Словать терминов

А

Абсолютные величины (показатели) – отражают уровень развития явления и являются основой всех форм учета и количественного анализа. Абсолютные показатели характеризуют итоговую численность единиц совокупности или ее частей, размеры (объемы, уровни) изучаемых явлений и процессов, выражают временные характеристики. Абсолютные показатели могут быть только именованными числами, где единица измерения выражается в конкретных единицах (рублях, штуках, часах), а также могут быть как по­ложительными, так и отрицательными (убытки, потери). В зависимости от сущности исследуемого явления и поставленных задач единицы измерения могут быть натуральными, условно-натуральными, стоимостными и трудовыми.

Абсолютные показатели не могут дать исчерпывающего представления об изучаемой совокупности или явлении, поскольку не могут отразить структуру, взаимосвязи, динамику. Абсолютные показатели являются основой для определения относительных показателей.

Вся совокупность абсолютных величин включает как индивидуальные показатели (характеризуют значения отдельных единиц совокупности), так и суммарные показатели (характеризуют итоговое значение нескольких единиц совокупности или итоговое значение существенного признака по той или иной части совокупности). Абсолютные показатели следует также подразделить на моментные и интервальные.

· Моментные абсолютные показатели характеризуют факт наличия явления или процесса, его размер (объем) на определенную дату времени.

· Интервальные абсолютные показатели характеризуют итоговый объем явления за тот или иной период времени (например, количество зарегистрированных преступлений за квартал или за год и т. д.), допуская при этом последующее суммирование.

Абсолютный прирост (снижение) измеряет абсолютную скорость роста (или снижения) уровня ряда за единицу времени (месяц, квартал, год и т.д.). Определяется как разность меж­ду двумя уровнями динамического ряда. Показывает, на сколько единиц увеличился или уменьшился уровень ряда по сравнению с базисным, т.е. за тот или иной промежуток времени.

Абсолютный прирост скорости (замедления) или ускорения – абсолютный показатель, который определяет, на сколько данная скорость развития явления больше (меньше) предыдущей.

Абсолютные показатели вариации – это размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение и дисперсия.

Абсолютный размер 1% прироста – абсолютный показатель, который определяет, какое содержание имеется в 1% прироста, вес 1%.

Абсцисса (ось х) – горизонтальная ось графика. На ней отклады­ваются значения независимой переменной или времени, или значе­ния признака.

Автокорреляция – корреляционная зависимость между последовательными (т.е. соседними) значениями уровней динамического ряда. Может иметь место при аналитическом выравнивании. Автокорреляцию можно установить с помощью перемещения уровня на одну дату (см.: коэффициент автокорреляции).

Авторегрессия – регрессия, учитывающая влияние предыдущих уровней ряда не последующие.

Альтернативный признак –качественный признак, имеющий две взаимоисключающие разновидности (например, мужчины и женщины). Альтернативный признак принимает всего два значения: 1 – наличие признака; 0 – отсутствие признака.

Анализ – это метод научного исследованияобъекта путем рассмотрения его отдельных сторон и составных частей.

Анализ и обобщение статистических данных – заключительный этап статистического исследования, конечной целью которого является получение теоретических выводов и практических заключений о тенденциях и закономерностях изучаемых социально-экономических явлений и процессов.

Атрибутивные признаки регистрируются в виде текстовой записи (например, образование, семейной положение, вид преступления, социальная группа населения).

В

Вариация (варьирующие признаки). Термин «вариация» имеет латинское происхождение – variatio, что означает различие, изменение, колеблемость – это количественное различие значений одного и того же признака у отдельных единиц совокупности, т.е. несовпадение уровней одного и того же показателя у разных объектов. Иначе – это изменение значения признака при переходе от одной единицы совокупности к другой. Для измерения вариации признака используют как абсолютные, так и относительные показатели.

· К абсолютным показателям вариации относят: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, дисперсию.

· К относительным показателям вариации относят: коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации, относительное линейное отклонение и др.

Вариационный ряд распределения представляет собой ряд, если за основу группировки взят количественный признак, они состоят их двух элементов вариантов и частот (частостей).

· Варианты – это конкретные значения группировочного признака или это числовые значения колличественного признака в ряду распределения, они могут быть положительными и отрицательными, абсолютными и относительными.

· Частоты f (частота повторения) – число повторений отдельного варианта значений признака. Накопленные частоты S показывают, какое количество единиц совокупности имеет значение признака не большее, чем данное значение. Сумма всех частот называется объемом совокупности и определяет число элементов всей совокупности.

· Частности w – выражены в относительных числах (долях или процентах). Они представляют собой отношения частот каждого интервала к их общей сумме (% к итогу).

Вероятность события (проявления признака) – это количественная мера возможности наступления (не наступления) случайного события (проявления признака). Количественная мера его случайности простирается в интервале от единицы до нуля.

Время наблюдения (объективное время) – это время, к которому относятся данные наблюдения. Если объектом на­блюдения является процесс, то определяется интервал вре­мени, в течение которого накапливаются данные. Если объек­том наблюдения является состояние, то избирается крити­ческий момент – момент времени, по состоянию на кото­рый регистрируются данные. По­скольку зарегистрировать все население страны в одну ми­нуту невозможно, тоустанавливается период наблюдения (субъективное время) – время, в течение которого осуществ­ляется регистрация данных.

Выборочное наблюдение – это способ несплошного наблюдения, при котором обследуется только часть исследуемой совокупности, отобранная в случайном порядке, и обеспечивающая получение данных, характеризующих всю совокупность. Совокупность, из которой производится отбор, называется генераль­ной совокупностью. Отобранные данные составляют выборочную сово­купность. При выборочном наблюдении используют два обобщающих показате­ля: долю и среднюю величину.

Г

Генеральная совокупность –множество элементов, имеющих какую-либо характеристику, указывающую на их принадлежность к данной системе.

Графическое представление данных – способ наглядного экспресс-анализа погруппового распределения частот, сравнения средних и дисперсий в группах, оценки мер положения, рассеяния, различия и сходства.Графическое представление данных обычно выполняется в виде графиков, диаграмм, графов.

