Сущность закона больших чисел заключается в следующем. Основные понятие статистики закон больших чисел. Сущность закона больших чисел и его примеры

Министерство образования и науки

Государственное образовательное учреждение

Высшего профессионального образования

«Самарский Государственный Университет»

Юридический факультет

Кафедра__________________

__________________

__________________

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

по курсу: «Правовая статистика»

Вариант № 3

Выполнил: студент

3 курса заочного отделения

юридического факультета

09303.30 группы

Несмеянова Дарья Сергеевна

САМАРА 2011

1 Закон больших чисел и его значение в правовой статистике 3

2 Статические таблицы и их виды 6

Задача 1 8

Задача 2 9

Список используемой литературы 10

1 Закон больших чисел и его значение в правовой статистике

В решении важнейшей задачи - установления и количествен­ного выражения закономерностей и взаимозависимости социальных явлений статистическая наука опирается на закон больших чисел (ЗБЧ), смысл которого состоит в том, что правильности и за­кономерности социальных явлении могут быть обнаружены только при их массовом наблюдении.

Конечно, всякая наука, каждая в своей области, имеет дело с мас­совыми явлениями, ибо в законе отражается массовидное, суще­ственное, необходимое. И хотя любая закономерность носит об-ший, а потому массовый характер, но в статистике понятие массовости специфично. Оно становит­ся очевидным, если вспомнить деление закономерностей на ди­намические и статистические. Статистика оперирует не родовыми, а групповыми понятиями, в которых речь идет о сред­них результатах, и то время как в родовых - о каждой входящей в него единице. Поэтому в правовой статистике знание о правонарушаемости как статистической совокупности не есть одновре­менно знание о конкретных преступлениях, входящих в нее. Хо­тя в данном случае статистик имеет дело не с чисто случайными явлениями, а с индивидуальными, которым присущи случайные отклонения.

В этом и заключается специфика статистического количест­венного анализа социальных процессов, в котором проявляется смысл закона больших чисел: сделанные на его основе выводы, обнару­женная тенденция, закономерность относятся к совокупности («большому числу») как таковой. То есть ЗБЧ лежит в основе са­мой логики статистического умозаключения; на основе ЗБЧ вы­является массовая закономерность.

Для статистических закономерностей весьма характерно слож­ное переплетение внутренних и внешних причин, необходимого и случайного.

И эти закономерности образуются отнюдь не в ходе «игры слу­чая», а прежде всего в результате действия внутренних необходи­мых причин. Множество вариаций и случайных отклонений, сглаживаются (элиминируют) именно в массе, что приводит к образованию статистических закономерностей. Проявление такой закономерности и есть результат действия за­кона больших чисел, которое состоит в том, что совокупность боль­шого числа случайных явлений имеет определенные, не завися­щие от случая характеристики, выражаемые количественными показателями. То есть представление о ЗБЧ и его действии нель­зя отрывать от представления о статистической закономерности как формы, в которую облекается закономерность массового яв­ления, изучаемая статистикой с количественной стороны. При­чем ЗБЧ проявляется тем отчетливее, чем крупнее статистичес­кая совокупность.

Массовые закономерности, а вместе с ними и ЗБЧ проявля­ются в самых различных областях действительности. Особенно на­глядны они в демографии, в криминальной статистике. Так, в странах с рыночной экономикой в рабочей среде рождаемость и смертность обратно пропорциональны уровню заработной пла­ты; во всех странах с высокой продолжительностью жизни женщины долговечнее мужчин; смертность мужчин во всех возраст­ных когортах, начиная с детской и кончая самой пожилой, в 2- 3 раза превышает смертность женщин; постоянную величину состав­ляют число браков, половое распределение преступников, мотивов, орудий убийств; обнаруживает­ся значительная устойчивость несчастных случаев в отдельные периоды года и часы суток; по данным русской почтово-телеграфной статистики, констатировалась значительная устойчивость вы­нутых на каждый миллион из почтовых ящиков писем (1906-1910 гг.) без указания адресата (25-27) или без указания места назначе­ния (21-29) и др.В малом числе наблюдений (например, отдельные преступле­ния) случайные факторы не дают возможности обнаружить зако­номерность. Напротив, при суммировании большого числа еди­ничных явлений случайности парализуют друг друга, что позво­ляет установить законы, которые при малых масштабах маскиру­ются индивидуальными отклонениями. Статистическая закономерность - это не особая форма дви­жения материи, а лишь внешнее проявление этого движения в статистических распределениях и обобщающих статистических характеристиках. Статистически установленные правильности в изменениях количественных показателей, повторяемость и ус­тойчивость фактов свидетельствуют лишь о том, что в исследуе­мом массовом явлении заложена известная закономерность, вскрытие которой составляет задачу соответствующей науки (на­пример, криминологии).

Закономерность массового явления, объективные связи, зало­женные в этом явлении, находят свое выражение не в отдельных показателях, а в средней величине, в характере распределения. Сред­няя арифметическая большого числа случайных величин - прак­тически величина не случайная, а необходимая, закономерная. В эТом-то и состоит действие ЗБЧ, если подходить к его трактовке с философско-методологических позиции. Поэтому иногда ЗБЧ называют еще законом средних величин.

Рассмотрение ЗБЧ как одного из законов объективной дейст­вительности вместе с тем исключает его отношение к уровню кон­статированных им обобщающих статистических характеристик. Этот уровень определяется условиями, вытекающими из самой при­роды массового явления. Правильно отмечается, что ЗБЧ не со­здает уровней, а лишь регулирует случайные отклонения от задан­ных природой данного явления уровней1.

Из сказанного ясно, что ЗБЧ основывается на понятии случай­ности и вероятности - уменьшение степени случайности и возрас­тание степени вероятности наличия определенного признака проис­ходит по мере увеличения статистической совокупности. Это может быть проиллюстрировано таким примером: если известно, что на­селение города представлено соотношением 48% мужчин и 52% жен­щин, то небольшая совокупность людей (например, посетителей театра, футбольного матча и т.д.) может значительно отклониться от этих характеристик; если же увеличивать исследуемую совокуп­ность, то последует приближение к указанным характеристикам.

Естественнонаучное обоснование, точная формулировка и ус­ловия применимости ЗБЧ даются в теории вероятностей. Други­ми словами, теория вероятностей является математическим обос­нованием ЗБЧ. С ее помощью вычисляются шансы возможного наступления случайного события.

Вероятность- математическая, числовая характеристика сте­пени возможности появления какого-либо определенного собы­тия в тех или иных определенных, могущих повторяться неогра­ниченное число раз условиях2.

