統計学。チートシート: 簡単に言うと、最も重要なこと

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記事へのコメント

科学としての統計 (社会科学としての統計の主題と方法。統計の理論的基礎と基本概念。ロシア連邦における統計の現代組織)
統計的観察（統計的観察の概念、その実施の段階。統計的観察の種類と方法。統計的観察のプログラムと方法論的問題。統計的観察の組織的支援、準備と実施の問題。観察の正確さとチェック方法。データの信頼性）
統計の概要とグループ化 (概要のタスクとその内容。主なタスクとグループ化の種類。統計表。統計情報のグラフィック表現)
統計量と統計指標（統計指標と量の目的と種類。絶対統計量。相対統計量）
平均値と変動の指標（平均値とその計算の一般原則。平均値の種類。変動の指標）
サンプル観察（サンプル観察の一般的な概念、サンプル観察の誤差、必要なサンプルサイズの決定、サンプリングの選択方法と種類）
指数分析（指数の一般概念と指数手法。定性的指標の総合指数。出来高指数の総合指数。一定および変動ウェイトを持つ一連の総合指数。連結テリトリアル指数の構築。平均指数）
ダイナミクスの分析（社会経済現象のダイナミクスとその統計研究のタスク。ダイナミクスシリーズの主要指標。ダイナミクスの平均指標。主要な発展傾向の特定と特徴付け）
社会経済統計の対象と方法および政府規制で使用される指標（社会経済統計の概念、その対象と方法、経済統計の指標体系と構成、統計における表記体系、政府規制で使用される統計指標）
国民経済計算と国民経済計算体系（国民経済計算の統計手法、マクロレベルの社会経済指標の統計、国富の統計、地域全体の収支の構築）
人口、労働および生活水準に関する統計（人口、雇用および失業に関する統計。労働生産性に関する統計。国民の生活水準および生活の質に関する統計。国民の所得および財・サービスの消費に関する統計）
さまざまな所有形態の企業の統計（事業活動の統計。さまざまな所有形態の企業の機能効率に関する統計分析。固定資産の統計。運転資本の統計。商品およびサービスの原価の統計）
貿易取引高および価格統計（取引高統計、在庫統計、商品およびサービスの品質の統計分析、市場インフラ統計、価格統計）

統計の一般理論

トピック1.科学としての統計

1.1。社会科学としての統計学の主題と方法

人間の本質には、世界の知識への欲求があり、それは知識の特別な分野である科学の研究と開発にその表現を見出しています。それぞれの科学は、現実世界の現象に目を向け、ある科学を別の科学と区別する特定の機能を開発します。科学の本質は知識の対象と主題にあり、異なる科学はXNUMXつの知識の対象を持つことができますが、主題は異なります。

科学の目的は、科学が知識を拡張する現実世界の現象です。科学の主題は、現象の一部または対象のいくつかの領域に関連する、研究対象に関する特定の範囲の質問です。科学の主題を明確にするとき、与えられた科学が何を研究しているのかという問題は解決されます。科学の主題を研究する原理と方法は、その方法論を構成します。

統計学は、社会生活のニーズから生まれた独自の主題と研究方法を持つ独立した社会科学です。「統計」という用語は、「位置、秩序」を意味するラテン語の「ステータス」に由来します。ドイツの科学者 G. Achenwal (1719-1772) によって最初に使用されました。

現在、「統計」という用語は、次の XNUMX つの意味で使用されています。

- 国、その地域、経済または企業の個々のセクターの社会経済的発展を特徴付けるデータの収集、処理、および分析を目的とした人々の実際的な活動の特別な部門。

- 統計の実践で使用される理論的規定と方法の開発を扱う科学;

-企業、経済部門のレポートに表示される統計データ、およびコレクション、さまざまなディレクトリ、掲示板などに公開されているデータ。

統計の対象は、社会の社会経済的生活の現象とプロセスであり、人々の社会経済的関係に反映され、表現されます。研究対象に応じて、科学としての統計学はいくつかのブロックに分けられます（図1）。

業界統計

図。 1.1。 統計科学の構造

統計の一般理論は、方法論的基礎であり、すべての部門別統計の中核であり、社会現象の統計研究の一般原則と方法を開発し、統計の最も一般的なカテゴリです。

経済統計の仕事は、国民経済の状態、産業の関係、生産力の分布の特殊性、材料、労働力、財源の利用可能性を反映する総合的な指標の開発と分析です。社会統計は、人口の生活様式や社会関係のさまざまな側面を特徴付ける指標のシステムを形成します。

一般に、統計は、異なる性質の情報の収集、その順序付け、比較、分析、および解釈（説明）に従事しており、次の特徴があります。まず、統計は社会現象の量的側面、つまり大きさ、大きさ、量を研究し、数値を持っています。第二に、統計は現象の質的側面を探求します：特異性、ある現象を他の現象から区別する内部の特徴。現象の質的側面と量的側面は常に共存し、統一を形成します。

すべての社会現象と出来事は時間と空間で起こり、それらのいずれに関連して、それがいつ発生し、どこで発展するかを常に確立することができます. このように、統計学は、場所と時間の特定の条件における現象を研究します。

統計によって研究される社会生活の現象とプロセスは、絶え間なく変化し発展しています。研究された現象とプロセスの変化に関する大量データの収集、処理、および分析に基づいて、統計的な規則性が明らかになります。統計的規則性は、社会における社会経済関係の存在と発展を決定する社会法則の作用を明らかにします。

統計の主題は、社会現象、その発展のダイナミクスと方向性の研究です。この科学は、統計的指標の助けを借りて、社会現象の定量的側面を決定し、特定の社会現象の例を使用して量から質への移行のパターンを観察し、これらの観察に基づいて、特定の条件下で得られたデータを分析します場所と時間の。統計は、大規模な社会経済現象とプロセスを調査し、それらを決定する多くの要因を研究します。

社会科学のほとんどは、統計を使用して理論的な法則を導き出し、確認しています。統計調査に基づく結論は、経済学、歴史学、社会学、政治学、その他多くの人文科学で使用されています。統計は、社会科学がその理論的根拠を確認するために必要なだけでなく、その実際的な役割も大きいです。対象の経済的および社会的発展のための戦略を策定するとき、単一の大企業または真剣な生産は分析なしではできません。統計データ。これを行うために、企業は、この分野で専門的なトレーニングを受けた専門家を引き付ける特別な分析部門とサービスを作成します。

他の科学と同様に、統計にはその主題を研究するための特定の方法論があります。上記のように、彼女は主に現象の発展と社会生活の他の現象との関係に関心があるため、統計の方法は研究中の現象と特定の研究対象に応じて選択されます。統計では、社会現象を研究するための特定の方法と技術が開発され、適用されており、それらが一緒になって統計の方法を形成しています。これらには、観察、データの要約とグループ化、特別な方法 (平均指数の方法など) に基づく一般化指標の計算が含まれます。上記に従って、統計データの操作には XNUMX つの段階があります。

- コレクション;

- グループ化と要約;

- 処理と分析。

データ収集は、研究対象の現象の個々の事実 (単位) に関する主要な情報を取得することによって、科学的に組織化された大規模な観察として理解されます。研究中の現象を構成する多数またはすべてのユニットのこのような統計的説明は、研究中の現象またはプロセスについて結論を導き出すための統計的一般化のための情報ベースです。データのグループ化と要約は、一連の事実 (単位) を均一なグループとサブグループに分配し、各グループとサブグループの結果を計算し、統計表の形式で結果を表示することとして理解されます。

統計分析は、統計研究の最終段階です。これには、要約中に得られた統計データの処理、調査中の現象の状態とその発生パターンに関する客観的な結論を得るために得られた結果の解釈が含まれます。統計分析のプロセスでは、社会現象とプロセスの構造、ダイナミクス、および相互接続が研究されます。

統計分析の主な段階は次のとおりです。

-事実とその評価を確立する。

- 現象の特徴と原因の特定;

- 現象と、比較の基礎となる規範的、計画的、およびその他の現象との比較。

- 結論、予測、仮定、および仮説の策定;

-提案された仮説の統計的検定。

1.2. 統計学の理論的基礎と基本概念

一方、統計の主な規定は、社会現象の発展のパターンを考慮し、社会の生活に対するその重要性、原因、および結果を決定するのは彼らであるため、社会経済理論の法則に基づいています。一方、多くの社会科学の法則は、統計分析を使用して決定された統計とパターンに基づいて構築されています。このように、統計は社会科学の法則を決定し、統計の規定を修正します。統計の理論的基礎は数学と密接に関連しています。なぜなら、定量的特性を測定、比較、分析するには、数学的指標、法則、および方法を適用する必要があるからです。高等数学と数学的分析の。

非常に多くの場合、統計調査は現象の開発された数学的モデルに基づいています。そんなモー-

del は、理論的には研究中の現象の量的比率を反映しています。

したがって、たとえば、企業の財務状況を評価する場合、A. アルトマンのスコアリングモデルがよく使用されます。 Z 次の式を使用して計算されます。

Z = 1,2x1 + 1,4x2 + 3,3x3 + 0,6x4 + 10,0x5。

アルトマンによると、 Z ‹2,675 その会社は破産に直面しており、 Z ›2,675会社の財政状態は恐れを引き起こしません。この推定値を取得するには、未知数を代入する必要がありますか？1, ?2, ?3, ?4 と ?5 は、バランスラインの特定の指標です。

統計科学で特に普及しているのは、確率論や数理統計などの数学の分野です。大数の法則を表す多くの定理が広く使用されており、変分級数の分析が行われ、現象の発生の予測は外挿を使用して実行されます。現象とプロセスの因果関係は、相関分析と回帰分析を使用して確立されます。最後に、統計科学は、全体性、変動、符号、規則性など、その最も重要なカテゴリと概念の数理統計学に恩恵を受けています。

統計的集計は、統計の主要なカテゴリーを指し、統計研究の対象であり、公共生活の社会経済現象に関する情報の体系的な科学に基づく収集および得られたデータの分析として理解されます。統計的研究を行うためには、科学に基づいた情報ベースが必要です。これは、統計的セットです。これは、社会経済的オブジェクトまたは社会生活の現象のセットであり、定性的基盤、共通のつながりによって統合されていますが、互いに異なります。個々の機能、たとえば、一連の世帯、家族、会社など。

