статистика туризма - санкт-петербургский государственный

1
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
КАФЕДРА СОЦИАЛЬНО-КУЛЬТУРНОГО СЕРВИСА И ТУРИЗМА
М. Б. БИРЖАКОВ, П. И. МАРУХНОВА
СТАТИСТИКА ТУРИЗМА
Учебное пособие
Часть I
ИЗДАТЕЛЬСТВО
САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО
ЭКОНОМИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА
2014
2
ББК 75.81я73
Б64
Рекомендовано научно-методическим советом университета
Биржаков М. Б.
Б64
Статистика туризма : Учеб. пособие : В 2 ч. Ч. I / М. Б. Биржаков, П. И. Марухнова. – СПб. : СПбГЭУ, 2014. – 107 с.
ISBN 978-5-7310-2998-8
Рассмотрены исторические предпосылки возникновения дисциплины, описаны виды и разновидности методов статистического наблюдения, характерные для туризма, даны основные критерии и виды параметров статистического наблюдения, методы группировки, основные математические методы оценки рядов. Приведен глоссарий особенной терминологии по общим вопросам статистики.
Издание предназначено для студентов всех форм и видов обучения
(бакалавриат) профиля подготовки «Туризм», «Гостиничное дело», «Менеджмент туризма» (и смежных).
The textbook covers historical backgrounds of the discipline, describes
kinds of typical statistical observation methods used in tourism research, considers basic types and criterions of statistical observation parameters, explains
grouping methods and general mathematical methods used in series estimation
analysis and gives analytical conclusion on the current state and perspective
development of Russian tourism.
The textbook is meant for students of all study forms (full-time, semitime etc.) and degrees (bachelor degree, specialist, master degree) whose major
is tourism, hospitality, tourism management and other related specializations.
ББК 75.81я73
Рецензенты:
зам. председателя Международной туристской академии
д-р экон. наук, проф., заслуженный работник науки РФ
А. Б. Крутик
декан факультета СПбГЭУ канд. экон. наук О. Н. Кострюкова
ISBN 978-5-7310-2998-8
© СПбГЭУ, 2014.
3
«Разработать и утвердить долгосрочную комплексную
стратегию развития въездного и внутреннего туризма в
Российской Федерации, обратив особое внимание на решение следующих вопросов:
– совершенствование системы государственного
статистического наблюдения и введение широкого спектра качественных показателей туристских потоков…».
Извлечение из перечня поручений Президента РФ
В. В. Путина по вопросам развития въездного и внутреннего туризма в Российской Федерации Правительству Российской Федерации Пр-1814 от 30.07.13.
ВВЕДЕНИЕ
Туристская статистика является важным компонентом системы наблюдения, учета и анализа государственного регулирования 1 процессов
туризма и смежных видов, касающихся инфраструктуры туризма на всех
уровнях – отраслевом, региональном, муниципальном, а также управления
на уровне конкретного предприятия туристской индустрии (перевозки,
размещения, общественного питания, туристско-экскурсионной деятельности, туристской деятельности (деятельности туроператоров, турагентов
и предприятий туризма третьего типа), системы аттракций). Она была и
является востребованной в связи с усилением роли туризма, деятельности
туристской индустрии и смежных видов как совокупности факторов, описывающих социально-экономическое и социокультурное развитие общества, процессов, динамически устойчиво развивающихся, опережающая
роль которых в экономике практически всех стран возрастает.
Современная картина статистического наблюдения развития общества, учета и отчетности в сфере туризма и смежных областях представлена
сложнейшим комплексом данных, методов сбора и их обработки, анализа
статистической информации о состоянии данной системы. За последние
50 лет численность международных туристских прибытий на планете Земля
достигла уровня 1 млрд с устойчивым трендом повышения мощности этих
потоков в среднем на 4% ежегодно. Эта система сегодня уже перестала отвечать возросшим (адекватно развитию туризма и туристской деятельноСм.: Федеральный закон «Об основах туристской деятельности в Российской Федерации» № 132-ФЗ от 24 ноября 1996 г. Этим законом предусмотрено государственное
регулирование туристской деятельности, а не управление этими процессами. Управление процессом туризма осуществляется на уровне конкретного предприятия. Регулирование предписывает «как делать», а управление – «что делать»; последнее влечет
за собой ответственность управления за результаты деятельности.
1
4
сти, деятельности компонентов туристской индустрии) потребностям в понимании значения туризма, этого социально значимого общественного явления, и воздействия его на мировую и национальные экономики.
Необходим новый подход к пониманию и осмыслению этого явления в плане выбора базовых совокупных показателей: мощность потока и
его регулярность, оценка туристских направлений, предпочтений туристов
(потребителей), туристский потенциальный и платежеспособный спрос,
туристское предложение, потребление, расходы, прибыль, инвестиции,
государственные доходы и доходы граждан, местного населения, его занятость по видам деятельности и др.
Статистика есть «бюджет вещей» (Наполеон Бонапарт). Она важна в
государственном управлении для определения потребностей населения и
промышленности, деятельности сферы услуг – сколько нужно электроэнергии, нефти, бензина, сколько построить детских садов, сколько испечь
хлеба 1, сколько автобусов пустить на линиях обеспечения перевозок… Но
в конечном счете это делается для людей и обеспечения их жизнедеятельности. Поэтому исходной и важнейшей дисциплиной является демография –
наука о развитии человеческих ресурсов вообще и на конкретной территории в частности. Сегодня уже на Земле проживает около 7,0 млрд человек,
а ресурсы, необходимые для обеспечения жизни этого населения, явно исчерпаемы и не безграничны. Половина населения живет весьма скудно (на
1,5 долл. в день), 1% людей на планете владеет преобладающим капиталом в 110 трлн долл., что в 65 раз превышает благосостояние бедной части
населения в целом 2, в том числе в России 110 человек владеют 35% всех
активов государства. Социальная несправедливость и неравенство служат
источником и катализатором пассионарных процессов, социальных возмущений, революций, потрясений и даже мировых войн и локальных
конфликтов. Следует добавить и природные катаклизмы, оказывающие
влияние на жизнь населения, социально-экономические и политические
процессы.
Для изучения этих проблем, их развития и влияния на развитие общества во времени, оценки состояния сегодняшнего дня, прогноза на будущее созданы огромные ведомства, которые осуществляют регулярный
сбор информации по различным направлениям, обрабатывают, классифицируют, группируют собранные сведения (исторические, актуальные,
прогнозные); специальные отделы производят анализ полученной информации и составляют обзоры исторического и современного состояния явРовно столько, сколько покупают – иначе зачерствеет и пропадет.
Исследование: 85 богатейших людей мира в совокупности владеют таким же состоянием, как 3,5 млрд самых бедных. RT на русском. 20 января 2015 г. URL:
http://russian.rt.com/article/21109.
1
2
5
лений и процессов, кратко-, средне- и долгосрочные прогнозы развития,
предоставляют оперативно их руководству предприятия, отрасли, субъекта управления и государства, межгосударственным организациям.
Для сопоставимости результатов нужно единство способов и научно
обоснованных методик наблюдения, регистрации, классификации, обработки и представления данных, а также их архивации и хранения.
В сфере отечественного и международного туризма создана система
целенаправленных мероприятий по взаимной интеграции систем статистического наблюдения Росстата (федерального ведомства Российской
Федерации) с ведомственными системами управления туристской и санаторно-курортной отраслью, сферами и упреждениями культуры, системами транспорта и общественного питания, зрелищными предприятиями,
системой подготовки профессиональных туристских кадров и другими
сферами, участвующими в формировании и продвижении национального
туристского предложения. Это позволяет на высоком содержательном и
технологическом уровне, на основе четкого соблюдения принципов соответствия, согласованности, комплексности, преемственности, целенаправленности, формализации, методического обеспечения сопоставимости,
непрерывности системных статических наблюдений, принципов оперативности, своевременности, качественной содержательности и отсутствия
многозначности толкования результатов организовать и использовать мониторинг для принятия регулирующих и управленческих решений.
Разработаны системы статистического учета и отчетности в сфере
туризма, туристской индустрии – туристских перевозок, гостиничного хозяйства, общественного питания, туристско-экскурсионной деятельности
и систем аттракций (и иных отраслей сферы услуг и культуры) и обеспечены мероприятия по наполнению содержанием и функциями, направленными на внедрение и использование развитой системы статистических
показателей.
6
Глава I. ОБЩИЕ ВОПРОСЫ ТЕОРИИ СТАТИСТИКИ
История статистики
Исходно «статистика» берет свои корни от STATUS (лат.) и означает
дословно – состояние, положение вещей. На ранних стадиях оно использовалось как понятие «политическое состояние». Насущная потребность в
сборе статистических данных образовалась при создании и обеспечении
управления государствами: нужны были сведения о наличии земель, количестве населения, паствы, а также их состоятельности как налогоплательщиков и вносителей дани.
Начало систематического сбора статистических сведений относится ко
временам формирования государств. Уже в древности человечеству был необходим учет доходов и расходов на хозяйственные и военные нужды, требовалась консолидация и планирование доходов и расходов, для чего осуществлялся скрупулезный сбор сведений о числе жителей, их составе, имущественном положении, о принадлежности собственности. С целью упорядочения сбора налогов налогообложения проводились перепись населения,
учет земель и собственности. Известны сведения о сборе примитивной статистики трех-четырех тысячелетий в глубине истории – Китае, Древних
Японии, Египте и Риме, при татаро-монгольском нашествии1 на Руси и других формациях государств. Первыми археологическими находками в сфере
статистической информации считаются деревянные таблички, покрытые
глиной времен Шумерского царства (III–II вв. до н. э.).
В древнеиндийских законах Ману предлагалось учитывать количества жителей для оценки и определения размеров собираемых налогов.
В Египте учёт населения осуществлялся с эпохи древних царств (2700–
2200 гг. до н. э.). Имеются сведения о систематическом учёте жителей
Месопотамии. В Библии описывается факт организации переписи населения, которую объявил царь Давид (2 Цар. 24:1). Из исторических анналов
нам известен демографический учёт жителей Древней Греции. В Аттике в
IV в. до н. э. проводилась перепись взрослых мужчин. В Риме с 435 г. до
н. э. регулярно проводились цензы (переписи населения). Сбор данных об
общественных явлениях приобрел систематический характер.
Государство существует за счет сбора налогов (или иных поборов) с
подданных или граждан. Для планирования своих расходов нужно знать,
на что рассчитывать. К тому же есть расходы на войны, а также национальные общегосударственные проекты, в том числе на социальное обесПри монгольском нашествии были завоеваны пространства от Тихого океана до Атлантического – фантастическая территория для империи по своим масштабам. В те
времена на картах рисовали Тартарию, а не Русь. А завоеватели учитывали каждый
дым (дом), количество населения, размер состояния – для оценки размера дани.
1
7
печение. Поэтому-то священнослужители, которым было предписано религиозными устоями не работать, а молиться и жить на средства, принесенные верующими (паствой), весьма активно заботились о здоровье прихожан (больные не будут нести дары, а только требовать на свое содержание). Положим, что население вымрет, кто будет уплачивать налоги?...
Под статистикой исходно понимали описание состояния экономики
политического устройства государства. Статистика описывает текущее
состояние государства в настоящее время, а также в некоторый период его
существования в прошедшее время, а аналитика – это прогноз на развитие
в будущем, используя методы аналогии и экстраполяции данных об описываемых явлениях.
В 1747 г. немец Г. Ахенваль применил термин «статистика» в германском университете и формально положил начало статистике как науке
и одновременно установил название университетского учебного курса.
В 1833 г. целью статистики считали представление сухих фактов. В XIX–
XX вв. математическая статистика была основана как научная дисциплина.
Статистические исследования в Средние века
В Средние века в Англии (1085 г.) по приказу Вильгельма Завоевателя была проведена перепись жителей всех графств. Результаты переписи были названы как «Книга страшного суда». В ряде европейских
городов проведены переписи домохозяйств: Нюрнберге (1449 г.),
Страсбурге (1473 г.), Цюрихе (1567 г.). C XVIII в. учёт жителей ведется
с разной степенью успешности в Австрии, Баварии, Голландии, Нидерландах, а также в Японии и США.
Адольф Кетле разработал правила переписи местного населения и
установил периодичность этих переписей. По предложению Адольфа Кетле проводились международные конгрессы по статистике. В 1885 г. создан
Международный статистический институт, работающий и поныне. Сразу
после создания теории вероятностей и предложенных Паскалем и Ферма
(XVII в.) моделей построенные на этом теории стали активно применяться
при обработке массивов данных и рядов. Изучалось наблюдение фактов
рождения людей по половым признакам, была установлена равновероятность по численности разных полов, изучались всплески рождаемости после пандемий инфекционных болезней, убыли населения в связи с войнами и после них, особенности депопуляции местного населения в районах и
регионах, зависимость рождаемости от экономических причин и др.
В 1794 г. немец Карл Гаусс вывел метод математической статистики
и назвал его «методом наименьших квадратов». Начало ХХ в. ознаменовалось широким использованием параметрической статистики. Использовались методы анализа данных параметрических рядов распределений
Пирсона. Было доказано, что наиболее часто встречается «нормальное»
8
распределение. Были разработаны методы: максимального (наибольшего)
правдоподобия1, дисперсионный анализ, отработаны методы оптимального планирования эксперимента.
Постепенно ареал учитываемых статистикой явлений расширялся.
Интенсивное развитие производств, промышленности, торговых, а также
международных отношений было положены в основу для развития систем
учета и статистики. Понадобились точные данные о масштабах и данные о
местах концентрации промышленного производства и сельскохозяйственных плантаций, описание и данные о рынках сбыта (товаров), мощности
рынков труда (человеческого потенциала), ресурсах исходного сырья для
промышленности и производств. Возросла востребованность анализа
конъюнктуры предпринимательства. С XVII в. статистика как наука развивалась по двум направлениям: описания явлений и математического
учета.
Настоящее понятие «статистика» употребляют в двух ипостасях. В
быту так понимают сводку количественных данных о явлении, стороне
жизни или же процессах. С другой стороны, статистикой называют результаты систематизированных статистических наблюдений, которые используются для предметной оценки характеристик и параметров полученных распределений, а также их экстраполяции и проверки различных гипотез, прогнозов, ожиданий, предположений и предсказаний.
Туризм – залог здоровья населения и нации, забота о нем входит в
перечень забот госаппарата и первых лиц. Даже отправляя мигрантов на
заработки в другие страны, государство тщательно учитывает их доходы и
средства, присылаемые домой семьям. Так, внутренний валовый продукт
Таджикистана более чем на 50% состоит из средств, присланных из заработков мигрантов в России. Точно так же дело обстоит и в Китае, Израиле
и других странах.
Главные задачи статистики – наблюдение, систематизированный
сбор и оценка статистических показателей, анализ полученных и обработанных данных. Эта информация дает возможность органу управления
(регулирования) получить необходимую и достаточную характеристику
объекта управления (регулирования). Это важно для управления и регулирования экономики и деятельности отдельных отраслей, управления предприятий и структурных подразделений.
Управление и регулирование социально-экономических систем невозможно осуществить, не имея необходимой оперативной, достоверной и
объемной (достаточно) полной статистической информации.
Maximum Likelihood Estimation. Метод оценивания неизвестного параметра путём
максимизации функции правдоподобия // Википедия. URL: http://www.ru.wikipedia.org
1
9
Структура статистической дисциплины
Теория статистики включает разработку общих принципов, правил и
методов статистических исследований явлений и событий и основывается
на социальной статистике, экономической и отраслевой.
Раздел социальной статистики рассматривает принципы и методы
комплексов категорий и показателей, характерных для описания различных сторон и образа жизни населения страны, региона, города, и аспекты
социальных отношений, присутствующих в дестинации, движения населения, а также вопросы политики государства, особенности культуры,
развития системы здравоохранения и т. д.
Раздел экономической статистики рассматривает принципы и методы разработки анализа системы показателей, отражающих состояние и
изменение в рассматриваемом периоде экономики страны в целом, региона, области, города, взаимосвязь отраслей, потенциал и особенности размещения материальных ресурсов человеческого капитала, финансовых
источников и ресурсов, а также уровень и рациональность их применения
и влияния на общие показатели.
Разделы, описывающие отраслевые (предметные) разновидности
статистики, рассматривают показатели экономической и социальной статистики отраслей. Они основываются на фундаментальных категориях и
методах анализа, в том числе кластерного анализа, применяемых в общей
теории статистики.
Этапы статистического исследования
Процесс статистических исследований условно можно разбить на
три составляющие: собственно наблюдения и сбор данных (информации),
группировка (сортировка) данных, обработка с помощью математических
методов и анализ полученной информации, выводы о характере процессов
и явлений, заключение о протекании процессов в прошедшем и настоящем времени, экстраполяция и прогноз событий.
Статистические наблюдения – это системно организованный сбор
первичной информации по отдельным показателям исследуемого явления
или события. Полученные (собранные) данные наблюдений группируются
по различным характерным признакам и используются для получения абсолютных значений изучаемых величин, характеризующих исследуемое
явление или событие. Обработка полученных первичных статистических
данных и анализ результатов используются для получения объективных
выводов о состоянии и изменении во времени изучаемого явления и естественных принципов его развития.
Все этапы статистических исследований тесно увязаны друг с другом и важны в равной мере, упущение в каком-либо этапе может существенно исказить выводы, недостатки и неточности наблюдений могут ока-
10
зать влияние на все исследование в целом. Поэтому методически обоснованное применение специальных методов статистики позволяет сформировать достоверно-правильную информацию об исследуемых процессах.
Методы статистических исследований
1. Статистическое наблюдение исследуемого процесса.
2. Сводка и группировка полученных первичных данных.
3. Выявление, расчет и оценка показателей общности (абсолютные,
относительные и средние значения величин параметров).
4. Статистические распределения исследуемых параметров.
5. Выборочные методы.
6. Корреляционный и регрессионный анализ 1.
7. Ряды динамики процессов.
8. Индексы.
Контрольные вопросы
1.
2.
3.
4.
Укажите и объясните структуру дисциплины.
Назовите этапы статистического наблюдения.
Назовите этапы статистических исследований.
Опишите начала статистики в Средние века.
Корреляционный анализ – это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами. Регрессионный анализ – это количественный метод определения вида математической функции в
причинно-следственной зависимости между переменными величинами. См.: Корреляционно-регрессионный анализ. URL: http://www.grandars.ru
1
11
Глава II. МЕТОДЫ СТАТИСТИКИ
Статистика направлена на сбор, группировку, обработку и анализ
сведений о массовых явлениях и процессах деятельности человека и в связи с ней.
Предмет статистики – изучение процессов и явлений, оценка которых
может проводиться только в массе наблюдений. Методы статистики – статистическое наблюдение (исходно – сбор первичных данных) изменений однородных параметров, сводка результатов в изучаемые статистические совокупности, вычисление обобщающих статистических показателей.
Туризм – особая область деятельности и достаточно трудная для статистики. Интерес к статистическим исследованиям проявляется в двух направлениям: первое – оценка мощности туристских потоков по направлениям, сезонам, составу участников туризма, второе – поскольку туризм –
это вид экономической деятельности, необходимы сведения об уровне и
структуре доходов субъектов и их расходов. Анализ данных и сведений
позволяет выявить характерные причинно-следственные связи и принимать управляющие и регулирующие решения в целях развития деятельности. В туризме традиционно принимают участие: туристы, организаторы
туризма (туроператоры и турагенты, туристские фирмы и компании —
предприятия третьего рода), исполнители разнообразных туристских и
смежных с туризмом услуг (в том числе местное население дестинации),
государство как получатель налогов и регулятор деятельности, общественные организации.
Статистическая совокупность
Статистическая совокупность состоит из показателей, характеризующих реально существующие материальные объекты. Отдельный элемент исследуемого (выбранного) множества именуется единицей статистической совокупности.
Единицы статистической совокупности обладают общими свойствами или параметрами, именуемыми для целей статистики – признаками.
Под качественной однородностью статистической совокупности понимаем сходство свойств единиц этой совокупности (объектов и данных, их
описывающих, характерных явлений, единообразных процессов) по каким-либо схожим признакам, имеющим существенное значение, но одновременно имеющим различия (отличия) по каким-либо другим качественным признакам.
Качественная определенность совокупности устанавливается в каждом исследуемом статистическом исследовании сообразно назначенным
целям и задачам. Единицы совокупности, наряду с единообразными для
всех входящих в эту совокупность единиц признаками, которые обуслов-
12
ливают качественные показатели определенности исследуемой совокупности, также обладают присущими им особенностями и различными свойствами, позволяющими отличить показатели друг от друга. В наличии –
вариация признаков, обусловленная сочетанием исходных условий, определяющих процесс развития элементов множества.
Наличие вариации рядов предопределяет необходимость и важность
статистических исследований процессов. Вариации признаков могут выявляться распределением единиц, образующих совокупность. Статистика
исследует и изучает количественные признаки различных явлений в обществе и происходящих процессов в применительно к данным условиям
места и времени.
Предмет статистики – параметрические соотношения исследуемых
социальных, экономических явлений и событий, их увязки и тенденции
развития.
Статистическое наблюдение
Статистическое наблюдение – работа, требующая особой тщательной подготовки и обычно большого числа участвующих в эксперименте.
Цель наблюдения – сбор и получение необходимых сведений для составления различных планов коммерческого и хозяйственного назначения, а
также контроля за ходом и степенью выполнения этих планов.
Организация статистического наблюдения требует априори начального решения программных, методологических и организационных проблем. Это системно организованный, планомерный сбор сведений о различных социальных, экономических явлениях, событиях и процессах,
происходящих или протекающих в обществе.
Статистический показатель – величина, дающая количественные характеристики свойств исследуемой совокупности.
Методология статистического изучения массовых явлений предусматривает в зависимости от полноты охвата характеристик и сведений об
объекте наблюдения сплошное и несплошное наблюдения.