Вероятность обычно обозначается буквой Р. Например, выражение Р(Л) = 0,5 означает, что вероятность наступления события Л равна 0,5.

Вероятность принято классифицировать по следующей шкале:

0,00 - полностью исключено

0,10 - в высшей степени неопределенно.

0,20 - весьма неправдоподобно

0,30-0,40 - неправдоподобно

0,60 - вероятно

0,70 - весьма вероятно

0,80-0,90 - в высшей степени вероятно

1,00 - полностью достоверно.

Таким образом, вероятность получает определенное количест­венное выражение, несмотря на то, что наличие того или иного признака или его колебания является случайным.

Если в урну поместить черный и белый шары, то при выемке одинаково можно обнаружить любой из них. При этом проявля­ется альтернативная изменчивость, которая заключается в возмож­ности лишь двух исходов: из урны можно вынуть только белый шар либо только черный шар. То же происходит и при подбрасывании монеты. Это обстоятельство одинаковой возможности выпада­ния любой стороны монеты называется равновозможностью. Со­бытие называется равновозможным, если нет причин, делающих одно из этих событий более возможным, чем другое. Событие на­зывается несовместимым в том случае, когда появление одного де­лает появление другого невозможным.

При многократном подбрасывании монеты или при многократ­ной выемке шаров из урны образуется совокупность единичных опытов, которая обладает свойствами статистической совокупно­сти. В отдельном опыте результат может быть различным - орел или решка, черный или белый шар, а в совокупности опытов про­является определенная закономерность в соотношении между числом выпавших гербов и решек или числом вынутых черных и бе­лых шаров.

Результат каждого единичного опыта с монетой или шарами также зависит от двух групп факторов: основных, связанных со свой­ствами явления, и случайных, не связанных с этими свойствами. Однако удобством монетной или урновой модели является, во-пер­вых, то, что в ней легко отделить основные причины и свойства явления от побочных; во-вторых, на этой модели легко просле­дить, как действует каждая группа причин и что является резуль­татом действия каждой из них.

В рассматриваемых примерах главное свойство монеты - ее симметричность, в силу чего при подбрасывании шансы на вы­падение герба или решки совершенно равны; главное свойство ур­ны с шарами - соотношение между числом черных и белых ша­ров. Если, например, в урне 100 черных и 100 белых шаров, то при выемке одного шара шансы на появление черного или бе­лого шара совершенно одинаковы, а если в урне в два раза боль­ше черных, чем белых, то соответственно больше и шансов вы­емки черного шара.

Чтобы априори, т.е. до опыта, определить вероятность наступ­ления какого-либо случайного явления, нужно знать число шан­сов, благоприятствующих его наступлению, а также число всех воз­можных шансов (как благоприятствующих, так и неблагоприятствующих). Отношение первой величины ко второй называется математической вероятностью. Она выражается в виде дроби, где в числителе указывается число благоприятствующих шансов, а в знаменателе - число всех возможных шансов. Например, при подбрасывании монеты возможны два исхода. Если считать выпадение орла благоприятным исходом, то вероятность его рав­на 1/2. Если считать благоприятным исходом появление черно­го шара из урны, в которой находится 70 черных шаров и 30 бе­лых шаров, то вероятность благоприятного исхода при выемке од­ного шара равна 70/100, а вероятность неблагоприятного исхода равна 30/100.

Если вероятность благоприятного исхода обозначить р, а ве­роятность неблагоприятного исхода q, то во всех случаях альтер­нативной изменчивости, т.е. когда возможны лишь два исхода, p + q= 1. В опыте с шарами 70/100 + 30/100 = 1, в опыте с монетой 1/2 + 1/2 = 1.

Веро­ятность является оценкой степени объективной возможности то­го или иного результату при отборе на удачу одной единицы из всей совокупности.

Это определение вероятности, данное П.С.Лапласом, являет­ся определением простейшей, так называемой классической веро­ятности, приложимой к весьма узкому кругу явлений. Для мас­совых (например, правонарушений) более подходит статистиче­ское или частотное понятие вероятности, определяемое как по­стоянное число, вокруг которого колеблются частости.

Применение теории вероятностей к социальным явлениям, в ча­стности к преступности, обусловлено наряду с независимостью от­дельных событий (иррегулярностью преступлений) еще и их из­вестной устойчивостью.

Преступность представляет типичную статистическую сово­купность, обладающую относительно устойчивыми характерис­тиками, позволяющими конкретно изучать ее и даже прогнозиро­вать ее изменения. Поэтому «невозможно говорить об определен­ной вероятности преступления как о «незыблемой закономерно­сти». Она меняется вместе с изменением условий. Но пока дей­ствуют данные определенные условия, действует и та или иная оп­ределенная вероятность. Это и дает возможность изучения этих явлений на основе методов математической статистики». Если условия в си­лу определенных причин остаются неизменными, то в среднем ус­тойчиво и число преступлений, что позволяет установить вероятность, с которой они совершаются.

2 Статистические таблицы и их виды

Особое место в статистике занимает табличный метод, который имеет универсальное значение. С помощью статистических таблиц осуществляется представление данных результатов статистического наблюдения, сводки и группировки. Поэтому обычно статистическая таблица определяется как форма компактного наглядного представления статистических данных.

Анализ таблиц позволяет решать многие задачи при изучении изменения явлений во времени, структуры явлений и их взаимосвязей. Таким образом, статистические таблицы выполняют роль универсального средства рационального представления, обобщения и анализа статистической информации.

Внешне статистическая таблица представляет собой систему построенных особым образом горизонтальных строк и вертикальных столбцов, имеющих общий заголовок, заглавия граф и строк, на пересечении которых и записываются статистические данные.

Каждая цифра в статистических таблицах - это конкретный показатель, характеризующий размеры или уровни, динамику, структуру или взаимосвязи явлений в конкретных условиях места и времени, то есть определенная количественно-качественная характеристика изучаемого явления.

Если таблица не заполнена цифрами, то есть имеет только общий заголовок, заглавия граф и строк, то мы имеем макет статистической таблицы. Именно с его разработки и начинается процесс составления статистических таблиц.

Основными элементами статистической таблицы являются подлежащее и сказуемое таблицы.

Подлежащее таблицы - это объект статистического изучения, то есть отдельные единицы совокупности, их группы или вся совокупность в целом.

Сказуемое таблицы - это статистические показатели, характеризующие изучаемый объект.

Подлежащее и показатели сказуемого таблицы должны быть определены очень точно. Как правило подлежащее располагается в левой части таблицы и составляет содержание строк, а сказуемое - в правой части таблицы и составляет содержание граф.

Сущность первого элемента статистической методологии составляет сбор первичных данных об изучаемом объекте. Например: в процессе переписи населения страны собираются данные о каждом человеке, проживающем на ее территории, которая заносится в специальный формуляр.