統計的方法論の観点から、統計母集団は、質量特性、均一性、特定の完全性、個々の単位の状態の相互依存性、および変動の存在などの特性を持つ単位のセットです。全体性の単位は、オブジェクト、事実、人、プロセスなどです。全体性の単位は、主要な要素であり、その主な特徴の担い手です。統計調査に必要なデータが収集される母集団の要素は、観測単位と呼ばれます。人口のユニットの数は、人口のサイズと呼ばれます。

統計母集団は、国勢調査、企業、都市、会社の従業員の人口である可能性があります。統計母集団とその単位の選択は、研究対象の社会経済現象またはプロセスの特定の条件と性質に依存します。

母集団の単位の質量特性は、母集団の完全性と密接に関連しています。これは、調査中の母集団の単位の範囲によって保証されます。たとえば、研究者は銀行の発展について結論を出さなければなりません。したがって、彼はその地域で営業しているすべての銀行に関する情報を収集する必要があります。どのコレクションもかなり複雑な性質を持っているため、完全性は、コレクションの最も多様な機能のセットの範囲として理解する必要があります。これは、調査中の現象を確実かつ本質的に説明します。たとえば、銀行を監視する過程で財務結果が考慮されていない場合、銀行システムの開発について最終的な結論を出すことは不可能です。さらに、完全性には、可能な限り長い期間の母集団の単位の特性の研究が含まれます。十分に完全なデータは、原則として、膨大で網羅的です。

実際には、研究対象となる社会経済現象は非常に多様であるため、すべての現象を網羅することは困難であり、場合によっては不可能です。研究者は、統計母集団の一部のみを調査し、母集団全体について結論を導き出すことを余儀なくされています。このような状況では、最も重要な要件は、特性を調査する母集団の一部を合理的に選択することです。この部分は、現象の主な特性を反映し、典型的なものでなければなりません。実際には、調査中の現象やプロセスでは、いくつかの凝集体が相互作用する可能性があります。このような状況では、調査対象集団は調査対象で明確に区別する必要があります。

母集団の単位の記号は、特徴的な特徴、特徴、特定の特性、観察および測定できる品質です。時間または空間で調査された人口は、比較可能でなければなりません。このためには、たとえば、均一なコスト見積もりを使用する必要があります。全体を定性的に調査するために、最も重要な、または相互に関連する機能が調査されます。データの収集と結果の処理が複雑になるため、母集団単位を特徴付ける機能の数が過剰であってはなりません。統計母集団の単位の特性は、相互に補完し、相互依存性を持つように組み合わせる必要があります。

統計母集団の均一性の要件は、調査中の母集団に属する単位がどれかに従って基準を選択することを意味します。たとえば、若い有権者の活動を調査する場合、年配の世代の人々を除外するために、そのような有権者の年齢制限を決定する必要があります。このような人口を、農村地域の代表者や学生などに限定することができます。

母集団の単位にばらつきがあるということは、それらの特性が異なる値または変更を帯びることがあることを意味します。このような兆候は変動と呼ばれ、個々の値または変更はバリアントと呼ばれます。

記号は、属性と量に分けられます。記号は、たとえば人の性別や特定の社会集団への所属などの意味概念によって表現される場合、属性的または質的と呼ばれます。内部的には、それらは名義と序数に分けられます。

属性が数値で表される場合、属性は量的と呼ばれます。変動の性質に応じて、量的兆候は離散的および連続的に分けられます。離散特徴は通常、家族の人数などの整数として表されます。継続的特徴には、年齢、給与、勤続年数などがあります。

測定方法によると、兆候は一次（計算）と二次（計算）に分けられます。一次（考慮される）は、全体としての母集団の単位、つまり絶対値を表します。二次 (計算) は直接測定されるのではなく、計算 (コスト、生産性) されます。一次特徴は統計母集団の観察の基礎となるものであり、二次特徴はデータの処理と分析の過程で決定され、一次特徴の比率を表します。

特徴付けられたオブジェクトに関して、記号は直接的なものと間接的なものに分けられます。直接記号は、特徴的なオブジェクト（生産量、人の年齢）に直接固有のプロパティです。間接記号は、オブジェクト自体に固有ではなく、オブジェクトに関連する、またはオブジェクトに含まれる他のセットに固有のプロパティです。

時間に関しては、瞬時符号と間隔符号が区別されます。瞬間的な兆候は、統計調査の計画によって確立された、ある時点で調査中のオブジェクトを特徴付けます。インターバル記号は、プロセスの結果を特徴付けます。それらの値は、一定期間のみ発生する可能性があります。

兆候に加えて、調査中のオブジェクトまたは統計母集団の状態は、指標によって特徴付けられます。指標 - 社会経済現象とプロセスの一般化された定量的評価として理解される、統計の基本概念の XNUMX つ。対象とする機能によって、統計指標は会計・評価と分析に分けられます。会計指標と評価指標は、特定の場所と時間の条件下での社会経済現象のサイズの統計的特性であり、空間内の現象の分布の量または特定の時間に到達したレベルを反映しています。分析指標は、調査された統計母集団のデータを分析し、調査された現象の発達の特徴を特徴付けるために使用されます。統計の分析指標として、相対値、平均値、変動とダイナミクスの指標、コミュニケーションの指標が使用されます。現象間に存在する関係を反映する統計指標のセットは、統計指標のシステムを形成します。

一般に、指標と記号は母集団を完全に特徴づけ、徹底的に記述し、研究者が統計科学の目標のXNUMXつである人間社会の生活の現象とプロセスの包括的な研究を行うことを可能にします。

統計の最も重要なカテゴリは、統計的規則性です。規則性は一般に、現象間の検出可能な因果関係、現象を特徴付ける個々の特徴の順序と繰り返しとして理解されています。統計では、規則性は、客観的な法則の作用の結果としての質量現象と社会生活のプロセスの空間と時間の変化の定量的な規則性として理解されています。したがって、統計的規則性は、母集団の個々の単位ではなく、母集団全体の特徴であり、十分に多数の観測でのみ現れます。したがって、統計的規則性は、ある方向または別の方向の標識の値の個々の偏差を相互に相殺する平均的、社会的、大規模な規則性として現れます。統計的な規則性の発現により、現象の全体像を提示し、ランダムな個々の偏差を除いて、その発展の傾向を研究することが可能になります。

1.3。ロシア連邦における現代の統計組織

統計は、国の経済的および社会的発展を管理する上で重要な役割を果たします。これは、管理上の決定の正確さが、それが行われた情報に大きく依存するためです。高レベルの管理では、正確で信頼性が高く、正しく分析されたデータのみを考慮に入れる必要があります。

国、個々の地域、産業、企業、企業の経済的および社会的発展の研究は、統計サービスを形成する特別に作成された機関によって実施されます。ロシア連邦では、統計サービスの機能は、州の統計機関と部門の統計機関によって実行されます。

わが国で統計を管理する最高機関は、09.03.2004 年 314 月 XNUMX 日のロシア連邦大統領令第 XNUMX 号「連邦行政機関の構造」に従って設立された連邦国家統計局 (FSGS) です。連邦国家統計局は、国の社会的、経済的、人口統計学的および環境的状況に関する公式の統計情報を生成する機能、ならびに州の統計活動の分野における管理および監督の機能を実行する連邦行政機関です。ロシア連邦の領土。

連邦国家統計局は、ロシア連邦経済開発貿易省の管轄下にあります。

07.04.2004 年 188 月 XNUMX 日のロシア連邦政府令第 XNUMX 号によると、連邦国家統計局の主な機能は次のとおりです。

-確立された手順に従った統計情報の、ロシア連邦大統領、ロシア連邦政府、ロシア連邦議会、州当局、メディア、組織、市民、および国際組織への提示。

- 統計的観測を実施し、統計指標を生成するための科学に基づく公式の統計方法論の開発と改善。この方法論が国際基準に準拠していることを保証します。

- 経済および社会圏の状態を特徴付ける統計指標システムの開発および改善;

-統計報告の収集とそれに基づく公式統計情報の形成。

-法人を形成せずに起業活動に従事する組織および市民の実施、国家統計の分野におけるロシア連邦の法律の管理。

- 他の国家情報システムとの互換性と相互作用を確保する、国家統計の情報システムの開発。

- 国家情報リソースの保管と、秘密情報および国家機密として分類される情報の保護を確保する。

- 国際機関への加盟および国際条約への参加から生じるロシア連邦の義務の履行、統計分野における国際協力の履行。

連邦国家統計局によって確立された統計データを収集および処理するための統計指標、フォーム、および方法の方法論は、ロシア連邦の公式統計基準です。

FSGS は、その主な活動において、連邦行政機関および立法機関、ロシア連邦の構成機関の州当局、科学機関およびその他の組織の提案を考慮して形成され、ロシア連邦政府と合意したFSGS。

国の統計当局の主な任務は、一般的な（個人ではなく）情報の公開とアクセシビリティを確保し、考慮されたデータの信頼性、正確性、真実性を保証することです。さらに、FSGS のタスクは次のとおりです。

- ロシア連邦大統領、ロシア連邦政府、ロシア連邦連邦議会、連邦行政当局、一般市民、および国際機関への公式統計情報の提出。

-連邦執行当局とロシア連邦の構成機関の執行当局の統計活動の調整、これらの当局が部門別（部門）の統計的観察を行う際に公式の統計基準を使用するための条件の提供。

-経済および統計情報の開発、その分析、国民経済計算の編集、必要なバランス計算。

- すべての公式統計情報の完全性と科学的妥当性を保証する。

- ロシア連邦の社会経済状況、ロシア連邦の構成団体、経済の産業とセクターに関する公式レポートを配布し、統計コレクションやその他の統計資料を公開することにより、すべてのユーザーに公開統計情報への平等なアクセスを提供します。

ロシア連邦の経済改革の結果、統計機関の構造も変化しました。地方の統計登録は廃止され、地域統計機関の代表的な事務所である地区間統計部門が形成された。ロシアの統計機関の組織は現在改革の段階にあります。図に1.2は、2004年のロシア連邦の統計機関の図を示しています。

図。 1.2。 2004 年のロシア連邦の統計機関のスキーム

現在、改革が行われるべき主な分野は次のとおりです。

- 統計会計の基本法の遵守 - 個々の指標 (企業秘密) の機密性を維持しながら、情報の公表と入手可能性。

- 統計の方法論的および組織的基盤の改革: 経済管理の一般的なタスクと原則の変更は、科学の理論的規定の変更につながります。

-資格、登録簿（登録簿）、国勢調査などの形態の観察を導入することにより、情報を収集および処理するためのシステムの改善。

- ロシア経済の状態を特徴付けるいくつかの統計指標を計算するための方法論を変更（改善）し、国際基準、統計会計における外国の経験を考慮し、すべての指標を体系化し、当時の問題と要件を満たすように整理します。国民経済計算 (SNA) を考慮に入れる;