График – представляет собой условное изображение числовых величин и их соотношений посредством чертежа, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными показателями, опи­сываются с помощью условных геометрических фигур, линий, знаков, рисунков или графических картосхем. Используется дляизложения статистических показателей, что позволяет придать последним наглядность, облегчить их восприятие, уяснить сущность изучаемого явления, его закономерности и особенности, увидеть тенденции его развития, взаимосвязь характеризующих его показателей.

Абсцисса (ось х) – горизонтальная ось графика. Не ней откладываются значения независимой переменной или времени, или значения признака.

Ордината (ось у) – вертикальная ось графика. На ней откладываются значения зависимой переменной или уровни ряда динамики, или частота повторения значений признака.

Графический образ – совокупность точек, линий, фигур, с помо­щью которых изображаются статистические показатели.

Группировка – это распределение множества единиц исследуемой совокупности по группам в соответствии с существенным для данной группы признаком. Метод группировки позволяет обеспечивать первичное обобщение данных, представление их в более упорядоченном виде. Благодаря группировке появляется возможность сравнивать, анализировать причины различий между группами, изучать взаимосвязи между признаками, делать вывод о структуре совокупности и о роли отдельных групп этой совокупности. Метод группировки основывается на двух категориях: группировочном признаке и интервале.

Группировочный признак – это признак, по которому происходит объединение отдельных единиц совокупности в однородные группы. В зависимости от цели исследования и сложности массового процесса используются один, два и более группировочных признаков. Простая группировка – если для построения группировки используется только один признак. Сложная группировка – если группировка проводится по нескольким признакам, выделяют комбинационную и многомерную группировку.

Группировка типологическая – это распределение ка­чественно неоднородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы. Основная задача такой группировки – идентификация типов. При этом очень важно правильно отобрать группировочный признак, который поможет идентифицировать выбранный тип. В типологических группировках часто используются специализированные интервалы.

Группировка структурная – применяется для характеристики структуры и структурных сдвигов, осуществляется путем разделения однородной совокупности на группы по тому или иному варьирующему группировочному признаку. Примерами такого вида группировок могут быть группы населения по полу, возрасту, месту проживания, доходу и т.д. Разновидностью структурной группировки является ряд распределения.

Группировка аналитическая (факторная) характеризует взаимо­связь между двумя и более признаками, из которых один рассматривается как результат, а другой (другие) как фактор (факторы). Метод аналитической группировки заключается в исследовании взаимосвязей между факторными признаками в качественно однородной совокупности. С помощью аналитических группировок удается выявлять признаки, которые могут выступать или причиной, или следствием того или иного явления. В аналитических группировках чаще всего используются неравные интервалы.

Д

Диаграмма рассеяния – графическое изображение взаимосвязи между двумя переменными.

Диаграммы динамики – линейные, спиральные, радиальные, квадратные, круговые, ленточные, фигур-знаков, секторные.

Диаграммы сравнения – столбиковые, ленточные, направлен­ные, квадратные, круговые, фигур-знаков.

Динамика – процесс развития, движения социальных явлений во времени.

Дискретный вариационный ряд – это такой ряд распределения, в основу построения которого положены признаки с прерывным изменением (дискретные признаки). К последним можно отнести количество детей в семье, число работников в отделе и т.д. Эти признаки могут принимать только конечное число определенных значений. Дискретный вариационный ряд представляет таблицу, которая состоит из двух граф. В первой графе указывается конкретное значение признака, а во второй – число единиц совокупности с определенным значением признака.

Дисперсия – сумма квадратов отклонений наблюдений выборки от среднего, деленная на N. Эта мера разброса используется в основном в статистических выводах и в методах корреляционного и регрессионного анализа. Дисперсия выборки обозначается – s²; дисперсия генеральной совокупности – σ². Различают три вида дисперсий: общая, средняя внутригрупповая и межгрупповая.

Достоверность результатов исследования – характеристика качества результатов исследования, соответствие выводов, сделанных исследователем, действительности, степень адекватности полученного знания изучаемому объекту.

Е

Единица наблюдения – это первич­ная единица, от которой получают информацию (сведения о признаках единиц совокупности). Так, в про­цессе переписи населения используют две единицы наблюде­ния: домохозяйство и отдельный его член.

Единица совокупности – это первичный элемент объек­та, который является носителем признаков, подлежащих ре­гистрации. В переписи населения единицей совокупности является каждый человек.

З

Зависимая переменная (следствие) – при взаимосвязи между двумя переменными зависимой называется переменная, рассматриваемая как эффект (следствие). Символ У, используется для обозначения любой зависимой переменной.

Закон больших чисел – ряд теорем теории вероятностей, выражающих общий принцип, в силу которого совокупные действия большого числа случайных факторов приводят при некоторых общих условиях к результату, почти не зависящему от случая. Суть этого закона состоит в исчезновении в сводном показателе элемента случайности, с которой связаны индивидуальные характеристики.

Закономерности распределения – закономерности изменения частот в вариационных рядах.

И

Измерение – это процедура, с помощью которой измеряемый объект сравнивается с некоторым эталоном и получает числовое выражение в определенном масштабе и шкале, т.е. осуществляется приписывание объекту числа по определенному правилу, которое устанавливает соответствие между измеряемым свойством объекта и результатом измерения – признаком.

Измерительная шкала – система чисел или иных элементов, принятых для измерения или оценки тех или иных величин. В определении шкал участвуют понятия равенства, порядка, расстояния между пунктами (интервалы), начала отсчета и единицы измерения. В зависимости от наличия или отсутствия этих элементов возникают различные типы шкал.

· Номинальная шкала (шкала наименований). Число на номинальной шкале служит лишь для опознания, играет роль ярлыка (метки). К таким числам не применимы обычные правила арифметики. Номинальная шкала обладает только свойством симметричности и транзитности.

· Порядковая (ординарная или ранговая) шкала. Это шкала, на которой числа могут быть упорядочены. Однако определить и интерпретировать расстояние между числами на этой шкале невозможно. Шкала порядка допускает операции: «равенство-неравенство», «больше-меньше».

· Количественные (метрические) шкалы подразделяются на интервальные и пропорциональные, позволяют выполнять различные арифметические операции: сложение, умножение, деление.