Второй элемент: сводка и группировка представляет собой разделение совокупности данных, полученных на этапе наблюдения на однородные группы по одному или несколько признаков. Например в результате группировки материалов переписи населения делится на группы (по полу, возрасту, населению, образованию и т.д.).

Сущность третьего элемента статистической методологии заключается в вычислении и социально-экономической интерпретации обобщающих статистических показателей:

1. Абсолютных

2. Относительных

3. Средних

4. Показателей вариации

5. Динамики

Три основных элемента статистической методологии составляют также три стадии любого статистического исследования.

3. Закон больших чисел и статистическая закономерность.

Важное значение для статистической методологии играет закон больших чисел. В наиболее общем виде он может быть сформулирован следующим образом:

Закон больших чисел - общий принцип в силу которого совокупные действия большого числа случайных факторов приводит при некоторых общих условиях к результату почти независящему от случая.

Закон больших чисел порожден особыми свойствами массовых явлений. Массовые явления последние в свою очередь с одной стороны в силу своей индивидуальности отличаются друг от друга, а с другой имеет нечто общее определяющее их принадлежность к определенному классу.

Единичное явление в большей степени подвержено влиянию случайных и несущественных факторов, чем масса явлений в целом. При определенных условиях значение признака у отдельной единицы можно рассматривать как случайную величину, учитывая, что она подчиняется не только общей закономерности, но и формируется под воздействием условий не зависящих от этой закономерности. Именно по этой причине статистика широко использует средние показатели, одним числом характеризующие всю совокупность. Только при большом числе наблюдений случайные отклонения от основного направления развития уравновешиваются, взаимопогашаются и статистическая закономерность проявляется более отчетливо. Таким образом, сущность закона больших чисел заключается в том, что в числах обобщающих результат массового статистического наблюдения закономерность развития социально-экономических явлений выявляется более отчетливо чем при небольшом по объему статистическому исследованию.

4. Отрасли статистики.

В процессе исторического развития в составе статистики как единой науки выделились и получили известную самостоятельность следующие отрасли:

1. Общая теория статистики, которая разрабатывает понятие категорий и методы измерения количественных закономерностей общественной жизни.

2. Экономическая статистика изучающая количественные закономерности процессов воспроизводства на различных уровнях.

3. Социальная статистика, изучающая количественную сторону развития социальной инфраструктуры общества (статистика здравоохранения, образования, культуры, моральная, судебная и др.).

4. Отраслевые статистики (статистика промышленности, агропромышленного комплекса, транспорта, связи и т.д.).

Все отрасли статистики, развивая и совершенствую свою методологию способствуют развитию статистической науки в целом.

5. Основные понятия и категории статистической науки в целом.

Статистическая совокупность - множество элементов одного и того же вида сходных между собой по одним признакам и различающимся по другим. Например: это совокупность отраслей экономики, совокупность ВУЗ, совокупность сотрудничества КБ и т.п.

Отдельные элементы статистической совокупности называются ее единицами. В рассмотренных выше примерах единицами совокупности являются соответственно отрасли, ВУЗ (один) и сотрудник.

Единицы совокупности обладают как правило многими признаками.

Признак - свойство единиц совокупности, выражающее их сущность и имеющее способность варьировать, т.е. изменяться. Признаки, принимающие единичное значение у отдельных единиц совокупности называются варьирующими, а сами значения вариантами.

Варьирующие признаки подразделяются на атрибутивные или качественные. Признак называется атрибутивным или качественным, если его отдельное значение (варианты) выражаются в виде состояния или свойств присущих явлению. Варианты атрибутивных признаков выражаются в словесной форме. Примерами таких признаков могут служить - хозяйственный.

Признак называется количественным, если его отдельное значение выражается в виде чисел. Например: заработная плата, стипендия, возраст, размер ОФ.

По характеру варьирования количественные признаки делятся на дискретные и непрерывные.

Дискретные - такие количественные признаки, которые могут принимать только вполне определенное, как правило целое значение.

Непрерывными - являются такие признаки, которые в определенных пределах могут принимать значение как целое, так и дробное. Например: ВНП страны и т.д.

Различаются также признаки основные и второстепенные.

Основные признаки характеризуют главное содержание и сущность изучаемого явления или процесса.

Второстепенные признаки дают дополнительную информацию и непосредственно связаны с внутренним содержанием явления.

В зависимости от целей конкретного исследования одни и те же признаки в одних и тех же случаях могут быть основными, а в других второстепенными.

Статистический показатель - это категория отображающая размеры и количественные соотношения признаков социально-экономических явлений и их качественной определенности в конкретных условиях места и времени. Следует различать содержание статистического показателя и его конкретное числовое выражение. Содержание, т.е. качественная определенность состоит в том, что показатели всегда характеризуют социально-экономические категории (население, экономика, финансовые институты и т.д.). Количественные размеры статистических показателей, т.е. их числовые значения зависят прежде всего от времени и места объекта, который подвергается статистическому исследованию.

Социально-экономические явления как правило не могут быть охарактеризованы каким-либо одним показателем, Например: уровнем жизни населения. Для комплексной всесторонней характеристики исследуемых явлений необходима научно обоснованная система статистических показателей. Такая система не является постоянной. Она постоянно совершенствуется исходя из потребностей общественного развития.

6. Задачи статистической науки и практики в условиях развития рыночной экономики.

Основными задачами статистики в условиях развития в России рыночных отношений являются следующие:

1. Совершенствование учета и отчетности и сокращение на этой основе документооборота.

Теоретической основой статистики является материалистическая диалектика, которая требует рассмотрения общественных явлений во взаимосвязи и взаимообусловленности, в непрерывном развитии (в динамике), в исторической обусловленности; она указывает на переход количественных изменений в качественные.

Специфические приёмы, с помощью которых статистика изучает свой предмет, образуют статистическую методологию . Она включает методы:

статистическое наблюдение – сбор первичного статистического материала, регистрация фактов. Это первый этап статистического исследования;

сводка и группировка результатов наблюдения в определённые совокупности. Это второй этап статистического исследования;

методы анализа полученных сводных и сгруппированных данных специальными приёмами (третий этап статистического исследования): при помощи абсолютных, относительных и средних величин, статистических коэффициентов, показателей вариации, индексный метод, показатели рядов динамики, корреляционно-регрессионный метод. На этом этапе выявляются взаимосвязи явлений, определяются закономерности их развития, даются прогнозные оценки.

Методы статистики применяются как инструмент исследования во многих других науках: экономическая теория, математика, социология, маркетинг и т.д.