Разновидность несплошного наблюдения называется также выборочным. Однако не всякий и каждый выполняемый процесс сбора данных
и сведений может служить наблюдением для целей статистики. Статистическое наблюдение – пренепременно и безусловно выполняется при условии объективной регистрации фактов, характеризующих эту конкретную изучаемую совокупность.
Объект статистического наблюдения – это материальные объекты,
явления или физические процессы с присущими им свойствами, которые
можно определить как однородность, воспроизводимость и устойчивость.
Сводка и группировка статистических данных
Информация, получаемая в процессе статистических наблюдений,
описывает свойства и характер наблюдаемых единиц и обычно не позво-
13
ляет сделать общие выводы об объекте в целостном виде – о статистической совокупности в общем виде.
Статистическая совокупность – множество единиц некоего изучаемого явления или процесса, которые объединены в группы адекватно
поставленным задачам исследования и характеризуются свойствами однородности, но при этом имеют отличающие признаки.
Единица статистической совокупности – элемент этого множества,
которое описывается некими свойствами, имеющими четко выраженную
общность, – признаками.
Признаки определяют как:
– атрибутивные (качественные);
– количественные (дискретные и непрерывные).
Вариация (изменение) признаков – следствие случайного характера и
причинности возмущений явлений и процессов, происходящих в реальности. Вариация признаков существенным образом зависит от изменения
факторов, которые влияют на свойства объекта статистических исследований.
Статистическая закономерность – общая форма проявления причинных и следственных связей, выражающаяся как последовательность,
регулярность, повторяемость событий и фактов с высокой достаточностью
степени вероятности, если причины (генерирующие, возмущающие условия), которые порождают события, не меняются или меняются незначительно. Статистические закономерности выявляются в результате анализа
большого количества данных (сведений). Статистическая закономерность
есть результат воздействия объективных закономерностей, выражая случайные связи и отношения. Статистическая закономерность проявляется и
регистрируется в результате массовых статистических наблюдений, что
является следствием «закона больших чисел» 1.
Закон больших чисел
В совокупности, описывающей и суммирующей массовые наблюдения, выступают определенные закономерности процессов и явлений, которые не могут быть обнаружены при небольших выборках или небольшим количестве наблюдаемых факторов. Закон больших чисел есть порождение особенных свойств, присущих массовым явлениям в природе и
обществе. Закономерности, полученные посредством применения положений закона больших чисел, проявляются при массовых тенденциях.
Они не могут являться демонстрацией закономерностей и общих признаков для каждого отдельного, единичного случая.
«Закон больших чисел» применительно к теории вероятностей говорит, что среднее арифметическое достаточно большой конечной выборки
1
Закон больших чисел. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/
14
из фиксированного распределения находится близко к теоретическому
среднему (математическому ожиданию) данного распределения. В зависимости от вида сходимости выделяют: «слабый закон больших чисел» –
при наличии сходимости по вероятности, и «усиленный закон больших
чисел» – при наличии в совокупности сходимости повсеместно. Найдётся
конечное число случаев, при которых при любой заранее принятой степени вероятности меньше единицы (1) – относительная частота наблюдения
некоего события будет мало отличаться от его истинной вероятности.
Закон больших чисел (в общем случае) – совокупное проявление
значимо большого числа одинаковых и независящих друг от друга казуальных (случайных) факторов – приводит к выводам, не зависящим от
случая. На этом свойстве определены методы оценки вероятности при использовании анализа свойств конечной выборки исследуемого ряда1.
Методы статистического наблюдения
Статистика как дисциплина сформировала методы и способы изучения массовых явлений, происходящих в обществе, которые зависят от
особенностей предмета исследования и задач, которые ставятся при этом.
Методы и способы, посредством которых статистикой изучается
конкретный предмет, образуют раздел статистической методологии. Статистическая методология – научно обоснованная система совокупности
увязанных приемов, способов, методов, которые направлены на исследование количественных, выраженных числовыми значениями, закономерностей, проявляющихся в особенных структурах, динамике рядов и определенных взаимосвязях социальных, экономических и физических явлений.
Задачей статистических исследований является получение общих
характеристик и законов развития проявлений разных сторон жизни общества в конкретных условиях (пространства, времени и влияния совокупных иных обстоятельств), которые проявляются исключительно при
массовых происхождениях явлений при преодолении присущих ее совокупности и образующих ее единичных элементов случайностей.
Исходя из характерных свойств изучаемого предмета, методами статистики формулируются следующие задачи. Это изучение:
− характеристик процессов проявления массовых явлений и процессов в обществе;
− взаимосвязей и взаимного влияния массовых проявлений и процессов, их сопровождающих;
− динамики рядов характеристик статистической совокупности массовых явлений и процессов.
1
Закон больших чисел. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/
15
Статистическое наблюдение – это самый первый этап выполнения
работ при анализе свойств совокупности.
Статистическая сводка – это следующий этап совокупности этих
работ.
Особым методом организованная обработка исходных (первичных)
данных и сведений наблюдения включает:
− систематизацию характеристик;
− системную и методологически обоснованную группировку данных
и сведений;
− подсчет и обработку групповых, итоговых и средних показателей;
− постановку целей и задач наблюдения;
− определение объекта наблюдения;
− выбор элементарной единицы наблюдения;
− определение важнейших и определяющих учетных признаков;
− выбор методов и способов сбора первичных данных и сведений.
Цели наблюдения определяются планируемым конечным результатом, на достижение которого направлено все статистическое исследование, зачем оно проводится. Цели подавляющего большинства исследований – изучение количественных свойств развития социального и экономического явления или процесса.
Цели статистики туризма – получение информации о наличествующих туристских ресурсах, их состоянии и доступности, темпах развития
туристской индустрии, дестинации, мощности и направлениях международных туристских потоков и пр.
Задачи наблюдения отображают отдельные вопросы, которые следует решить для достижения конечных поставленных целей исследования.
Объект наблюдения – это общность характеристик социальных и
экономических, физических процессов, вещных предметов и явлений,
принятых за исходную основу наблюдения. Эту совокупность сведений и
данных (обычно в числовой форме) в дисциплине «статистика» называют
«статистической совокупностью». Это наглядно поясняет статистическое
обследование субъектов туристской отрасли – объектом наблюдения могут быть совокупность туристских фирм, материальная база предприятий
туристской индустрии (гостиниц, ресторанов, средств перевозок), расходы
туристов и доходы туристской отрасли и др. Объект изучения (наблюдения) имеет отдельные элементы – единицы наблюдения.
Единица наблюдения – первично исходный элемент исследований
статистической совокупности. Это обычно первоисточник необходимых
статистических данных и сведений, ее образующих. В качестве единиц
наблюдения могут выступать туристы, юридические лица – туроператоры,
турагенты, туристские компании и предприятия, средства коллективного
16
размещения, физические материальные единицы – вещные предметы,
оборудование.
Суммарное число отдельных единиц наблюдения – важная характеристика, показывающая объем (работ) статистический наблюдений. Единица наблюдения служит носителем присущих объекту признаков, которые подлежат регистрации в порядке наблюдений.
Признаки в статистике
Под признаком в статистике понимают характерное свойство явления или процесса, подлежащего изучению. Он отличает объект от других
явлений, служащих единицей наблюдения.
Учетные признаки – признаки, подлежащие регистрации в ходе наблюдения (половозрастные, уровень образования, характерная профессия,
состоятельность, предпочтения и др.). По завершении процесса выявления
и определения учетных признаков вырабатывается статистический формуляр (бланк, вопросник), в котором эти учетные признаки должны регистрироваться (записываться, оцениваться). Формуляры, анкеты, вопросники, а также толковые инструкции для них составляют важный инструмент
статистического наблюдения.
Организация статистических наблюдений
Процесс организации статистического наблюдения состоит из составления плана (планов) и программ исследований.
План исследования – документ, в котором излагаются показанные
системно этапы решения организационных проблем и вопросов, в том
числе определение места и сроков проведения наблюдений, источников,
объемов и порядка финансирования этих работ, подготовки наблюдений
(согласования практической возможности таких исследований, в том числе с властями, местной администрацией, компетентными органами, техническими службами), субъектов, проводящих исследования (организаций и предприятий, а также конкретных лиц, назначенных ответственными за осуществление этих работ), подбор и обучение персонала, подготовка и комплектование необходимой аппаратуры и программного обеспечения, регистрационных формуляров, бланков и др.
Программа исследования содержит подробное описание процессов
сбора и методов и способов первичной регистрации, разработки материалов и объектов исследования, выбор объектов и единиц статистического наблюдения, а также четкого описания системы (с учетом детальности) учетных признаков, необходимых и достаточных для описания
объектов и процессов и подлежащих регистрации в ходе статистических
исследований.
Программа сбора первичных данных и сведений – это свод описаний
учетных признаков статистических наблюдений, которые позволяют в
17
достаточной и необходимой мере описать характеристики каждой единицы наблюдения и факторов изучаемого явления или процесса.
Программа обработки материалов исследования – это методика
сводки и группировки, первичная обработка полученных материалов наблюдений, способов оценки итогов текущего этапа наблюдений, математико-статистическая обработка сведений и данных, а также первичный
анализ полученных результатов этих наблюдений.
Контрольные вопросы
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Дайте определение понятия статистической сводки.
Укажите цели наблюдения.
Опишите задачи статистического наблюдения.
Что или кто выступает единицей наблюдения?
Приведите примеры учетных признаков, характерных для туризма.
Опишите принципы построения программы исследований.
Объясните назначение плана исследований.
18
Глава III. КЛАССИФИКАЦИЯ НАБЛЮДЕНИЙ
Классификация по форме
Результаты наблюдений классифицируются по формам, видам и
способам учета факторов и событий, в разной мере влияющих на ход процессов. По форме организации наблюдения классифицируются как отчетность, предоставляемая разово или планово в органы статистики, а также
и специальное организованное наблюдение в порядке научного эксперимента или производственной необходимости.
Отчетность – это такая форма представления результатов наблюдения, при которой наблюдаемая (подконтрольная) организация или учреждение в определенные сроки и в установленных формулярах (форм отчетности) и виде представляют в органы местной, региональной и иной
государственной статистической службы свод необходимых и запрашиваемых данных, удостоверенных (заверенных) подписями лиц, ответственных за правильность и достоверность этих сведений или данных.
Существуют обязательные реквизиты формуляров утвержденной
(обязательной) государственной статотчетности.
Реквизит – это общность рудиментарных элементов в составе формуляра: коды (например, видов деятельности, код документа по общему
классификатору, название отчетного формуляра или сводки, номер документа, период наблюдения, сроки представления, название предприятия
или учреждения, ведомственная подчиненность, имеющаяся форма собственности и др.).
Отчетность подразделяется на государственную (установленную законом) и ведомственную (установленную приказом или распоряжением
ведомства).
Государственная отчетность – обязательная, представляется в органы госстатистики по назначению, а ведомственная – в вышестоящие
(руководящие по иерархии) органы ведомства.
Различают типовую и специализированную (индивидуальную, разовую) отчетность.
Типовая отчетность формируется в представлении единоообразного
содержания. Она едина для всех учреждений и предприятий, представляет
собой утвержденный формуляр всех отраслей, а специализированная – отражает в содержании сведений отраслевую специфику. Например, такова типовая отчетность для малых предприятий всех отраслей, в том числе и в туризме, предоставляемая единообразным формуляром.
По срокам представления имеет место годовая и текущая отчетность
(по запросу).
19
Годовая отчетность составляется один раз в год (на конец финансового года или установленного срока), а текущая (периодическая) – в течение года (по установленным датам или по запросу). Чем длительнее
срок, охватываемый отчетностью, тем она детальнее и содержит большее
число статистических показателей.
Важнейшим и первоисходным источником для составления текущей
и периодической отчетности являются данные и сведения первичного учета. В ряде случаев установленная и обычно запрашиваемая статотчетность
не удовлетворяет текущие запросы. В целях получения свода сведений
большей полноты и содержательности проводятся специально организованные с. наблюдения. Они проводятся в форме периодических наблюдений, переписей и особенных обследований (например, переписей населения, инвентаризации наличия оборудования и материалов, бюджетных наблюдений или обследований).
Классификация по видам наблюдений
По видам статистические наблюдения классифицируются по полноте охвата данных, исследуемых в совокупности и с учетом периодов и
иных временных факторов; исследование или наблюдение может быть как
«сплошное», так и «несплошное» (выборочное).
Сплошное – обследованию подлежат все без исключения единицы,
образующие совокупность. К сплошному наблюдению относятся переписи (населения), отчетность по видам продукции. Положительный фактор
сплошного наблюдения – полное наблюдение всех единиц совокупности,
а недостаток – высокие расходы (стоимость работ) получения и последующей обработки сводов информации и данных.
Несплошное – обследуются не все единицы совокупности, а которые
приняты в массивах (выборочные). Преимущества такого способа наблюдения – более короткие (сокращенные) сроки сбора, регистрации и обработки информации, меньшая стоимость ресурсов (по сравнению со
сплошным наблюдением этого же объекта или явления). Недостаток – пониженная точность результатов. Несплошные наблюдения охватывают:
метод основных массивов, выборочные и монографические наблюдения.
Метод основного массива – способ наблюдения. В этом случае обследованию подлежит только наиболее характерная часть совокупности с
явно выраженной спецификой признака, например: сотрудники, работающие на конкретном объекте, изучение деятельности предприятий сферы
туризма, статуса малого предпринимательства.
Выборочное – способ наблюдений, в которых обследованию подвергается только некоторая часть наблюдаемой совокупности, выделенная
особым образом, а результаты наблюдений применяются для характеристики совокупности в целом. При таком наблюдении изучаются единицы
20
исследуемой совокупности, выделенные (назначенные) случайно (например, посредством генератора случайных чисел). Выборочное наблюдение
имеет задачей – по обследуемой (наблюдаемой) части оценить характеристики всей совокупности единиц при непременном условии выполнения
всех правил и принципов проведения такого наблюдения и работы по отбору (единиц наблюдения).
При факторах экономии ресурсов для проведения наблюдений важной причиной использования результатов выборочного наблюдения в основной источник является возможность значимо сократить время для получения необходимых данных. При обследовании 15% единиц совокупности, естественно, будет затрачено несколько меньше времени и материальных затрат, а результаты будут представлены более оперативно и будут актуальными, достаточно репрезентативными.
Монографическое – наблюдение для всестороннего и полноохватывающего обследования единицы характерного общественного явления,
как правило, нового явления. Таковым может быть обследование туристских фирм, имеющих собственные гостиницы, отели или малые средства
размещения.
По фактору времени наблюдение бывает непрерывным или прерывным (дискретным).
Классификация статистического наблюдения по виду
Признак
классификации
По полноте наблюдения
единиц совокупности
Вид
наблюдения
Сплошное
По фактору времени
Непрерывное
Прерывное
Несплошное
Разновидность
–
Основного массива,
выборочное,
монографическое
–
Периодическое, единовременное
Непрерывное (текущее, постоянное) наблюдение – установление и
обследование фактов и событий протекает по мере возникновения таковых; информационные данные накапливаются (собираются) в период временного промежутка.
Прерывное наблюдение – установление и обследование фактов и событий проводятся регулярно, в установленные (дискретные) промежутки
времени – периодическое статистическое наблюдение, либо по мере надобности – единовременно (единично).
21
Единовременное наблюдение – сбор и регистрация данных единомоментно. Так выполняется сбор и регистрация данных при переписях населения. Для обеспечения сравнимости собираемых сведений и повышения
их точности эти наблюдения должны выполняться в один и тот же отрезок
времени (временной промежуток), который называется критическим моментом.
Так, например, численность иностранных граждан, въехавших в Россию, определяется за установленный период времени, а число специализированных средств размещения указывается в формуляре на определенный момент года (за год, квартал, за месяц установленного года).
Классификация по способам учета факторов
Способы учета факторов – непосредственный учет, документарный
учет, а также и опрос.
Непосредственный учет – учетные сведения выявляют путем подсчета, измерения единиц изучаемых объектов. Например, оценка величины опытных параметров посредством технических средств измерений.
Документарный (документальный) учет – свод необходимых сведений получается на основе различных документационных источников.
Опрос – необходимые сведения регистраторы, счетчики получают
у опрашиваемых лиц и организаций (учреждений). Опрос позволяет получить данные и сведения со слов опрашиваемого лица (называемого
респондентом) методом интервью или заочно – путем запросов, направляемых почтой, по телефону, с помощью опросов в СМИ. Регистрация
результатов опросов осуществляется на специальных формулярах, анкетах, вопросниках, опросных листах.
Ошибки наблюдений
При сборе статистической информации, данных о параметрах и сведений возможны ошибки наблюдения. Эти наблюдаемые ошибки подразделяются на ошибки: регистрации и репрезентативности.
Ошибки регистрации возникают при регистрации параметров признаков, физическом заполнении бланков и различных формуляров отчетов. Ошибки регистрации разделяют на: случайные и систематические.
Случайные ошибки – возникают в результате невнимательности экспериментатора (регистратора) при заполнения формуляров регистрации
данных опыта, различных сбоев измерительной аппаратуры или каналов
передачи информации. Случайные ошибки обычно непреднамеренные и
непредвиденные.
Систематические ошибки – искажают данные по каждой единице
наблюдения в одну сторону, т. е. имеют характер тенденции. Они бывают
преднамеренными (предсказуемые) и непреднамеренными.
22
Ошибки репрезентативности – изучаемая выборка неточно (недостаточно точно, не объективно) представляет изучаемую совокупность или
генеральную совокупность.
Контроль первичного статистического материала
Собранный первичный материал регистрации данных и сведений
подвергается логическому и арифметическому контролю.
Логический контроль – проверка смысловой согласованности и содержательности, количественных показателей сведений в первичном документе.
Арифметический контроль – в сверке счетной согласованности результатов измерений. Например, когда в таблице сумма структурных составляющих не должна превышать 100% или другой заранее известной
величины.
Контрольные вопросы
1. Дайте определение понятия статистической отчетности и назовите признаки ее классификации.
2. Дайте определение понятия реквизита.
3. Объясните понятие государственной статотчетности, а также ведомственной?
4. Укажите разницу между типовой и специализированной отчетностью.
5. Какие известны сроки отчетности?
6. Что такое метод опроса?
7. Что такое метод саморегистрации?
8. Определите различия в логическом и арифметическом контроле.
23
Глава IV. УЧЕТНЫЕ ПРИЗНАКИ.
ВИДЫ УЧЕТНЫХ ПРИЗНАКОВ
Социальные, экономические и физические процессы и явления отображаются через систему признаков, регистрируемых в виде величин и
значений параметров, определяемых и выражающихся в числовом (количественном) или качественном измерениях.
Признаки сходства
Единицы наблюдения, которые относятся к одной совокупности или
системе, имеют общие учетные признаки, свидетельствующие о принадлежности данной единицы наблюдения к исследуемой совокупности. Это
признаки сходства (место работы, период работы на предприятии, постоянное место жительства (обитания) и т. п.). Эти учетные признаки обладают обязательным свойством, а именно единством места и временного
периода проведения исследований.
Признаки различия
Признаки различия – индивидуальные особенности (характеристики)
каждого единичного наблюдения и изучаемых параметров. Для целей
экономики – количество оборудования, его разновидности, уровень заработной платы, производственный, профессиональный стаж работы и др.
Признаки различия и являются конечной характеристикой объекта исследования в статистике.
Количественные признаки
Исследуемые учетные признаки объектов обычно имеют количественную оценку. Эти признаки могут быть разными по свойствам – «интервальными» или «относительными» в зависимости от шкалы отсчета,
используемой для оценки значения их параметров.
Интервальные шкалы дают количественную оценку исследуемых
объектов – учетных признаков, они позволяют упорядочивать объекты
исследования, в числовом виде оценивать их величины, их характеристики и проводить сравнение величин. Обычно нулевое значение параметра
просто отсутствует либо является относительным.
Относительные шкалы – в расширении свойств переменных, измеренных в интервальной шкале, их признаком является наличие нулевой
точки (абсолютной).
Качественные признаки
Качественные признаки в адекватно выбранной шкале называются
номинальными или ранговыми.
Шкала номиналов (категорий) – для отличия одного замера (регистрации) признака от другого применяются различные обозначения (рубрик), такие как имена, метки, лейблы, ярлыки. Эти обозначения могут
24
быть дихотомическими (альтернативными) – допускать наличие разбиения ряда на два варианта, либо допускать принцип разбиения на несколько разумно возможных значений параметров, например разбиение массива
по половым признакам. Измерение при этой шкале не имеет никакого указания на даже относительную величину признака или его качественные
признаки по отношению к другому.
Шкала рангов (балльная), или порядковая шкала (ординаров) – вид
шкалы номиналов, но дополнительно вводится ранговое взаимное расположение в массиве данных. Это упорядочение строится по априори принятому и неукоснительно соблюдаемому правилу, например, возрастания
значений ряда от большего к меньшему или альтернативно. Примером
может быть разделение и сравнение различных территорий региона по
уровню доходности населения (высокий, уровень достаточный, низкий
уровень, ниже прожиточного минимума – бедность). Значения рангов
(баллы, классы) при этом остаются качественными. Различия между ними
не адекватны реальной величине различий признаков. Основой для выводов принимается соотношение «больше – меньше» – анализируется и
принимается к выводам только информация о взаимном расположении
(порядка) признаков.
Факторные и результативные признаки
По значимости в совокупности данных признаки (учетные) можно
подразделить на факторные (т. е. независимые) и результативные (т. е. результирующие).
Результативный признак – зависимый, меняющий значение под
влиянием другого признака, увязанного с ним и воздействующего на него
факторного признака.
Пример.
Количество участников туристской группы (экскурсантов), посетивших какой-либо объект показа на экскурсии – факторный признак, а
прибыль организаторов туризма от этого действа – результативный признак.
Значимость отдельных признаков может меняться в ходе наблюдения (эксперимента). Часть значений независимых входных переменных
(факторов Хи Х2, Хт) в данной совокупности является контролируемыми
(измеряемыми, детерминируемыми) признаками. Эту часть входных переменных (факторов) относим к регистрируемым параметрам.