· Интервальная шкала (порядковая шкала с интервалом) – позволяет не только установить прядок, но и определить интервал между числами. Величина интервала устанавливается по косвенным признакам или на основе субъективных оценок. Интервальная шкала допускает операции: «равенство-неравенство», «больше-меньше», «равенство-неравенство интервалов».

· Пропорциональная шкала (отношений) – представляет собой интервальную шкалу с естественным началом отсчета (абсолютным нулем). Пропорциональная шкала в отличие от предыдущих шкал позволяет выяснить, во сколько раз один признак больше или меньше другого.

Индекс – относительный показатель, который выражает соотношение величин какого-либо явления во времени, в пространстве или сравнение фактических данных с любым эталоном (план, прогноз, норматив и т.д.). Это сводный обобщенный итоговый показатель изменения изучаемого явления. Индекс представляет собой результат сравнения двух одноименных показателей, при исчислении которого следует различать числитель индексного отношения (сравниваемый или отчетный уровень) и знаменатель индексного отношения (базисный уровень, с которым производится сравнение). Выбор базы зависит от цели исследования.

Индикатор (от лат. indicator – указатель) – доступная наблюдению и измерению характеристика изучаемого объекта.

Инструментарий исследования –набор специальных средств и документов, с помощь которых осуществляется сбор и систематизация эмпирической информации об изучаемом объекте.

Интервал очерчивает количественные границы групп и представ­ляет собой промежуток между максимальным и минимальным значениями признака в группе. Каждый интервал имеет свою величину, верхнюю и нижнюю гра­ницы или хотя бы одну из них.

Величина интервала представляет собой разность между верхней и нижней границей интервала i = X max - X min. Верхняя граница интервала (X mах) – наибольшее значение признака в интервале. Нижняя граница интервала (Х min) – наименьшее значение при­знака в интервале.

Интервалы равные – когда разность между максимальным и минимальным зна­чением признака в каждом интервале одинакова. Равные интервалыиспользуют при условии, что значе­ния признака х в диапазоне вариации изменяются равномер­но. Поскольку границы интервалов совпадают, то порядок отнесения к группам пограничных значений при­знака определяют слова последнего открытого интервала "35 и более", т. е. нижнюю границу закрытого интервала следует считать "включительно", а верхнюю – "исключая".

Интервалы неравные – когда, например, ширина интервала постепенно увели­чивается, а верхний интервал часто не закрывается вовсе.Неравные интервалы используют а случае, когда диапазон значений признака слишком широк и распределение совокупности по этому признаку неравномерно. Поскольку границы интервалов не совпадают, то обе грани­цы (верхнюю и нижнюю) следует считать "включительно".

Интервалы закрытые – когда имеется и верхняя и нижняя граница.

Интервалы открытые – когда имеется только либо верхняя, либо нижняя гра­ница.

Интервальные абсолютные величины показывают суммарный результат за какой-либо период (месяц, год).

Интервальный вариационный ряд нужно строить, если признак имеет непрерывное изменение (размер дохода, стаж работы и т.д., которые в определенных границах могут принимать любые значения). Групповая таблица здесь также имеет две графы. В первой указывается значение признака в интервале «от - до» (варианты), во второй – число единиц, входящих в интервал (частота).

Интерполяция – нахождение значения недостающего члена внутри ряда путем выравнивания динамического ряда. Иначе – приближенный расчет уровней, лежащих внутри ряда динамики, но почему-либо неизвестных.

Интерпретация понятий – истолкование, уточнение смысла понятий через термины, понятия, образы и иные доступные науке средства.

К

Картограмма – на схематическую географическую карту нано­сится штриховка различной частоты, точки или окраска определен­ной насыщенности, которая показывает сравнительную интенсивность какого-либо показателя в пределах каждой единицы нанесенного на карту территориального деления. Картодиаграмма представляет собой сочетание диаграмм с гео­графической картой.

Квантиль – это значение признака Х, занимающее определенное место в упорядоченной по данному признаку совокупности. Они относятся к структурным характеристикам ряда распределения. Виды квантилей: 1) медиана – значение признака, приходящееся на середину упорядоченной совокупности; 2) квартили – значение признака делящие упорядоченную совокупность на 4 равные части; 3) децили – значения признака, делящие упорядоченную совокупность на 10 равных частей; 4) перцентили – значения признака, делящие упорядоченную совокупность на 100 равных частей.

Классификация – особый вид статистической группировки, уста­навливаемый органами государственной статистики на длительное время. Представляет систематическое распределение явлений и объектов на определенные группы, классы, разряды на основе их сходства и различия. Для классификации используются общепринятые методологические стандарты распределения совокупностей на группы – четко определен­ные группировочные признаки и сформулированные требо­вания относительно условий формирования групп. (Классификация – это узаконенная, общепринятая, нормативная группи­ровка).

Классификация статистических методов по этапам статистического исследования:

▪ Сбор данных: статистическое наблюдение.

▪ Первичная обработка информации: группировка, сводка, ряды распределения.

▪ Представление данных: статистические таблицы и графики.

▪ Анализ и интерпретация данных: метод обобщающих статистических показателей; выборочный метод; метод средних величин; вариационный анализ; корреляционный и регрессионный анализ; метод динамических рядок, индексный метод и др.

Количественный признак – это признак, выражающий количественную определенность объекта и позволяющий сравнить объекты по величине, т.е. характеризует их величину, степень распространенности, соотношение отдельных составных частей, изменение во времени и пространстве. Имеют цифровое выражение (возраст, число судимостей, срок наказания). Количественные признаки могут быть дискретными или непрерывными.

Компоненты динамического ряда:

▪ тенденции (тренда), характеризующей долговременную основную закономерность развития исследуемого явления (к увеличению либо снижению его уровней);

▪ периодичного компонента, связанного с влиянием сезонности развития изучаемого явления;

▪ циклического компонента, характеризующего циклические колебания;

▪ случайного компонента как результата влияния множества случайных факторов.

Контент-анализ (от англ. contens – содержание) –метод качественно-количественного анализа содержания документов в целях выявления или измерения социальных фактов и тенденций, отраженных этими документами. Его особенность состоит в том, что он изучает документы в их социальном контексте.