1.4. Задачи статистики в условиях рыночной экономики.

Основными задачами статистики в современных условиях являются:

разработка и совершенствование статистической методологии, методов расчета статистических показателей исходя из потребностей рыночной экономики и внедренной в статистический учёт СНС, обеспечение сопоставимости статистической информации в международных сравнениях;

исследование происходящих экономических и социальных процессов на основе научно-обоснованной системы показателей;

обобщение и прогнозирование тенденций развития современного общества, в том числе экономики, на макро- и микроуровнях;

обеспечение информацией структур законодательной и исполнительной власти, органов управления, хозяйственных органов, общественности;

совершенствование практической системы статистического учета: сокращение отчётности, её унифицирование, переход от сплошной отчётности к несплошным видам наблюдения (единовременные, выборочные обследования).

1.5. Сущность закона больших чисел.

Изучаемые статистикой закономерности – формы проявления причинной связи – выражаются в повторяемости с определённой регулярностью событий с достаточно высокой степенью вероятности. При этом должно соблюдаться условие, что факторы, порождающие события, изменяются незначительно или не меняются вообще. Статистическая закономерность обнаруживается на основе анализа массовых данных, подчиняется закону больших чисел.

Сущность закона больших чисел заключается в том, что в сводных статистических характеристиках (суммарное число, получаемое в результате массового наблюдения) действия элементов случайности погашаются, а выступают в них определённые правильности (тенденции), которые не могут быть обнаружены на небольшом числе фактов.

Закон больших чисел порождён связями массовых явлений. Необходимо помнить, что тенденции и закономерности, вскрытые с помощью закона больших чисел, имеют силу только как массовые тенденции, но не как законы для индивидуальных единиц, для отдельных случаев.

Статистика – одна из форм практической деятельности людей, цель которой – сбор, обработка и анализ массовых данных о тех или иных явлениях.

Основное предназначение статистики состоит в том, чтобы помочь людям лучше понять современные мировые проблемы. Статистическое исследование проводится с помощью статистических показателей, которые дают количественную характеристику и всестороннее представление об общественных явлениях.

В настоящее время термин «статистика» употребляется в четырех значениях:

1) комплекс учебных дисциплин;

2) отрасль практической деятельности (статистический учет);

3) совокупность цифровых сведений (статистические данные, статистические сборники);

4) статистические методы, применяемые для изучения социально-экономических явлений.

Статистика как наука представляет собой целостную систему научных дисциплин: теория статистики, экономическая статистика и ее отрасли, социально-демографическая статистика и ее отрасли.

Теория статистики – методологическая основа всех отраслевых статистик. Теория статистики является наукой о наиболее общих принципах и методах статистических исследований социально-экономических явлений.

Статистика – особая наука, которая имеет свой предмет и присущие ей методы исследования. Особенностью статистики является то, что она исследует не отдельные факты, а массовые социально-экономические явления и процессы, состоящие из множества отдельных фактов, обладающих различными признаками.

Предметом изучения статистики являются массовые социально-экономические явления, изменяющиеся под влиянием природных и технических факторов, или статистическая совокупность.

Статистическая совокупность – множество единиц изучаемого явления, объединенных в соответствии с задачей исследования единой качественной основой, но отличающихся друг от друга рядом признаков. Каждый отдельно взятый элемент данного множества называется единицей статистической совокупности. Они характеризуются общими свойствами, которые называются признаками. Признак – это характерное свойство изучаемого явления, которое отображает качественную особенность этого явления. Признаки делятся на атрибутивные и количественные. Атрибутивными называются признаки, имеющие смысловое значение (пол, должность). Количественными называются признаки, имеющие числовое значение (средний балл, возраст). Количественные признаки делятся на дискретные (выражены определенным целым числом) и непрерывные. Признаки, принимающие различные значения у отдельных единиц изучаемого явления, называются варьирующими.

Статистический показатель дает количественную характеристику свойств изучаемых явлений, статистический показатель имеет качественное содержание, обусловленное сущностью этого явления, и относится к определенному месту и времени. Статистические показатели бывают двух видов: учетно-оценочные и аналитические. Учетно-оценочные показатели – это статистическая характеристика качественно определенных социально-экономических явлений в конкретных условиях места и времени.

Для их определения используют абсолютные величины. Аналитические показатели используют в статистике для анализа полученной информации, характеризуют особенности развития изучаемого явления в пространстве и времени. Для их определения используют средние и относительные величины, показатели вариации, динамики и т.д. Статистические показатели всегда именованные числа, имеющие качественную определенность, время и место.

Структура – внутреннее строение статистического множества, которое обнаруживается с помощью статистических показателей. С помощью структуры выявляется наиболее существенные признаки статистической совокупности. Закономерность – повторяемость, последовательность и порядок изменения в явлениях.

Закон «больших чисел» гласит: «количественные закономерности массовых явлений отчетливо проявляются лишь в большом их числе». Закон «больших чисел» отражает диалектику случайного и необходимого, единичного и массового.

Методы статистики

Для изучения своего предмета статистика разработала свою методологию, в основе которой лежит диалектический подход. Это означает, что анализ социально-экономических явлений и процессов осуществляется в их взаимодействии, взаимосвязи, в движении, изменении и развитии. В общей теории статистики все методы систематизируются по трем стадиям исследования:

1) сбор информации, подготовка первичной информации (метод массовых статистических наблюдений);

2) сводка и группировка информации (метод статистических группировок);

3) изучение и анализ статистической информации (метод обобщающих показателей, выборочный метод, корреляционно-регрессионный, корреляционный, регрессионный, индексный, метод рядов динамики).

Задачи статистики в условиях перехода к рыночной экономике:

Всестороннее освещение социально-экономического положения РФ, происходящих изменений, связанных с переходом к рыночным отношениям;

Обеспечение информационных запросов управленческих структур с целью успешного реформирования экономики;

Реформирование методологических и организационных основ государственной статистики, соответствие их экономике переходного периода;

Всемерное содействие освещению проблем, связанных с повышением эффективности национального производства, совершенствование статистического наблюдения и переход на такие формы статистического наблюдения, как регистры, переписи, цензы и т.п.;

Информационное отражение участия РФ в международном разделении труда, в т.ч. конкурентоспособности российских товаров и услуг на мировых рынках.

Статистическое наблюдение.

На начальной стадии статистического исследования применяется метод массовых статистических наблюдений. Статистическое наблюдение представляет собой массовый и систематический сбор данных о явлениях и процессах общественной жизни.