Другая группа относится к числу неподконтрольных, случайных
(недетерминированных) факторов и часто неизвестных, они не поддаются
оценке и измерению, но оказывают (часто неожиданное) воздействие на
систему в целом, результатом этого может быть случайное состояние системы и режим ее функционирования.
25
Состояние системы явно характеризуется множествами выходных
данных, результативных или зависимых переменных Y1, Y2,..., Yk, которые
также измеряются и являются случайными величинами.
Контрольные вопросы
1.
2.
3.
4.
Укажите виды учетных признаков.
Опишите интервальные и относительные шкалы измерения факторов.
Назовите факторные и результативные признаки.
Каковы качественные признаки?
26
Глава V. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ
Количественно измеренные признаки признаются и являются статистическими показателями, которые используются в статистике (в теории и
практической деятельности). Это показатели, характеризующие оценку
состояния социальных и экономических, а также физических процессов и
явлений в разные временные периоды. Это эффективный инструментарий,
позволяющий раскрыть, выявить и показать особенности общественных
явлений и процессов.
Статистические показатели представляются по своей сущности абсолютными и относительными величинами.
Абсолютные статистические величины
Абсолютные статистические величины – показатели, выражающие
оценку размеров количественным способом – признаков исследуемых явлений и процессов. Это числа поименованные. Единицы измерения – натуральные, стоимостные и трудовые.
Натуральные – единицы измерения, в числовой форме выражающие
оценку размеров общественного явления (в физических мерах: время –
в часах, расстояния – в метрах, вес – в килограммах, мощность энергии –
в киловаттах). Разновидностью служат «условные натуральные единицы»,
получаемые в результате пересчета оценки величин, характеризующих
общественные явления, близкие по своим потребительным свойствам для
данной совокупности, например, условная единица крупного рогатого
скота в стаде, на ферме, в области.
Стоимостные – единицы измерения, выражающие финансовую
оценку размеров общественного явления в денежном выражении (в российских рублях, долларах США, евро и т. д.).
Трудовые – единицы оценки величин измерения, отображающие затраты труда на производство товарной продукции (человеко-часы, человеко-дни, человеко-месяцы).
Относительные статические величины
Относительными статистическими величинами (ОСВ) характеризуют количественные отношения в явлениях, событиях или процессах.
ОСВ разделяют на: неименованные и поименованные.
Неименованные ОСВ образуются при сопоставлении одноименных
(однородных) величин. Они могут описываться в виде кратного отношения (например, коэффициента), или процентного отношения.
Поименованные (именованные) ОСВ образуются при сопоставлении
разноименных (однородных) величин.
Различают семь видов ОСВ: показатели планового задания, степень
(уровень) выполнения задания, его структура, координация этапов и участников, интенсивность процесса, динамика и сравнение показателей.
27
Относительной величиной планового задания именуют отношение
величины этого показателя, установленного на плановый период, к величине данного показателя, взятого за базу (основу) для сравнения.
Относительная величина выполнения задания – это отношение значения величин фактического уровня (показателя) к плановым значениям
данного показателя.
Относительная величина структуры выражает соотношение размеров части массива и массива в целом.
Относительной величиной координации именуют соотношение выделенных частей (величины показателей) целого массива между собой.
Относительная величина интенсивности – это отношение разноименных показателей величин, но, увязанных между собой. В числителе
указывается значение величины показателя явления, а в знаменателе формулы – объем среды (общий показатель) , в которой протекает данное явление, например, показатель производства товарной продукции одним работником (показатель производительности труда).
Относительная величина динамики – это отношение уровня показателя в данный момент или за некоторый период времени (опыта, эксперимента) к аналогичным значениям показателя за другой (предстоящий) период времени.
Относительной величиной сравнения называют отношение одноименных (однородных) величин, происходящих на различных изучаемых
объектах.
По видам характеристик объектов абсолютные и относительные показатели разделяют на индивидуальные и общие.
Индивидуальные показатели – количественные признаки объектов
или отдельных единиц наблюдения совокупности. Применительно к сфере
туристской индустрии – гостиниц, туристских фирм, организаторов туризма (туроператоров и турагентов, самих туристов), величины размера
заработной платы отдельных работников. Индивидуальные показатели
представляются в формулярах статотчетности и иных видах наблюдений.
Общими (итоговыми) показателями (социальными и экономическими индикаторами) именуют ОСВ показатели, которые отображают величины количественных признаков у исследуемой совокупности или ее
выделенных частей.
Как правило, общие показатели оцениваются на базе индивидуальных статистических показателей и являются основой информационной базы, необходимой для принятия решений управления и регулирования процесса. Они используются как показатели, принятые за индикаторы развития отраслей промышленности, а также сферы услуг. Индикативные показатели (индикаторы) представляют собой метод социального и экономического прогноза развития любых видов деятельности.
28
Пример.
Широкоиспользуемыми индикаторами социальной и экономической
политики страны служат: площадь территории в целом и площадь выделенных областей, округов, регионов; численность населения в целом и по
частям; произведенный ВВП; ВВП, отнесенный на душу населения (подушевой), объем товарной продукции, поставляемой на экспорт; среднегодовая численность работников, занятых в производстве и непроизводственных сферах, например в армии, правоохранительных органах; уровень
среднегодовой численности находящихся без работы; реальная заработная
плата работников в целом и по отдельным отраслям, прожиточный минимум населения; темпы инфляции товарной продукции; средний уровень
образования жителей и др.
Контрольные вопросы
1. Дайте определение понятия абсолютных величин.
2. Дайте определение понятия натуральных величин.
3. Что такое стоимостные величины?
4. Что такое трудовые величины?
5. Дайте определение понятия относительной величины.
6. Дайте определение понятия базы сравнения.
7. Назовите семь видов относительных величин.
8. Каковы основные индикаторы государственной социальной экономической политики Российской Федерации?
29
Глава VI. ВЫБОРОЧНЫЙ МЕТОД
Выборочная совокупность и выборочное наблюдение
Среди видов и разновидностей статистических наблюдений наиболее распространенным является выборочное наблюдение (далее – ВН).
При ВН из общей (генеральной совокупности) обследованию подлежит (принимается) только некоторая часть ее, именуемая выборочной совокупностью, или выборкой. Обобщающие показатели, которые получаются в результате исследования, характеризуют эту обследованную часть,
распространяются на всю совокупность.
Выборочное наблюдение – это наилучшая и совершенная, рациональная (методически) разновидность несплошного наблюдения.
От других видов выборочный метод выгодно отличается о других
методов:
во-первых, заранее (априори) устанавливается, сколько единиц или
какая часть данной генеральной совокупности подлежит исследованию;
во-вторых, заранее определяются правила (порядок) отбора (выделения) массива, в котором выделенная выборочная совокупность достаточно
и объективно с высокой степенью репрезентативности представляла бы
генеральную совокупность в целом.
Выборка – это конечная группа, выбранная для исследования из всей
совокупности элементов массива данных или сведений. Под задачей выборочного метода понимают возможность получения правильных выводов
анализа относительно всего собрания объектов, их представленной совокупности.
Пример.
По качеству образовательной подготовки выбранной группы выпускников судят о качестве работы вуза и относят его к эффективным или
неэффективным со всеми вытекающими последствиями.
Конечными целями исследования выборки всегда является получение информации о генеральной совокупности в целом. Поэтому понятно
устремление организаторов статистического наблюдения сделать выборку
таким образом, чтобы она объективно и в наилучшим свете представляла
бы всю генеральную совокупность. Тогда можно говорить о репрезентативности, или представительности. Для получения репрезентативной выборки необходимо четко понимать сущность явлений, принятых за генеральную совокупность.
Когда генеральная совокупность и ее свойства недостаточно изучены, обычно не представляется возможности предложить какой-то иной
способ получения репрезентативной выборки, кроме как случайный (недетерминированным) выбор. При этом способе выборка формируется слу-
30
чайным отбором (например, с помощью генератора случайных чисел) – из
генеральной совокупности извлекаются объекты случайным образом.
Таким образом, говоря математическим языком – наблюдаемая совокупность ряда объектов, для целей статистики представленная массислучайной величины , называется выборкой, а
вом наблюдений
гипотетически существующая совокупность в целом – генеральной совокупностью. Последняя может быть из конечного числа наблюдений N
или бесконечной N = ∞, в то же время выборка из этой данной генеральной совокупности – априори результат небольшой выборки из ряда наблюдений 1.
Пример.
Случайно выбранная совокупность объектов – банков назначенного
территориально-административного района субъекта может приниматься
как частная выборка из генеральной совокупности всех известных банков
этого субъекта и как некая выборка из генеральной совокупности всей
численности коммерческих банков данного федерального округа, а также
как выборка из совокупности банков и финансово-кредитных учреждений
страны в целом.
Число наблюдений , образующих выборку, – называется численностью или объемом выборки. Если число единиц , образующих выборку,
достаточно велико или теоретически бесконечно (n → ∞), то выборка
именуется большой, иначе называется выборкой ограниченного объема
(численности).
Выборка именуется малой, если при наблюдении случайной величины
численность элементов n (объем) выборки не более чем n <= 30, а при измерении одновременно нескольких (k) учетных признаков (например, в многомерном пространстве) отношение n и k не превышает n/k <= 10.
Выборка составляет вариационный ряд, если ее элементы являются
порядковыми статистиками, т. е. значения случайной величины Х расположены по возрастанию (ранжированы), значения же учетного признака
называются – вариантами2.
Выделяют репрезентативность выделенной выборки: количественную и качественную (структурную).
Количественная репрезентативность определяется числом (количеством) наблюдений, гарантирующим априори получение статистически
достоверных данных или сведений.
Качественная репрезентативность обозначает структурное соответствие как выборочной, так и генеральной совокупностей по учетным
признакам.
1
2
URL: http://www.wikipedia.org
Там же.
31
Пример.
Если в составе генеральной совокупности лица мужского пола составляют 50% всей группы, то и в выборочной группе их должно быть
50%.
Случайность, обеспечивающая качественную репрезентативность
статистических наблюдений, достигается выполнением ряда условий
формирования этих выборочных совокупностей:
1) каждый примитивный элемент генеральной совокупности должен
иметь равновероятность попадания в выборку;
2) выбор единиц наблюдения из генеральной совокупности нужно
проводить независимо от назначенного учетного признака;
3) выбор нужно выполнять из однородных групп.
Способы формирования выборочной совокупности
Соблюдение условий, априори гарантирующих близость выборочной и генеральной совокупностей, обеспечивается за счет использования
специальных способов отбора.
По способу выбора элементов совокупности, образующих выборку
различают:
индивидуальный отбор – выборка составляется при последовательном выборе разных и отдельных примитивных единиц общей генеральной
совокупности;
серийный отбор – формирование выборки выполняется сериальным
изъятием.
По возможности повторного отбора единиц выборки из генеральной
совокупности отличают:
повторный отбор – предполагается возвращение элемента/тов перед
текущим выбором обследованных единиц в генеральную совокупность;
бесповторный отбор, который такового возвращения не выполняет.
По способу формирования различают:
1) выборки, в которых не требуется деления массива данных генеральной совокупности на части.
Пример.
Случайная повторная или бесповторная выборка формируется случайным отбором (например, использованием генератора случайных чисел);
2) выборки, требующие разбиения генеральной совокупности на
части 1.
В механической выборке назначение единиц выборки выполняется
механически – через равный интервал в ряду.
Механическая, типическая (типологическая) выборки, или когортная, парносопряженная и выборки иного сорта.
1
32
Типический (типологический) отбор предусматривает предварительное разделение всей генеральной совокупности на группы массива данных
одного рода, а затем выполняется отбор из этих групп каким-либо одним
(из рассмотренных ранее) способом.
Для оценки количественной репрезентативности выборок отличают «большие» и «малые» выборки.
Выборка совокупности считается:
безусловно большой, если численность n единиц (опытов или наблюдений) в ней n >100, и
безусловно малой, если численность n единиц (опытов или наблюдений) в ней n <=20.
В малых выборках в меньшей степени обнаруживается взаимное погашение случайных внешних воздействий (возмущений). Обычно в массовых опытах при большом числе (n) наблюдений эти возмущения нивелируются (уравниваются). Основной проблемой таких исследований является правильная организация опыта, эксперимента, наблюдения, которые
обеспечат достоверные, репрезентативные данные с позиций статистики.
Контрольные вопросы
1. Дайте определение понятия выборки.
2. Дайте определение понятия выборочной совокупности.
3. Дайте определение понятия генеральной совокупности.
4. Объясните, что такое репрезентативность.
5. Опишите способы формирования выборочной совокупности.
33
Глава VII. ОСНОВНЫЕ СПОСОБЫ
ОРГАНИЗАЦИИ ВЫБОРКИ
Достоверность выводов и предметная трактовка результатов исследования зависят во многом от репрезентативности выборки – полноты,
объективности и адекватности описания свойств генеральной совокупности, для которой данную выборку разумно принять представительной.
Изучение свойств совокупности с позиций статистики доступно выполнить посредством сплошного и несплошного наблюдения.
Сплошное наблюдение – это изучение всех наблюдаемых единиц
данной совокупности, а несплошное – его часть.
Способы организации выборочного наблюдения
1. Простой случайный отбор объектов случайным образом извлекаются из генеральной совокупности
(например, посредством таблиц
случайных чисел или генератора), при этом каждая из возможных выборок обладает равной вероятностью – собственно-случайные выборки.
2. Простой отбор осуществляется посредством выбранного критерия (например, даты месяца, дня недели, номера дома, буквы из алфавита
и др.). Образованные этим способом выборки именуются механическими.
3. Стратифицированный выбор – генеральная совокупность объема
разделяется на некие совокупности или страты (слои) объемом
таким образом, что
. Слои являют однородные объекты или события (например, население делится по половозрастным группам или их занятости, социальной принадлежности; а
предприятия можно делить по виду отраслей). Такие выборки именуются
в статистике стратифицированными.
4. Методы серийных извлечений (отбора) применяются при формировании выборок серийного или гнездового вида. Их применяют, если необходимо обследовать единовременно серию объектов (например, серию
какого-либо товара, продукции, группу населения в территориальноадминистративном округе). Выбор серий осуществляют случайным или
механическим способом. Таким образом, проводится сплошное обследование партии товара, или целой единицы территории (например, дома или
городского квартала).
5. Комбинированный выбор – сочетает одновременно несколько разных способов отбора (стратифицированный и случайный, случайный и
механический). Такая выборка именуется комбинированной.
Виды отбора
Отбор по виду бывает: индивидуальный, групповой и комбинированный. Индивидуальный отбор предусматривает, что в выборочную совокупность выделяются единицы генеральной совокупности, при группо-
34
вом отборе – только качественно однородные группы, комбинированный
отбор – это сочетание первого и второго способов.
По методу выбора различают повторную и бесповторную выборку.
Бесповторный отбор – попавшая в выборку единица не возвращается в начально исходную совокупность. В последующих отборах она
не участвует; при этом число единиц генеральной совокупности М сокращается.
Если единица попадает в выборку после регистрации и в случае повторного отбора возвращается в генеральную совокупность, то она сохраняет одинаковую вероятность быть отобранной в число отбора, наряду с
другими единицами быть использованной многократно в дальнейшей действе отбора. Численность единиц совокупности М остается неизменной
(такой метод в социальных и экономических статистических исследованиях используется достаточно редко).
Однако при большом числе опытов М (М → ∞) результаты бесповторного отбора приближаются к результатам повторного отбора и применяются последние (М = const).
Характеристики параметров совокупности
В основу выводов исследования статистической совокупности положено распределение случайной величины Y, значения, которые регистрируются в результате статистических наблюдений (y1, y2, … , yn) и именуются реализациями случайной величины Y (где n – объем выборки).
Это распределение данной случайной величины Y в общей генеральной совокупности идеально и носит теоретический характер, а ее аналог, получаемый в результате выборки, называется эмпирическим распределением. Отдельные теоретические распределения могут быть приняты
исходя из аналитических соображений, их параметры априори влияют на
величину параметров функции распределения F(y) в любых точках ареала
пространства также теоретически возможных значений наблюдения случайной величины Y. Для выборки параметры функции распределения
найти сложно, а иногда просто нереально, поэтому параметры оценивают
по данным, полученным эмпирическим путем, а далее их вставляют в аналитическую формулу, описывающую это теоретическое распределение.
Предположение о виде и характере распределения, возможно, будет как
статистически верным, так и равно ошибочным или неточным. Но восстановленное по данным выборки эмпирическое распределение может огрубленно характеризовать истинное.
Параметрами распределений представляются математическое
ожидание и дисперсия . По своим исходным свойствам эти распределения непрерывны и/или дискретны. Непрерывным распределением (общеизвестным) служит нормальное (Гауссово). Аналогами, полученными
35
посредством выборки параметров и , для них принимаются: среднее
значение и эмпирическая дисперсия .
Среди дискретных распределений в социальных и экономических
статистических исследованиях наиболее часто используется альтернативное или дихотомическое распределение. Математическое ожидание такого распределения описывает относительную величину (долю) единиц
исследуемой совокупности, которым присущи изучаемые признаки
(примем ее обозначение как ); доля совокупности, которая не обладает
этими признаками, обозначается как q (q = 1 – p). Дисперсия
распределения альтернативного также имеет свой эмпирический аналог, обозначаемый как .
В зависимости от вида исследуемого распределения и от применяемых способов выбора единиц совокупности различно вычисляются характеристики параметров распределения.
Доля выборки kn – отношение числа единиц выборочной совокупности к числу единиц генеральной совокупности: kn = n/N.
Выборочная доля ω – отношение единиц, обладающих изучаемым
признаком x к объему всей выборки n: ω = nn/n.
Пример.
В изучаемой партии товарной продукции, включающей 999 ед., при
5% выборке доля выборки kn в абсолютных величинах составляет 50 ед.
(n = N·0,05). Если в этой выборке найдено два забракованных изделия, то
выборочная доля бракаω определится как 0,04 (w = 2/50 = 0,04, что составляет 4%).
Так как исследуемая выборочная совокупность по естественным
причинам в общем случае всегда отлична от генеральной совокупности, то
возникают так называемые ошибки для данной выборки.
Контрольные вопросы
1. Опишите пять способов организации выборочного наблюдения.
2. Дайте определение понятия сплошного и несплошного наблюдения и
приведите примеры.
3. Дайте определение понятия повторной и бесповторной выборки и приведите примеры.
4. Укажите характер распределения случайной величины в генеральной и
выборочной совокупности.
5. Дайте определение математического ожидания .
6. Дайте определение понятия дисперсии .
7. Дайте определение понятия доли выборки (выборочной доли).
36
Глава VIII. МЕТОДЫ ОПРОСОВ И АНКЕТИРОВАНИЯ
Опрос
Метод опроса – вербально-коммуникативный, состоящий в реализации взаимодействия между наблюдателем (берущим интервью) и опрашиваемым/ми при получении от последнего устных или письменных ответов
на априори подготовленную и продуманную систему вопросов. Таким образом, опрос (анкетирование) представляет собой некую беседу этих
субъектов, в которой главной посылкой выступает заранее подготовленный и мотивированный вопрос.
Общие сведения
Опрос нужно рассматривать как самый распространённый метод получения (добычи) информации о субъектах, называемых респондентами
опроса. Респонденту задается система специальных вопросов, ответы на
которые позволяют исследователю (наблюдателю) получить необходимые
сведения в зависимости от задач исследования явления или процесса. Такие методы сродни действиям дознавателей в правоохранительных и компетентных органах.
К особенностям следует причислить массовость выполняемых опросов, что вызывается спецификой поставленных задач, которые ими разрешаются. Массовость опросов увязана тем, что наблюдателю (или психологу) обычно требуется получение множества сведений о группе индивидов
(обладающих свойствами общих признаков), а не изучение отдельного
представителя.
Наиболее точный, однако, достаточно дорогой и трудоемкий вариант –
опрос методами интервью.
Различают следующие виды опросов:
– экспедиционный опрос – наблюдатели самостоятельно заполняют
опросный формуляр на основании устных ответов опрашиваемого;
– корреспондентский опрос – респондент сам заполняет опросный
формуляр и возвращает наблюдателю добровольно;
– саморегистрация – опросные формуляры (вопросники) заполняет
самостоятельно респондент, а наблюдатель только проводит подобие инструктажа и осуществляет контроль правильности заполнения формуляров при их получении.
Проведение опросов
Разрабатывается программа обследования, заключающаяся в тщательной подготовке системно увязанных вопросов, на которые важно получить исчерпывающие ответы, и инструкции для наблюдателя и респондента о порядке заполнения формуляра (вопросника), на котором
проводится регистрация (письменная или аудио) записи ответов респондента на поставленные вопросы.
37
Опросы разделяют на стандартные и нестандартные (стандартизированные). Первые можно рассматривать как опросы, целенаправленно
дающие исчерпывающее и достаточно общее представление респондента
об исследуемой проблеме. Нестандартные опросы менее строгие и точные
по формулировке по сравнению со стандартными, в них отсутствуют жёсткие рамки и формы ответов. Они позволяют изменять стиль поведения
наблюдателя в зависимости от реакции опрашиваемых респондентов на
поставленные вопросы.
При создании перечня вопросов первоначально готовят программные и проблемные вопросы, соответствующие поставленным задачам исследования, но которые понятны специалистам. Далее вопросы переводятся в анкетный вид и формулируются в доступном для понимания индивидуума (с учетом его подготовки и образовательного уровня) и на понятном ему языке.
Виды опросов
• Анкетирование.
• Личностные тесты.
• Опрос методом лестницы.
• Свободный опрос-интервью.
• Устный опрос-интервью (с письменной регистрацией, записью ответов).
• Письменный опрос (аналог анкетирования).
• Стандартизированный вопросник.
• Интервью по внутренним свойствам может быть отнесено как и к
методам опроса, так и к методам бесед.
Есть классификации по способу взаимодействия регистратора (наблюдателя) с респондентом:
• Личные опросы, когда опрос проводится при прямом (личном)
контакте наблюдателя с респондентом.