Концентрация – неравномерность распределения изучаемого признака внутри совокупности, не связанная с общим ее объемом. При нулевой концентрации вполне возможна сильная централизация и, наоборот, на фоне слабой централизации допустима высокая концентрация.

Координаты линейной диаграммы - оси х и у графика.

Корреляция – статистическая зависимость между случайными вели­чинами, которая не имеет строго функционального характера, но измене­ние одной из случайных величин приводит к изменению математическо­го ожидания другой.

Корреляционный анализ. Задачи:

· определение формы связи с последующим расчетом параметров уравнения, или, иначе, нахождение уравнения связи (уравнения регрессии).

· измерение тесноты зависимости – для всех форм связи эта задача может быть решена при помощи вычисления эмпирического корреляционного отношения. Для определения степени тесноты парной линейной зависимости служит линейный коэффициент корреляции r.

Корреляционное отношение показывает связь между двумя признаками.

Корреляционное поле – точечный график в системе координат. Каждая точка соответствует единице совокупности. Положение каждой точки на графике определяется величиной двух признаков – факторного и результативного (относящихся к данное единице совокупности).

Корреляционная связь – это такая форма причинной связи, при которой причина определяет следствие не однозначно, а лишь с определенной долей вероятности, т.е. является неполной.

Коэффициенты ассоциации и контингенции определяют тесноту связи двух качественных признаков, каждый из которых состоит только из двух групп. Коэффициент контингенции всегда меньше коэффициента ассоциации.

Коэффициент вариации – вычисляется как отношение среднего квадратического отклонения к средней величине признака (средней арифметической).

Коэффициент взаимной сопряженности Пирсона – Чупрова опре­деляет тесноту связи двух качественных признаков, каждый из которых состоит более чем из двух групп.

Коэффициент детерминации – квадрат коэффициента корреляции (коэффициента взаимной сопряженности Пирсона). Показывает, на сколько процентов ва­риация результативного признака объясняется вариацией i-го признака (частный) или всех вошедших в модель факторных признаков (используется при анализе множе­ственной корреляции).

Коэффициент конкордации определяет тесноту связи между произвольным числом ранжированных признаков.

Коэффициенты корреляции Кендалла – определяет тесноту связи между двумя количественными или качественными при­знаками, характеризующими однородные объекты, после предварительного ранжирования их по возрастанию или убыванию.

Коэффициенты корреляции Спирмэна – определяет тесноту связи как между количественными, так и между качественными при­знаками при условии предварительного ранжирования их по возрастанию или убыванию.

Коэффициенты опережения (замедления) – относительный показатель, характеризующий сравнение динамических рядов, относящихся к двум пространственным объектам (странам, республиками т.д.). Рассчитывается как отношение темпов роста (цепных или базисных) или темпов прироста одного ряда к соответствующим по времени темпам роста (также цепным или базисным) или темпам прироста другого ряда.

Коэффициентом осцилляции отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней.

Коэффициент регрессии – показывает, на сколько в среднем изме­няется значение результативного признака при изменении факторного на единицу собственного измерения

Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем изменится значение результативного признака при изменении факторного признака на 1%.

Кривая распределения – графическое изображение в виде непрерывной линии изменения частот в вариационном ряду, функционально связанном с изменением вариант.

Критерии согласия – особые статистические показатели, характеризующие соответствие эмпирического и теоретического распределений. Известны критерии согласия Пирсона, Романовского, Колмогорова, Ястремского.

Критический момент (дата) – день года, час дня, по состоянию на который должна быть проведена регистрация признаков по каждой единице исследуемой совокупности.

Критическая оценка статистического материала – выявление полноты, качества и достоверности статистического материала и его соответствия целям и задачам исследования.

Л

Лаг – промежуток времени отставания одного явления от другого, связанного с ним.

Линия регрессии – это единственная и наилучшим образом подогнанная линия, которая обобщает взаимосвязь между двумя переменными. Подгонка прямой регрессии к точкам данных выполняется с использованием метода наименьших квадратов, благодаря чему она касается всех условных средних У или проходит от них на максимальном расстоянии.

Линейная связь – статистическая связь между явлениями, выраженная уравнением прямой линии. Нелинейная связь – статистическая связь между социально-экономическими явлениями, аналитически выраженная уравнением кривой лини (параболы, гиперболы и т.д.).

Линейный коэффициент корреляции определяет тесноту и направление связи между двумя коррелируемыми признаками.

М

Макет статистической таблицы – это комбинация горизонтальных строк и вертикальных граф, на пересечении которых образуются клетки. Левые боковые и верхние клетки предназначены для словесных заголовков — перечня составляющих подлежащего и системы показателей сказуемого, остальные для числовых данных. Основное содержание таблицы указывается в названии.

Масштабная шкала – линия, отдельные точки которой могут быть прочитаны как определенные числа (прямолинейная или криво­линейная).

Масштабные ориентиры – масштаб и система масштабных шкал.

Медиана (Ме) – значение признака, которое находится в середине ранжированного (упорядоченного) ряда. Медиана делит ряд пополам.

Межквартильный размах (Q) – расстояние между третьей и первой квартилью.

Нижний квартиль – это такое значение, что одна четверть наблюдений или распределения находится ниже него, а остальные три четверти наблюдений или распределения находятся выше него. Нижний квартиль – это ¼(n+1 ) наблюдение.

Верхний квартиль – это такое значение, что три четверти наблюдений или распределения находится ниже него, а одна четверть наблюдений или распределения находится выше него.Верхний квартиль – это ¾(n+1) наблюдение.

Меры разброса – статистические показатели, характеризующие степень изменчивости или неоднородности в распределении значений интересующей нас переменной.

Меры связи – статистические показатели, количественно характеризующие тесноту связи между переменными.

Метод параллельных рядов Фехнера – определяет наличие корреляционной связи и основан на сопоставлении значений двух признаков Х и У между собой.

Методы статистики – это совокупность приемов, пользуясь которыми статистика исследует свой предмет. Она включает в себя три основных группы методов: метод массовых наблюдений, метод группировок, метод обобщающих показателей.

Основные элементы статистической методологии составляют также стадии – этапы статистического исследования. На каждом этапе применяют свои методы исследования, которые выбираются в зависимости от изучаемого явления и конкретного предмета изучения (связи, закономерности или развития).