-国の公的生活の発展のレベルを特徴付ける統計的指標の関係を確保する。

-コンピュータ化の傾向を考慮に入れます。

統計科学を改革する過程で、統一された情報ベース（システム）を作成する必要があります。これには、国家統計組織の階層的なはしごの下位レベルにあるすべての統計機関の情報ベースが含まれます。現在、統計機関の作業を整理するために多くの作業が行われていますが、まだ完了しておらず、州にとって非常に重要なこの情報機関の改善に多くの注意が払われています。

州の統計サービスに加えて、経済のさまざまな分野の省庁、部門、企業、協会、および企業で維持されている部門別統計があります。部門統計は、管理、管理意思決定、企業または当局の活動の計画に必要な統計情報の収集、処理、および分析に取り組んでいます。小規模企業では、この作業は、原則として、主任会計士によって、または社長自身によって直接行われます。独自の地域構造を持つ大企業や大規模な企業では、統計情報の分析を扱う部門全体または部門が組織されています。この作業には、統計、数学、会計および経済分析、管理者、技術者の分野の専門家が関与します。このような「チーム」は、統計理論によって提案され、最新の分析方法を使用して提案された方法論に基づいて、最新のコンピューター技術で武装し、効果的な事業開発戦略を構築し、公的機関の活動を効果的に組織するのに役立ちます。迅速で完全で信頼できる統計情報がなければ、複雑な社会経済システムを管理することは不可能です。

したがって、国家および部門の統計は、経済の発展のための現代の条件に対応し、会計および統計のシステムの合理化に貢献する統計情報の量と構成の理論的実証という非常に重要な課題に直面しています。この機能を実行するためのコストを最小限に抑えます。

トピック 2. 統計観測

2.1。統計的観察の概念、その実施の段階

経済的または社会的プロセスの深い包括的な研究には、その量的な側面を測定し、社会関係の一般的なシステムにおける質的な本質、場所、役割、および関係を特徴付けることが含まれます。社会生活の現象とプロセスを研究するための統計的手法の使用に進む前に、研究の対象を完全かつ確実に説明する網羅的な情報ベースを自由に使用できるようにする必要があります。統計調査のプロセスには、次の手順が含まれます。

-統計情報の収集（統計的観察）とその一次処理。

- 要約とグループ化に基づく、統計的観察の結果として得られたデータの体系化とさらなる処理。

- 統計資料の処理結果の一般化と分析、統計研究全体の結果に基づく結論と推奨事項の策定。

統計観測 -統計研究の最初の初期段階。これは、科学的根拠に基づいて体系的かつ体系的に編成された、社会的および経済的生活のさまざまな現象に関する一次データを収集するプロセスです。統計的観察の規則性は、統計情報を収集し、その品質と信頼性を管理し、最終的な資料を提示する組織と技術に関連する問題を含む特別に開発された計画に従って実行されるという事実にあります。統計的観察の大規模な性質は、調査中の現象またはプロセスの兆候のすべてのケースを最も完全にカバーすることによって保証されます。つまり、統計的観察のプロセスでは、人口の個々の単位ではなく、定量的および定性的な特性が測定および記録されます。研究中ですが、人口の単位の全体の質量によって。統計的観察の体系的な性質は、それがランダムに、つまり自発的に実行されるべきではなく、継続的または定期的に定期的に実行されるべきであることを意味します。

統計観測のプロセスを図2.1に示します。 XNUMX。

米。 2.1。 統計観測スキーム

統計的観測を作成するプロセスには、観測の目的と目的、記録する特徴の構成、および観測単位の選択が含まれます。また、データを収集するためのドキュメントのフォームを開発し、それらを取得するための手段と方法を選択する必要があります。

したがって、統計的観察は、資格のある担当者、その包括的に考え抜かれた組織、計画、準備、および実装の関与を必要とする、労働集約的で骨の折れる作業です。

2.2。統計的観察の種類と方法

統計の一般理論のタスクは、統計的観察の形式、種類、および方法を決定して、いつ、どこで、どのような観察方法を適用するかを決定することです。下の図は、統計観測の種類の分類を示しています（図 2.2）。

図。 2.2。 統計観測の種類の分類

統計観測は、次のグループに分けることができます。

- 人口単位のカバレッジによる;

- 事実の登録の時間。

調査中の母集団のカバー度に応じて、統計観測は連続と非連続の XNUMX つのタイプに分けられます。継続的な (完全な) 観察では、調査対象の母集団のすべての単位がカバーされます。継続的な観察は、研究された現象とプロセスに関する完全な情報を提供します。このタイプの観察は、必要な情報の全量を収集して処理するのに多くの時間がかかるため、人件費と材料資源のコストが高くなります。多くの場合、調査対象の個体群が多すぎる場合や、個体群のすべてのユニットに関する情報を取得できない場合など、連続的な観測がまったく不可能な場合があります。このため、非連続観測が行われます。

非連続観測では、調査対象の母集団の特定の部分のみが対象となりますが、調査対象の母集団のどの部分が観測の対象となり、どの基準がサンプルの基礎として使用されるかを事前に決定することが重要です。。非連続的な観察を行うことの利点は、それが短時間で行われ、人件費と材料費が低く、得られた情報が運用上の性質のものであるということです。非連続的な観察にはいくつかのタイプがあります：選択的、メインアレイの観察、モノグラフィック。

選択的とは、無作為選択によって選択された、調査対象の母集団の単位の一部の観察です。適切な組織があれば、選択的な観察によって、集団全体に一定の確率で適用できる十分に正確な結果が得られます。サンプル観察が、調査中の集団の単位の選択（空間でのサンプリング）だけでなく、兆候の登録が実行される時点（時間でのサンプリング）の選択を含む場合、そのような観察は次の方法と呼ばれます瞬間観察。

メインアレイの観察は、人口の単位の研究された特性の重要性に関して最も重要な特定の調査をカバーしています。この観察では、母集団の最大単位が考慮され、この調査で最も重要な特徴が記録されます。たとえば、大手金融機関の 15 ～ 20% が調査され、その投資ポートフォリオの内容が記録されます。

モノグラフ観察は、いくつかの特別な特徴を持っているか、いくつかの新しい現象を表す集団の個々の単位のみの包括的かつ詳細な研究によって特徴付けられます。このような観察の目的は、特定のプロセスまたは現象の開発における既存の傾向または新たな傾向のみを特定することです。モノグラフ調査では、母集団の個々の単位が詳細な調査の対象となります。これにより、他のあまり詳細でない観察では検出できない非常に重要な依存関係と比率を修正できます。統計モノグラフ調査は、医学、家計調査などでよく使用されます。モノグラフ調査は、継続的かつ選択的な調査と密接に関連していることに注意することが重要です。第 XNUMX に、集団調査からのデータは、非連続的かつモノグラフ的な観察のための集団単位を選択するための基準を選択するために必要です。第二に、モノグラフの観察により、研究対象の特徴と本質的な特徴を特定し、研究対象集団の構造を明らかにすることができます。調査結果は、新しい大衆調査を組織するための基礎として使用できます。

事実の登録時期によって、観察は連続的または非連続的になり得る。不連続には、定期的なものと XNUMX 回限りのものがあります。継続的（現在）の観察は、発生した事実を継続的に登録することによって行われます。このような観察により、研究中のプロセスまたは現象のすべての変化が追跡され、そのダイナミクスを監視することが可能になります。例えば、住民登録局（ZAGS）による死亡、出生、婚姻の登録は継続的に行われています。企業は、生産、倉庫からの材料のリリースなどの現在の記録を維持しています。

間欠観測は、一定間隔で定期的に行う（定期観測）か、不定期に必要に応じて2000回行う（XNUMX回観測）かのいずれかです。定期的な観測は通常、同様のプログラムとツールに基づいているため、そのような調査の結果を比較することができます。定期的な観測の例としては、十分に長い間隔で実施される人口センサスや、本質的に毎月、四半期ごと、半年ごと、毎年などのあらゆる形式の統計観測があります。一回限りの観察は、事実がその発生に関連して記録されるのではなく、特定の瞬間または一定期間にわたる状態または存在に応じて記録されるという事実によって特徴付けられます。現象またはプロセスの兆候の定量的測定は調査時に発生し、兆候の再登録がまったく行われないか、その実施のタイミングが事前に決定されない場合があります。 XNUMX回限りの観測の例としては、XNUMX年に実施された住宅建設状況のXNUMX回限りの調査があります。

統計学の一般理論では、統計観測の種類とともに、統計情報を取得するための方法を検討します。その中で最も重要なものは、記録観測法、直接観測法、および調査です。

記録観察は、情報源として、会計帳簿などのさまざまな文書からのデータの使用に基づいています。原則として、そのような文書への記入には高い要件が課せられることを考慮すると、それらに反映されたデータは最も信頼できる性質のものであり、分析のための高品質のソース資料として役立ちます。

直接観察は、検査、測定、および研究中の現象の兆候を数えた結果として、登録官によって個人的に確立された事実を登録することによって行われます。このようにして、商品やサービスの価格が記録され、労働時間の測定が行われ、在庫残高の目録などが作成されます。

調査は、回答者（調査参加者）からのデータ取得に基づいています。他の方法で観測できない場合に使用します。この種の観察は、さまざまな社会学的調査や世論調査を実施する場合に一般的です。統計情報は、遠征、特派員、アンケート、プライベートなど、さまざまな種類の調査によって取得できます。

遠征 (口頭) 調査は、特別な訓練を受けた作業員 (登録者) によって実施され、回答者の回答が観察フォームに記録されます。フォームは、回答用のフィールドに入力する必要があるドキュメントのフォームです。

コレスポンデント調査は、回答者のスタッフが自発的に監視機関に直接情報を報告することを前提としています。この方法の欠点は、受信した情報の正確性を検証するのが難しいことです。

アンケート調査では、回答者は任意に、ほとんど匿名でアンケート (アンケート) に記入します。この情報取得方法は信頼できないため、結果の高精度が必要とされない研究で使用されます。状況によっては、トレンドのみを捉え、新しい事実や現象の出現を記録するのに十分な近似結果があります。対面調査は、モニタリングを実施している機関に対面で情報を提出するものです。このようにして、結婚、離婚、死亡、出産などの民事上の行為が登録されます。