• Дистанционные опросы, когда опрос можно (доступно) провести
при опосредованном участии наблюдателя или без его участия. Наиболее
активно используются в наше время дистанционные методы – опрос по
телефону или интернет-опрос.
Правила составления вопросов
• Каждый вопрос должен быть понятным, обоснованным с позиций
логики, отдельным, он может содержать некоторые тематические попутные вопросы.
• Запрещается (не рекомендуется) употребление в вопросниках
редких, узкотематических и предметных вопросов, малопонятных слов
и особенной терминологии (это не касается опросов специалистов, ра-
38
ботающих по данной предметной тематике, например научной или производственной).
• Вопросы должны быть по возможности короткими, должны быть
лишены дуализма толкования и предполагать столь же короткий и конкретный ответ.
• По необходимости вопрос может быть дополнен не очень пространным пояснением, однако, формулировка вопроса должна быть конкретной.
• Вопросы должны иметь направленность на конкретику и не быть
абстрагированными.
• Вопросы не могут содержать намеки или подсказки. Если в нём
приведены предполагаемые варианты ответов, то их список должен быть
исчерпывающим, но не менее трех и не более пяти.
• Форма вопросов должна предотвратить получение типовых ответов.
• Вопрос не должен понуждать опрашиваемого к неприемлемым
(для него) или априори неправильным ответам.
• Язык вопросов не должен иметь жаргонные выражения, вызывать
отвращение (быть слишком грубым, неприличным, экспрессивным, вызывающим, отталкивающим).
• Недопустимы вопросы внушающего, навязывающего ответ характера.
Виды вопросов в соответствии с решаемыми задачами
Закрытые – открытые.
• Закрытые вопросы полагают выбор опрашиваемым ответа из
предлагаемого перечня. Закрытый вопрос может быть дихотомическим
(«да/нет») или же с выбором из вариантов, в этом случае необходимо предоставлять респонденту более двух вариантов ответа. Обычно ответы, получаемые на закрытые вопросы, достаточно легко обрабатываются; недостаток – высокая вероятность случайности или неточности суждений и ответов, случайность их выбора, автоматизм действий у опрашиваемого.
• Открытые (неструктурированные) вопросы не содержат заготовок ответов на поставленные вопросы, а опрашиваемый обычно отвечает
на них в свободной форме. Данные, получаемые из таких ответов на поставленные вопросы, обрабатывать и анализировать сложнее, чем ответы
на закрытые вопросы.
Субъективные – проективные.
• Субъективные вопросы задают вопрос об отношении респондента
к чему-либо или о его возможном поведении в этой ситуации.
39
• Проективные вопросы направлены на получение информации о
третьем лице, не указывая при этом на респондента.
Пример.
Что вас удерживает в туризме?
•
Варианты ответов:
Турбизнес для меня, как привычка.
Туризм – это по жизни мое призвание.
А ничему другому я не научился.
Я люблю путешествовать, небольшая зарплата меня не смущает.
В общем-то я доволен работой, но просто привык (ла) к этой работе, не хочу изменений.
В туристском сообществе у меня много единомышленников,
с которыми мне приятно общаться.
Анкетирование
Метод анкетирования – опрос, при котором сбор сведений производится по заранее заготовленному формуляру (анкете), в котором имеется
подготовленный перечень вопросов, и анкета графически оформлена (на
принципах формулярного права). В социологии как науке анкетирование –
это опросный метод, который используется для составления статистических (однократный опрос) или динамических (многократный опрос) моделей состояния общества, выяснения общественного мнения (групп населения), состояния политической, социальной напряжённостей для прогнозирования событий или выработки управляющих решений.
Общие сведения
Анкетирование используется с целью получения информации, а социологические и демографические данные играют вторичные роли. Контакт исследователя с опрашиваемым индивидом при анкетировании, в
противовес интервьюированию, сводится к минимальному.
Анкетирование позволяет наиболее точно собрать информацию по
выбранному плану, поскольку процесс действа «вопрос–ответ» строго
регламентирован. Методом анкетирования доступно оптимальными затратами получить высокий показатель массовости обследования. Особен-
40
ность метода – анонимность (как правило, личность опрашиваемого не регистрируется (записывается), а фиксируются письменно ответы на поставленные вопросы). Анкетирование проводится преимущественно, когда
нужно выяснить различные суждения определенного круга источников по
каким-либо вопросам и при этом охватить большую численность населения за короткие сроки.
Виды анкетирования
По числу респондентов:
− индивидуальное – опрашивается один индивид;
− групповое – опрашиваются несколько индивидуумов;
− аудиторное – разновидность исследования, при которой производится одновременное заполнение анкет выделенной группой, отобранных
и находящихся в одном изолированной помещении адекватно правилам
выборочного процесса;
− массовое – в нем участвуют одновременно до нескольких тысяч
опрашиваемых (на деле эта работа весьма трудоёмкая, а результаты – менее корректные).
По полноте охвата:
− сплошное – опрос всех делегатов из выделенной выборки;
− выборочное – опрос только части делегатов из выделенной выборки.
По типу контактов с респондентом:
− очное – действо проводится в присутствии исследователя-анкетёра
(производящего анкетирование);
− заочное – в процессе опроса исследователь-анкетёр отсутствует:
рассылка анкет-вопросников почтовым отправлением;
публикация анкет-вопросников в прессе, посредством СМИ;
публикация анкет на страницах блогов или сетевых страницах Интернета;
вручение и сбор анкет-вопросников по адресу проживания, занятости, учебы.
Онлайн-анкетирование
По мере развития IT-технологий возрастает роль услуг Интернета,
публикация анкет на web-страницах становится востребованным путем
получения сведений данных – так называемое онлайн анкетирование. Дизайнерское оформление онлайн-вопросников часто существенно влияет на
результат исследования. К таким сторонам дизайна относятся различные
руководства вопросников, в том числе графические форматы представления вопросов, способ управления, подготовленность и этика составления
таковых. Ряд web-сайтов даёт бесплатную поддержку разработчикам и
помогает легко создать онлайн-вопросник и провести сбор данных.
41
Метод лестницы
Метод лестницы – метод опроса, широко используемый в маркетинговых исследованиях, один из методов частично стандартизированных
опросов. Целью метода является выяснение причин и следствий в связях
между свойствами продукта или бренда (брендирования), выгодами от
использования и ценностями потребителей.
Пример.
Потребитель может купить дорогой стиральный порошок, чтобы
достичь чистоты и опрятности в одежде (выгода). Ориентир в ценовой политике продавца, определяющий выбор бренда или продукта – стремление
заслужить таким образом уважение в обществе. Другой мотивацией выгоды может быть сохранение исходного цвета одежды и, в конечном счете,
желание быть модно одетым и хорошо смотреться (в своей категории индивидов). За этим стоят уже иные ориентиры при выборе ценовой категории товара – четкое устремление выделиться из общей массы присутствующих (на работе).
Опрос происходит следующим образом: исследователь задает вопрос опрашиваемому: «Почему Вы выбираете для покупки именно этот
продукт (или бренд)?». Он получает и регистрирует ответ, после чего исследователь задает покупателю следующий вопрос: «А почему?», «Почему?» и так далее, постоянно повышая уровень абстрагирования. Это и
обусловило название – метод лестницы.
Метод беседы
Метод беседы – ведение тематического заранее ориентированного
диалога между исследователем и опрашиваемым для получения желаемых
сведений от последнего. При устной беседе два или более индивидов ведут целенаправленную речь (желательно не одновременно). Слушающий
воспринимает речь в соответствии особенностями фонетики произношения, у него генерируется определенный шаблон ранее сформированных
нейропрограмм, он субъективно воспринимает речь говорящего (говоруна). У говорящего и слушающего могут быть неодинаковые представления о предмете беседы, свои особенные процессы восприятия, которые
могут быть неадекватно воспринимаемы другим членами беседы. Неадекватность отображения и восприятия ситуаций речевого общения свойственна большинству людей.
Виды бесед
Беседы отличаются в зависимости от поставленной заранее задачи.
Имеют место следующие виды бесед.
− терапевтическая;
− экспериментальная (с целью проверки гипотетических положений);
42
автобиографическая;
− сбор субъективного анамнеза (получение свода сведений о самой
личности);
− сбор объективного анамнеза (получение свода сведений о знакомых этого субъекта).
Рефлексивное и нерефлексивное слушание
Известны два стиля ведения бесед, причём они могут сменять друг
друга в зависимости от предметного содержания.
Рефлексивное слушание
Рефлексивное слушание – стиль и метод ведения беседы, при которой предполагается интенсивное речевое общение исследователя и опрашиваемого.
Рефлексивное слушание применяется в целях точного контроля адекватности восприятия получаемой информации. Применение данного метода ведения беседы может быть связано с особенными личностными
свойствами опрашиваемого (низкий уровень коммуникативных привычек), необходимостью устанавливать значение слова, например жаргонного выражения, которое он имел в виду, культурой традиций (этика разговора в культурной среде).
Четыре основных метода-приема поддержания беседы и контроля
собираемой информации:
1. Использование уточняющих, наводящих, вопросов с целью выяснения позиции, мнения.
2. Перефразирование (пересказ данной части речи понимания высказанного, ранее сказанного).
3. Словесное отображение чувств опрашиваемого.
4. Подведение резюме.
Нерефлексивное слушание
Нерефлексивное слушание – стиль и метод ведения беседы, при которой минимизируется использование слов и техник невербальной коммуникации со стороны исследователя.
Нерефлексивное слушание применяется при необходимости дать
субъекту (говоруну) сообщить избыточное количество информации –
«выговориться» 1. Это полезно, когда партнер, с которым ведется беседа,
проявляет желание отразить свою особенную точку зрения на предмет
обсуждения или смежный, спутный, обсудить волнующие его острые
вопросы, там, где ему трудно кратко сжато выразить проблему, он легко
сбивается с мысли вмешательством слушателя, ведёт себя скованно, на−
1
Птица говорун отличается умом и сообразительностью.
43
пример, в связи с разницей в положении, возрасте или другими отличиями собеседника.
Метод интервью
Метод интервью – проведение беседы между наблюдателем и субъектом опроса по априори подготовленному плану.
Метод интервью – наблюдатель испрашивает опрашиваемого индивида особым образом – в беседе он не использует метод диалога, не предлагает собеседнику собственного мнения или суждений по теме и предмету беседы, не проявляет симптомов оценки сторон ответов на вопросы,
поставленные в беседе опрашиваемому. В план наблюдателя включается
минимизация его влияния на предметную содержательность получаемых
ответов и обеспечение благожелательной среды для беседы. Цель интервью с позиций исследователя – получить от опрашиваемого избыточные
ответы на поставленные вопросы, которые подготовлены заранее адекватно целям исследования.
Разновидности интервью
По степени формализации:
стандарное, полустандартное – в плане беседы заранее определены типы и формы вопросов тематической направленности и определена
их последовательность;
нестандартное, свободное или ненаправленное – исследователь изучает проблему по плану, подготовленному заранее адекватно поставленным задачам опыта, задаются вопросы по ситуации, развивающейся в
процессе беседы. Этот гибкий метод настраивает собеседника к более
спокойному общению по сравнению со стандартным методом интервью;
полустандартное или сфокусированное – исследователь использует
перечень как необходимых, так и достаточных вопросов.
По стадии исследования:
− предварительное – применяется на стадиях начальных этапов
опыта;
− основное – применяют на основном этапе опыта;
− контрольное – применяется для сверки оспоримых полученных
ответов и для формирования базы данных (знаний).
По количеству участников:
− индивидуальное – участвуют только наблюдатель и опрашиваемый;
− групповое – в нем принимает участие более 2-х чел.;
− массовое – в опыте принимает участие до тысячи и более опрашивамых. Такой метод используется в социологических исследованиях.
44
Контрольные вопросы
1. В чем состоит сущность метода опроса?
2. Опишите виды опросов.
3. Опишите правила составления вопросов.
4. Определите виды вопросов (закрытые, открытые, субъективные, проективные).
5. Объясните сущность метода анкетирования.
6. Опишите виды анкетирования.
7. Объясните сущность метода «лестницы».
8. В чем состоит сущность метода беседы?
9. Поясните метод рефлексивного слушания.
10. В чем состоит метод интервью?
45
Глава IX. СВОДКА И ГРУППИРОВКА
СТАТИСТИЧЕСКОГО МАТЕРИАЛА
Программа разработки статистических данных
Программы предусматривают осуществляемые на последующих
этапах статистических исследований сводки и группы полученных данных
и сведений. Эти действия осуществляются, как правило, на принципах использования различных таблиц, они позволяют свести к системе полученные в ходе опытов данные и сведения, выполнить промежуточные расчеты и оценку групповых итогов исследования, оценку элементарных статистических показателей (величин критериев, коэффициентов, осредненных
величин). Здесь же в целях наглядности данных и сведений используются
различные графические отображения (графики, диаграммы, гистограммы).
Иногда на этом этапе завершается процесс обработки собранных в опытах
данных и сведений. Далее в дело вступают аналитики.
Статистическая сводка – научно обоснованное обобщение результатов опытов – материала статистики посредством некоторых итоговых
расчетов, которые выполняются по определенной заранее принятой системе или методу. Статистическая сводка материалов может выполняться
либо вручную, либо с использованием средств компьютерной техники.
Группировкой именуют деление элементов изучаемого (общественного) явления или процесса на однородные группы с использованием выделенных существенных и характерных признаков. Группировка служит
основным методом обработки результатов опытов.
Виды статистических группировок
Классификация статистических группировок
Группирование статистических данных положено в основу применения первичных статистических материалов. Выбор метода или способов
группирования в существенной мере определяется видом и разновидностью учетных признаков. Различают способы классификации данных по
целям исследований и по количествам признаков для выбора групп. По
конкретным целям статистических исследований выделяются типологическая, структурная, аналитическая и специальные виды группировок.
Типологические группировки
Для типологической группировки в совокупности статистических
данных выделяются качественно по их значимым свойствам однородные
группы, социальные и экономические типы и разновидности явлений. Таковые, например, группировки населений территорий по социальным составам, группы путешественников с единообразными поездками и др.
В структурных группировках выявляется их состав, построение,
структуры, отличающиеся однородной в качественных отношениях сово-
46
купностью статистических данных и сведений. Так, можно выделить
группировки по составу клиентов фирмы: по половозрастным признакам,
сезонности выбранных поездок. Сравнение данных и других сведений о
структурной группировке во времени (по сезону) дает представление о
структурных сдвигах (например, о мотивациях выбора поездок). Пример
структурной группировки приведен ниже.
Численность посетителей музея в течение года
Возраст посетителей, лет Численность посетителей Относительное значение,
(факторный признак)
в группе
%
20 и менее
420 926
41
21...30
246 396
23
31...40
164 264
16
41...50
153 997
15
более 50
51332
5
Аналитические группировки дают информацию о связях и зависимостях между отдельными учетными признаками наблюдаемых общественных явлений – выявляют взаимосвязи между рассматриваемыми явлениями и их характерными признаками.
Учетные признаки разделяются на: факторные и результативные.
Взаимосвязи между нами обнаруживаются в систематических изменениях
результативных признаков в связи с изменением факторных.
Пример.
Уровень доходности путешественника прямо влияет на его требования к уровню и качеству гостиничного обслуживания.
Известны и применяются особенные группировки, такие как балансные, матричные, которые используются при подведении квартальных, полугодовых и годовых бухгалтерских балансов предприятий.
По количеству учетных признаков групп выделяются простые и
комбинационные группировки. В простой – группы образуют по одному
выбранному признаку. В комбинационной – группы образуют на базе
двух, трех или более учетных признаков, принимаемых в различных сочетаниях.
Принципы образования групп и интервалов
Учетные признаки, имеющие существенное значение (влияние), на
основе которых осуществляется выделение групп, в соответствии с их видами могут быть: атрибутивными (т.е. качественными, номинальными
или ранговыми). При этом число собственно групп определяет характер
учетного признака; количественными или интервальными, относительными. Численность групп определит и конкретные задачи того или иного
опыта и конкретные величины значений (численные) учетных признаков.
47
В принципах количественного признака существенную значимость
имеет интервал группировки. Величины самих интервалов могут принимать одинаковые значения или разные. Равные интервалы используются
при организации группы с равноинтервальным характером распределения,
а неравноинтервальные – используются в случаях, если значения признаков изменяются неравномерно и в значительных величинах.
Пример.
При построении выборки групп туристов по половозрастным признакам возраст индивидов может меняться – от года до 75 лет и выше, тогда образовывать группу равноинтервально – неразумно, поскольку априори ясно, что число туристов неодинаково по возрасту.
При обработке статистических данных любого опыта надо учитывать правила и стандарты выделения признаков групп и их границ (по социальным и экономическим учетным признакам, возрастная и половая, по
категориям занятости и др.). Невыполнение правил при формировании
групп приводит к утрате объективности данных и сведений.
Это обусловливается следующим:
– невозможностью сравнения этих данных с данными полученными
в других исследованиях;
– объединение в обычные группы обусловливается мотивациями,
пренебрежение которыми может лишить научной ценности весь объем
опыта.
Если группы первичной статистики не удовлетворяют целям исследований с позиций численности и числа групп, или с позиций сравнимости данных, то используют метод вторичных группировок. При этом применяют способы образования новой группы: (1) изменением интервалов
исходной группы; (2) выделяют определенную долю элементов статистической совокупности.
Таксономия
Образование и выделение групп в результатах статистических наблюдений не редко выполняется методами компьютерных технологий.
При этом получаемые (выделяемые) группы – таксоны, кластеры – образуются посредством алгоритмов, построенных на теории распознавания
образов и методов, называемых Data mining. Хорошо применимы к использованию данные методы при классификациях сложных и многомерных объектов и их групп.
– система принципов и теорий о методах и практическом использовании положений о классификации и систематизации. Таксономия использует принципы древообразных структур классификации
определенных наборов субъектов.
Вверху этой структуры – единая классификация – корневой таксон,
который относится ко всем объектам, принадлежащим данной области
48
таксономии. Таксоны ниже корневого служат специфическими классификациями, которые являются подклассами для общего ряда объектов системы классификации. Терминологию «таксономия» и «систематика» часто
используют как синонимы, но в классическом понимании таксономия является частью систематики. Известна таксономия Блума – системное построение педагогических целей в области знаний, предложено в 1956 г.
психологом Бенджамином Блумом.
Уровни учебных целей
Конкретные действия учащихся,
свидетельствующие о достижении
данного уровня
1. Знание
Воспроизводит терминологию, отдельные
Означает запоминание и воспроизведение
факты, методологию и процедуры, основизученного материала – от отдельных факную понятийную базу, правила, принципы
тов до теории в целом
2. Понимание
Пониманием представляется способ преобразования материала из одной представленной формы выражения в другую, интерпретационное представления материала,
прогноз о ходе явлений, событий в дальнейшем
Объясняет отдельные и конкретные факты,
свод правил, принципов, методы.
Преобразует текстуальный материал в математические формулы.
Описывает последствия в будущем, которые
истекают из имеющихся известных данных
Использует законы, теории в конкретных
практических жизненных ситуациях.
Использует понятийную базу, а также принципы, методы в новых ситуациях
Вырезает части некоего целого.
4. Анализ
Означает способность раздробить материал Выявляет связи между этими частями.
на составляющие таким образом, чтобы
Определяет принципы и методы формирочетко была обозначена структура данных вания целого.
Находит ошибки и неточности в логическом
построении рассуждений.
Разграничивает факты и следствия.
Дает оценку значимости данных и сведений
Пишет трактат, сочинение, доклад, реферат
5. Синтез
Означает умение комбинации элементов
или эссе.
таким образом, чтобы получить цельное,
Планирует проведение экспериментов или
обладающее новизной и полезностью
других деяний.
Обозначает схемы задач
Оценивает логистику формирования напи6. Оценка
Означает способность оценить значимость санного текста.
какого-то материала или сведений
Дает оценку соответствию полученных выводов имеющимся исходным данным.
Дает оценку значимости продукта творческой деятельности
3. Применение
Представляет умение применить изученный материал в конкретных жизненных условиях, ситуациях
Источник: http://www.eva.org.ru/
49
Пример таксономии – изречение Конфуция:
Я услышал и забыл.
Я увидел и запомнил.
Я сделал и понял.
Программы статистических сводок
Программы статистических сводок образуются из этапов:
− выбор отличительных учетных признаков для группировки;
− нахождение способа и метода образования групп;
− определение системы показателей для устойчивой характеристики
свойств этой группы и объекта в целом;
− разработка макетов статистических таблиц или формуляров, видов
демонстрационных графиков для описания свойств рядов опытных наблюдений.
В сводке совокупностей отдельные элементы объединяются в группы выбранным методом, который позволяет решить:
− выделение социально-экономических и физических свойств, а
также выделить типологию явлений или процессов;
− опытным путем изучить структуры явлений (процессов), структурные сдвиги и возмущения, протекающие в них;
− произвести выделение взаимосвязей и взаимозависимостей между
явлениями и процессами.
Таким образом, группировка – это важнейший этап наблюдения в
статистике, заключающийся в выделении и определении свойств однородных групп на основе разделения совокупности данных и сведений на
отдельные части или их объединения – изучаемых единиц наблюдения – в
частные совокупности по существенным первичным учетным признакам.
Контрольные вопросы
1. Дайте определение понятия «статистическая закономерность явления».
2. Дайте определение понятия «статистический показатель».
3. Дайте определение понятия группировки данных.
4. Дайте определение понятия сплошного и несплошного, а также выборочного статистического обследования.
5. Дайте определение понятия статистической сводки.
6. Дайте определение понятия таксономии.
7. Дайте определение понятия типологической и структурной группировки.
8. Как сформулировать цель статического наблюдения?
9. Как трактовать термин «учетный признак»?
50
10. Опишите принцип «закона больших чисел».
11. Опишите принципы образования групп и интервалов. Опишите атрибутивные и количественные признаки группировки.
12. Опишите учетные признаки для программы сбора сведений.
13. Сформулируйте план статистического исследования для случая туризма.
