.е. связь. Выявляются количественные параметры данной зависимости. В процессе данного анализа реализуется построение регрессии, т.е. функции, которая обеспечивает по значению одной переменной сформировать средние величины связанных с ней величин. Для точности берется одна связанная величина. Регрессия бывает двух типов: линейная и нелинейная. Линейная регрессия предполагает, что для любого значения одной величины при ее изменении на единицу среднее значение другой величины изменяется на одно и то же число. Для нелинейной регрессии это условие не выполняется.