統計的観察の種類と方法に加えて、統計理論では、統計的観察の形式、つまり報告、特別に組織化された統計的観察、記録も考慮されます。

統計報告は、統計観測の主な形態であり、統計当局は、調査中の現象に関する情報を、企業や組織から一定の期間内に所定の形式で提出された特別な文書の形で受け取るという事実を特徴としています。統計報告自体の形式、統計データの収集と処理の方法、連邦国家統計庁によって確立された統計指標の方法論は、ロシア連邦の公式統計基準であり、広報のすべての主題に義務付けられています。

統計レポートは、特殊レポートと標準レポートに分けられます。標準報告の指標の構成は、すべての企業および組織で同じですが、専門報告の指標の構成は、経済および分野の個々のセクターの詳細に依存します。

活動。提出のタイミングにより、統計報告は日報、週報、XNUMX日報、XNUMX週報、月報、四半期報、半年報、年報となります。統計レポートは、電話、通信チャネル、電子メディアで送信でき、その後、責任者の署名によって証明された紙に提出することが義務付けられています。

特別に組織化された統計観測は、レポートでカバーされていない現象を研究するため、またはレポートデータをより詳細に研究し、それらを検証および改良するために、統計当局によって組織された情報のコレクションです。さまざまな国勢調査、XNUMX回限りの調査は、特別に組織された観測です。

登録簿は、人口の個々の単位の状態の事実が継続的に記録される観察の一形態です。人口の単位を観察すると、そこで発生するプロセスには始まり、長期的な継続、および終わりがあると想定されます。レジスタでは、観察の各単位は一連の指標によって特徴付けられます。すべてのインジケータは、観測ユニットがレジスタに格納され、その存在が終了するまで保存されます。観測単位が登録されている限り変更されない指標もあれば、時々変更される指標もあります。そのような登録簿の例は、企業および組織の統一国家登録簿 (USRE) です。そのメンテナンスに関するすべての作業は、FSGS によって実行されます。

したがって、統計的観察の種類、方法、形式の選択は、観察の目的と目的、観察対象の詳細、結果の提示の緊急性、訓練を受けた要員の利用可能性など、多くの要因に依存します。、データを収集および処理する技術的手段を使用する可能性。

2.3。統計的観察のプログラムと方法論の問題

統計観測を準備する際に解決しなければならない最も重要なタスクの XNUMX つは、観測の目的、目的、および単位の定義です。

ほとんどすべての統計的観察の目標は、要因の相互関係を特定し、現象の規模とその発達のパターンを評価するために、社会生活の現象とプロセスに関する信頼できる情報を取得することです。観察のタスクに基づいて、そのプログラムと組織の形態が決定されます。目標に加えて、観察対象を確立すること、つまり、何を正確に観察するかを決定する必要があります。

観察対象は、研究対象の社会現象またはプロセスの全体です。観測対象は、一連の機関 (信用、教育など)、人口、物理的対象 (建物、輸送、設備) などです。観察対象を設定する際には、調査中の母集団の境界を厳密かつ正確に決定することが重要です。そのためには、対象を集合体に含めるかどうかを決定する本質的な特徴を明確にする必要があります。たとえば、最新の機器を提供するために医療機関の調査を行う前に、調査対象の診療所のカテゴリ、部門、および地域の所属を決定する必要があります。観測対象を定義する際には、観測単位と個体群の単位を指定する必要があります。

観測の単位は、情報源である観測対象の構成要素です。つまり、観測の単位は、登録される標識のキャリアです。統計的観察の特定のタスクに応じて、これは世帯または学生、農業企業、工場などの個人の場合があります。観測ユニットは、統計レポートを統計当局に提出する場合、レポートユニットと呼ばれます。

個体群の単位は、観測対象の構成要素であり、そこから観測単位に関する情報が取得されます。観察の。たとえば、植林地の国勢調査では、登録の対象となる特性（年齢、種の組成など）があるため、人口の単位は樹木になりますが、調査が行われる林業自体は、観測単位として機能します。

社会生活の各現象またはプロセスには多くの特徴がありますが、それらすべてに関する情報を取得することは不可能であり、すべてが研究者にとって興味深いものであるとは限りません。観測の目的・目的に応じて登録の対象となります。登録された特徴の構成を決定するために、観測プログラムが開発されます。

統計的観察のプログラムは一連の質問と呼ばれ、観察の過程で統計情報を形成する必要がある回答です。観測プログラムの開発は非常に重要で責任ある仕事であり、観測の成功はそれがどれだけ正確に実行されるかにかかっています。観測プログラムを開発する際には、考慮すべき要件がいくつかあります。

-プログラムには、可能であれば、必要であり、その値がさらなる分析または制御の目的で使用される属性のみを含める必要があります。良性の資料の受領を確実にする情報を完成させるために、分析のための信頼できる資料を入手するために収集される情報の量を制限する必要があります。

- プログラムの質問は、誤った解釈を排除し、収集される情報の意味の歪曲を防ぐために、明確に定式化する必要があります。

-観察プログラムを開発するときは、質問の論理的なシーケンスを構築することが望ましいです。現象のいずれかの側面を特徴付ける同じタイプまたは記号の質問は、XNUMXつのセクションにまとめる必要があります。

-監視プログラムには、記録された情報を確認および修正するための制御質問が含まれている必要があります。

観察を実行するには、特定のツールが必要です：フォームと指示。統計フォーム-プログラムの質問への回答を記録する単一サンプルの特別なドキュメント。実施されている観察の具体的な内容に応じて、このフォームは、統計レポートのフォーム、国勢調査またはアンケート、地図、カード、アンケート、またはフォームと呼ばれる場合があります。フォームには、カードとリストのXNUMX種類があります。カードフォームまたは個別フォームは、母集団のXNUMX単位に関する情報を反映するように設計されており、リストフォームには母集団の複数の単位に関する情報が含まれています。統計フォームの不可欠で義務的な要素は、タイトル、住所、およびコンテンツの部分です。タイトル部分は、統計観測の名前とこのフォームを承認した機関、フォームの送信条件、およびその他の情報を示しています。アドレス部分には、観察の報告単位の詳細が含まれています。フォームのメインコンテンツ部分は通常、インジケーターの名前、コード、値を含むテーブルのように見えます。

統計フォームは、指示に従って記入されます。指示には、観察を行うための手順、方法論の指示、およびフォームに記入するための説明が含まれています。監視プログラムの複雑さに応じて、指示はパンフレットとして公開されるか、フォームの裏に配置されます。さらに、必要な説明については、観察を実施する専門家、観察を実施する機関に問い合わせることができます。

統計観測を行う際には、観測の時期と実施場所の問題を解決する必要があります。観測場所の選択は、観測の目的によって異なります。観測時間の選択は、重要な瞬間（日付）または時間間隔の決定、および観測期間（期間）の決定に関連付けられています。統計的観測の重要な瞬間は、観測の過程で記録された情報が計時される時点です。観察期間は、調査中の現象に関する情報の登録を実行する期間、つまり、フォームに記入する時間間隔を決定します。通常、観察期間は、その時点でのオブジェクトの状態を再現するために、観察の重要な瞬間から離れすぎないようにする必要があります。

2.4. 組織的支援、統計観測の作成と実施の問題

統計的観測の準備と実施を成功させるためには、組織的なサポートの問題を解決する必要があります。これを行うために、観察の目標と目的、観察の対象、観察の場所、時間、タイミング、および観察を実施する責任者の輪を反映した観察の組織計画が作成されます。

組織計画の義務的な要素は、監督当局の指示です。監視を支援するために設計された組織の輪も決定されます。これらには、内務機関、税務調査官、部門省庁、公的機関、個人、ボランティアなどが含まれる場合があります。

準備活動には以下が含まれます。

- 統計的観察の形式の開発、調査自体の文書の複製;

-観察結果の分析と提示のための方法論的装置の開発;

-データ処理、コンピューターおよびオフィス機器の購入のためのソフトウェアの開発。

- 事務用品を含む必要な資材の購入。

- 有資格者のトレーニング、人材のトレーニング、各種ブリーフィングの実施など。

- 人口と観察参加者の間で大規模な説明作業を実施する（講義、会話、マスコミでのスピーチ、ラジオやテレビでのスピーチ）;

-共同行動に関与するすべてのサービスおよび組織の活動の調整。

- データの収集と処理の場所の設備;

- 情報伝達チャネルと通信手段の準備;

- 統計観測の資金調達に関連する問題の解決。

したがって、監視計画には、必要な情報を記録する作業を正常に完了することを目的とした多くの対策が含まれています。

2.5。観測精度とデータ検証方法

観測の過程で行われるデータの大きさのそれぞれの特定の測定は、原則として、この大きさの真の値とはある程度異なる現象の大きさの概算値を与えます。観測資料から得られた指標や特徴の実際の値への準拠度は、統計的観測の精度と呼ばれます。観測結果と観測された現象の大きさの真の値との不一致は、観測誤差と呼ばれます。

発生の性質、段階、および原因に応じて、いくつかのタイプの観測エラーが区別されます (表 2.1)。

表2.1

観測誤差の分類

その性質上、エラーはランダムとシステマティックに分けられます。ランダムエラーはエラーと呼ばれ、その発生はランダム要因の作用によるものです。これらには、インタビュー対象者による留保や誤植が含まれます。これらは、属性の値を増減する方向に向けることができますが、観測結果の要約処理中に互いに打ち消し合うため、原則として最終結果には反映されません。系統誤差は、属性の指標の値を減少または増加させる傾向があります。これは、たとえば、測定が故障した測定器によって行われたか、エラーが観測プログラムの問題の不正確な定式化などの結果であるという事実によるものです。体系的なエラーは非常に危険です。観察結果。

発生の段階に応じて、登録エラーが区別されます。機械処理用のデータの準備中に発生するエラー。コンピュータ技術の処理過程で現れるエラー。

登録エラーには、データが統計フォーム (一次文書、フォーム、レポート、国勢調査フォーム) に記録される場合、またはデータがコンピューター技術に入力される場合に発生する不正確さ、通信回線 (電話、電子メール) を介して送信される場合のデータの歪みが含まれます。多くの場合、フォームのフォームに準拠していないために登録エラーが発生します。つまり、入力がドキュメントの間違った行または列に行われました。個々の指標の値の意図的な歪みもあります。