14. Укажите понятие группировки сведений в туризме.
15. Какова цель статистических наблюдений в туризме и туристской отрасли?
16. Что понимаем под «единицей статистической совокупности?
17. Что понимаем под термином «статистическая методология»?
18. Что понимается под объектом наблюдения в туризме?
19. Что понимают под «единицей наблюдения»?
20. Каковы шесть уровней учебных целей и действия студентов, свидетельствующие о достижении данного уровня?
51
Глава X. ПРАВИЛА ПОСТРОЕНИЯ ГРАФИКОВ
И СТАТИСТИЧЕСКИХ ТАБЛИЦ
Статистические таблицы
Традиционно результаты статистической сводки оформляются в виде таблиц.
Статистическая таблица – форма изложения и первый этап анализа числовых характеристик исследуемого процесса общественного явления. В такой таблице различают объект изучения и числовые показатели,
которыми описывается объект изучения. Как правило, таблица включает
следующие элементы: порядковый номер и тематический заголовок, боковик, заголовки вертикальных граф (или головки), горизонтальные и вертикальные графы (или основной части). По строке обычно располагают
характеризуемые объекты, а по столбцу – соответствующие им характеристики (числовые).
По характеру объектов таблицы разделяются:
− на простые – содержится список объектов с характеристиками;
− групповые – содержатся группа/группы, сформированные по какому-либо одному учетному признаку;
− комбинационные – содержатся группа/группы, сформированные по
двум или более учетным признакам.
По содержанию таблицы разделяются на аналитические и иные (неаналитические). Аналитические таблицы описывают результаты обработки и первичного анализа числовых показателей (к примеру – результаты
дисперсионного анализа). В иных (неаналитических) таблицах размещаются обычно не полностью обработанные данные.
Виды статистических графиков. Графики сравнения
Изучаемые в статистике явления или процессы для наглядности часто представляют в форме графиков. Графические методы отображения
группируются: по графическому образу, по виду шкалы, поля, по задачам
отображения и др. По разновидности полей графиков различают: диаграммы и карты. По виду графических образов различают: линейные,
плоскостные, объемные, точечные, пузырьковые, фоновые, диаграммы и карты. По типу шкалы различают: линейные равномерные (или
арифметические), линейные неравномерные (или функциональные, а также логарифмические), криволинейные и иные.
По задачам отображения выделяют графики:
1) статистического и динамического сравнения;
2) структур, структурных сдвигов и возмущений, или структурно-динамические;
3) динамики;
4) контроля исполнения этапов планирования;
52
5) пространственного (или территорий) распределения, распространенности в пространстве;
6) вариационных рядов;
7) зависимости изменяющихся учетных признаков, их взаимосвязей и др.
Графические изображения в практике статистики строятся по установленным правилам. Для выяснения характеристик и особенных свойств
широко используется сравнение выбранных абсолютных, средних и относительных величин с другими величинами показателей.
Анализ в статистике – как правило, это сравнение полученных данных. Часто имеет место необходимость сравнения результатов опытов или
эксперимента в связи с изучением конкретного явления – с величинами
типичного (известного, аналогичного) явления этой же природы. Графическое отображение для сравнения и анализа данных и показателей являет
собой распространенный метод в статистике.
Диаграммы
Диаграмма – это графическое изображение процесса, рисунок, чертёж,
наглядно демонстрирующие соотношение сравниваемых величин или параметров. Обычно это чертеж, на котором данные условно отображаются в виде геометрических фигур – линий, кругов, столбиков, с фигурами и телами
различных форм и размеров. Это некое символьное графическое отображение данных и сведений на основе использования приёмов визуализации.
Для диаграммы может использоваться трёхмерная (четырехмерная)
визуализация, проецированная на плоскость. Это даёт этой диаграмме некие
отличительные свойства или позволяет получить представление о применяемой области познания. Таковы, например: финансовые диаграммы, увязанные денежными выражениями (суммами), могут означать количество купюр денег в пачке или монет в столбце; диаграммы сравнений подвижного
состава имеют разную длину отображённых составов поездов и др.
В силу этих свойств диаграммы отличаются наглядностью и удобством использования, они часто применяются в повседневной практике бухгалтеров и других работников, при разработке презентаций для покупателей
и менеджеров различных предприятий.
История возникновения диаграмм
В диаграмме используется функциональная зависимость минимально двух видов данных. Первыми диаграммами были рудиментарные графики функций, в которых значения аргумента отвечают значениям функции.
Идеи отображения функциональных зависимостей использовались
еще древними учеными. Они проявляются в первых математически выраженных отношениях между некоторыми величинами. Также мы видим их
в первых правилах простейших действий над числами, в формулах для
53
определения размера площади и объёмов геометрических фигур. Вавилонские учёные установили, что площадь круга является производной
функцией от его радиуса еще 4–5 тыс. до н. э. Астрономические таблицы
древних вавилонских мудрецов, древних греков и индийцев – наглядный и
ясный пример отображения табличного задания значений некоей функции, а таблицы служат всего лишь как хранилище данных для диаграмм.
График функции
В XVII в. французы Ф. Виет и Р. Декарт ввели основные понятия
для функции и создали единую математическую символику посредством букв, получившую в последующем всеобщее мировой признание в
математике и других науках. Также исследования Р. Декарта и П. Ферма
показали ясное представление переменных величин и прямоугольной
системы координат – простейших элементов всех без исключения современных диаграмм.
Первые графики для целей статистики построил англичанин экономист У. Плейфер в своем исследовании «Коммерческий и политический
атлас» в 1786 г. Оно послужило инициацией развития системы графических методов в общественных науках 1.
Автоматизация построения диаграмм и графиков
В разных графических программах и электронных таблицах имеется
генератор графических отображений, изменения данных в исходной таб1
URL: http://ru.wikipedia.org/wiki. (дата обращения 27 апреля 2014 г.)
54
лице, на основе которых строится диаграмма – она автоматически перестраивается с учётом изменений в исходной информации и данных. Это
обеспечивает процесс сравнения влияния разных показателей и параметров, данных и сведений – вводя новые измененные данные, можно видеть
изменения процесса (графика).
Отличают основные виды и разновидности диаграмм сравнения: точечные, столбиковые, полосами, квадратные, круговые, фигурные, пузырьковые и др.
Точечные диаграммы
Данные, расположенные таблично в столбцах и строках, можно легко и наглядно отобразить в образе точечной диаграммы. Она ясно показывает отношения между значениями параметров в нескольких рядах данных или отображает группы чисел как один ряд координат а и б (или х и
у). Точечные диаграммы, как правило, применяются для иллюстрации и
сравнения числовых значений параметров данных. Точечные диаграммы
хорошо и рационально использовать в случаях, если:
– требуется изменять масштаб или использовать логарифмическую
шкалу горизонтальной оси;
– значения параметров на горизонтальной оси располагаются неравномерно;
– имеется подмножество точек (даны) на этой оси;
– эффективно отображать данные таблицы, содержащие пары групп
полей с независимыми значениями, и при этом вводить независимые шкалы для показа избыточных данных о группах значений параметров;
– показывать не различия, а аналогии в больших массивах данных;
– сравнить подмножество данных без учета фактора времени. При
большом количестве данных, используемых для точечной диаграммы,
сравнение будет точнее.
Образец точечной диаграммы
Источник: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki.
55
Точечные диаграммы содержат следующие подтипы диаграмм.
Диаграммы-линии (графики)
RSG-диаграмма (график)
Источник: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki.
Линии или графики – это разновидность точечных диаграмм, отображаемые данные наносятся в виде точек, соединённых прямыми (ломаными) линиями. Точки могут быть показаны, но могут быть и невидимыми. При отображении диаграмм-линий используют прямоугольную систему координат. По оси абсцисс указывается, например, период времени
(годы, месяцы, недели, дни, часы), а по оси ординат – размеры параметров
отображаемого процесса. На обеих осях указывают масштаб.
Диаграммы-линии рационально использовать, когда число уровней в
ряду параметров достаточно значимо. Удобно их применять, когда нужно
отобразить характер или общие тенденции развития явлений или процессов. Линии выгодны при отображении сравнения динамических рядов,
например, сравнения темпа изменения. На каждой диаграмме не желательно размещать более трёх-четырёх графиков – большее количество линий усложнит чертёж, и такая диаграмма утратит свою наглядность.
Для таких диаграмм основное неудобство – равномерность шкал, которая позволяет измерять и сравнивать абсолютные изменения сравниваемых показателей в течение взятого периода. Относительные изменения
значений параметров несколько искажаются при отображении их при равномерной вертикальной шкале. В диаграмме такого типа трудно отображение динамических рядов с интенсивными возмущениями уровня, для
которых разумно применять уменьшение масштаба диаграммы, но показатели динамики более «простого и спокойного» описываемого процесса
теряют свою точность и наглядность.
Вероятность наличия в таких диаграммах резких возмущений показателей возрастает с возрастанием показателя длительности периода.
56
Диаграммы-области
Образец диаграммы-области приведен ниже.
Источник: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki.
Диаграммы-области – это вид графиков, похожий на линейные диаграммы способом построения кривых, описывающих процесс. Обычно
различается от последних тем, что область (пространство) под каждым
графиком заполняют разным цветом или оттенками цвета. Преимущества
метода – он позволяет выделить влияние отдельных параметров на исследуемых процесс. Недостаток – искажаются относительные изменения показателей динамики рядов с равномерной шкалой.
Столбиковые диаграммы
Наиболее просты и наглядны для сравнения величин параметров показателей процессов и явлений столбиковые диаграммы.
Классическими в этом ряду являются столбчатые и линейные (полосковые) диаграммы. Также часто они именуются гистограммами.
Столбчатая диаграмма применяется для лучшего наглядного сравнения
исследуемых данных и сведений, для анализа хода изменений процесса за
выделенный временной период. В столбчатой диаграмме данныех отображаются в виде вертикальных прямоугольников или прямоугольных
столбиков трёхмерного изображения. Каждый столбик отражает величину
уровня параметра данного ряда. Все показатели выражены единой единицей меры, поэтому можно сравнивать показатели хода течения исследуемого процесса или явления.
Разновидностями служат полосковые линейные диаграммы. В них
столбики имеют горизонтальное расположение. Столбчатые и линейные
диаграммы – взаимозаменяемые. Представленные на них показатели можно представлять столбиками, расположенными как вертикально, так и горизонтально. В каждом из этих случаях для отображения величины параметра, характеризующего явление, используется только одно измерение
высоты или длины каждого прямоугольника или столбика.
57
Столбчатые диаграммы могут составляться для групп (одновременно располагая на одной горизонтальной оси с различной вариацией признаков). Образующие поверхностей столбчатых и линейных диаграмм
можно представлять наряду с прямоугольниками – квадратами, треугольниками, трапециями. Посредством столбиковых диаграмм можно отобразить структуру или процессы развития явления в периоды времени.
Образцы столбиковых диаграмм представлены ниже.
Источник: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki.
Источник: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki.
Источник: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki.
58
Источник: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki.
Источник: Росстат, Росбалт, Институт экономической политики
им. Е. Т. Гайдара
59
Диаграмма Ганта
(аналог – ленточная диаграмма, график Ганта) –
это популярная разновидность столбчатых диаграмм (или гистограмм),
которые широко применяются в презентации планов, графиков работ проекта. Этот вид диаграмм является одним из методов планирования в проектировании. Нередко используется в программных приложениях автоматизации управления проектами.
Образец диаграммы Ганта приведен ниже.
Источник: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki.
Диаграмма связей
(также
, или
Mind
map, или
) – метод отображения процесса системного
мышления человека посредством графических схем. Рассматривается в
современности как прогрессивная техника визуализации записи информации.
Диаграмма связей отображается в виде рисунка древовидного образа, на котором изображены тексты, идеи, мысли, задачи или другие понятийные образы, увязанные нарисованными ветвями, отходящими от
главного понятия или идеи. В основу этого метода положены принципы
«радиантного мышления», относящиеся к ассоциативным процессам
мышления, начальной точкой (приложения) которых служит некий центральный объект (радиант). Это демонстрирует разнообразие допустимых
ассоциаций и доказывает неисчерпаемость возможностей мозга. Такой
способ записи дозволяет диаграмме связей расширяться и дополняться.
Диаграммы связей распространены и применяются для формирования, структурирования, классифицирования идей и их визуального отображения, а также как обучающее средство и для решения различных задач, в процессе генерации принятия решений, при создании статей и других случаях. Методология диаграммы связей разработана Т. Бьюзеном 1.
Образец диаграммы связей приведен ниже.
Диаграмма связей. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/Карты_памяти (дата обращения
27 апреля 2014 г.)
1
60
Источник: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki.
Полосовые (полосковые) диаграммы
Полосовые (полосковые) диаграммы применяются при выполнении
анализа и сравнении величин параметров, связанных элементов целого
статистической совокупности. На этой диаграмме столбики рисуются не
по вертикали, а по горизонтали – объекты, данные, положенные в основу,
строятся по оси ординат, а масштаб указывается на оси абсцисс. Ширина
полос столбцов в этом виде диаграмм принимается одинаковой – расстояние полосками одинаковое или полоски рисуются вплотную друг к другу.
Шкалы горизонтальной полосковой диаграммы также начинаются с нуля,
а разрыв не выполняется. В столбиковой диаграмме точка прерывания допускается.
Квадратные и круговые диаграммы
В квадратных и круговых диаграммах сравнимые данные отображают как квадраты или круги. Величина параметра, характеризующего процесс отображаемого явления, описывается размером площади квадратов
или кругов. Для отображения квадратной диаграммы необходимо из сравниваемых величин параметров или данных вычислить корень квадратный,
а затем изобразить квадраты со сторонами, пропорционально вычисленным величинам с учетом принятого масштаба рисунка. В круговых диаграммах также извлекаются квадратные корни из сравниваемых величин,
предварительно разделенных на 3,14. Принимается масштаб и строится
круговая диаграмма с радиусом, пропорциональным исчисленной величине с учетом масштаба. На рисунках квадраты, круги строят на равных расстояниях друг от друга. Масштаб измерения обычно не приводится, а в
геометрической фигуре целесообразно указать числовое значение величины, которое она отображает.
Визуальное сравнение квадратных и круговых диаграмм сложно, поскольку сравнивать приходится площади, а не высоты или ширины графических фигур. Образец круговой диаграммы приведен ниже.
61
Фигурные диаграммы
На таких графиках величины параметров отображаются фигурами
разных размеров или же при разной численности эти фигуры изображаются одинаковых размеров. При выборе фигур учитывается предметное содержание исследуемого явления. Величина принятого символа рисунка
также может отражать характер изменения явления или параметра, его характеризующего.
Пример.
Величину численности населения можно изобразить рисунком человека, численность автомобильного парка – количеством рисунков символьного изображения автомобиля или размерами трактора.
При построении фигурной диаграммы каждый символ привязывается к определенной величине (числу, масштабу, части изображаемой величины), а число одинаковых рисунков – к величине сравнения. Возможно
раздробление символа или знака рисунка до половины и четверти. Фигурные диаграммы при рациональном способе отображения и фантазии (художника, проектировщика) задерживают, привлекают внимание (читателя,
слушателя, зрителя), доступны для понимания. Они часто применяются в
технике агитационных плакатов.
Пространственные диаграммы
Образцы пространственных диаграмм представлены ниже.
62
Поверхностные диаграммы
Табличные данные и сведения, расположенные в столбцах или строках таблицы, можно отобразить в виде поверхностной диаграммы. Такая
диаграмма применяется, если необходимо оценить оптимальную комбинацию в сводках данных. Аналогично карте, цвету и характеру (наклон,
частота, густота, толщина линий) штриховки или заливки определяют зоны одинаковых диапазонов значений величин параметров. Поверхностные
диаграммы рационально применять для визуализации категорий и наборов
видов табличных данных, представленных числами.
Образец поверхностной диаграммы приведен ниже.
Источник: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki.
Поверхностные диаграммы включают следующие типы и варианты.
Объемные поверхностные диаграммы
Диаграмма этого вида демонстрирует изменение величин параметров по двум измерениям в форме некой поверхности. Полосы на поверх-
63
ности, окрашенные разными цветами, не представляются рядами статистических данных. Они лишь применяются для выделения значений параметров. На диаграмме данного типа табличные данные представляются в
трехмерном отображении, например в виде полотна, которое натянуто на
гистограмму в трех измерениях. Такие диаграммы применяются для изображения зависимости данных большого объема, которые не представляется возможным изобразить другим способом.
Образцы объемных поверхностных диаграмм представлены ниже.
Источник: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki.
Проволочная объемная поверхностная диаграмма
Поверхностная диаграмма без использования цветовой заливки
плоскостей именуется проволочной (или прозрачной) поверхностью. На
этой диаграмме поверхности обозначаются только линиями. Объемная
поверхностная диаграмма, изображаемая без цветной заливки полос на
любой её поверхности, называется проволочной (прозрачной) поверхностью. На этой диаграмме показываются только линии, обозначающие условно эту поверхность. Проволочная объемная поверхностная диаграмма
трудно читаема, однако этот тип диаграммы разумно применять для изображения больших выборок данных. Ее образец представлен ниже.
64
Контурная диаграмма
Контурные диаграммы – проекции сверху на поверхностные диаграммы. На них разные цветовые заливки соответствуют назначенным
диапазонам числовых значений. Линии на контурной диаграмме соединяют координаты равных значений, получаемые методом интерполяции:
Проволочная контурная диаграмма
Проволочные контурные диаграммы схожи с поверхностными диаграммами, при взгляде на них сверху. Они не имеют цветных заливок полос и изображают только линии. Проволочная контурная диаграмма трудна для быстрого зрительного восприятия. Вместо нее рекомендуется применять объемную поверхностную диаграмму:
Кольцевые диаграммы
Табличные данные, расположенные в столбцах или строках, можно отобразить в виде кольцевой диаграммы. Как и круговая диаграмма,
кольцевая изображает отношение частей поля к целому, также может
содержать несколько рядов данных. Образец кольцевой диаграммы приведен ниже.
65
Источник: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki.
Кольцевая диаграмма
На диаграмме этого вида данные отображаются в виде колец, каждое
из которых представляет определенный ряд данных или сведений. Если
метки данных величин указываются в процентах, то каждое кольцо в сумме должно составлять 100%. Сегменты рисунка могут быть с цветной заливкой:
Фрагментированная кольцевая диаграмма
Очень схожие с фрагментированными круговыми диаграммами,
фрагментированные кольцевые диаграммы иллюстрируют вклад каждого
значения отображаемой величины в общей сумме значений – с выделением сегментами отдельных величин значений. Эти диаграммы могут содержать два и более рядов данных:
66
Пузырьковые диаграммы
В пузырьковой диаграмме отображаются данные табличных столбцов,
при этом значения по оси X принимаются из первого столбца, а соответствующие им значения величин по оси Y, а также значения величин, которые
определяют размер пузырьков, принимаются из соседних столбцов.
Так, данные таблицы можно иллюстрировать приведенным ниже
примером.
Источник: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki.
Лепестковые диаграммы
Табличные данные, расположенные в столбцах или строках, могут
быть представлены в виде лепестковой диаграммы. Здесь легко можно
сравнить значения параметров из нескольких рядов данных.
Образец лепестковой диаграммы приведен ниже.
Источник: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki.
67
Простая лепестковая диаграмма и лепестковая диаграмма с
маркерами
Лепестковые диаграммы изображают изменения значений величин относительно выбранного центра с маркерами для отдельных точек данных
или без таковых.
Образцы лепестковых диаграмм приведены ниже.
Источник: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki.
Радиальные (сетчатые) диаграммы
Образец такой диаграммы приведен ниже.
Источник: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki.
В радиальных или сетчатых диаграммах больше, чем две оси. По
каждой из этих осей указывается отсчёт величин от начала координат, которые находятся в центре рисунка. Для каждого вида выбранных значений
величин образуется собственная особенная ось, исходящая из центра диаграммы.
Радиальные диаграммы имеют вид, схожий с сеткой, и поэтому их
называют сетчатыми. Они дают возможность показывать единовременно
на одном рисунке несколько независимых величин, характеризующих состояние структуры выборочной совокупности. Если же отсчёт по осям
проводить не от центра круга, а с некой точки окружностей, то такая диаграмма будет называться спиральной.
68
Картодиаграммы
Картодиаграммы – это сочетания различных диаграмм с географическими схемами (картами). В качестве изобразительных знаков для величин в картодиаграммах используются обычные диаграммы (например,
гистограммы, круговые, секторальные, линейные), которые отображаются
на контурах географических карт или на схемах изучаемых объектов. Картодиаграммы дают возможность с учетом географических признаков изобразить сложную совокупность статистической и географической информации.
Недостатком картодиаграмм является сложность рисования контурных карт, а также ощутимая разница в размерах географических областей
на таких картах и диаграммах на их полях.
Образец картограммы приведен ниже.
Источник: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki.
Биржевые диаграммы
Образец биржевой диаграммы представлен ниже.
«Японские свечи» валютной пары доллар США–швейцарский франк
Источник: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki.
69
Биржевые диаграммы отражают ряды данных из нескольких источников значений различных величин (цена открытия и закрытия биржи,
максимальная и минимальная цены выделенного временного периода).
Такие диаграммы используются для демонстрации биржевых данных –
текущих котировок акций или валют, информации о спросе и предложениях товаров или продукции..
Преимущества диаграмм
Преимущества диаграмм перед другими видами и разновидностями
и способами наглядного отображения информации в статистике позволяют оперативно выполнить логический анализ полученных опытных данных из большого количества сведений. Результаты исследований, осуществленных посредством вычислений, заносятся в соответствующие таблицы, которые служат основой для текущего или последующего анализа или
для формирования отчёта или информационного сообщения (презентации). Сухие цифры, сведенные в табличные формы, обычно не являются
достаточно наглядными и информативными, а если их достаточно много
одновременно – не производят желаемого информационного возмущения.