Методы исследования: 1) табличный и графический; 2) выборочный; 3) индексный; 4) изучение динамики; 5) расчет обобщающих статистических показателей (средней величины, показатели вариации и т.д.); 6) корреляционный, регрессионный, дисперсионный анализ.

Множественная регрессия – модель связи трех и более признаков.

Множественный коэффициент корреляции отражает связь между результативным и несколькими факторными признаками.

Мода (Мо) –называют значение признака, которое встречается наиболее часто у единиц совокупности. Для дискретного ряда модой будет являться вариант с наибольшей частотой. В случаях интервальных рядов с равными интервалами, модальным интервалом считается интервал с наибольшей частотой, а при неравных интервалах – интервал с наибольшей плотностью.

Моментные абсолютные величины показывают уровень развития явления на опреде­ленный момент времени или дату.

Мультиколлинеарность – наличие тесной зависимости между факторными признаками.

Н

Наблюдение статистическое – сбор первичного статистического материала, состоит из трех основных этапов: 1) подготовка статистического наблюдения; 2) организация и производство наблюдения; 3) контроль полученных первичных данных.

Независимая переменная (фактор) – при взаимосвязи между двумя переменными независимой называется переменная, рассматриваемая как причина. Символ Х, используется для обозначения любой независимой переменной.

Непрерывные признаки принимают любые значения в определенных границах (сумма выплаченных дивидендов, кре­дитная процентная ставка, длительность перерыва в работе).

Носитель шкалы – прямая или кривая линия.

О

Обратная связь –с увеличением или уменьшением значений фак­торного признака уменьшается или увеличивается значение результатив­ного.

Объект наблюдения – совокупность явлений, подверга­ющихся обследованию. Четкое определение содержания и границ объекта дает возможность избежать различного толкования результатов. Для этого применяются цензы – наборы количественных и качественных ограничительных признаков. Объект наблюдения состоит из отдельных эле­ментов – единиц совокупности.

Объекты регистрации – уголовное дело, материал с постановлением об отказе в возбуждении уголовного дела по нереабилитирующим основаниям.

Объекты учета – преступление, лицо, совершившее преступление, уголовное дело и принятые по нему решения, материальный ущерб, причиненный преступлениями, и обеспечение его возмещения, потерпевший, судебное решение по уголовному делу.

Объем признака – суммарное значение изучаемого признака по всем единицам совокупности.

Отдельный учет – фиксирование в учетных документах сведений о деяниях с признаками преступления, по которым лица, их совершившие, в соответствии с действующим уголовным законодательством Российской Федерации не являются субъектами преступлений, а также сведений об указанных лицах.

Отчетность – официальный документ, который скрепляется подписями лиц, ответственных за предоставление и достоверность собранных сведений, и утверждается органами государственной статистики. Кроме годовой может иметь место ежедневная, недельная, двухнедельная, месячная и квартальная отчетность. Отчетность может быть представлена по почте, телеграфу, телетайпу, факсу. Как форма статистического наблюдения основана на первичном учете и является его обобщением.

Общегосударственная отчетность обязательно для предприятий и организаций всех форм собственности и представляется в органы государственной статистики

Внутриведомственная отчетность используется министерствами и ведомствами для решения своих оперативных задач. Все формы статистической отчетности утверждаются Госкомстатом России. Отчетность по формам, не утвержденным в установленном порядке, является незаконной и подлежит отмене.

Ордината (ось у) – вертикальная ось графика. На ней откладыва­ются значения зависимой переменной или уровни ряда динамики, или частота повторения значений признака.

Отклонения – расстояния между наблюдениями выборки и средним.

Относительные показатели – это обобщающий показатель, который дает числовую меру соотношения двух сопоставляемых абсолютных величин. По своей природе относительные величины производны от деления текущего (сравниваемого) абсолютного показателя на базисный показатель. Относительные показатели могут быть получены или как соотношения одноименныхстатистических показателей, или как соотношения разноименных статистических показателей. По способу получения относительные показатели – всегда величины производные, определяемые в форме коэффициентов, процентов, промилле, продецимилле и т.п.

Относительные показатели динамики характеризуют темпы развития, т.е. изменение объема одного и того же явления во времени в зависимости от принятого базового уровня. Рассчитываются как отношение уровня анализируемого явления или процесса в определенный период или момент времени к уровню этого явления или процесса в предшествующий период или момент времени.

Относительные показатели интенсивности характеризуют соотношение разноименных, но связанных между собой статистических показателей. Показывают степень распространения како­го-либо явления в определенной среде (коэффициент рождаемости, коэффициент преступности). Выражаются, как правило, именованными числами. В статистической практике относительные величины интенсивности применяются при исследовании степени объемности явления по отношению к объему среды, в которой происходит распространение этого явления. ОПИ здесь показывает, сколько единиц одной совокупности (числитель) приходится на одну, на десять, на сто единиц другой совокупности (знаменатель).

Относительные показатели координации называют соотношение частей целого между со­бой. Они характеризуют отношение частей данной совокупности к одной из них, принятой за базу сравнения. ОВК показывают, во сколько раз одна часть совокупности больше другой либо сколько единиц одной части приходится на 1, 10, 100, 1000,... единиц другой части (например, число женщин на 1000 мужчин). Относительные величины координации могут рассчитываться и по абсолютным показателям, и по показателям структуры.

Относительные показатели планового (намечаемого) задания используется для расчета в процентном отношении увеличения (уменьшения) величины показателя плана по сравнению с его базовым уровнем в предшествующем периоде.

Относительные показатели выполнения плана характеризует степень выполнения планового задания за отчетный период (%). Рассчитывается как отношение фактически достигнутого в данном периоде уровня к запланированному. На практике различают две разновидности относительных показателей выполнения плана. В первом случае сравниваются фактические и плановые уровни. Во втором случае в плановом задании устанавливается абсолютная величина прироста или снижения показателя и соответственно проверяется степень выполнения плана по этой величине.

Относительные показатели сравнения представляет собой соотношение одноименных абсолютных показателей, относящихся к разным объектам или территориям, но к одному и тому же периоду либо моменту времени (например, соотношение темпов роста населения в разных странах за один и тот же период времени).