機械処理のためのデータの準備または処理自体のプロセスでのエラーは、コンピューターセンターまたはデータ準備センターで発生します。このようなエラーの発生は、フォームへのデータの不注意、不正確、あいまいな入力、データキャリアの物理的欠陥、情報ベースのストレージ技術への準拠の不履行によるデータの一部の損失、または機器の故障によって決定されます。

観測エラーの種類と原因を知ることで、そのような情報の歪みの割合を大幅に減らすことができます。エラーには次の種類があります。

社会生活の現象とプロセスの単一の統計的観察中に発生する特定のエラーに関連する測定エラー。

非連続的な観察に起因する代表性エラー、およびサンプル自体が代表的ではないという事実に関連し、それに基づいて得られた結果を母集団全体に拡張することはできません。

観測対象の実際の状態を装飾したり、逆に対象の不十分な状態を示したりするなど、さまざまな目的でデータを故意に歪曲することから生じる意図的なエラー (この情報の歪曲は法律違反です) ;

原則として、偶発的な性質の意図しないエラーであり、従業員の資格の低さ、不注意または過失に関連しています。多くの場合、このようなエラーは、人々が自分の年齢、婚姻状況、教育、社会的グループのメンバーシップなどについて誤った情報を提供したり、単に事実を忘れて、レジストラに思いついた情報を伝えたりするという主観的な要因に関連しています。

観測エラーを防止、特定、および修正するのに役立ついくつかの活動を実行することが望ましいです。これらには以下が含まれます：

-資格のある要員の選択と監視の実施に関連する要員の質の高いトレーニング。

-継続的または選択的な方法による、文書への記入の正確さの管理チェックの組織化。

- 観測資料の収集が完了した後の受信データの算術的および論理的制御。

データ信頼性制御の主なタイプは、構文、論理、算術です (表 2.2)。

表2.2

制御の種類と内容

構文制御とは、ドキュメントの構造の正確さ、必要かつ必須の詳細の存在、確立された規則に従ってフォーム行への記入の完全性をチェックすることを意味します。構文制御の重要性と必要性は、コンピューター技術、データ処理用スキャナーの使用によって説明されます。これは、フォームに記入するための規則への準拠に厳しい要件を課します。

論理制御は、コードの記述の正確さ、それらの名前とインジケーターの値への準拠をチェックします。指標間の必要な関係がチェックされ、さまざまな質問に対する回答が比較され、互換性のない組み合わせが特定されます。ロジカルコントロールで指摘されたエラーを修正するために、元のドキュメントに戻って修正します。

算術制御中に、得られた合計は行と列の事前に計算されたチェックサムと比較されます。多くの場合、算術制御は、XNUMX つの指標の XNUMX つ以上の他の指標への依存に基づいています。たとえば、それは他の指標の積です。最終指標の算術制御により、この依存性が観察されないことが明らかになった場合、これはデータの不正確さを示します。

このように、統計情報の信頼性の管理は、一次情報の収集から結果を得る段階まで、統計観測のすべての段階で行われます。

トピック3.統計の要約とグループ化

3.1. サマリータスクとコンテンツ

事前に開発されたプログラムによる統計観測資料の科学的整理には、データの管理、体系化、データのグループ化、集計、結果の取得、指標（平均値と相対値）の取得などがあります。統計的観察は、研究中の現象の個々の単位に関する一次情報が散らばっています。この形式では、資料はまだ現象全体を特徴付けていません。現象の大きさ（数）、その構成、特徴的な特徴のサイズ、またはこの現象と他の現象との関係の本質など。統計データの特別な処理、つまり観察資料の要約が必要です。

観測資料の要約とは、研究対象の現象全体に固有の典型的な特徴とパターンを検出するために、セットを形成する特定の単一データを一般化するための一連の一連のアクションです。

狭義の統計集計（簡易集計）とは、観測単位の集合に対する総集計（集計）データを計算する操作です。広い意味での統計要約 (複雑な要約) には、観測データのグループ化、一般合計とグループ合計の計算、相互に関連する指標のシステムの取得、

統計表の形式でのグループ化と要約結果の表示。

予備的な深い理論的分析に基づいた、科学的に整理された正確な要約により、調査対象の最も重要で特徴的な特徴を反映するすべての統計結果を取得し、結果に対するさまざまな要因の影響を測定し、これらすべてを取得できます。現在および長期の計画を作成する際に、実際の作業で考慮に入れます。要約のタスクは、統計的指標のシステムの助けを借りて研究対象を特徴付け、この方法でその本質的な特徴と特徴を特定して測定することです。このタスクは、次のXNUMXつの段階で解決されます。

- グループとサブグループの定義;

- 指標システムの定義;

- テーブルのタイプの定義。

最初の段階では、観察中に収集された資料の体系化、グループ化が行われます。第XNUMX段階では、計画によって提供される指標のシステムが指定され、それを使用して、研究中の主題の特性と特徴が定量的に特徴付けられます。第 XNUMX 段階では、指標自体が計算され、一般化されたデータが表、統計系列、グラフ、および図に示され、わかりやすく便利になります。

要約のリストされた段階は、その実装の開始前であっても、特別にコンパイルされたプログラムに反映されます。統計要約プログラムには、母集団をグループ化の特性に従って分割することをお勧めするグループのリストが含まれています。全体を特徴付ける指標のシステム、およびそれらの計算方法。計算結果が表示される開発テーブルのレイアウトのシステム。

プログラムに加えて、その組織を提供する要約計画があります。要約を実施するための計画には、個々の部分の実装の順序とタイミング、その実装の責任者、結果を提示するための手順に関する指示が含まれている必要があります。また、関係するすべての組織の作業の調整を提供する必要があります。その実装。

3.2. 主な業務とグループの種類

統計研究の主題 - 質量現象と社会生活のプロセス - には、多くの特徴と特性があります。統計データを一般化し、最も重要な特徴、全体としての質量現象の発生形態、およびその個々のコンポーネントを明らかにすることは、データ処理の特定の科学的原則なしでは不可能です。統計的観測対象の個々の多様性を克服することなく、現象またはプロセス全体の発展の一般的なパターンは、各対象を互いに区別する細部や些細なことで失われ、究極の一般化は、現実。ユニットのセットを同じタイプのグループに分けるために、統計はグループ化方法を使用します。

統計的グループ化は、統計要約の最初の段階であり、定性的および定量的用語で一般的な類似性を持つユニットの初期の統計的材料の均質なグループの質量から選択することを可能にします。グループ化は、母集団を部分に分割するための主観的な手法ではなく、特定の属性に従って母集団単位のセットを分割する科学に基づいたプロセスであることを理解することが重要です。

グループ化方法を適用する基本原則は、研究対象の現象の本質と性質を包括的かつ詳細に分析することであり、これにより、その典型的な特性と内部の違いを判断することができます。一般的なコレクションは、特定のコレクションの複合体であり、それぞれが特定の点で同じ品質の特殊なタイプの現象を組み合わせています。各タイプ (グループ) には、対応する量的値のレベルを持つ特定の機能システムがあります。グループ化を行う際に必要な本質的な特徴の正確で明確な定義に基づいて、総人口のグループ化されたユニットがどのタイプ、どの特定の人口に帰属するかを決定すること。これは、科学に基づくグループ分けの XNUMX 番目の重要な要件です。 XNUMX 番目のグループ化要件は、グループの境界の客観的で合理的な決定に基づいています。ただし、形成されたグループは母集団の同種の要素を結合する必要があり、グループ自体 (一方が他方に対して) は大きく異なる必要があります。そうでなければ、グループ化は無意味です。

このように、グループ化方法の適用に基づいて、グループは母集団単位の類似性と相違性の原則に従って決定されます。類似性とは、特定の制限内の単位 (グループ) の均一性です。違いは、グループ内での大幅な相違です。

したがって、グループ化とは、XNUMX つまたは複数の本質的な特性に従って、単位の総母集団を質的および量的に異なる均質なグループに分割することであり、社会経済的タイプを選び出し、母集団の構造を研究し、または間の関係を分析することを可能にします。個々の特徴。社会現象とその研究目的の多様性により、多数の現象の統計的グループを使用し、これに基づいて、さまざまな特定の問題を解決することが可能になります。統計のグループ化の助けを借りて解決される主なタスクは次のとおりです。

- 社会経済的タイプの研究された現象全体の選択;

- 社会現象の構造の研究;

- 社会現象間のリンクと依存関係の識別。

社会経済的タイプの研究された現象の全体における割り当てに関連するすべてのグループは、統計の中心的な場所を占めています。このタスクは、公的生活の最も重要で決定的な側面に関連しています。たとえば、社会的地位、性別、年齢、教育レベルに従って人口をグループ化し、所有形態、業界の所属に従って企業や組織をグループ化します。このようなグループ分けを長期にわたって構築することで、社会経済関係の発展過程をたどることが可能になります。社会経済的タイプに従って社会現象の全体を分割する作業は、類型学的グループを構築することによって解決されます。

したがって、類型的グループ化とは、質的に不均一な研究集団を、社会経済的タイプに従って同種のユニットグループに分割することです。類型的なグループ化の例は、地域の3.1つで革新的な活動に参加している主題のタイプに応じたグループ化であり、次の主要な関係グループに分類できます（表XNUMX）。

表3.1

革新的活動の主題のグループ化

社会現象の構造の研究、すなわち、特定の種類の現象の組成の違いの研究（現象の構成部分間の相関関係、一定期間にわたるこれらの比率の変化）は、非常に重要です。）。したがって、構造的グループ化は、均一な集団が、いくつかのさまざまな特徴に従ってその構造を特徴付けるグループに分割されるグループ化です。構造的グループ化には、性別、年齢、教育レベルによる人口のグループ化、従業員数、賃金レベル、仕事量などによる企業のグループ化が含まれます。社会現象の構造の変化は、最も重要な現象を反映しています。それらの開発パターン。たとえば、テーブルのグループ化。図 3.2 は、1959 年から 1994 年にかけて都市部の人口が着実に増加し、農村部の人口が減少したことを示していますが、1994 年から 2002 年にかけてこれらの人口グループの比率は変化していません。

表3.2

1959年から2002年までの居住地によるロシアの人口のグループ化

構造グループを使用すると、集団の構造を明らかにするだけでなく、調査中のプロセス、それらの強度、空間の変化、および多くの期間にわたって取得された構造グループを分析することもでき、その変化のパターンが明らかになります。経時的な人口構成。