Графический рисунок позволяет выполнить определенный контроль надежности и достоверности приведенных данных. На графиках и рисунках
ярко проявляются возможные неточности или совпадения, которые могут
быть следствием ошибок при организации и выполнении опытов (экспериментов) при проведении исследования.
Все статистические графические пакеты позволяют наглядно предоставить и преобразовать полученную числовую информацию в различные диаграммы и далее перевести их в текстовый редактор для составления окончательного варианта отчёта, выполняемого в рамках статистического исследования.
Контрольные вопросы
1. Дайте определение понятия «статистическая таблица».
2. Дайте описание и приведите примеры простых, групповых, комбинационных таблиц.
3. Дайте определение понятия «аналитические таблицы».
4. Назовите виды статистических графиков.
5. Опишите процесс анализа.
6. Дайте определение понятия диаграммы и опишите их виды.
7. Дайте определение понятия картдиаграммы и приведите пример.
70
Глава XI. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОБЪЕМА И ОШИБОК ВЫБОРКИ
Ошибки репрезентативности
В любом наблюдении могут возникать ошибки. Их можно разделить
на две части: (1) ошибки регистрации (невнимательность наблюдателя,
ошибка записи, сбор регистрирующей аппаратуры, ошибки анкетируемых) и (2) ошибки репрезентативности (представительности выборки).
Априори любое исследование выборки влечет за собой некоторую
погрешность, вытекающую из самого факта выборочного его принципа,
метода отбора и других факторов. Результаты исследования переносят (с
определенной долей успеха) на всю генеральную совокупность. Таким образом, по части совокупности выносят суждение о всей целой выборке.
Такая погрешность научно именуется ошибкой репрезентативности (или
представительности) выборки. Таким образом, использование принципов
выборочного метода неразрывно увязано с наличием свойств, влекущих
ошибки репрезентативности, которые представляют собой различия между генеральными и обобщающими показателями, полученными в результате выборки.
Ошибки репрезентативности разделяют на качественные (структурные) и количественные. Для понижения уровня качественных ошибок репрезентативности выбор элементов из совокупности осуществляют в соответствии с точным следованием методике опыта. Как способ уменьшения количественных ошибок репрезентативности рекомендуется увеличивать число наблюдений опыта до уровня, обеспечивающего гарантированно получение достоверности данных и сведений.
Определение объема и ошибок большой выборки
Объем выборки из генеральной совокупности должен иметь размеры, которые должны приводить к относительно незначительным ошибкам
при оценке выборочных характеристик. Тогда будет достигнут результат,
обеспечивающий приемлемый уровень количественной репрезентативности исследования.
Методика оценки ошибок и требуемого объема выборки для опытов
так описывается для случайного бесповторного отбора. Этот метод нередко применяется в социальных и экономических исследованиях.
Дисперсия
Дисперсия1 – в математической статистике, а также и в теории вероятностей наиболее часто применяемая мера рассеивания – отклонения величин от среднего математического ожидания. При случайном отборе вы1
От лат. dispersio – рассеяние.
71
борочная средняя х и выборочная доля ω, служат переменными величин ами при различных вероятных исходах выборки. Они находятся близ адекватных оценок генеральных значений хг и доли р.
Мерой отклонений принимается стандартная ошибка средней μх и
выборочной доли μω:
где s 2– выборочная дисперсия;
ω – выборочная доля.
Выборочная доля ω – это отношение примитивных единиц выборки,
обладающих изучаемым учетным признаком x, ко всему объему данной
выборки n:
ω = nn/n,
где п – количество элементов выборки;
N – количественная характеристика (объем) генеральной совокупности.
Пример.
В партии продукции, содержащей тысячу единиц, при 5% контрольной выборке доля этой выборки kn в абсолютных величинах – пятьдесят
(50) единиц (n = N · 0,05). Если в этой выборке выявляются две бракованные единицы, то доля забракованной продукции ω в данной выборке (выборочная доля) составит 0,04 (или ω = 2/50 = 0,04 или же 4%).
Условия получения репрезентативной выборки
Обычно необходимое и достаточное число единиц выборки при бесповторном отборе меньше, чем при повторном. В общем число наблюдений, необходимое и достаточное для репрезентативных (представительных) данных, изменяется обратно пропорционально квадрату допустимой
ошибки.
Основные параметры генеральной и выборочной совокупности
Пример основной генеральной совокупности приведен ниже.
Математическое ожидание
– это среднее значение некой случайной величины, или распределение вероятности наблюдения случайной величины, рассматривается детально в теории вероятностей. В статистике
математическое ожидание обозначают μ.
72
Источник: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki.
Определение
Пусть задано вероятностное пространство
и определённая
на нём случайная величина X . То есть, по определению,
—
измеримая функция. Если существует интеграл от
по пространству ,
то он и именуется математическим ожиданием, или средним (ожидаемым)
значением и обозначается
или
.
Вероятность
– понятие теории вероятностей, которое дало начало развитию этой теории.
(вероятностная мера) – численная мера возможности наступления некоего (случайного) события. Вероятность события – это отношение количества опытов, при которых данное событие имело место, к общему количеству наблюдений
опыта (это допустимо в случае достаточно большого количества наблюдений или опытов).
73
Пример.
Если утром из числа встречных прохожих на улице примерно половина – женщины, то можно вынести суждение: вероятность того, что
встреченной на улице окажется женщина, равна 1/2.
Оценкой вероятности случайного события может служить частота
его наблюдения в большой по численности серии независимых повторений случайного эксперимента (опыта). Мерой вероятности называется величина, исчисляемая как дробь, числитель – число всех благоприятных
случаев, а знаменатель – численность всех равновозможных случаев.
, где:
Вероятностное пространство – это триада
– это произвольное (случайное) множество элементарных (примитивных) событий (а также исходов или точек);
– подмножества , которые именуются случайными событиями;
– вероятностная мера или вероятность (конечная мера оценивается
как
).
Среднеквадратическое отклонение
1
– в теории вероятностей и статистике – распространённый показатель меры рассеивания величин значений случайной величины относительно её математического ожидания.
Мера выражается в единицах измерения этой самой случайной величины
и равна корню квадратному из дисперсии этой случайной величины.
Среднеквадратическое отклонение на практике применяют при расчёте
стандартной ошибки среднего арифметического, а также при построении
доверительных интервалов2, при статистической проверке гипотез, при измерении линейной взаимосвязи между случайными величинами.
Среднеквадратическое отклонение
Стандартное отклонение – оценка среднеквадратического отклонения случайной величины x относительно её математического ожидания на
основе оценки (несмещённой 3) её дисперсии:
Аналог – среднеквадратичное отклонение, квадратичное отклонение; близкая терминология:
,
.
2
Доверительным называют интервал, который покрывает неизвестный (исследуемый) параметр с заданной надёжностью. Понятие доверительного интервала можно
рассматривать как интервал значений параметра θ, совместимых с опытными данными и не противоречащих им.
3
Точечная оценка, математическое ожидание которой равно оцениваемому параметру.
1
74
где
– дисперсия;
– i-й элемент выборки;
– объём (количество элементов) выборки;
– среднее арифметическое значение выборки;
Обе оценки по существу являются смещёнными. В общем случае несмещённую оценку построить невозможно. Стандартное отклонение на
основе оценки несмещённой дисперсии является состоятельным.
Правило трёх сигм
График плотности вероятности нормального распределения
и процент попадания случайной величины на отрезки пространства,
равные среднеквадратическому отклонению
Источник: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki.
Правило трёх сигм ( ) – когда практически все значения нормально
распределённой случайной величины лежат в интервале
(см. рисунок). Более строго – не менее чем с 99,7% достоверностью значение нормально распределенной случайной величины находится в данном
указанном интервале (при условии, что величина истинная, а не полученная в результате математической обработки элементов выборки). Если
же истинная величина неизвестна, то следует пользоваться не (средним квадратическим отклонением для генеральной совокупности), а s выборочным средним квадратическим отклонением.
Интерпретация показателя среднеквадратического отклонения
Большее значение величин среднеквадратического отклонения свидетельствует об имеющемся существенном разбросе значений измеряемой
75
величины в выбранном подмножестве со средней величиной множества, а
малое его значение показывает, что эти значения во множестве сконцентрированы близко к среднему значению.
Пример.
Имеются к рассмотрению числовые множества: {0, 0, 14, 14}, {0, 6,
8, 14} и {6, 6, 8, 8}. У всех рассматриваемых средние значения равны 7, а
среднеквадратические отклонения, соответственно, равны 7, 5 и 1. У последнего подмножества среднеквадратическое отклонение относительно
низкое, поскольку значения в подмножествах сгруппированы вокруг
среднего значения; у первого подмножества самое значимое по величине
значение среднеквадратического отклонения – значения внутри подмножества существенно отличаются от среднего значения.
Принято меру среднеквадратического отклонения рационально принять как некую меру неопределенности.
Пример.
В физике среднеквадратическое отклонение используется для определения погрешности серии последовательных измерений какой-либо величины. Это значение очень важно для определения степени правдоподобия исследуемого явления в сравнении со значением, данным предсказанием теории: если среднее значение измерений опыта существенно отличается от предсказанного теорией значения (существенное величина среднеквадратического отклонения), то полученные значения или метод их
получения следует перепроверить.
Контрольные вопросы
1. Дайте определение понятия репрезентативности.
2. Приведите примеры ошибки регистрации и репрезентативности.
3. Дайте определение математического ожидания.
4. Дайте определение дисперсии.
5. Дайте определение вероятностного пространства и вероятности.
6. Дайте определение понятия и сущности среднеквадратического отклонения.
7. Дайте определение правила трех сигм.
76
Глава XII. ОЦЕНКА ДИНАМИКИ ПРОЦЕССОВ
Процесс развития социально-экономических явлений во времени для целей статистики принято называть динамикой.
Можно для изображения динамики построить ряды динамики (хронологические, временные). Они представляют последовательность (ряд) изменяющихся во времени значений величин показателя, расположенных в хронологическом порядке (по убыванию или возрастанию). Процессы экономического
развития отображаются в виде совокупности перерывов непрерывного, позволяющих анализировать отличия развития процесса с помощью характеристик,
отображающих изменение параметров некой системы во времени.
Составными элементами динамического ряда являются показатели уровней
ряда и периоды (интервалы) времени (годы, кварталы, месяцы, недели, сутки) или
какие-либо другие моменты времени (например, даты). Уровни ряда обычно обозначаются как y, а периоды времени, к которым относятся значения, – t.
Известны виды рядов динамики, которые можно классифицировать по
признакам: ряды динамики подразделяются на ряды абсолютных, относительных и средних величин. Соответственно, выделяют моментные и интервальные
ряды. Например, уровни ряда – обобщающие итоги наблюдений вкладов населения в Сбербанк по состоянию на определенную дату (например, на начало
каждого месяца). Из различного характера интервальных и моментных рядов
динамики вытекают особенности уровней соответствующих рядов.
Уровни интервального ряда динамики абсолютных величин представляют суммарный итог исследуемого явления за определенный интервал времени (t). Они находятся в зависимости от продолжительности этого периода
(интервала) времени, и поэтому их можно суммировать как величины, не содержащие повторного счета. Отдельные же уровни моментного ряда динамики абсолютных величин могут обладать свойствами элементов повторного
счета. Например, число операций по вкладам населения, учитываемых за январь, за февраль и т. д., существует и в настоящее время, являясь единицами
совокупности и в июне. Все это делает невозможным суммирование уровней
моментных рядов динамики. В зависимости от удаления между уровнями ряды динамики подразделяются на ряды с равноотстоящими и неравноотстоящими уровнями по времени.
Ряды динамики следующих друг за другом периодов или следующих через определенные промежутки дат называются равноотстоящими. Если же в
рядах даются прерывающиеся периоды или неравномерные промежутки между
датами, то ряды называются неравноотстоящими.
В зависимости от характера основного тренда изучаемого процесса ряды
подразделяются на стационарные и нестационарные. Если математическое
ожидание значения величины учетного признака и дисперсия (основные характеристики случайного процесса) постоянны, т. е. не зависят от времени (t), то
процесс считается стационарным и ряды также называются стационарными.
Экономические процессы во времени обычно не являются стационарными, так
77
как имеются возмущения или содержат основную тенденцию развития. Их
можно переформировать в стационарные посредством исключения тенденций и
выпадающих возмущений. Все явления и процессы, которые характеризуют
процессы социального и экономического развития и составляющие единую
СНС, тесно взаимоувязаны и зависимы между собой.
В статистике наблюдаемые показатели, которые характеризуют эти явления, могут иметь либо корреляционную зависимость, либо быть независимыми.
Корреляционная зависимость является частным случаем стохастической зависимости, при которой изменение значений факторных признаков (x1, x2, …, xk)
влечет за собой изменение среднего значения результирующего признака. Корреляционная зависимость изучается методами корреляционного и регрессионного анализа.
Оценка уравнения регрессии
Применение корреляционного анализа возможно при подчинении совокупности ряда значений показателей факторов (x1, x2, …, xk) и результативных
(Z) учетных признаков нормальному закону распределения (или близости к таковому). Если объем данной выборочной совокупности достаточно большой
(n > 50), то соответствие нормальному закону распределения в этой совокупности подтверждается расчетом и анализом критериев 1. Если n < 50, то наличествующий закон распределения исходных данных исследуемой совокупности определяется построением и визуальным анализом полей корреляции. Если в расположении точек наблюдений имеет место линейная зависимость, то можно установить, что совокупность исходных данных (Z, x1, x2, …, xk) подчиняется закону нормального распределения.
Регрессионный анализ позволяет получить оценку зависимости условного среднего значения результативного учетного признака (Z) от факторов
(x1, x2, …, xk). Если результативный признак (Z) подчиняется нормальному закону распределения, ряд факторов x1, x2, …, xk может иметь произвольный закон распределения.
При производстве анализа динамических рядов в качестве фактора выступает значение времени (t). В регрессионном анализе априори подразумевается наличие причинно-следственных зависимостей между результативным (Z)
признаком и факторами (x1, x2, …, xk).
Линейный коэффициент корреляции
Линейный коэффициент корреляции характеризует вид связей между
двумя коррелируемыми учетными признаками при наличии между ними линейной зависимости. В теории и практике статистических расчетов используются модификации формул для расчета этого коэффициента.
Пример.
Расчет по значениям исходных переменных линейного коэффициента
корреляции (r) исчисляют по следующей формуле:
1
Например, критерия Пирсона, Боярского или Колмогорова.
78
где
y – результативный показатель;
x – факторный показатель;
n – количество наблюдений.
Линейный коэффициент корреляции используется при изучении социально-экономических явлений и процессов, характер распределения которых близок к нормальному.
Зависимость достижимых результатов в индустрии туризма от спроса
особенно значима, поскольку в структуре эксплуатационных затрат приоритет
имеет постоянная часть расходных составляющих, а не переменных:
постоянные затраты – они зависят от загрузки средства размещения.
Они возникают на предприятии сразу же после начала его эксплуатации. Постоянные затраты имеются даже в том случае, если нет постояльцев. В них входят отчисления от амортизации основных фондов, зарплаты персонала, а также
эксплуатационных затрат (электроэнергия, тепло, вода и др.). Величина эксплуатационных затрат в обычном режиме работы средства размещения достигает 45–65% общего объема;
переменные затраты – эти затраты имеют тенденцию к возрастанию по
мере увеличения загрузки средства размещения (т. е. объема постояльцев). Это
большая часть расходов на текущее обслуживание и ремонт оборудования
средства размещения, расходов на заработную плату персонала.
Если в эксплуатационных расходах большая часть относится к постоянным затратам, то с повышением объема заселения средства размещения существенно понижается величина показателя себестоимости услуг (ночевки). Повышение коэффициента загрузки средства размещения на 10% априори ведет к
адекватному снижению эксплуатационных расходов и соответственно себестоимости – на 6,5–7,5%.
Показателем, ясно демонстрирующим эффективность использования
номерного фонда средства размещения, является коэффициент использования вместимости номерного фонда, или коэффициент загрузки средства размещения
Ркн · 365
100,
где Нк – количество ночевок;
Ркн – вместимость номерного фонда (число мест в средстве размещения).
79
Коэффициент вместимости средства размещения проявляется как в проценте суточной занятости номерного фонда, так и суммарно в числе дней загрузки мест в номерном фонде средстве размещения. Имеет место заинтересованность гостиничного предприятия к установлению справедливых цен и целиком затратной части экономики предприятия.
Полезным является «график безубыточности» как для годового периода,
так и для любого другого периода времени функционирования средства размещения. Если объемная загрузка ниже установленного норматива показателя
безубыточности, то средство размещения начинает работать в убыток. В несезон имеет место спад спроса на услуги размещения и хотельерам необходимо
снижать цены для привлечения категорий постояльцев, для которых цена размещения критична, и они готовы отказаться от прибытия в июле-августе (высокий сезон) в пользу октября-ноября. Активно применяется метод привлечения
постояльцев бесплатной третьей неделей проживания (но на условии оплаты
питания). Важна дифференциация цен и рациональная политика загрузки средства размещения при комитменте. При невыборе туроператором оплаченного
номерного фонда менеджер по загрузке заполняет номерной фонд текущими
запросами (если это указано в договоре с туроператором).
Контрольные вопросы
1. Что называют динамикой процесса в статистике?
2. Дайте определение ряда динамики.
3. Приведите примеры составляющих ряда динамики.
4. Объясните классификации рядов динамики.
5. Объясните понятия стационарных и нестационарных рядов динамики
процессов.
6. Укажите цель регрессионного анализа.
7. Объясните график безубыточности работы отеля.
8. Объясните показатель использования номерного фонда дестинации.
80
Глава XIII. РОЛЬ ООН В СТАНОВЛЕНИИ
СТАТИСТИКИ ТУРИЗМА
Международные службы статистики
Статистическая комиссия ООН, ЮНЕСКО, ЕВРОСТАТ – орган, координирующий деятельность статистических бюро. Он проводит консультации, формирует общие методы сбора наблюдений, которые обеспечивают сопоставимость представляемых статических показателей, а также
распространение и передачу (публикацию) информации. Эта межправительственная комиссия ООН отвечает за выработку согласованной и сопоставимой официальной статистики в мире. В деятельности Комиссии
участвуют более 24 государств. Эта комиссия ведет надзор и контроль за
деятельностью Статистического отдела ООН, который занимается разработкой методологии, выпускает рекомендуемые к применению нормативы
сбора, обработки, передачи и распространения (публикации) статистической информации и данных.
Статистический отдел предоставляет мировой общественности широкий перечень услуг как производителям, так пользователям международных статистических данных в различных отраслях знаний. Отдел издает сборники данных и обобщенные аналитические материалы, другие материалы на компакт дисках, в сети Интернет. Среди таких публикаций
Статистический ежегодник, Ежемесячный статистический бюллетень,
Карманный сборник мировой статистики, а также база данных ООН по
показателям достижения целей в области развития Тысячелетия.
Издания освещают и предоставляют данные по демографии, социальной и жилищной статистике, национальным счетам различных стран,
общей экономической и социальной классификации, сведения по состоянию энергетики, развитию международной торговли и деятельности в части охраны окружающей среды. Деятельность Статического отдела связана
с предоставлением услуг по техническому консультированию, различных
обучающих и учебных программ и семинаров, в том числе обучения обучающих, по различной тематике, организуемых в различных странах мира, прежде всего в развивающихся.
Глобальные программы
• Статистика по экономическим и социальным вопросам.
• Статистика по торговле и инвестициям.
• Всемирный центр мониторинга городов.
• Статистика преступности.
Органы ООН:
• Комиссия по устойчивому развитию (видов деятельности).
• Форум ООН по лесам и лесным массивам.
81
• Совет управляющих Программы по окружающей среде.
• Совет управляющих Программы по населенным пунктам*.
• Исполнительный совет.
Общие программы:
• Устойчивое развитие.
• Устойчивое лесопользование.
• Управление экосистемами.
• Эффективное использование ресурсов.
• Вредные вещества и опасные отходы .
• Водоснабжение и санитария.
• Устойчивое развитие городов.
• Управление городским хозяйством.
• Окружающая среда и энергия.
• Региональные программы развития.
• Продовольственная безопасность.
• Окружающая среда и развитие Азии и Тихого океана.
• Устойчивое развитие энергетики.
• Устойчивое развитие населенных пунктов стран Латинской Америки и Карибского бассейна.
• Устойчивое развитие и производительность труда в странах Западной Азии.
Статистическое бюро Секретариата ООН – исполнительный орган, который собирает информацию от государств и публикует эти данные
в периодических изданиях: «Ежемесячный статистический бюллетень»,
«Демографический ежегодник», «Ежегодник по внешней торговле» и др.
Международный статистический институт (МСИ) – организация,
которая проводит обобщение сведений и данных научных исследований в
области методологии статистических исследований.
Статистическая комиссия ООН
Статистическая комиссия ООН была учреждена в 1946 г. Сфера деятельности Комиссии:
a) инициация развития в различных странах в сфере статистики и
смежных видах деятельности и улучшении сопоставимости сведений и
передаваемых данных;
b) координация работы специальных статистических организаций и
учреждений;
с) консультирование органов ООН по общим вопросам сбора, анализа и передачи статистических сведений;
d) методическое обеспечение достоверности статистических данных
и объективности статистических методов.
82
Целью работы Комиссии должно быть достижение единства методик
систем сбора, обработки и распространения международной статистической информации органами и учреждениями ООН. Причем особое внимание следует уделять рассмотрению и оценке факторов экономического
и социального прогресса с учетом интересов развивающихся стран.
Статистический отдел ООН
Этот отдел функционирует в подчинении Департамента по экономическим и социальным вопросам ООН. Ведет работу и осуществляет функции
сбора, обработки и анализа информации в области вопросов статистики,
также координацию глобальной деятельности ООН в мировой статистике.