Относительные показатели структуры характеризуют структуру совокупности, определяют долю (удельный вес) части в общем объеме совокупности. Рассчитываются как отношение объема части совокупности к абсолютной величине всей совокупности, определяя тем самым удельный вес части в общем объеме совокупности. Как правило, их получают в форме процентного содержания. Для аналитических расчетов предпочтительнее использовать коэффициентное представление, без умножения на 100.

Относительные показатели вариации применяются для сравнения колеблемости различных признаков одной и той же совокупности или для сравнения колеблемости одного и того же признака в нескольких совокупностях. Данные показатели рассчитываются как отношение размаха вариации к средней величине признака (коэффициент осцилляции), отношение среднего линейного отклонения к средней величине признака (линейный коэффициент вариации), отношение среднего квадратического отклонения к средней величине признака (коэффициент вариации) и, как правило, выражаются в процентах.

Отношения определяются делением частоты наблюдений одной категории на частоту наблюдений другой категории. Отношения часто умножают на некоторую степень числа 10 для устранения за­пятой в десятичной дроби.

Отрицательная связь – связь между двумя переменными, при которой переменные изменяются в противоположных направлениях. Когда одна переменная возрастает, другая уменьшается, а большие частоты одной переменной связаны с малыми частотами другой переменной (см.: обратную связь).

Отчетность – официальный документ, который скрепляется подписями лиц, ответственных за предоставление и достоверность собранных сведений, и утверждается органами государственной статистики. Кроме годовой может иметь место ежедневная, недельная, двухнедельная, месячная и квартальная отчетность. Отчетность может быть представлена по почте, телеграфу, телетайпу, факсу.

Ошибка выборки – расхождение между характеристиками выборочной и генеральной совокупностей. Общая величина ошибки выборки складывается из ошибки регистра­ции и ошибки репрезентативности.

Ошибка наблюдения – расхождение между результатом наблюдения и истинным значением величины наблюдаемого явления.

Ошибка регистрации – возникает при любом наблюдении вслед­ствие неправильного установления фактов. Ошибки регистрации могут быть случайными и систематическими.

Ошибка репрезентативности – свойственны только выборочно­му наблюдению, возникают вследствие несплошного характера регистрации или нарушения принципов случайности отбора. Они характеризуют расхождения между значениями показателя, полученного в обследуемой совокупности, и его значением по исходной (генеральной) совокупности. Ошибки репрезентативности также могут быть случайными и систематическими.

П

Парная корреляция –зависимость между двумя признаками (результативным и факторным или между двумя факторными). Математически эту зависимость можно выразить как зависимость результативного показателя у от факторного показателя х. Связи могут быть прямые и обратные. В первом случае с увеличением признака х увеличивается и признак у, при обратной связи с увеличением признака х уменьшается признак у.

Первичный учет представляет собой регистрацию различных фактов, событий, производимую по мере их совершения, как правило, в особом документе, называемом первичным учетным документом.

Перепись – наблюдение, повторяющееся через равные промежутки времени, задачей которого является не только определение численности и состава исследуемой совокупности, но и анализ количественных изменений в период между двумя обследованиями. Из всех переписей наиболее известны переписи населения.

План наблюдения – совокупности программно-методологических и организационных вопросов.

Поле графика – часть плоскости, где расположены графические образы.

Положительная корреляция (зависимость, связь) – связь между двумя переменными, при которой переменные изменяются в одном направлении. Когда одна переменная возрастает, то возрастает и другая, а большие частоты одной переменной связаны с большими частотами другой переменной (см.: прямую связь).

Показатели изменений уровней динамических рядов:

1. Для характеристики интенсивности развития во времени используются статистические показатели, получаемые сравнением уровней между собой:

· Абсолютный прирост (снижение) – выражает абсолютную скорость изменения ряда динамики и определяется как разность между данным уровнем и уровнем, принятым за базу сравнения и показывает, на сколько данный уровень ряда превышает уровень, принятый за базу сравнения.

· Абсолютная величина (значение) 1% прироста. Этот показатель служит косвенной мерой базисного уровня. Представляет собой одну сотую часть базисного уровня, но одновременно представляет собой и отношение абсолютного прироста к соответствующему темпу роста.

· Коэффициент роста K_i – это отношение уровней ряда одного периода к дру­гому, показывает относительную скорость изменения ряда. Может рассчитываться с постоянной и переменной базой. Если коэффициент роста выражается в процентах, то его называют темпом роста (Тр).

· Темпы прироста (ТП) показывают, на сколько процентов уровень дан­ного периода больше или меньше базисного или предшествующего уров­ня. Определяется как отношение абсолютного прироста данного уровня к предыдущему или базисному или иным путем: как разность между темпом роста и 100 % или как разность между коэффициентом роста и 1 (единицей).

· Темп наращивания когда абсолютные цепные приросты сравниваются с базисными уровнями.

· Пункты роста представляют собой выраженную в процентах разность базисных темпов роста (прироста), двух смежных периодов.

Если в ходе исследования необходимо сравнить несколько последовательных уровней, то сравнение осуществляют или с постоянной базой (базисные показатели), или с переменной базой (цепные показатели).

· Базисные показатели характеризуют итоговый результат всех изменений в уровнях ряда от периода базисного уровня до данного (i-го) периода.

· Цепные показатели характеризуют интенсивность изменения уровня от одного периода к другому в пределах того промежутка времени, который исследуется.

2. Для характеристики интенсивности развития за длительный период рассчитываются средние показатели:

· Средний абсолютный прирост (средняя скорость роста) определяется как средняя арифметическая из показателей скорости роста за отдельные периоды времени.

· Средний коэффициент роста рассчитывается по формуле средней геометрической из показателей коэффициентов роста за отдельные периоды.

· Средний темп прироста (%). Для расчета данного показателя первоначально определяется средний темп роста, который затем уменьшается на 100%. Его также можно определить, если уменьшить средний коэффициент роста на единицу.

· Среднее абсолютное значение 1% прироста рассчитывается как отношение среднего абсолютного прироста к среднему темпу роста.