構造的なグループ化は、属性的または定量的な特徴に基づくことができます。それらの選択は、特定の研究の目的と研究中の集団の性質によって決定されます。表に示されているグループ化。 3.2、属性ベースで構築されています。量的属性による構造的グループ化の場合、グループの数とその境界を決定する必要があります。この問題は、調査の目的に従って解決されています。研究の目的と目的に応じて、3.3つの同じ統計資料をさまざまな方法でグループに分けることができます。重要なことは、グループ化の過程で、調査中の現象の特徴を明確に反映し、特定の結論と推奨事項の前提条件を作成する必要があるということです。表に。 XNUMXは、定量的属性に従った構造グループを示しています。

表3.3

サンクトペテルブルクの居住者の家族を 1996 人あたりの平均所得で分類 (XNUMX 年 XNUMX 月から XNUMX 月のデータによる)

この表では、グループの間隔は同じサイズです。等間隔が使用されている場合、その値は次の式に従って計算されます。

ここで、hは間隔の値、xmaxとxminは母集団の特性の最大値と最小値、kはグループの数です。

等間隔を扱う方が技術的にはより便利ですが、研究された現象と機能の特性のために、これが常に可能であるとは限りません。経済では、経済現象の性質上、不均等で徐々に増加する間隔を適用することがより頻繁に必要になります。

不等間隔の使用は、主に、同じ値によるグループ化特性の絶対的な変化が、特性の値が大きいグループと小さいグループの同じ値からはほど遠いという事実によるものです。たとえば、最大300人の従業員を抱える100つの企業間では、10人を超える従業員を抱える企業よりも000人の従業員の差が大きくなります。

グループ間隔は、下限と上限が指定されている場合は閉じ、グループ境界のXNUMXつだけが指定されている場合は開くことができます。オープンインターバルは、極端なグループにのみ適用されます。不等間隔でグループ化する場合、閉じた間隔でグループを形成することが望ましいです。これは、統計計算の精度に貢献します。

統計的観察の目標の XNUMX つは、社会現象間のリンクと依存関係を特定することです。類型学的グループ化に基づいて実行される統計分析の重要なタスクは、つまり、同じ質的集団内で、個々の機能間の関係を調査および測定するタスクです。分析グループ化により、そのような接続の存在を確立できます。

分析グループ化は、グループごとの特徴の一般化された値を並行して比較することによって発見される関係の統計的研究の一般的な方法です。従属的な兆候があり、その値は他の兆候の影響を受けて変化します。通常、それらは統計で効果的と呼ばれ、他の兆候に影響を与える要因となります。通常、分析グループ化の基礎は符号係数であり、有効な符号に従ってグループ平均が計算され、その値の変化によって符号間の関係の存在が決定されます。したがって、このようなグループ化は分析的と呼ぶことができ、同じタイプの母集団のユニットの生産特性と要素特性の間の関係を確立して研究することができます。

分析グループ化の重要な問題は、グループ数の正しい選択とそれらの境界の決定です。これにより、接続の特性の客観性が保証されます。分析は単一の質的集計で実行されるため、特定のタイプを分割するための理論的根拠はありません。したがって、特定の分析の特定の要件と条件を満たす任意の数のグループに母集団を分割することが許可されています。分析グループ化のプロセスでは、グループ化の一般的な規則に従う必要があります。つまり、形成されたグループ内のユニットは大きく異なる必要があり、グループ内のユニット数は信頼できる統計的特性を計算するのに十分でなければなりません。さらに、グループ平均は特定のパターンに従う必要があります: 一貫して増加または減少します。

統計観測データの直接グループ化は、一次グループ化です。二次グループ化 - 以前にグループ化されたデータを再グループ化します。二次グループ化が必要になるのは、次の XNUMX つの場合です。

-以前に作成されたグループ化は、グループの数に関して調査の目的を満たしていません。

-プライマリグループ化が異なるグループ化特性に従って、または異なる間隔で実行された場合、異なる期間または異なる地域に関連するデータを比較します。

二次グループ化には XNUMX つの方法があります。

-小さなグループを大きなグループに統合する。

- 一定割合の人口単位の選択。

科学的に実証された社会現象のグループ化では、現象の相互依存性と、現象の漸進的な量的変化から根本的な質的変化への移行の可能性を考慮する必要があります。グループ化は、グループ化の認知目標が決定されているだけでなく、グループ化の基礎が正しく選択されている場合にのみ科学的である可能性があります-グループ化属性。グループ化が、ある属性による同種のグループへの分布、またはある属性に従って同種のグループへの母集団の個々のユニットの関連付けである場合、グループ化属性は、母集団の個々のユニットが別々に結合される記号です。グループ。

グループ化属性を選択する場合、重要なのは属性の表現方法ではなく、研究中の現象に対するその重要性です。この観点から、グループ化のためには、研究対象の現象の最も特徴的な特徴を表す本質的な特徴を取り上げるべきです。

最も単純なグループ化は、配布シリーズです。分布系列は、この現象に関する統計データをグループ化した後、現象の構成または構造を特徴付ける一連の数字（数字）です。つまり、これは、3.4つのインジケーターを使用してグループを特徴付けるグループ化です（グループのサイズ）。分布系列の使用例を表に示します。 XNUMX。

表3.4

配信シリーズの応用

上記の分布系列には 1 つの要素が含まれています。属性のタイプ (男性、女性)。分布系列の度数と呼ばれる、各グループ内のユニットの数。周波数と呼ばれるユニットの総数のシェア (パーセンテージ) で表されるグループの数。度数の合計は、分数で表すと 100 になり、パーセントで表すと XNUMX% になります。

属性ベースで作成された行は、属性と呼ばれます。

定量ベースで構築された分布系列は、変動系列と呼ばれます。変分分布系列の量的属性の数値はバリアントと呼ばれ、特定の順序で配置されます。バリアントは、正数と負数、絶対値と相対値で表すことができます。変分級数は、離散型と間隔型に分けられます。

離散変分系列は、離散（不連続）属性、つまり整数値をとる属性に従って、母集団単位の分布を特徴づけます。特徴の離散的変化を伴う分布系列を構築する場合、すべての変種は値の昇順で書き出され、変種の同じ値が繰り返される回数、つまり頻度がカウントされ、3.5行に記録されます。バリアントの対応する値。たとえば、子の数による家族の分布（表XNUMX）。

離散変動系列および属性系列の周波数は、周波数で置き換えることができます。

表3.5

離散分布系列の適用

連続変動の場合、属性の値は、たとえば、会社の従業員の収入レベル別の分布など、特定の間隔で任意の値をとることができます (表 3.6)。

表3.6

連続変動の場合

間隔変動系列を作成する場合は、最適なグループ数（文字間隔）を選択し、間隔の長さを設定する必要があります。最適なグループ数は、母集団の特性値の多様性を反映するように選択されます。ほとんどの場合、グループの数は次の式で決まります。

k = 1 + 3,32lg N = 1,44ln N + 1、

ここで、k はグループの数です。 N - 人口サイズ。

例えば、穀物の収穫量に応じて農業企業のバリエーションシリーズを構築する必要があります。農業企業の数 - 143. グループの数を決定する方法は?

k = 1 + 3,32lg N = 1 + 3,32lg143 = 8,16.

グループの数は整数のみで、この場合は 8 または 9 です。

例。最小収量は 30 q/ha、最大は 70 q/ha、対象グループの数は 10 です。間隔値は式 (3.1) を使用して計算できます。

結果のグループ化が分析の要件を満たさない場合は、再グループ化できます。非常に多くのグループを目指して努力するべきではありません。そのようなグループ化では、グループ間の違いがしばしば消えてしまうからです。また、人口のいくつかの単位を含む小さすぎるグループの形成を回避する必要があります。そのようなグループでは、大数の法則が機能しなくなり、ランダム性が発生する可能性があるためです。可能性のあるグループをすぐに特定できない場合、収集された資料は最初にかなりの数のグループに分割され、次にそれらが拡大されてグループの数が減り、質的に均質なグループが作成されます。

したがって、すべての場合のグループ化は、グループ化されたグループが可能な限り現実に対応し、グループ間の違いが目に見え、互いに大きく異なる現象がXNUMXつのグループにまとめられないように構築する必要があります。

3.3. 統計表

統計的観測データが収集され、グループ化された後でも、特定の視覚的な体系化がなければ、それらを認識して分析することは困難です。統計の要約とグループ化の結果は、統計表の形式で表示されます。

統計表は、統計母集団の定量的な説明を提供し、結果として得られる統計要約と数値 (数値) データのグループ化を視覚的に表示する形式です。見た目は、テーブルは縦と横の行の組み合わせです。共通の横見出しと上見出しが必要です。統計表のもう XNUMX つの特徴は、主語 (統計母集団の特徴) と述語 (母集団を特徴付ける指標) の存在です。統計表は、要約またはグループ化の結果を提示する最も合理的な形式です。

表の主題は、表で参照されている母集団、つまり母集団またはそのグループの個々のユニットまたはすべてのユニットのリストを表します。ほとんどの場合、件名はテーブルの左側に配置され、文字列のリストが含まれています。表の述語は、表に表示されている現象の特性を示す指標です。テーブルの主語と述語はさまざまな方法で配置できます。主なことは、テーブルが読みやすく、コンパクトで、理解しやすいことです。

統計の実践と研究作業では、さまざまな複雑さのテーブルが使用されます。それは、調査対象の母集団の性質、利用可能な情報の量、および分析のタスクによって異なります。テーブルのサブジェクトにオブジェクトまたは地域単位の単純なリストが含まれている場合、そのテーブルは単純と呼ばれます。単純なテーブルの件名には、統計データのグループは含まれていません。これらのテーブルは、人口、平均給与などの観点からのロシア連邦の都市の特性など、統計的実践において最も幅広い用途があります。単純なテーブルの主題に地域のリストが含まれている場合、たとえば、地域、地域、自治区、共和国など、そのようなテーブルは領土と呼ばれます。単純な表には説明情報のみが含まれており、その分析機能は制限されています。調査対象の母集団を詳細に分析すると、機能の関係には、グループと組み合わせなど、より複雑なテーブルの作成が含まれます。

グループテーブルは、単純なものとは異なり、対象に観察対象の単位の単純なリストではなく、3.6 つの必須属性によるグループ化を含みます。最も単純なタイプのグループテーブルは、分布シリーズが表示されるテーブルです (表 XNUMX を参照)。述語に各グループの単位数だけでなく、サブジェクトグループを量的および質的に特徴付けるその他の重要な指標が多数含まれている場合、グループテーブルはより複雑になる可能性があります。このような表は、グループ間で要約指標を比較するためによく使用され、特定の実用的な結論を導き出すことができます。組み合わせ表には、より広い分析の可能性があります。