Планомерность статистического наблюдения заключается в том, что оно готовится и проводится по определенному плану, который включает вопросы методологии, организации, техники сбора информации, контроля за качеством собранного материала, его достоверности и оформления итоговых результатов. Массовый характер статистического наблюдения предполагает, что оно охватывает большое число случаев проявления данного процесса, достаточное для того, чтобы получить правдивые статистические данные, характеризующие всю совокупность целого.

Систематичность статистического наблюдения определяется по характеру регистрации данных во времени. По данным во времени наблюдение бывает непрерывное (текущее), прерывно-периодическое (единовременное).

Первичный статистический материал, формирующийся в процессе наблюдения, называется статистической информацией.

К статистическому наблюдению предъявляются следующие требования:

Полноты охвата статистических данных (по количеству, по времени);

Достоверности и точности данных;

Их единообразия и сопоставимости.

Статистическое наблюдение проводится органами государственной статистики или НИИ, экономическими службами банков и фирм.

Кроме цели для статистического наблюдения необходимо установить объект и единицу наблюдения. Объект статистического наблюдения – совокупность явлений, предметов и физических лиц, относительно которых регистрируются статистические сведения, для этого объект должен быть четко определен. Для этого на основе анализа нужно выделить и указать признаки и черты, отличающие его от других, сходных с ним объектов, определить границы перехода от одного к другому. Всякий объект статистического наблюдения состоит из отдельных элементов, т.е. единиц наблюдения.

Отчетная единица (следует отличать от единицы наблюдения): ею выступает субъект, от которого поступают данные о единице наблюдения. Данные наблюдения заносятся в специальные бланки, которые называются формулярами, которые бывают двух типов – карточные (индивидуальные), в которые заносятся данные об одной единице наблюдения и списочные, в которые вносятся данные о нескольких единицах наблюдения.

Субъект наблюдения – орган, который будет осуществлять наблюдение (статистики). Организационные формы статистического наблюдения.

В отечественной статистике используются три организационные формы статистического наблюдения:

Отчетность предприятия;

Специально организованные статистические наблюдения;

Регистры.

Статистическая отчетность – официальный документ, содержащий статистические данные о работе предприятия.

Статистическая отчетность имеет обязательный характер, т.к. все предприятия должны предоставлять ее в указанные сроки; имеет юридическую силу, потому что подписывается руководителем предприятия; документальная обоснованность, т.к. данные базируются на документах первичного учета; по времени регистрации она бывает сплошная, непрерывная; по срокам – ежедневная, недельная, двухнедельная, месячная, квартальная, годовая.

Специально организованное статистическое наблюдение проводится с целью получения сведений, отсутствующих в отчетности или для проверки ее данных (переписи, бюджетные обследования, перепись материальных ресурсов, незавершенного строительства ит.д.).

Регистровые наблюдения – форма непрерывного статистического наблюдения за долговременными процессами, имеющими фиксированное начало, стадию развития и фиксированный конец. В статистике различают регистры населения и регистры предприятий.

Регистры населения – поименный дополняемый перечень жителей страны, он практикуется в небольших странах с высокой культурой населения, т.к. правила регистрации сложны и требуют больших затрат.

Регистры предприятий включают в себя все виды экономической деятельности и содержат значения основных показателей по каждой единице наблюдения объекта в определенный период или момент времени, остающиеся неизменными на протяжении всего времени.

В настоящее время создан Единый государственный регистр предприятий и организаций всех форм собственности (ЕГРПО) в РФ.

Способы статистического наблюдения:

1) непосредственное наблюдение, когда регистраторы производят записи на основаниях данных, полученных непосредственным подсчетом и замером;

2) документальный способ основан на использовании статистической информации, содержащейся в документах учетного характера;

3) опрос – способ наблюдения, основанный на заполнении регистрационных бланков со слов респондента, он используется для получения информации о явлениях и процессах, не поддающихся прямому наблюдению.

Виды опросов:
- устный (экспедиционный);

Саморегистрация;

Корреспондентский;

Анкетный;

Явочный.

При устном опросе необходимую информацию получают специально подготовленные работники – счетчики; при саморегистрации розданные счетчиками формуляры заполняют корреспонденты; корреспондентский способ заключается в том, что сведения в органы, ведущие наблюдение, сообщает штат добровольных корреспондентов; анкетный способ предполагает сбор информации посредством анкет-вопросников; явочный способ предусматривает предоставление сведений в органы, ведущие наблюдение, в явочном порядке.

По охвату единиц совокупности наблюдения бывают сплошными и несплошными.

При сплошном наблюдении информация поступает обо всех единицах изучаемого объекта.

При несплошном наблюдении обследованию подлежит лишь часть единиц изучаемой совокупности. Этот метод экономит время и ресурсы на получение информации, обработку и анализ.

В зависимости от характера отбора единиц для наблюдения различают следующие виды несплошного наблюдения: выборочное наблюдение, метод основного массива, метод моментных наблюдений и монографическое обследование.

Выборочное наблюдение основано на принципе случайного отбора части единиц, входящих в данную совокупность и охватывающих все типы составляющих ее единиц.

Метод основного массива заключается в выборе для обследования самых существенных, наиболее крупных единиц изучаемой совокупности, которые по основному признаку имеют наибольший удельный вес в данной совокупности.

Метод моментных наблюдений заключается в выборе для регистрации значений признаков у единиц выборочной совокупности в некоторые, заранее определенные моменты времени.

При монографическом обследовании тщательному обследованию подвергаются отдельные единицы изучаемой совокупности обычных представителей каких-либо новых типов явлений. Его цель: выявить намечающиеся тенденции и закономерности развития каких-либо новых явлений. Результаты этих исследований помогают уточнить структуру совокупности и выявить связь между отдельными признаками.

Точность наблюдений.

Точностью статистического наблюдения называется степень соответствия величины какого-либо показателя, установленной по материалам статистического наблюдения, действительной его величине.

Расхождение между расчетными и действительными значениями изучаемых величин называется ошибкой наблюдения. В зависимости от причин возникновения различают ошибки регистрации и ошибки репрезентативности. Ошибки регистрации являются результатом неправильной записи на вопрос формуляра, они бывают случайными и систематическими. Случайные ошибки возникают при случайных обстоятельствах и не оказывают существенного влияния на результаты наблюдения. Систематические ошибки возникают в силу определенных постоянно действующих причин и существенно искажают результаты наблюдения.

В организации выборочного наблюдения различают ошибки репрезентативности – это отклонение значения показателя обследуемой совокупности от его величины по исходной совокупности. Они также бывают случайными и систематическими.

Всякий статистический документ, прежде чем поступить для обработки, должен быть тщательно проверен. Сначала документ проверяется с точки зрения полноты сведений (поступивших), т.е. все ли отчетные единицы представили результаты обследования. Затем осуществляется контроль.