Статистический отдел собирает, обрабатывает и распространяет общемировую статистическую информацию по различным показателям,
разрабатывает и публикует стандарты и нормативы, применяемые в отраслевой статистике, а также поддерживает страны в деятельности становления и развития национальной статистики. Отдел регулярно выпускает обновления данных. Многие базы данных Статистического отдела ООН
доступны для общего пользования на его web-сайте, имеются и доступны
пользователям электронные публикации (на CD и DVD дисках) или в виде
печатных изданий. Функционирует поисковый интернет-сервис под названием UNDATA, где интернет-пользователи могут найти статистические данные ООН.
Основные функции
Основные функции Статистического отдела:
− сбор, обработка и распространение глобальной статистической
информации;
− стандартизация методов статистики, классификационных систем и
понятийных (отраслевых) определений;
− ведение разнообразных программ технического сотрудничества и
координация международных программ в сфере статистической деятельности.
Отдел:
− осуществляет ведущую роль мирового центра по вопросам международной торговли, ведения национальных счетов, мировой энергетики,
промышленности, охраны окружающей среды, а также данных исследований в области демографии и социальной статистики, полученных из национальных и международных источников;
− популяризирует и продвигает международные статистические
стандарты и методы, рекомендации по классификациям и определениям;
− оказывает помощь по улучшению национальных статистических
служб государств-участников посредством предоставления консультаций
и обучения персонала;
83
формирует и координирует международные программы в сфере
статистики;
− содействует осуществлению мониторинга в достижении целей
развития Тысячелетия (ЦРТ) и поддержании в глобальной базе данных
параметров и индикаторов;
− содействует использованию рекомендованных методов исследования, анализа и отображения информации как современного инструментария для демонстрации достижений роста и развития.
−
Контрольные вопросы
1.
2.
3.
4.
5.
Опишите цели развития Тысячелетия.
Какова сущность термина «национальные счета»?
Опишите роль ОНН в становлении статистики.
Укажите функции и роль Статистического отдела ООН.
Укажите глобальные программы ООН в сфере статистики.
84
Глава XIV. ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА
ГОСУДАРСТВЕННОЙ СТАТИСТИКИ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральная служба государственной статистики (Росстат) – федеральный орган исполнительной власти Российской Федерации (далее –РФ),
который осуществляет деятельность по централизованному сбору, хранению, первичной обработке и анализу, генерации официальной статинформации о социальном, экономическом, демографическом и экологическом положении государства (или статистической информации). В функции Росстата входит осуществление деятельности по контролю и надзору в области государственной статистики на территории нашей страны.
Основными видами деятельности Росстата определены:
− представление официальной статистической информации Президенту РФ, Правительству РФ, двум палатам Федерального Собрания РФ,
органам государственной власти, СМИ, иным организациям, в том числе
международным, а также гражданам;
− разработка, научное обоснование, совершенствование официальной методологии в сфере статистики, предназначенной для осуществления
статнаблюдений и генерации объективных статистических показателей,
соответствия методологии проводимых статистических наблюдений и их
обработки стандартам международных организаций, в частности Статистической комиссии ООН;
− разработка, научное обоснование и совершенствование систем показателей государственной статистики, объективно характеризующих состояние и функционирование экономики и социальных сфер РФ;
− установление видов и сбор обязательной статотчетности и генерация на основе этих показателей официальной государственной статинформации;
− контроль и надзор за исполнением участниками предпринимательской деятельности, в том числе лицами, осуществляющими деятельность
БЮЛ, законодательства РФ в сферах госстатистики;
− развитие современных видов информационных систем госстатистики, априори обеспечивающих совместимость и взаимодействие с иными государственными информационными системами;
− обеспечение архивирования и хранения госинформационных ресурсов, данных и сведений, безусловной и эффективной защиты конфиденциальности, в том числе статистических сведений, отнесенных к государственной тайне;
− обеспечение обязательств РФ, которые вытекают из членства государства в международных организациях и участия в международных
85
договорах, реализация мероприятий международного сотрудничества в
области статистики.
Основные задачи и направления службы государственной статистики в Российской Федерации
Переход от планово-директивной к рыночной экономике неразрывно
связан построением, применением новых современных форм и методов
статистики.
Главной задачей начального этапа Программ реорганизации государственной статистики (1993–1996 гг.) было установлено содействие рыночным преобразованиям в России в целях достижения информационной
прозрачности всего экономического пространства. Была создана государственная система национальных счетов (СНС).
В официальных стандартах СНС были предусмотрены главные макроэкономические показатели и индикаторы – показатели занятости населения, рынка труда, уровня жизни граждан, их уровня социальной защиты, уровень и динамика цен, уровень инфляции, категории развития промышленного производства, уровень развития потребительского рынка, которые в целом легли в основу управления и регулирования экономического развития мощного государства. Была создана и развита отраслевая статистика в сферах здравоохранения, народного образования, страхования и
других институтах. На основе системного подхода была сформирована
основа Государственного регистра предприятий и организаций – единая
классификация и кодирование технико-экономической и социальной информации (ЕСКК), соответствующей международным стандартам.
Определены важные задачи второго этапа реформирования системы
государственной статистики РФ:
− обеспечение сбора, обработки и хранения необходимой информации о процессах, сопровождающих становление административно-хозяйственной системы РФ;
− получение точной, полной и объективной статистики, освещающей социально-экономическое развитие РФ, необходимой и достаточной
для принятия решений разного уровня государственного управления и регулирования социально-экономических процессов;
− освещение проблем повышения эффективности национальной
экономики;
− объективное информационное отображение участия РФ в процессах международного разделения труда, в том числе повышения конкурентной способности товаров и услуг предприятий РФ на мировом рынке.
Федеральные Программы предусматривают создание системы мониторинга (специально организованных систематических наблюдений), особенно в области социальных сфер. Системы постоянно действующего мо-
86
ниторинга обеспечивают непрерывность отслеживания состояния определенных и выделенных объектов, регистрируют их ключевые характеристики и показатели, оценивают их значения, выявляют результаты воздействия на объекты различных процессов и факторов, формируют предложения и программы развития объектов в необходимом направлении и выполняют заключения об эффективности мер по управлению и регулированию деятельности объекта.
Спектр решаемых проблем существенно расширится с созданием и
принятием прогрессивного законодательства о статистической деятельности РФ, которое позволит создать надежное правое пространство для работы органов госстатистики и будет способствовать решению поставленных задач.
Издания Росстата:
• Российский статистический ежегодник.
• Национальные счета России в 2001–2008 гг.
• Россия в цифрах.
• Транспорт в России.
• Здравоохранение в России.
• Цены в России.
Бухгалтерский учет
Особое внимание уделяется формированию и генерации бухгалтерских и статистических показателей, соответствующих требованиями международного бухгалтерского учета и системы национальных счетов
(СНС). Эти международные системы наиболее полно отвечают требованиям рыночных экономических отношений. Система национальных счетов (СНС) – это свод прогрессивных систем макроэкономических показателей, которые используются для описания и анализа рыночной экономики. К таким показателям относят: валовой внутренний продукт (ВВП), валовой национальный доход, конечное потребление, национальное сбережение, национальное богатство и др.
Переход на международную систему учета и статистики в России инициировал создание и функционирование Единого государственного Реестра
(Регистра) предприятий, организаций, учреждений и объединений (ЕГРПО).
Цель создания – формирование надежного и единого госучета предприятий
и организаций, формирование мощных информационных фондов.
Информационные фонды (ИФ) состоят из четырех составляющих:
1. Идентификационный ИФ – регистрационный код объекта, который является уникальным для всего информационного пространства РФ.
2. Классификационный ИФ – сведения об отраслевой, территориальной принадлежности объектов, их подчиненности, видах собственности,
организационных формах.
87
3. Справочный ИФ – ФИО и реквизиты руководителя, адрес места
нахождения объекта, номера телефонов, факсов, электронной почты и
сведения об учредителях.
4. Экономический ИФ – свод показателей, которые характеризуют
экономические характеристики субъекта (среднесписочная численность работников, стоимость основных средств, уставный фонд или капитал и др.).
Ведомственная статистика
Наравне с общегосударственной системой статистики имеют место
своды ведомственной статистики, которые ведутся на предприятиях, в учреждениях, объединениях, управлениях, ведомствах, министерствах. Системы ведомственной статистики осуществляют деятельность по сбору и
получению, обработке и анализу статинформации, которая необходима
для оперативного руководства и стратегического планирования их деятельности.
Значимость ведомственной статистики высока, поскольку рыночные
экономические методы предполагают высокую самостоятельность предприятий и их полный хозяйственный расчет, ответственность за конечные
результаты хозяйственной деятельности. Для этого необходимы оперативные данные и глубокий анализ экономических процессов на предприятиях.
Главной задачей ведомственной статистики определяется обеспечение информацией о:
− внутрипроизводственных планах и их выполнении;
− резервах увеличения выпуска продукции;
− эффективном использовании производственных потенциалов.
ФЦП РФ «Развитие государственной статистики»
Статистические исследования в сфере туризма требуют значительного числа количественных статистических показателей, их расчета и глубокого анализа, который усложняется в виду чувствительности процессов
от различных внешних факторов. Важными становятся проблемы, связанные с процессами сопоставимости данных, полноты и детализации статинформации, своевременности и глубины ее предоставления.
В Постановлении Правительства РФ от 2 октября 2006 г. № 595
«О федеральной целевой программе «Развитие государственной статистики России в 2007–2011 гг.» указывается: «…одной из задач создания в РФ
современного высокоэффективного и конкурентоспособного туристского
комплекса является формирование статистики туризма, соответствующей
международным требованиям в рамках решений Статистической комиссии ООН, учитывающей показатели смежных отраслей и определяющей
совокупный вклад туризма в экономику страны. Конечной целью является
построение на систематической основе сателлитных счетов туризма, яв-
88
ляющихся единственным инструментом определения его экономического
мультипликативного эффекта».
Туризм обладает огромным экономическим потенциалом своего
стремительного развития. Природа и масштабность процессов туризма
под воздействием глобальных природных и общественных воздействий
претерпевают в настоящее время глубокие изменения. Необходимость туристской статистики резко возрастает. Потребность в объективной и прогнозной информации испытывают национальные туристские администрации, а также заинтересованные сообщества – отраслевые производственные организации, предприятия, общественные объединения, органы власти на местах, научные сообщества и др. Принятие правительствами государств и ЮНВТО общих принципов и методологии статистки туризма повышает значимость туристской индустрии в экономике многих стран.
На процессы развития туризма оказывают влияние различные факторы: демографические, природные и географические, социальные и экономические, историко-культурные, религиозные, политические. Системы
международного и национального туризма тесно взаимоувязаны, по своей
внутренней природе они однородны, порождены одними и теми же причинами – жизнью сообществ, образуют потребительский спрос примерно
на одинаковые товары и услуги; во многих государствах имеют общность
в материально-технической базе и единую сферу труда.
Контрольные вопросы
1. Укажите основные функции Федеральной службы государственной
статистики.
2. Назовите основные задачи и направления реформирования государственной статистики в Российской Федерации.
3. Какие издания Росстата Вам известны?
4. Назовите задачи ведомственной статистики.
5. Какие факторы влияют на развитие туризма в России?
6. Расскажите об обязательной статистической отчетности гостиниц и туристских фирм.
89
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
Нормативные правовые акты
1. Стратегия развития туризма в Российской Федерации до 2020 года. Минкультуры РФ. Проект. М.: Минкультуры РФ, 2013.
2. Федеральный закон РФ от 24.11.96 № 132-ФЗ «Об основах туристской деятельности в Российской Федерации» с изменениями на 3 мая
2012 г.
3. Приказ Минфина России от 21.12.98 г. № 64н «Типовые рекомендации по организации бухгалтерского учета для субъектов малого предпринимательства».
4. Федеральный закон РФ от 25.07.02 № 115-ФЗ «О правовом положении иностранных граждан в Российской Федерации».
5. Приказ Минфина России от 22.07.03 № 67н «О формах бухгалтерской отчетности организации».
6. Федеральный закон РФ от 18.07.06 № 109-ФЗ «О миграционном
учете иностранных граждан и лиц без гражданства в Российской Федерации».
7. Постановление Правительства РФ от 02.10.06 № 595 «О федеральной целевой программе «Развитие государственной статистики России в 2007–2011 годах».
8. Постановление Правительства Российской Федерации от 15.01.07
№ 9 «О порядке осуществления миграционного учета иностранных граждан и лиц без гражданства в Российской Федерации».
Основная литература
1. Александрова А. Ю. Международный туризм: Учебник. М.: Аспект Пресс, 2002. 470 с.
2. Биржаков М. Б. Введение в туризм. 10-е изд. М.: Издат. дом
«Герда», 2014. 544 с.
3. Гельман В. Я. Статистика туризма. М.: Академия, 2010. 336 с.
4. Елисеева И. И. Общая теория статистики / И. И. Елисеева, М. М.
Юзбашев. М.: Финансы и статистика, 2009. 480 с.
5. Карманова Т. Е. Статистика туризма. / Т.Е. Карманова, О. В. Каурова, А. Н. Малолетко. М.: КНОРУС, 2010. 240 с.
90
Дополнительная литература
1. Кулагина Г. Д. Статистика туризма / Г. Д. Кулагина, С. В. Попелева, В. С. Сенин. М.: МЭСИ, 1996. 414 с.
2. Методические рекомендации по сбору статистических данных по
иностранному туризму на основании пограничного учета или через гостиничные комплексы». СПб.: МПА СНГ, 1993.
3. Методологические рекомендации по статистике иностранного
туризма. СПб.: МПА СНГ, 1994.
4. Модельная схема анализа иностранного туризма. СПб.: МПА
СНГ, 1998.
5. Новиков В. С. Организация туристской деятельности. М.: Академия, 2013. 336 с.
6. Основы туристской деятельности: Учебник / Г. И. Зорина,
Е. Н. Ильина, Е. В. Мошняга и др. М.: Советский спорт, 2004. 200 с.
7. Шмойлова Р. А. Практикум по теории статистики: Учеб. пособие /
Р А. Шмойлова, В. Г. Минашкин, Н. А. Садовникова; Под ред. Р. А. Шмойловой. 3-е изд. М.: Финансы и статистика, 2008. 416 с.
8. Самойленко А. А. География туризма: Учеб. пособие. Ростов н/Д:
«Феникс», 2006. 368 с.
9. Соболева Е. А. Статистика туризма: Статистическое наблюдение:
Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2004. 160 с.
10. Советский энциклопедический словарь. М.: Советская энциклопедия, 1980. 1600 с.
11. Ионин В. Г. Статистика: Курс лекций / В. Г. Ионин, Л. П. Харченко, В. Г. Долженкова. М.: ИНФРА-М, 2000. 310 с.
12. Елисева И. И. Статистика: Учебник для вузов / СПбГУЭФ. М.:
Высшее образование, 2007. 566 с.
13. Чернова Т. В. Экономическая статистика: Учеб. пособие. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999. 140 с.
14. Яковлев Г. А. Экономика и статистика туризма: Учеб. пособие.
3-е изд., перераб. и доп. М.: Изд-во РДЛ, 2005. 368 с.
Интернет-ресурсы
1. Федеральная служба государственной статистики: [Электронный
ресурс]. URL: http://www.gks.ru (дата обращения 9.04.2014).
2. Федеральное агентство по туризму (Ростуризма)^ [Электронный
ресурс]. URL: http://www.russsiatourism.ru (дата обращения 09.04.2014).
91
3. Краткий курс лекции по учебной дисциплине «Статистика туризма». СПбГЭУ. Кафедра социально-культурного сервиса и туризма: [Электронный ресурс]. URL: htpp://www.travelglossary.ru / база знаний (дата обращения 16.04.2014).
4. Портал Всемирной туристской организации – UNWTO. Tourism
Highlights 2013 Edition. URL:http://www.unwto.org.
5. Астафурова И. С. Статистика. Глоссарий: [Электронный ресурс]
URL: http://abc.vvsu.ru/Books/stat_zo/page0044.asp (дата обращения
16.04.2104).
6. Глоссарий по статистике транспорта / Glossaru for Transport
Statiatics / Межсекретариатская рабочая группа по статистике транспорта.
4-е изд. Eurostat. UNECE, 2009. 185 с.: [Электронный ресурс]. URL:
http://seatracker.ru/viewtopic.php?t=922 (дата обращения 16.04.2014).
7. Развитие национальных статистических систем: Основные принципы официальной статистики. Статистический отдел ООН: [Электронный ресурс]. URL: http://unstats.un.org/unsd/methods/statorg/FPRussian.pdf
(дата обращения 16.04.2014).
8. Основа оценки качества данных МВФ. IMF Data Quality Assessment Framework, Eurostat. Luxembourg, 2003. [Электронный ресурс]. URL:
http://dsbb.imf.org/Applications/web/ dqrs/ dqrsdqaf/.
92
ГЛОССАРИЙ ОСОБЕННОЙ ТЕРМИНОЛОГИИ
ПО ОБЩИМ ВОПРОСАМ СТАТИСТИКИ
Аналитические показатели – показатели, которые используются для характеристик особенных сторон развития явлений, соотношения его
элементов, взаимосвязи с другими показателями аналогичных явлений (средние величины, характерные показатели структуры, вариации рядов, динамики рядов и др.). Статистика посредством применяемых методов оценивает число выделенных групп населения и местных жителей при использовании учетно-оценочных показателей, а
с посредством аналитических показателей показывает изменения
численности местного населения по сравнению с показателями прошлого года, половой и возрастной состав и др.
Анкета (франц. enquête, англ. inquiry) – «вопросный лист», «опросник» и
«опросный лист». Сегодня «анкета» означает лист (бумаги или носителя информации другого материала) с напечатанными вопросами, а
также ответы «респондента», имеющие задачей увеличения информации для принятия решений по исследуемой проблеме. Процесс заполнения граф самого опросного листа именуется процессом «анкетирования».
Блок, группа – число однородных единиц эксперимента с аналогичными
характеристиками. Также именуется «стратой».
Вероятность – 1) возможность проявления события, которая лежит между
нулем и единицей; 2) степень (уровень меры, количественной оценки) возможности наступления и наблюдения какого-либо события.
Когда достоверность факта, что возможное событие произошло в реальности, перевешивает противоположное мнение или суждения, то
такое событие называют вероятным событием, в другом (противном) случае – невероятным или маловероятным событием. Перевес
оснований, принимаемых как положительные в противовес отрицательным, и/или наоборот, может быть в разной степени, поэтому вероятность события (и невероятность такового) бывает, с позиций
статистики, «большей» или «меньшей».
Имеют место варианты, когда вероятность оценивается на качественных уровнях, например, когда относительно точная оценка количественных свойств явления просто физически невозможна или
трудна/трудоемка. Возможно применение на практике различных
градаций «уровней» вероятности.
Взвешенное среднее – вариант среднего арифметического, полученного
путем учета веса каждого значения переменной в группе сходных
данных статистической совокупности.
93
Воспроизводимость – показатель степени совпадения результатов повторяющихся измерений параметров (величин) одним тем же наблюдателем в равных условиях.
Временной ряд – значения исследуемой переменной в упорядоченной последовательных точек времени.
Выборка – 1) последовательность измеряемых (измеренных) значений из
генеральной статистической совокупности; выборка объема части
свода данных, состоящая из элементов этой генеральной статистической совокупности; 2) репрезентативная выборка данных (эксперимента) – позволяет разумно объективно описать наблюдение случайной величины; 3) случайная выборка объема – последовательность тех же (аналогичного ряда) независимых случайных величин
из генеральной статической совокупности данных или сведений.
Выборочная совокупность – часть генеральной статической совокупности, отобранная для несплошного наблюдения в статистическом исследовании.
Выборочная дисперсия – разность суммы квадратов между показателями
значений случайной величины и ее математического ожидания этой
случайной величины, поделенная на объем данных этой выборки.
Выборочное среднее – для данной выборки сумма значений некой случайной величины, деленной на объем (количество данных) этой выборки.
Гауссово (нормальное) распределение – непрерывное распределение вероятности, которое в одномерном варианте задается функцией, показывающей плотность вероятности, которая совпадает с функцией
Гаусса:
где параметр μ – математическое ожидание изучаемой случайной величины, медиана и мода (значение во множестве статистических наблюдений, встречающееся наиболее часто) распределения этих же
рядов, а статистический параметр σ – стандартное отклонение (σ² –
дисперсия) статистического распределения данных и сведений 1.
Имеет в графическом отображении форму колокола и симметрично2.
Генеральная совокупность – данные статистических наблюдений при
исследованиях, полученных при сплошном методе наблюдения, т. е.
все элементы исследуемый совокупности данных.
Гипотеза альтернативная – 1) гипотеза, которая является конкурирующей
с основной. Основная гипотеза – подлежащая проверке; 2) предполо1
2
URL: http://wikipedia.org.
Там же.
94
жение относительно оцениваемых параметров или закона распределения случайных величин.
Гистограмма – диаграмма, которая демонстрирует (относительное) распределение частоты непрерывной переменной присоединением значений величин в диаграммах столбчатого типа (вида). Показанная
область столбчатой диаграммы пропорциональна (относительной)
частоте в показанном интервале, определенном показанными границами рисунка этой диаграммы.
График нормального распределения – способ графического отображения – диаграмма для наглядной оценки «нормальности» распределения данных наблюдений и полученных сведений; прямая линия на
таком графике отображает свойство «нормальности».
Группировка – разбиение исследуемой статистической совокупности на
однородные группы, схожие по единообразным признакам.
Данные наблюдений – наблюдаемые и регистрируемые над одной или
несколькими переменными.
Движение населения – естественный процесс изменения состояния населения. Включает показатели: брачности, разводов и смертности,
изучение этих данных в совокупности является исключительной
компетенцией демографической науки. Это наблюдаемая статистическая совокупность перемещений населения по территориям, которые определяют принципы расселения, наблюдаемой плотности населения в данной территории, сезонную, а также так называемую
маятниковую подвижность населения территории – социальные явления. Это переходы и перемещения населения из определенных социальных групп во многие другие. Эта характеристика видов движения населения определяет перспективы воспроизводства социальных
структур данного населения.