組み合わせ表は統計表と呼ばれ、XNUMX つの属性に従って形成されたユニットのグループが、XNUMX つまたは複数の属性に従ってサブグループに分割されます。単純表やグループ表とは異なり、組み合わせ表を使用すると、主題の組み合わせグループ化の基礎を形成したいくつかの機能に対する述語インジケーターの依存関係を追跡できます。

上記の表に加えて、分割表または頻度表が統計の実践で使用されます。このようなテーブルの作成は、レベルと呼ばれる1つ以上の特性に従った人口単位のグループ化に基づいています。たとえば、母集団は性別（男性、女性）などで分割されます。したがって、特徴Aにはn個のグラデーション（またはレベル）があります：A2、A2、An（この例ではn = 1）。次に、特徴Aと別の特徴Bとの相互作用が研究されます。これは、m個のグラデーション（係数）に細分されます：B2、B1、...、Bm。この例では、属性Bは職業に属しており、B2、BXNUMX、Bmは特定の値（医師、ドライバー、教師、ビルダーなど）を取ります。 XNUMXつ以上の機能によるグループ化は、機能AとBの間の関係を評価するために使用されます。

観測の結果は、n行とm列で構成される分割表で表すことができます。この分割表のセルには、イベント頻度nij、つまりレベルAjとBjの組み合わせを持つサンプルオブジェクトの数が含まれます。. 変数AとBの間にXNUMX対XNUMXの直接またはフィードバック関数の関係がある場合、すべての周波数nijはテーブルの対角線のXNUMXつに沿って集中します。それほど強くない接続では、特定の数の観測値も非対角要素に分類されます。このような状況下で、研究者は、ある特徴の価値を別の特徴の価値からどれだけ正確に予測できるかを見つけるという課題に直面しています。頻度テーブルは、変数がXNUMXつだけ表になっている場合、XNUMX次元であると言われます。 XNUMXつの特徴（因子）によって表にされたXNUMXつの特徴（レベル）によるグループ化に基づくテーブルは、XNUMXつの入力を持つテーブルと呼ばれます。 XNUMXつ以上の特徴の値が表にされている頻度の表は分割表と呼ばれます。

すべての種類の統計表の中で、単純な表が最も広く使用され、グループおよび特に組み合わせ統計表はあまり使用されず、分割表は特別な種類の分析用に作成されます。統計表は、大量の社会現象を表現および研究するための重要な方法の XNUMX つとして機能しますが、それらが正しく構築されている場合に限られます。

統計表の形式は、それが表現する現象の本質とその研究の目的に最も適している必要があります。これは、テーブルの主語と述語を適切に開発することによって実現されます。外部的には、テーブルは小さくコンパクトで、タイトル、測定単位の表示、および情報が関連する時間と場所を持っている必要があります。表の行見出しと列は、簡潔に、しかし明確に示されています。テーブルがデジタルデータで乱雑になりすぎて、デザインがずさんなため、テーブルの読み取りと分析が困難になります。統計テーブルを作成するための基本的なルールをリストします。

-表はコンパクトで、静力学と動力学で研究中の社会経済現象を直接反映する初期データのみを反映する必要があります。

- 表のタイトル、列と行の名前は、明確、簡潔、簡潔にする必要があります。タイトルは、イベントの目的、記号、時間、場所を反映する必要があります。

- 列と行には番号を付ける必要があります。

- 列と行には、一般に受け入れられている略語がある測定単位を含める必要があります。

- 分析中に比較される情報は、隣接する列に (または上下に) 配置するのが最適です。これにより、比較プロセスが簡単になります。

-読みやすく、作業しやすいように、統計テーブルの数値は列の中央に配置する必要があります。厳密には上下に並べてください。単位-単位の下、コンマ-コンマの下。

-同じ精度で数値を丸めることをお勧めします（記号全体まで、XNUMX分のXNUMXまで）。

- データの不在は乗算記号 (x) で示され、この位置が埋められない場合、情報の不在は省略記号 (...)、または「n.d.」、または「n.s.」で示されます。現象がない場合は、ダッシュが付けられます（ - ）。

-非常に小さい数値を表示するには、0.0または0.00の指定を使用します。

-条件付き計算に基づいて数値が取得された場合、それは括弧で囲まれ、疑わしい数値には疑問符が付き、暫定的な数値には記号（*）が付きます。

追加情報が必要な場合、統計表には、例えば特定の指標の性質、適用された方法論などを説明する脚注と注記が添えられています。脚注は、表を読む際に考慮しなければならない限られた状況を示すために使用されます。

これらの規則が守られれば、統計表は、研究された社会経済現象の状態と発展に関する統計情報を提示、処理、要約するための主要な手段になります。

3.4。統計情報のグラフィック表現

全体としての要約または統計分析の結果として得られた数値指標は、表形式だけでなくグラフ形式でも表示できます。グラフを使用して統計情報を表示すると、統計データに視覚化と表現力を与え、それらの認識、および多くの場合、分析を容易にすることができます。統計指標のさまざまなグラフィック表現は、現象またはプロセスの最も表現力豊かなデモンストレーションのための絶好の機会を提供します。

統計のグラフは、数値とその比率の条件付き表現であり、点、線、平面図などのさまざまな幾何学的画像の形で表されます。統計グラフを使用すると、調査中の現象の性質を即座に評価できます。固有のパターンと機能、開発動向、その指標を特徴付ける関係。

各グラフは、グラフィックイメージと補助要素で構成されます。グラフィックイメージは、統計データを表すために使用される点、線、および図形の集まりです。グラフの補助要素には、グラフの一般名、座標軸、スケール、数値グリッド、および表示されたインジケーターを補完および改良する数値データが含まれます。補助要素は、グラフの読み取りとその解釈を容易にします。

チャートのタイトルは、その内容を簡潔かつ正確に説明する必要があります。説明テキストは、グラフィックイメージ内またはその横に配置することも、グラフィックイメージの外に配置することもできます。

スケールが印刷された座標軸と数値グリッドは、プロットして使用するために必要です。スケールは、直線または曲線 (円形)、均一 (線形)、および不均一にすることができます。場合によっては、XNUMX 本または XNUMX 本の平行線上に構築された、いわゆる共役スケールを使用することをお勧めします。ほとんどの場合、共役スケールのXNUMXつは絶対値を読み取るために使用され、XNUMX番目は対応する相対値を読み取るために使用されます。スケールの数値は均等に下げられますが、最後の数値はインジケーターの最大レベルを超えている必要があり、その値はこのスケールで測定されます。原則として、数値グリッドにはベースラインが必要であり、その役割は通常 x 軸によって果たされます。

統計グラフは、目的 (内容)、作成方法、グラフィックイメージの性質など、さまざまな基準に従って分類できます。

内容または目的に応じて、次のように区別できます。

空間での比較グラフ;
さまざまな相対値のグラフ（構造、ダイナミクスなど）;
変動シリーズのグラフ;
地域別の配置スケジュール;
相互に関連する指標のグラフなど

グラフィックスの作成方法によって、チャートと統計マップに分けることができます。チャートは、グラフィック表現の最も一般的な方法です。これらは量的関係のグラフです。それらの種類と構築方法はさまざまです。図は、領域、人口など、互いに独立した値のさまざまな側面 (空間的、時間的など) での視覚的な比較に使用されます。属性。統計マップ - 表面上の量的分布のグラフ。それらの主な目的では、それらはダイアグラムに密接に隣接しており、等高線地理マップ上の統計データの条件付き表現を表しているという理由だけで具体的です。つまり、統計データの空間分布または空間分布を示しています。

グラフィックイメージの性質に応じて、点、線、平面 (列、ストリップ、正方形、円形、扇形、カーリー) および体積グラフがあります。散布図を作成するときは点の集合をグラフィックイメージとして使用し、線形図を作成するときは線を使用します。すべての平面図を作成する基本原則は、統計量が幾何学図形の形で表されるということです。グラフィック画像によると、統計地図はカートグラムとカートグラムに分けられます。

解決するタスクの範囲に応じて、比較図、構造図、およびダイナミクス図が区別されます。最も一般的な比較チャートは棒グラフであり、その構築原理は、垂直に配置された長方形（棒）の形式で統計指標を表示することです。各バーは、調査された統計系列の個別のレベルの値を示しています。したがって、比較されたすべての指標がXNUMXつの測定単位で表されるため、統計指標の比較が可能です。棒グラフを作成するときは、線のシステムを描く必要があります

列が配置されている角度座標。列のベースは横軸上に配置され、ベースのサイズは任意に決定されますが、全員に対して同じに設定されます。高さの列のスケールを決定するスケールは、垂直軸に沿って配置されます。各バーの垂直サイズは、グラフに表示される統計のサイズに対応しています。したがって、チャートを構成するすべてのバーについて、XNUMX つのディメンションのみが変数になります。グラフフィールド内の列の配置は異なる場合があります。

互いに同じ距離で;

互いに近い;

部分的に重なります。

棒グラフを作成するためのルールにより、複数の指標の画像を同じ横軸に同時に配置できます。この場合、列はグループに配置され、それぞれの列に対してさまざまな特徴の異なる次元を取得できます。

さまざまなバーチャートは、いわゆるストリップおよびストリップチャートです。それらの違いは、スケールが上部に水平に配置され、長さに沿ったストリップのサイズを決定するという事実にあります。棒グラフとストリップチャートの作成規則は同じであるため、範囲は同じです。表示される統計指標の一次元性と、さまざまな列およびバンドに対するそれらの XNUMX つの縮尺性には、比例 (列 - 高さ、ストライプ - 長さ) の遵守と表示値への比例という XNUMX つの規定を満たす必要があります。この要件を満たすには、まず、列 (バンド) のサイズを設定するスケールをゼロから開始する必要があります。第二に、このスケールは連続的でなければなりません。つまり、特定の統計系列のすべての数値をカバーする必要があります。スケールのブレーク、したがって列 (バンド) は許可されません。これらの規則に従わなかった場合、分析された統計資料の歪んだグラフィック表示につながります。統計データのグラフィカルな表現方法としての棒グラフと棒グラフは交換可能です。つまり、考慮される統計指標は、棒と棒の両方で同等に表すことができます。どちらの場合も、現象の大きさを表すために、各長方形の XNUMX つの測定値 (柱の高さまたはストリップの長さ) が使用されるため、これら XNUMX つの図の範囲は基本的に同じです。