Виды контроля:

Синтаксический (предусматривает проверку правильности оформленных документов, наличие необходимых реквизитов, полноты заполнения строк или граф);

Логический (поясняет несоответствие значений признаков наиболее верным их значениям, отсутствие необходимых взаимосвязей между показателями);

Арифметический (проверка итогов в отчетных таблицах путем сравнения с предварительно рассчитанными контрольными суммами по строкам или графам).

Сводка и группировка статистических данных.

Сводка представляет собой комплекс последовательных операций по обобщению конкретных единичных данных (фактов), образующих совокупность, для выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.

Сводка должна составляться на основе предварительного теоретического анализа явлений и процессов. Сводка бывает простая и сложная. Простой сводкой называется операция по подсчету общих итогов по совокупности единиц наблюдения. Сложная сводка представляет собой комплекс операций, включающих группировку единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всему объекту и представление результатов группировки в виде статистических таблиц.

По форме обработки сводка бывает централизованная и децентрализованная. В первом случае весь первичный материал поступает в одну организацию, где подвергается обработке от начала до конца. Во втором случае информация обрабатывается в несколько этапов, сначала по регионам, затем укрупняется в результате получаются показатели в целом по стране. Для выявления закономерностей применяют группировку.

Группировкой называется расчленение множества единиц изучаемой совокупности по существенным для них признакам.

С помощью группировок решаются следующие задачи:

Выделение социально-экономических типов явлений (типологическая группировка);

Изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем (структурная группировка);

Выявление связей и зависимости между явлениями (аналитическая группировка).

Виды статистических группировок.

В соответствии с решаемыми задачами статистические группировки делятся на типологические, структурные и аналитические.

Типологическая группировка – это разделение качественно разнородной совокупности на классы или однородные группы, она широко применяется в исследовании социально-экономических явлений и позволяет проследить зарождение, развитие и отмирание различных типов явлений.

Таблица 1. Группировка промышленных предприятий по формам собственности:

% к итогу = (26326/28112)*100%=93,6%

Структурной называется группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо признаку.

Пример. Группировка населения России по размеру среднедушевого дохода (однородная совокупность, 40 ед. интервал):

№ п/п	Группы населения по размеру среднедушевого дохода, руб./мес.	Численность населения
Всего, млн. чел.	В % к итогу
	До 40	2,4	1,6
	От 40 до 80	23,4	15,8
	От 80 до 120	34,8	23,5
	От 120 до 160	29,4	19,8
	От 160 до 200	20,7	13,8
	От 200 до 240	13,5	9,1
	От 240 до 280	8,7	5,9
	От 280 и более	15,5	10,4
	Итого	148,4

Аналитической называется группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками. Признаки можно разделить на факторные и результативные.

Факторными называются признаки, под действием которых изменяются другие признаки, называемые результативными. Факторный признак: посещаемость лекций, результативный – оценка на экзамене.

Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием значения факторного признака систематически возрастает или убывает среднее значение признака результативного. Таким образом, особенности аналитической группировки следующие: в основу группировки кладется факторный признак, каждая выявленная группа характеризуется средними значениями результативного признака. Метод аналитических группировок применим только при качественной однородности исследуемой совокупности.

Группировка может быть простой и сложной. Простой называется группировка, в которой группы образованы по одному признаку. Сложной называется группировка, в которой группы образованы по трем или более признакам. Сначала группы формируются по одному признаку, затем делятся на подгруппы по второму признаку, которые в свою очередь делятся по третьему признаку.

Принципы построения статистических группировок и классификаций.

Группировочным признаком или основанием группировки называется признак, по которому происходит разбивка единиц совокупности на отдельные группы.

В качестве основания группировки следует использовать только существенные признаки. Количество групп зависит от задач исследования, вида признака, положенного в основание группировки, численности совокупности и степени вариации признака. От группировки следует отличать классификацию. Классификацией называется устойчивая фундаментальная группировка по атрибутивному признаку, который содержит подробную номенклатуру групп и подгрупп. Классификация устанавливается органами государственной и международной статистики, в некоторых случаях имеет силу закона.

Пример. Классификация профессий в статистике труда, классификация товаров в торговле.

При группировке по количественным признакам нужно выбрать и соответственно установить количество групп, оно зависит от размаха варьирования, т.е. разности между максимальным и минимальным значениями признака. Чем больше размах варьирования, тем больше образуется групп. Количество групп определяется по формуле Стерджеса: n=1+3,322*lgN, где N – количество единиц совокупности, n – количество групп.

Номограмма:

N	15-24	25-44	45-89	90-179	180-359	360-719	720-1439
n

Интервал группировки определяется как разность между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе. Если вариация признака проявляется в сравнительно узких границах, распределение носит более или менее равномерный характер, то выбираются равные интервалы (i). Величина интервала i определяется по формуле:

Где (x max - x min) – размах вариации признака в совокупности, n – количество групп.

Вторичная группировка – это образование новых групп на основе ранее проведенной группировки. Существуют два способа:

Укрупнение первоначальных интервалов;

Долевая перегруппировка, т.е. образование новых групп с меньшими интервалами.

Основные задачи вторичной группировки:

Образование по количественным признакам качественно определенных групп;

Для сравнения (приведение к единому интервалу двух или более группировок);

Образование укрупненных групп, в которых яснее проступает характер распределения.

Ряды распределения.

Статистический ряд распределения – это упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по определенному варьирующему признаку. В зависимости от признака, положенного в основание группировки, различают атрибутивные и вариационные ряды распределения.

Атрибутивными называют ряды распределения, построенные по качественным, т.е. атрибутивным признакам. Вариационными называют ряды распределения, построенные по количественному признаку. Вариационные ряды состоят из двух элементов – варианты и частоты. Варианта – отдельное значение варьирующего признака, которое он принимает в ряду распределения. Частоты – численности или значения одинаковых вариант или каждой группы вариационного ряда.

Частостями называются частоты, выраженные в долях единицы или процентах. Сумма частот составляет объем ряда распределения.

В зависимости от характера распределения признака различают дискретные и интервальные ряды. Дискретный ряд распределения – это ряд, в котором значение признака выражено определенным целым числом.

Таблица 1. Распределение семей по числу занимаемых комнат:

Полигон распределения:

При непрерывной вариации признака строятся интервальные вариационные ряды, где варианта дана в виде интервала. При построении интервальных рядов необходимо определить число групп и виды интервала (равные и неравные, открытые и закрытые).

Таблица 2. Распределение семей по размеру жилой площади:

Для анализа вариационных рядов используются графики: полигон и гистограмма.

Полигон используется при изображении дискретных вариационных рядов. Гистограмма – при изображении интервального ряда.