Предметом статистики является область массовых социально-экономических явлений общества. Статистика изучает количественную сторону этих явлений в неразрывной связи с их качественной стороной в конкретных условиях места и времени.

Особенности предмета статистики заключаются в следующем:

▪ изучает количественную сторону общественных явлений, т.е. их величину, размер, объем, и имеет числовое выражение;

▪ исследует качественную сторону массовых явлений, которая выражает его специфику, внутреннюю особенность, отличающую его от других явлений;

▪ изучает явления в конкретных условиях места и времени;

▪ исследует социально-экономические явления и процессы, которые носят массовый характер, изучает множество определяющих их факторов.

Приемы (методы) выравнивания динамического ряда – применяются к рядам с нечетко выраженной тенденцией возрастания или убы­вания, для выявления основной тенденции:

1. Смыкание рядов динамики (приведение рядов к сопоставимому виду - объединение двух и более рядов динамики в один ряд. Применяет­ся, когда уровни ряда становятся несопоставимыми из-за произошедших территориальных, ведомственных или других изменений. Для этого нахо­дят коэффициент соотношения двух уровней (в границах изменения) и ум­ножают на этот коэффициент уровни ряда (до изменения).

2. Сглаживание рядов динамики:

а)сглаживание способом укрупнения интервалов рядов динамики – заключается в преобразовании первоначальных рядов динамики в более крупные по продолжительности временные периоды (укрупнение периодов), что позволяет более четко выявить действие основной тенденции (основных факторов) изменения уровней.

б) сглаживание рядов динамики с помощью скользящей средней – заключается в формировании укруп­ненных интервалов, состоящих из одинакового числа уровней, путем замены исходных уровней ряда средними величинами, которые получают из данного уровня и нескольких уровней симметрично его окружающих. Каждый по­следующий интервал получают, постепенно сдвигаясь от начального, на один уровень. Целое число уровней, по которым рассчитывается среднее значение, называют интервалом сглаживания.

3. Аналитическое выравнивание ряда динамики – определение основной проявляющейся во времени тенденции развития изучаемого явления. В итоге выравнивания временного ряда получают наиболее общий, суммарный, проявляющийся во времени результат действия всех причинных факторов. Отклонение конкретных уровней ряда от уровней, соответствующих общей тенденции, объясняют действием факторов, проявляющихся случайно или циклически. В результате приходят к трендовой модели.

Выравнивание может быть проведено по прямой или другой линии, выражающей функциональную зависимость (параболе второго порядка, показательной (логарифмической) кривой и т.д.).При этом эмпирические уровни заменяются уровнями, которые рассчитываются на основе определенной кривой, где уравнение рассматривается как функция времени.

Принятие (прием) сообщения о преступлении – получение сообщения о преступлении должностным лицом, правомочным или уполномоченным на эти действия.

Признак – это качественная особенность единицы совокупности. По характеру отображения свойств единиц изучаемой совокупности признаки делятся на две основные группы:

· количественные признаки – признаки, имеющие непосредственное количественное выражение, например возраст, стаж работы, средний заработок, количество детей и т.д. Они могут быть дискретными и непрерывными;

· атрибутивные признаки – признаки, не имеющие непосредственного количественного выражения. В этом случае отдельные единицы совокупности различаются своим содержанием (например, по половому признаку, профессии, месту рождения, уровню образования и т.д.).

· альтернативный признак качественный признак, имеющий две взаимоисключающие разновидности (например, мужчины и женщины), т.е. противоположные по значению варианты признака, (да, нет). Альтернативный признак принимает всего два значения: 1 – наличие признака; 0 – отсутствие признака.

Причинно-следственные отношения – связь явлений и процессов, когда изменение одного из них, причины, ведет к изменению другого, следствия.

Программа статистической сводки содержит:

▪ перечень групп, на которые целесообразно расчленить совокупность;

▪ границы групп в соответствии с группировочными при­знаками;

▪ систему показателей, характеризующих совокупность, и методику их расчета;

▪ систему макетов разработочных таблиц, в которых будут представлены итоги расчетов.

Программно-методологические вопросы плана – это перечень пунктов, которые уточняют: для чего проводится обследование (цель наблюдения); что обследуется (объект об­следования); составные части объекта (единица совокупности); источник информации (единица наблюдения); на какие вопро­сы планируется получить ответы (программа наблюдения).

Пространственные ориентиры графика – система координат­ных сеток.

Прямая связь – с увеличением или уменьшением значений факторно­го признака увеличивается или уменьшается значение результативного.

Р

Разброс – количество изменчивости или неоднородности в расположении наблюдений выборки.

Размах вариации (R) (размах колебаний) – показатель колеблемости признака, дающий возможность увидеть только крайние отклонения, не учитывающий повторяемость промежуточных значений, что ограничивает область его применения. Размах вариации естьрезультат вычитания наименьшего наблюдаемого значения из наибольшего наблюдаемого значения.

Ранг – порядковый номер значения признака, расположенного в по­рядке возрастания или убывания величин.

Ранжирование – процедура упорядочения объектов изучения, кото­рая выполняется на основе предпочтения значений признака в порядке возрастания или убывания.

Ранжированный ряд – это распределение отдельных единиц совокупности в порядке возрастания или убывания исследуемого признака. Ранжирование позволяет легко разделить количественные данные по группам, сразу обнаружить наименьшее и наибольшее значения признака, выделить значения, которые чаще всего повторяются.

Регистрация – присвоение регистрационного номера объектам регистрации.

Регистрационные документы – регистрационные книги и журналы.

Регистрация сообщения о преступлении – внесение уполномоченным должностным лицом в книгу, предназначенную для их регистрации в соответствии с ведомственными нормативными правовыми актами, краткой информации, содержащейся в принятом сообщении о преступлении, а также отражение в этом сообщении сведений о его фиксации в вышеуказанной книге с присвоением соответствующего регистрационного номера.

Регрессия – зависимость среднего значения какой-либо случайной величины от некоторой другой величины или нескольких величин.

Регрессионный анализ – вид статистического анализа, позволяющий выявить количественную (численную) зависимость среднего значения изменений результативного признака (объясняемой переменной) от изменений одного или нескольких признаков-факторов (объясняющих переменных). Регрессионный анализ выявляет аналитическую форму связи результативного признака и определенного фактора, при этом воздействия множества всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зави­симую величину, принимаются за постоянные и средние значения. Выражается линией регрессии – линией, построенной по средним значениям первого признака, соответствующим средним интервалам признаков-факторов.