– наука, изучающая закономерности воспроизводства (репродукции, популяции или депопуляции) населения, изучение зависимости наблюдаемых явлений от социальных, экономических, природных условий. Эта наука изучает миграции и их причины, численность, территориальное размещение, урбанизацию, состав населения
местностей, регионов и страны в целом. Регистрация и выявление
этих изменения, исследование причин и следствий этих изменений и
дают возможности сделать рекомендации по их изменению (улучшению). Демография – вид исследовательской деятельности, связанной со сбором данных и сведений, описание и анализ изменений в
количественных показателях, состав и процессы репродукции населения выделенной территории, региона, страны.
Демографические исследования являются основой и источником
первичных сведений для разработки демографической политики го-
95
сударства, планирования занятости трудовых ресурсов, формирования и использования человеческого капитала. В демографической
науке свои чётко очерченные объекты исследований – население.
Демография исследует данные о количестве населения, постоянно
проживающего в данной местности или регионе, территориальное
размещение и состав по различным параметрам населения, закономерности их изменений на основе социально-экономических, политических, а также биологических и географических факторов.
Единичным элементом (субъектом) изучаемой совокупности данных и
сведений в демографии является человек, который обладает значимым
количеством признаков – пол, возраст, семейное положение, образование, род занятий (работы), родной язык, этнические вопросы.
Показатели этих качеств у конкретного элемента исследований изменяются в течение жизни. Населению присущи и неотъемлемы такие характеристики, как число населения, возрастная и половая
структура, семейное состояние, расселение по регионам, подвижность населения. Изменение в жизни человека и групп и общностей
людей, естественно, приводит к существенным изменениям в населении в целом. Эти изменения в своей совокупности в целом составляют движение населения.
Демографическая статистика – статистика движения и изменения показателей, характеризующих население. Отрасль социальной и экономической статистики изучает вопросы: численности населения по
регионам, областям и государствам; размещение населения по территориям, состав по половым признакам, возрасту субъекта, их семейному состоянию, национальности, уровню и состоянию образования, занятию (виду работ), состоятельности (платежеспособности),
уровню доходов; данные о воспроизводстве (популяции) населения и
миграции (перемещениям).
Дисперсионный анализ – группа методов, основанных на сравнении
средних значений групп статических сводов данных наблюдений путем разделения общей дисперсии переменной на ее дисперсии компонентов, причем каждый показатель относится к отдельно выделенному фактору.
Доверительные границы – верхняя и нижняя границы величин доверительного интервала.
Доверительный интервал для параметра – диапазон значений какоголибо параметра, внутри сводки которого с доверием на уровне 95%
лежит истинный наблюдаемый параметр (популяции). Вторичный
отбор (повторный), произведенный в этом интервале, показывает,
что в нем лежат 95% оценок этого параметра.
96
Доверительная вероятность – показатель вероятности, с которой производится оценка параметров изучаемой совокупности.
Доверительный интервал – область значений, при которых основная гипотеза принимается за истинную, объективную.
Задачи статистики – исчисление статистических показателей, рядов данных и сведений, их практический анализ, поэтому управляющие и
регулирующие органы (государства, групп компаний, отдельного
объекта) получают объективную и разнообразную характеристику
управляемого объекта, например о национальной экономике или отдельных отраслях народного хозяйства, предприятий и их подразделений. Управлять (осуществлять регулирование) социальными экономическими системами и общностями невозможно, не имея достоверной оперативной, всеобъемлющей статистической информации.
Заключение, вывод – процесс заключения о закономерностях исследуемого процесса, например о популяции населения, с применением
выборочных данных.
Изучение наблюдением – исследователь, проводящий это наблюдение,
не предпринимает никаких действий, чтобы повлиять на исход событий.
Индивидуальный индекс – относительная величина, получаемая при исследовании и сравнении показателей для одного и того же явления.
Интервал – количественная граница признаков для наблюдаемых групп
единиц статической совокупности.
Интервальная оценка – интервал значений исследуемой совокупности, в
котором (предположительно, возможно) лежит данный параметр.
Интерполировать данные – оценить то или иное значение единиц совокупности, которое лежит между двумя известными значениями.
Квартили – значения, которые получаются делением упорядоченных наблюдений на четыре равные части.
Контрольная группа – термин, применяемый в методике сравнительных
исследований, например экспериментах, в испытаниях – для обозначения группы сравнения, контроля.
Корреляционно-регрессионный анализ – метод, включающий две составляющие части – корреляционный и регрессионный анализы соответственно. Корреляционный анализ – количественный метод определений взаимосвязей между выборочно-переменными величинами статистической совокупности. Регрессионный анализ – количественный метод установления и описания математической функции
причинной и следственной зависимостей между переменными величинами исследуемой совокупности.
Коэффициент вариации – стандартное отклонение, поделенное на среднее (обычно в процентах).
97
Коэффициенты регрессии – параметры (наклон и пересечение, например
в парной регрессии), которые описывают уравнение регрессии.
Кривая распределения – график распределения плотности вероятности
наблюдения.
Критерий (метод выбора различения явлений, процессов, вещей, образующих совокупности, средство суждения, выделения, какое-то мерило качественных и количественных отличий) – «признак, основание, параметрическая характеристика, необходимые и достаточные
для оценки какого-либо объекта, элемента на соответствие предъявленным требованиям (мере, уровню). Особо выделяют критерии истинности и объективности знаний (знания). Имеют место логические
(формальные) и эмпирические (экспериментальные) критерии истинности и объективности. Формальным критерием истины являются законы логики: «истинно всё, что не заключает в себе противоречия, правильно из логических соображений». Эмпирическими критериями истинности служит соответствие знаний экспериментальным данным, например: «критерий пригодности объекта», «критерий превосходства объекта», «критерий достоверности результатов»,
«критерий достаточности испытаний».
Вопросами критериев истины, по разным философским подходам,
занимается теория познания или гносеология 1.
Критерий согласия – правило, на основании которого принимаются
управляющие и регулирующие решения, делаются определенные
выводы.
Круговой график – графическая диаграмма, визуально отображающая
частотное распределение количественных или дискретных переменных. Круг разделяется на выделенные сегменты по одной для каждой категории или параметра; площадь каждого сегмента пропорциональна частоте или количественности значений изучаемых параметров в этой категории.
Линейное соотношение – линейное соотношение двух переменных.
Медиана – положение единицы ряда, которое является срединным (расположенным посередине) значением упорядоченных статистических
наблюдений.
Медиана выборочного ряда – признак, разделяющий последовательность значений выборки (совокупности) на две равные по численности части.
Метод наименьших квадратов – математический метод оценки значений
параметров в регрессионном анализе, основанный на сведении к минимуму суммы квадратов некоторых функций искомых переменных.
1
URL: www.wilipedia.org, www.travelglossary.ru
98
Множество – некая совокупность объектов наблюдений, которая называется элементами данного множества.
Множество конечное – совокупность, состоящая из конечного числа
единиц, иначе будет бесконечным множеством.
Независимая выборка – ряд данных выборки совокупности, в котором
каждое наблюдение в такой выборке представлено только единожды
и не соотносится (не имеет связей) с наблюдениями в других выборках данного статистического исследования.
Независимые события – случай, когда cобытие Б проистекает независимо от того, происходит событие С или нет.
Несовместные события – когда события Б и С не могут происходить одновременно.
Общая теория статистики – свод общих принципов и методов статистического обследования.
Относительная частота события – показывает долю опытов, в которых
наступило событие Е при N экспериментах.
Отраслевая статистика – данные формируются на базе показателей экономической и социальной статистики отдельных отраслей и кластеров, которые основаны на категориях и методах анализа, разработанных общей теорией статистики.
Оценка (выборочная) – оценочное значение, полученное из статистической
выборки, которое используется для представления параметра ряда.
Оценка интервальная – доверительный интервал: несмещенная – математическое ожидание случайной величины, равно оцениваемому параметру; точечная – произвольная функция элементов статистической выборки, когда параметр неизвестен.
Ошибка выборки – разность между значениями показателей выборочной
и генеральной совокупности.
Параметр – некая обобщающая величина, которая характеризует распределение вероятности.
Параметрический критерий – некий параметр, который используется
для проверки гипотетических положений и дает определенные вероятностные предположения об исследуемом процессе.
Подбор – формирование какой-либо группы элементов, составляющие которой аналогичны по переменным, существенно влияющим на интересующий исследователя результат.
Правдоподобие – оценивает уровень правдоподобия наблюдаемого результата (по сравнению с критерием); если отклонение незначительно, то считается, что гипотеза верна.
Предварительный анализ – планируемые виды обобщения и анализа на
промежуточной фазе исследования.
99
Пределы согласия (в оценке повторяемости) – размах (разброс) величин
единичных наблюдений, при которых лежат 95% разницы между повторяемыми измерениями явления.
Предсказанное значение – ожидаемая предварительно величина значения параметра при регрессионном анализе статистической совокупности, адекватная отдельным значениям переменной, которые являются априори независимыми.
Преобразование данных – единообразный метод математического преобразования (к примеру, исчисление логарифма) для каждого единичного наблюдения.
Пропорция (доля) – соотношение событий, данных ряда, к общему числу
событий, данных ряда.
Протокол – документ, письменно детально и полно описывающий порядок всей методологии выполняемого исследования.
Пространство элементарных событий – множество исходов изучаемого
эксперимента.
Противоположное событие – это событие Р, которое происходит при условии, если априори не случается событие С.
Пустое множество – множество, не содержащее значений элементов.
Процентили – разделение значений наблюдений на 100 равных частей.
Равномерное распределение – случайная величина К на промежутке (А
до Б) наблюдается с постоянной плотностью распределения вероятностей.
Размах – наибольшее и наименьшее значения выборки.
Распределение вероятности – теоретическое распределение в ряде данных, которое устойчиво описывается какой-либо математической
моделью. Этот показатель указывает вероятности всех возможных
значений параметра случайной переменной.
– метод исследования об оценке влияния одной
или нескольких независимых переменных
на зависимую переменную . Независимые переменные именуют регрессорами (предикторами), а зависимые переменные – критериально зависимыми. Существо зависимых и независимых переменных отображает математическую зависимость переменных, а не причины и
следствия связей отношения. Целями регрессионного анализа считают: 1) определение степени зависимости вариации критериальных
переменных – предикторов; 2) предсказание (предварительная оценка) значения зависимой переменной с помощью независимой/ых;
3) определение влияния отдельных независимых переменных на изменение зависимых величин.
100
Регрессия – зависимость среднего значения наблюдаемой случайной величины от некоторого другого параметра или от нескольких таковых
величин.
– представительность – соответствие характеристик
выборки характеристикам процесса или генеральной совокупности.
Репрезентативность указывает, какова возможность обобщения результатов исследований на основании параметров определённой выборки на всю генеральную совокупность, из которых она составлена.
Репрезентативность можно представить как свойство определенной
выборки представлять параметры всей генеральной совокупности, обладающие значимостью с позиций постановки задач исследования.
Ряд распределения – 1) выборка, в которой для характеристики группы
применяется всего лишь один из показателей, а именно численность
группы; 2) статистический свод данных сведений, ряд, записанный в
виде таблицы.
Случайная величина – функция П, которая каждому элементарному событию М адекватно устанавливает в соответствие число П(м). Она
принимает в результате единичного опыта (исследования) одно из
множества значений, которое заранее невозможно было предсказать.
Событие – случай, то, что происходит или наступает в произвольной точке пространства и времени; происшествие, имеющее существенное
значение; явление, процесс или иные виды деятельности как признанные факты общественной, производственной или частной жизни; множество или подмножество вариантов результатов экспериментов; некоторое предположение или высказывания об исходе некоего эксперимента.
Сезонная вариация – значения переменной, которые систематически периодически меняются в связи с изменением времени года.
Стандартное отклонение – стандартное (среднеквадратическое) отклонение, мера рассеяния, равная положительной величине квадратного
корня из величины значения дисперсии распределения.
Случайная вариация – изменение параметров единиц ряда, которое
нельзя объяснить каким-либо разумным поводом или возмущением.
Случайная выборка – каждая и любая возможная выборка значений параметров имеет равную вероятность для возможности включения в
данный исследуемый ряд, свод данных.
Случайная переменная – может случайным образом принимать любое
значение из группы взаимоисключающих значений параметров с
указанной вероятностью.
Случайная серия – единовременная серия данных эксперимента, в которой нет корреляции данных с исследуемыми массивами данных.
101
Социальная статистика – система показателей, характеризующая образ
жизни и деятельности жителей выделенного региона, области в различных аспектах социальных и экономических отношений, статистике движения населения, аспектах социальной государственной
политики, в том числе культуры, здравоохранения, охраны труда,
развития правовых отношений.
Среднее – термин, применяемый для оценки меры положения в ряду.
Сплошное наблюдение – проведение статистического наблюдения, при
котором имеются задачи получения сведений о всех единицах исследуемой совокупности.
Среднее арифметическое – показатель положения единицы наблюдения
в ряду, получаемой делением суммы значений переменной на численность выполненных наблюдений.
Среднее геометрическое – показатель положения единичного наблюдения (данных) в статистическом ряду, распределение которого вытянуто вправо. Антилогарифм от среднеарифметической величины для
величин логарифмов исходных данных.
Стандартное нормальное распределение – распределение со средним,
величина которого равна нулю, и показателем дисперсии, равным
единице.
Статистика критерия – значение параметра, выведенное из данных конкретной выборки, применяемое для проверки гипотетических предположений; на практике это значение сравнивается с априори известным распределением вероятности (данного критерия).
Статистика (как наука) – методы наблюдения, регистрации, сбора,
обобщения, анализа и вывода заключений из свода данных.
Статистика (как число) – выборочная оценка величины исследуемого
параметра.
Статистика (результат наблюдения) – исследования случайных величин
и сводов данных.
Статистические (официальные) данные – данные, отражающие показатели и структуру развития предприятия, отрасли или государства
или же какого-либо явления, опубликованные на официальном
уровне.
Статистический показатель – это количественная оценка свойств и параметров изучаемого явления (размеров величин и параметров, особенностей развития, законов и принципов развития и взаимосвязей).
Эти показатели разделяются на учетно-оценочные и аналитические.
Статистический ряд – упорядоченная последовательность параметрических значений величин, располагаемых обычно в возрастающем порядке, с указанием величин относительных частот их наблюдения.
102
Статистическое исследование – эксперимент, который включает три
этапа: 1) статистическое наблюдение – сбор и регистрацию исходной
информации об отдельных единицах исследуемого процесса или явления; 2) группировку и сводку первичных материалов; 3) обобщение свода данных наблюдения с целью оценки величин и учетнооценочных параметров изучаемых явлений; 4) обработку и анализ
сводов данных для получения научно-обоснованных выводов о характере изучаемых явлений и процессов, состояния и закономерностей их развития.
Статистика – упорядоченный и систематизированный свод сведений и
данных о явлении или производственном (хозяйственном) или общественном явлении или процессе.
Статистика – результат наблюдений, используемый для оценки характеристик и параметров, распределений, а также проверки гипотез.
Статистическая методология – система общих принципов, правил и
специальных (математических) приемов статистического исследования. Общие правила и принципы – явления и процессы рассматриваются и изучаются в их взаимодействии и развитии; взаимосвязи
количественных и качественных изменений параметров.
Статистический график – условное изображение числовых величин и их
соотношений в виде различных геометрических образов – точек, линий, плоских фигур и т. п.
Статистический учет – 1) система сбора, регистрации данных, хранения, обобщения и анализа массовых, однородных социальных,
экономических, исторических, производственных явлений на
предприятии, в отрасли или характерном экономическом кластере
региона или страны.
Информация статистического учета используется органами власти и
управления и регулирования процессами функционирования элементов хозяйственного механизма, принятия управленческих (регулирующих) решений, приказов, распоряжений, законов;
2) собственно статистика как наука – имеет широкий развитый понятийный аппарат, терминологию, особый предмет, объект и методы, а
также организационную сторону деятельности, обеспечивающие количественные и качественные наблюдаемые характеристики параметров, объектов наблюдения в заданных условиях места (пространства) и времени.
Статистическое наблюдение – первая стадия всякого каждого и разного
статистического эксперимента или исследования. Представляет научно организованный по единой программе системный учет пара-
103
метров и событий, характеризующих явления и процессы общественной и частной жизни, и сбор массовых данных.
Статистическое наблюдение – сбор и регистрация сведений по заранее
разработанной программе. Реализуется посредством составления и
предоставления периодической отчетности по установленным формулярам в установленные сроки. Возможно неплановое организованное обследование. В зависимости от особенностей наблюдаемого
объекта и количества параметров различают сплошные и несплошные (частичные или системные) наблюдения. Во времени регистрации параметров и событий различают: текущие и прерывные наблюдения. Последние разделяют на единовременные и периодические.
Статистическая таблица – метод наглядного представления результатов
статистического наблюдения процесса в табличном виде – столбцов
и строк.
Столбчатая диаграмма – визуальная диаграмма, показывающая распределение качественного изменения (возможно, дискретного) переменной в виде горизонтальных или вертикальных фигур для каждой
выборки, причем длина (высота или объем) фигуры пропорциональна (относительной) частоте (значений переменной) этой категории.
Страховая статистика – данные о сводке страховых и перестраховочных
договоров, тарифах, страховой сумме, финансовом обороте страхователей. Данные используются в практике актуарных расчетов для
оценки риска операций страхования. Намеренное искажение данных
дает страховщику (перестраховщику) право на одностороннее прекращение договора и свободу от принятых обязательств по договору
страхования.
Точечный график – визуальная диаграмма, на которой результат единичного наблюдения изменения переменной величины представлен
одной точкой на горизонтали (или вертикали) графика.
Точность – оценочная категория, обычно соотносится с количественным
соответствием наблюдаемого апостериори значения измеряемой (исследуемой) величины с его истинным значением. Мера ошибки выборочной совокупности. Показывает, насколько совпадают друг с
другом повторные наблюдения процесса при равных условиях.
Тренд – тенденция развития процесса, выраженная в форме уравнения, аппроксимирующего реальную тенденцию развития динамики явления.
Уровень (градация) – конкретная величина дискретности числовых параметров переменной или факторов.
Уровень значимости – вероятность, выбираемая при начале опытов исследования, которая приводит к ничтожности нулевой гипотезы.
104
Уровень значимости критерия – в статистике численная величина, демонстрирующая оценку степени достоверности наблюдений и вычислений.
Условная вероятность – вероятность наблюдения (возникновения) события А, притом что событие В уже проистекло.
Устойчивость критерия – случай, когда критерий нечувствителен и устойчив к нарушениям своих изменений параметров, на него влияющих, если на его величину и мощность эти возмущения не влияют
существенным образом.
Учетно-оценочные показатели – показатели, которые отражают параметры, объем или уровень изучаемых явлений.
Федеральная служба государственной статистики (Росстат) – федеральный орган исполнительной власти, выполняющий работы по
формированию, доведению до руководящих органов, а также общественности официальной статистической информации о социальноэкономическом, демографическом состоянии города, региона или
территории, страны. Выполняет контроль и надзор в сфере государственной статистики и в связи с ней на территории России.
Частота – установленное число случившихся и зарегистрированных событий разного или одинакового рода.
Частный случай – правило. Если предположить и установить экспериментально, что при каждом событии А происходит и событие В, то
утверждают, что событие А влечет за собой проявление события В.
Частота события – число экспериментов или опытов, при которых наступил факт проявления ожидаемого события.
Частотная вероятность – доля, демонстрирующая, когда и какое время
должно произойти ожидаемое событие, если бы имело место повторение эксперимента многократно.
Частотное распределение – показывает частоту проявления возможного
наблюдения, совокупности классов наблюдений или исследуемых
категорий.
Экономическая статистика – 1) обработанные методами математической статистики данные о туристских потоках, объемах производства, финансовых результатах и доходах в экономике, уровне занятости, темпах развития инфляции и т. п. Исходные данные получают
путем мониторинга предприятий отрасли; 2) выявление, оценка динамики изменения во времени и анализ показателей, отражающих
состояние экономики отрасли в целом, туристского рынка, платежеспособный спрос, уровень потребления, наличие и особенности трудовых ресурсов и занятость населения, например в туристских услу-
105
гах, размещение материальных, и финансовых ресурсов, а также
уровень эффективности их использования.
Экспериментальная единица – наименьшая группа или выборка, допустимо рассматриваемая для целей анализа проявления процесса или
эксперимента.
Экспериментальное исследование – намеренное (плановое) вмешательство в течение хода событий или процессов для влияния на результат
опыта.
Элементарные события – исходы (конечные результаты) эксперимента
или опыта.
Эмпирическое распределение – наблюдаемое (фактическое) распределение величин переменных.
106
ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение .........................................................................................................
3
Глава I. Общие вопросы статистики ..........................................................
6
Глава II. Методы статистики ........................................................................ 11
Глава III. Классификация наблюдений ....................................................... 18
Глава IV. Учетные признаки. Виды учетных признаков .......................... 23
Глава V. Статистические показатели .......................................................... 26
Глава VI. Выборочный метод ...................................................................... 29
Глава VII. Основные способы организации выборки ............................... 33
Глава VIII. Методы опросов и анкетирования ........................................... 36
Глава IX. Сводка и группировка статистического материала ................. 45
Глава X. Правила построения графиков и статистических таблиц ........ 51
Глава XI. Определение объема и ошибок выборки ................................... 70
Глава XII. Оценка динамики процессов ..................................................... 76
Глава XIII. Роль ООН в становлении статистики туризма ....................... 80
Глава XIV. Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации ............................................................................................. 84
Библиографический список ......................................................................... 89
Глоссарий особенной терминологии по общим вопросам статистики ... 92
107
Учебное издание
Биржаков Михаил Борисович
Марухнова Полина Игоревна
СТАТИСТИКА ТУРИЗМА
Учебное пособие
Часть I
Подписано в печать 21.07.14. Формат 60×84 1/16.
Печ. л. 6,75. Тираж 140 экз. Заказ 312.
Издательство СПбГЭУ. 191023, Санкт-Петербург, Садовая ул., д. 21.
Отпечатано на полиграфической базе СПбГЭУ