Гистограмма для таблицы:

По оси ординат откладывают накопленные частоты, по оси абсцисс – варианты ряда. С помощью кумуляты изображают процесс концентрации, если поменять местами оси графика кумуляты, то получим кривую – огиву.

Статистические показатели.

Любое статистическое исследование завершается расчетом и анализом различных по форме и по виду статистических показателей.

Статистический показатель представляет собой количественную характеристику социально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности. Он непосредственно связан с внутренним содержанием изучаемого явления или процесса.

Система статистических показателей – совокупность взаимосвязанных показателей, объединенных в соответствии с задачей исследования, имеющих одноуровневую и многоуровневую структуру и нацеленная на решение конкретной статистической задачи. В отличие от признака, статистические показатели получаются расчетным путем. Это может быть подсчет единиц совокупности, суммирование, сравнение или более сложные расчеты. По охвату единиц совокупности показатели делятся на индивидуальные и сводные.

Индивидуальные показатели характеризуют отдельный объект или единицу совокупности. Например, оборот торговой фирмы, совокупный доход семьи.

Сводные показатели характеризуют группу единиц, представляющую собой часть совокупности или всю совокупность в целом. Они подразделяются на объемные и расчетные. Объемные показатели получают путем сложения значений признака отдельных единиц совокупности. При этом получают объемный абсолютный показатель. Расчетные показатели, вычисляемые различным формулам, служат для решения отдельных статистических задач анализа, измерения вариации, оценка взаимосвязи и т.д.

Абсолютные показатели.

Исходной первичной формой выражения статистических показателей являются абсолютные величины, они характеризуют абсолютные размеры изучаемых явлений (масса, площадь, объем, протяженность), а также число составляющих ее единиц.

Индивидуальные абсолютные показатели получают, как правило, непосредственно в процессе статистического наблюдения как результат замера, взвешивания, подсчета и оценки количественного признака.

Сводные объемные показатели, характеризующие объем признака или объем совокупности как в целом по изучаемому объекту, так и его части, получают в результате сводки и группировки индивидуальных значений. Абсолютные статистические показатели всегда являются именованными числами, они выражаются в натуральных, стоимостных или трудовых единицах измерения.

Натуральные единицы – тонны, кг, метры, литры, штуки и т.д. В группу натуральных также входят условно-натуральные измерители, которые используют в тех случаях, когда какой-либо продукт имеет несколько разновидностей. С помощью переводных коэффициентов получают условно-натуральные единицы измерения, которые позволяют определить общий объем произведенного продукта. В условиях рыночной экономики большое значение придается стоимостным единицам измерения, которые дают денежную оценку социально-экономическим явлениям и процессам. Однако в условиях высокой инфляции эти данные становятся несопоставимыми, поэтому приходится производить пересчет в сопоставимые цены.

К трудовым единицам измерения, позволяющим учитывать как общие затраты труда на предприятии, так и трудоемкость отдельных операций, относятся человеко-дни и человеко-часы.

Относительные показатели.

Относительный показатель представляет собой результат деления одного абсолютного показателя на другой и выражается отношением двух количественных характеристик социально-экономических явлений.

Относительные показатели выражаются в коэффициентах, % и промилле 0 / 00 .

Виды относительных величин: относительная величина динамики, плана, реализации плана, структуры, сравнения, координации и интенсивности.

y 0 →y пл. →у 1 или y факт.

1. Относительный показатель динамики (темп роста):

2. Относительный показатель плана:

3. Относительный показатель реализации плана:

Существует взаимосвязь:

4. Относительный показатель структуры (отражает соотношение структурных частей совокупности и их целого):

ОПС – удельный вес, процент к итогу.

5. относительный показатель сравнения.

Отражает соотношение двух показателей, относящихся к разным территориям, но за один и тот же период или момент времени.

6. Относительный показатель координации (отражает соотношение частей целого между собой):

Пример, в городе проживает 500 тыс. человек взрослого трудоспособного населения, 200 тыс. человек детей и 300 тыс. пенсионеров. ОПК пенс. =300.000/500.000=60%.

7. Относительный показатель интенсивности.

Он характеризует степень распространения изучаемого процесса или явления в присущей ему среде (количество поликлиник на 10 тыс. жителей).

Средние величины.

Средняя величина – обобщающая характеристика совокупности однотипных явлений по какому-либо варьирующему признаку, который показывает уровень признака, отнесенный к единице совокупности. Средняя величина отражает общее и типичное для всей совокупности в конкретных условиях места и времени.

Важнейшее свойство средней состоит в том, что она отражает общее, что присуще всем единицам статистической совокупности. Значения признака отдельных единиц совокупности могут колебаться под влиянием множества факторов, среди которых могут быть как основные, так и случайные. Сущность средней заключается в том, что в ней взаимопогашаются отклонения значений признака отдельных единиц совокупности, обусловленные действием случайных факторов, и учитываются изменения, связанные с действием основных факторов. Средняя отражает типичный уровень признака и абстрагируется от индивидуальных особенностей, присущих отдельным единицам.

Типичность средней непосредственно связана с однородностью статистической совокупности.

Определить среднюю можно через исходное соотношение средней (ИСС):

Например, определение средней заработной платы:

Виды средней: средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя квадратическая (кубическая), средняя геометрическая, средняя хронологическая.

Средняя арифметическая.

Различают простую и взвешенную среднюю арифметическую.

Простая:

Взвешенная:

x – значение признака, n – количество вариантов, f – вес, который показывает количество одинаковых вариантов (одинаковых значения признака).

Средняя гармоническая.

Различают простую и взвешенную среднюю гармоническую.

Вам предстоит изучить следующие основные вопросы темы:

Связь статистики с теорией и практикой рыночной экономики

Задачи статистики

Понятия и методы статистики

Закон больших чисел, статистическая закономерность

Занятие 1. Введение

1. История возникновения статистики

Статистика – самостоятельная общественная наука, имеющая свой предмет и метод исследования. Возникла она из практических потребностей общественной жизни. Уже в древнем мире появилась потребность подсчитать численность жителей государства, учитывать людей, пригодных к военному делу, определять количество скота, размеры земельных угодий и другого имущества. Информация такого рода была необходима для сбора налогов, ведения войн и т.п. В дальнейшем, по мере развития общественной жизни, круг учитываемых явлений постепенно расширяется.

Особенно возрос объём собираемой информации с развитием капитализма и мировых хозяйственных связей. Потребности этого периода вынуждали органы государственного управления и капиталистические предприятия собирать для практических нужд обширную и разнообразную информацию о рынках труда и сбыта товаров, сырьевых ресурсов.