Результативный признак – признак, изменяющийся под действием факторных признаков.

Репрезентативность – представительность выборки необходимая для того, чтобы можно было бы по выборке сделать вывод о свойствах генеральной совокупности. Репрезентативность выборки может быть обеспечена только при объ­ективности отбора данных. Возможны три способа отбора: случайный отбор; отбор единиц по определенной схеме; сочетание первого и второго способа.

Рядами динамики в статистике называют ряды последовательно расположенных в хронологическом порядке показателей, характеризую­щих развитие процессов и явлений.

Ряд динамики включает в себя два обязательных элемента:

1) показатели периодов времени (годы, кварталы, месяцы, дни или даты);

2) показатели, характеризующие исследуемый объект за временные периоды или на соответствующие даты, которые называют уровнями ряда.

По времени ряды динамики подразделяются на моментные и интер­вальные.

· Моментный динамический ряд – ряд, в котором время задано в виде конкретных дат (моментов вре­мени). Накопленные итоги не рассчитываются, рассчитывается только разность явлений, отражающая изменение уровня ряда между определенными датами.

· Интервальный динамический ряд – ряд, в котором время задано в виде промежутков (лет, месяцев, су­ток). Накопленные итоги рассчитываются, т.е. уровни ряда можно суммировать, получая объем явления за более длительный период.

Ряд распределения – это группировка, в которой для характеристики групп (упорядоченно расположенных по значению признака) применяется один показатель – численность группы. Другими словами, это ряд чисел, показывающий, как распределяются единицы некоторой совокупности по изучаемому признаку.

Ряды, построенные по атрибутивному признаку, называются атрибутивными рядами распределения. Ряды распределения, построенные по количественному признаку, называются вариационными рядами.

Ряд в статистике – это цифровые данные, показывающие изменение явления во времени или в пространстве и дающие возможность производить статистическое сравнение явлений как в процессе их развития во времени, так и по различным формам и видам процессов.

С

Свободный член – точка пересечения линии регрессии с осью У.

Сводка – особая стадия статистического исследования, в ходе которой систематизируются первичные материалы статистического наблюдения. Проведение сводки включает три этапа: 1) предварительный контроль материалов, т.е. проверку исходных данных; 2) группировка данных по заданным признакам, определение производных показателей; 3) оформление результатов сводки в виде статистических таблиц, удобных для восприятия информации.

Сезонные колебания (сезонная неравномерность) – рассчитываются по динамическому ряду – под ними понимают устойчивые внутригодовые колебания, причиной которых являются многочисленные факторы, в том числе и природно-климатические. Сезонные колебания измеряются с помощью индексов сезонности.

Система статистических показателей – совокупность взаимо­связанных показателей, имеющая одноуровневую или многоуровне­вую структуру и нацеленная на решение конкретной статистической задачи или комплекса задач.

Смыкание рядов динамики – метод обработки динамического ряда, предполагающий объединение в один ряд (более длинный) двух или нескольких рядов динамики, уровни которых являются несопоставимыми.

Сопоставимость статистических данных – данные должны быть сопоставимы по территории, кругу охватываемых объектов, единицам измерения, времени регистрации, ценам, методологии расчета. Территориальная и объемная сопоставимость обеспечивается смыканием рядов динамики, при этом либо абсолютные уровни заменяются относительными, либо делается пересчет в условные абсолютные уровни.

Среднее линейное отклонение d, вычисляют для того, чтобы учесть различия всех единиц исследуемой совокупности. Эта величина определяется как средняя арифметическая из абсолютных значений отклонений от средней. Так как сумма отклонений значений признака от средней величины равна нулю, то все отклонения берутся по модулю.

Средней величиной называют показатель, который характеризует обобщенное значение признака или группы признаков в исследуемой совокупности. Средняя всегда обобщает количественную вариацию признака, т.е. в средних величинах погашаются индивидуальные различия единиц совокупности, обусловленные случайными обстоятельствами. Средний показатель отрицает то общее, что характерно (типично) для всех единиц изучаемой совокупности, в то же время он игнорирует различия отдельных единиц.

Средние величины: категории. Средние величины делятся на два больших класса:

1) степенные средние: средняя гармоническая, средняя геометрическая, средняя арифметическая, средняя квадратическая, средняя кубическая.

Степенные средние в зависимости от представления исходных данных могут иметь вид: простой средней считается по не сгруппированным данным и взвешенной средней считается по сгруппированным данным, которая учитывает, что некоторые варианты значений признака могут иметь различную численность, в связи с чем каждый вариант приходится умножать на эту численность. Частоту f называют статистическим весом или весом средней.

2) структурные средние: применяется для изучения внутреннего строения рядов распределения значений признака, а также для оценки средней величины (степенного типа). В качестве структурных средних чаще всего используют показатели моды и медианы.

Средняя арифметическая самый распространенный вид средней.

· Средняя арифметическая простая используется, когда расчет осуществляется по несгруппированным статистическим данным, т.е. применяется в тех случаях, ко­гда веса отсутствуют или их трудно определить. Средняя арифметическая – это такое среднее значение признака, при получении которого сохраняется неизменным общий объем признака в совокупности.

· Средняя арифметическая взвешенная вычисляется тогда, когда значения осредняемого признака повторяются (встречаются несколько раз).

Средняя гармоническая. Эту среднюю называют обратной средней арифметической, поскольку эта величина используется при k = -1. Среднюю гармоническую применяют для расчетов тогда, когда в качестве весов используются не единицы совокупности – носители признака, а произведения этих единиц на значения признака (т.е. m = Xf).

· Простая средняя гармоническая используется тогда, когда веса значений признака одинаковы. Ее формулу можно вывести из базовой формулы, подставив k = -1.

· Взвешенная средняя гармоническая используется в тех случаях, когда веса (или объемы явлений) по каждому признаку не равны. В исходном соотношении для расчета средней известен числитель, но не известен знаменатель.

---

Дата добавления: 2015-07-11