В середине XVII-го века в Англии возникло научное направление, получившее название «политические арифметики». Начало этому направлению положили Вильям Пети (1623-1687) и Джон Граунт (1620-1674). «Политические арифметики» на основе изучения информации о массовых общественных явлениях стремились открыть закономерности общественно жизни и, таким образом, отметить на вопросы, возникавшие в связи с развитием капитализма.

Наряду со школой «политических арифметиков» в Англии, в Германии развивалась школа описательной статистики или «государствоведения». Возникновение этой науки относится к 1660 г.

Развитие политической арифметики и государствоведения привело к появлению науки статистики.

Понятие «статистика» происходит от латинского слова «status», которое в переводе означает положение, состояние, порядок явлений.

В научный оборот термин «статистика» ввел профессор Геттингенского университета Готфрид Ахенваль (1719-1772).

В зависимости от объекта изучения статистика как наука подразделяется на социальную, демографическую, экономическую, промышленную, торговую, банковскую, финансовую, медицинскую и т.д. Общие свойства статистических данных, независимо от их природы и методы их анализа рассматриваются математической статистикой и общей теорией статистики.

Предмет статистики . Статистика имеет дело прежде всего с количественной стороной явлений и процессов общественной жизни. Одной из характерных особенностей статистики является то, что при изучении количественной стороны общественных явлений и процессов она всегда отображает качественные особенности исследуемых явлений, т.е. изучает количество в неразрывной связи, единстве с качеством.

Качество в научно-философском понимании – это свойства, присущие предмету или явлению, которые отличают данный предмет или явление от других. Качество – это то, что делает предметы и явления определёнными. Пользуясь философской терминологией, можно сказать, что статистика изучает общественные явления как единство их качественной и количественной определённости, т.е. изучает меру общественных явлений.

Статистическая методология . Важнейшими составными элементами статистической методологии являются:

массовое наблюдение

группировка, применение обобщающих (сводных) характеристик;

анализ и обобщение статистических фактов и обнаружение закономерностей в изучаемых явлениях.

Рассмотрим более подробно эти элементы.

Чтобы охарактеризовать с количественной стороны любое массовое явление, необходимо сначала собрать информацию о составляющих его элементах. Это достигается при помощи массового наблюдения, осуществляемого на основе выработанных статистической наукой правил и способов.

Собранные в процессе статистического наблюдения сведения подвергаются в дальнейшем сводке (первичной научной обработке), в процессе которой из всей совокупности обследованных единиц выделяются характерные части (группы).Выделение групп и подгрупп единиц из всей обследованной массы называется в статистике группировкой . Группировка в статистике является основой обработки и анализа собранной информации. Осуществляется она на основе определённых принципов и правил.

В процессе обработки статистической информации совокупность обследованных единиц и выделенные её части на основе применения метода группировок характеризуются системой цифровых показателей: абсолютных и средних величин, относительных величин, показателей динамики и т.д.

3. Задачи статистики

Полная и достоверная статистическая информация является тем необходимым основанием, на котором базируется процесс управления экономикой. Принятие управленческих решений на всех уровнях, от общегосударственного или регионального и до уровня отдельной корпорации или частной фирмы, невозможно без должностного статистического обеспечения.

Именно статистические данные позволяют определить объёмы валового внутреннего продукта и национального дохода, выявить основные тенденции развития отраслей экономики, оценить уровень инфляции, проанализировать состояние финансовых и товарных рынков, исследовать уровень жизни населения и другие социально-экономические явления и процессы.

Статистика – это наука, изучающая количественную сторону массовых явлений и процессов в неразрывной связи с их качественной стороной, количественное выражение закономерностей общественного развития в конкретных условиях места и времени.

Для получения статистической информации органы государственной и ведомственной статистики, а также коммерческие структуры проводят различного рода статистические исследования. Как уже отмечалось, процесс статистического исследования включает три основные стадии: сбор данных, их сводка и группировка, анализ и расчет обобщающих показателей.

От того, как собран первичный статистический материал, как он обработан и сгруппирован, в значительной степени зависят результаты и качество всей последующей работы. Недостаточная проработка программно-методологических и организационных аспектов статистического наблюдения, отсутствие логического и арифметического контроля собранных данных, несоблюдение принципов формирования групп в конечном итоге могут привести к абсолютно ошибочным выводам.

Не менее сложной, трудоёмкой и ответственной является и заключительная, аналитическая стадия исследования. На этой стадии рассчитываются средние показатели и показатели распределения, анализируется структура совокупности, исследуется динамика и взаимосвязи между изучаемыми явлениями и процессами.

Используемые на всех стадиях исследования приёмы и методы сбора, обработки и анализа данных являются предметом изучения общей теории статистики, которая является базовой отраслью статистической науки. Разработанная методология применяется в макроэкономической статистики, отраслевых статистиках (промышленности, сельского хозяйства, торговли прочих), статистике населения, социальной статистике, и в других статистических отраслях. Большое значение статистики в обществе объясняется тем, что она представляет собой одно из самых основных, одно из наиболее важных средств, с помощью которых хозяйствующий субъект ведёт учёт в хозяйстве.

Учёт является способом систематического измерения и изучения обобщённых явлений с помощью количественных методов.

На всякое изучение количественных соотношений есть учёт. Различные количественные отношения между явлениями можно представить в виде тех или иных математических формул, и это, само по себе, ещё не будет учётом. Одна из характерных особенностей учёта – подсчёт ОТДЕЛЬНЫХ элементов, ОТДЕЛЬНЫХ единиц, из которых складывается то или иное явление. В учёте используются различные математические формулы, но их применение обязательно связано с подсчётом элементов.

Учёт является средством контроля и обобщения результатов, полученных в процессе обобщённого развития.

Таким образом, статистика выступает важнейшим инструментом познания и использования экономических и других законов общественного развития.

Экономическая реформа ставит качественно новые задачи перед статистической наукой и практикой. В соответствии с государственной программой перехода России на принятую в международной практике систему учёта и статистики реорганизуется система сбора статистической информации и совершенствуется методология анализа рыночных процессов и явлений.

Широко применяемая в мировой практике система национальных счетов (СНС) соответствует особенностям и требования рыночных отношений. Поэтому переход к рыночной экономике позволил внедрить в статистический и бухгалтерский учёт СНС, отражающую функционирование отраслей рыночной экономики.

Это необходимо для комплексного анализа экономики на макроуровне и обеспечения информацией международных экономических организаций, с которыми Россия сотрудничает.

Статистике принадлежит большая роль в информационно-аналитическом обеспечении развития экономической реформы. Единой целью этого процесса является оценка, анализ и прогнозирование состояния и развития экономики на современном этапе.