さまざまな棒グラフやストリップチャートが方向チャートです。それらは通常の列またはストライプの両面配置とは異なり、中央にスケールの原点があります。通常、このような図は、反対の定性値の値を表示するために使用されます。異なる方向に向けられた列またはストリップ間の比較は、同じ方向に並んで配置されたものよりも効果的ではありません。それにもかかわらず、特別な配置がグラフに明るいイメージを与えるため、方向図の分析により意味のある結論を引き出すことができます。二国間のグループには、純粋な偏差の図が含まれています。それらでは、ストライプは垂直ゼロ線から両方向に向けられています。右 - 成長の場合、左 - 減少の場合です。このような図を使用すると、計画からの逸脱や、比較の基礎となるレベルを表すのに便利です。検討中の図の重要な利点は、調査対象の統計的特徴の変動の範囲を確認できることです。これは、それ自体が分析にとって非常に重要です。

互いに独立した指標を簡単に比較するために、図を使用することもできます。その構成原理は、比較された値が通常の幾何学的図形の形で表示され、その面積が次のように構成されていることです。これらの数字が表示する数。つまり、これらの図は、描かれている現象の大きさを面積の大きさで表しています。問題のタイプの図を取得するために、さまざまな幾何学的形状が使用されます: 正方形、円、あまり頻繁ではないが長方形。正方形の面積はその辺の XNUMX 乗に等しく、円の面積は半径の XNUMX 乗に比例することが知られているため、図を作成するには、まず正方形を抽出する必要があります。比較値からルート。次に、得られた結果に基づいて、受け入れられたスケールに従って、正方形の辺または円の半径をそれぞれ決定する必要があります。

最も表現力があり、簡単に理解できるのは、図記号の形で比較図を作成する方法です。この場合、統計集計は、幾何学図形ではなく、統計データの外部イメージをある程度再現するシンボルまたは記号によって表されます。このグラフィック表示方法の利点は、比較対象の母集団の内容を反映した同様の表示が得られるという点で、非常に明確であることにあります。

ダイアグラムの最も重要な機能はスケールであるため、カーリーダイアグラムを正しく作成するには、勘定単位を決定する必要があります。後者として、条件付きで特定の数値が割り当てられた別の数字（記号）が取られます。また、調査中の統計値は、図内に連続して配置された、同じサイズの別の数の図で表されます。ただし、ほとんどの場合、整数の数字で統計を表すことはできません。スケールの観点からすると、XNUMX文字は測定単位が大きすぎるため、最後の部分はパーツに分割する必要があります。通常、この部分は目で判断します。それを正確に判断することの難しさは、カーリーダイアグラムの欠点です。ただし、統計データの表示の正確さは追求されておらず、結果は非常に満足のいくものです。原則として、図表は統計や広告を広めるために広く使用されています。

構造図の主な構造は、各集計のさまざまな部分の比率として特徴付けられる、統計集計の構成のグラフィカルな表現です。統計母集団の構成は、絶対指標と相対指標の両方を使用してグラフで表すことができます。

前者の場合、パーツのサイズだけでなく、グラフ全体のサイズも統計値によって決定され、後者の変化に応じて変化します。 100 番目の例では、グラフ全体のサイズは変化しませんが (集合のすべての部分の合計は XNUMX% であるため)、個々の部分のサイズのみが変化します。絶対的および相対的な指標による人口構成のグラフ表示は、より深い分析に貢献し、社会経済現象の国際比較および比較を可能にします。

母集団の構造をグラフィカルに表現する最も一般的な方法は円グラフであり、この目的のための主要な形式のグラフと見なされます。これは、セット全体を反映する円によって、全体の考え方がうまく明確に表現されているためです。円グラフの母集団の各部分の比重は、中心角 (円の半径間の角度) の値によって特徴付けられます。 360° に等しい円のすべての角度の合計は 100% に等しいため、1% は 3,6° に等しいと見なされます。円グラフを使用すると、人口の構造とその変化をグラフィカルに表すだけでなく、この人口の規模のダイナミクスを示すこともできます。これを行うために、調査中の特性の量に比例する円が作成され、その個々の部分がセクターによって区別されます。人口構造のグラフィック表現の考慮された方法には、長所と短所の両方があります。したがって、円グラフは母集団の少数の部分でのみ可視性と表現力を保持します。それ以外の場合、その使用は効果的ではありません。さらに、円グラフの可視性は、描かれている集団の構造に小さな変化があると減少します。比較された構造の違いがより重要である場合、それはより高くなります。

棒グラフと棒グラフの構造図の利点は、円グラフと比較して容量が大きく、より多くの有用な情報を反映できることです。ただし、これらのグラフは、調査対象の母集団の構造の小さな違いに対してより効果的です。

ダイナミックダイアグラムは、時間の経過に伴う現象の展開を描写し、判断するために作成されます。一連のダイナミクスにおける現象を視覚的に表現するために, バー, ストリップ, 正方形, 円形, 線形, 放射状, 等. ダイアグラムが使用されます. ダイアグラムの種類の選択は、主に初期データの特性に依存します, の目的研究。たとえば、時間のレベルが異なる一連のダイナミクスがある場合 (1914 年、1949 年、1980 年、1985 年、1996 年、2003 年)、わかりやすくするために棒グラフ、正方形グラフ、または円グラフがよく使用されます。それらは視覚的に印象的で、よく覚えていますが、扱いにくいため、多数のレベルを表示するのには適していません。

一連のダイナミクスのレベル数が多い場合は、連続した破線の形で開発プロセスの連続性を再現する線図を使用することをお勧めします。さらに、折れ線グラフは次の場合に便利です。

- 研究の目的は、現象の発展の一般的な傾向と性質を描写することです;

- XNUMX つのグラフで、それらを比較するためにいくつかの動的系列を表す必要があります。

- 最も重要なのは、レベルではなく、成長率の比較です。

折れ線グラフを作成するには、直交座標系が使用されます。通常、時間は横軸（年、月など）に沿ってプロットされ、縦軸 - 描かれた現象またはプロセスの次元 - に沿ってプロットされます。スケールは y 軸に適用されます。グラフの一般的な外観はこれに依存するため、選択には特に注意を払う必要があります。このグラフでは、座標軸間の不均衡が現象の進行の誤ったイメージを与えるため、座標軸間のバランス、つまり比例性を維持する必要があります。横軸の目盛りが縦軸の目盛りに比べて非常に引き伸ばされている場合、現象のダイナミクスの変動はほとんど目立ちません。横軸の目盛りは急激な変動を与えます。等しい期間とレベルサイズは、等しいスケールセグメントに対応する必要があります。

統計の実践では、均一なスケールのグラフィック画像が最も頻繁に使用されます。横軸に沿って、期間の数に比例して、縦座標に沿って、レベル自体に比例して取得されます。均一スケールのスケールは、単位としてとられるセグメントの長さになります。多くの場合、XNUMXつの折れ線グラフには、さまざまなインジケーターまたは同じインジケーターのダイナミクスを比較して説明する複数の曲線が含まれています。ただし、XNUMXつまたはXNUMXつを超える曲線をXNUMXつのグラフに配置しないでください。曲線の数が多いと、必然的に描画が複雑になり、線形図の可視性が失われます。場合によっては、XNUMXつのグラフにXNUMXつの曲線を描くことで、最初のXNUMXつの指標の違いである場合、XNUMX番目の指標のダイナミクスを同時に表すことができます。たとえば、出生力と死亡率のダイナミクスを表す場合、XNUMXつの曲線の間の領域は、人口の自然な増加または自然な減少の量を示します。

グラフ上の測定単位が異なる XNUMX つのインジケーターのダイナミクスを比較する必要がある場合があります。そのような場合、XNUMX つではなく XNUMX つのスケールが必要になります。そのうちの XNUMX つは右側に配置され、もう XNUMX つは左側に配置されます。ただし、このような曲線の比較では、これらのインジケーターのダイナミクスを十分に完全に把握することはできません。スケールは任意であるため、XNUMX つの異種インジケーターのレベルのダイナミクスの比較は、以下に基づいて実行する必要があります。絶対値を相対値に変換した後、XNUMX つのスケールを使用します。

線形スケールの線形チャートには、認知的価値を低下させるXNUMXつの欠点があります。均一なスケールでは、調査期間中に図に反映された指標の絶対的な増加または減少のみを測定および比較できます。ただし、ダイナミクスを研究するときは、達成されたレベルまたはそれらの変化率と比較した、研究された指標の相対的な変化を知ることが重要です。均一な垂直スケールの座標図に描かれたときに歪むのは、ダイナミクスの経済指標の相対的な変化です。さらに、従来の座標では、すべての明瞭さが失われ、レベルが急激に変化する時系列を描くことさえ不可能になります。これは通常、長期間にわたって時系列で発生します。このような場合、均一なスケールは破棄し、グラフは片対数システムに基づく必要があります。

片対数システムの背後にある基本的な考え方！その中で等しい線形セグメントが数の対数の等しい値に対応するという事実で構成されています。このアプローチには、対数に相当するものを使用して多数のサイズを削減できるという利点があります。ただし、対数形式のスケールスケールでは、グラフを理解するのは困難です。スケールスケールで示された対数の横に、示された対数の数に対応する、表示されたダイナミクスシリーズのレベルを特徴付ける数値自体を書き留める必要があります。この種のグラフは、片対数グリッド上のグラフと呼ばれます。半対数グリッドは、一方の軸に線形スケールがプロットされ、もう一方の軸に対数スケールがプロットされたグリッドです。

ダイナミクスは、極座標で構築された放射状の図でも表されます。ラジアルダイアグラムは、一定のリズミカルな動きを視覚的に表現するという目標を追求しています。ほとんどの場合、これらのチャートは季節変動を示すために使用されます。ラジアルダイアグラムは、閉じたものとスパイラルに分けられます。作図技法によると、円の中心と円のどちらを基準とするかによって放射状の図は異なります。閉じた図は、任意の 12 年のダイナミクスの年内サイクルを反映しています。スパイラルチャート！数年間のダイナミクスの年内サイクルを示します。閉じたダイアグラムの作成は次のように縮小されます。円が描かれ、月平均がこの円の半径に等しくなります。次に、円全体が半径に等しい 1 の部分に分割され、グラフ上に細い線として表示されます。各半径は月を表し、月の位置は時計の文字盤に似ています: 2 月 - 時計が XNUMX の場所、XNUMX 月 - XNUMX など。該当月のデータに基づく目盛りに。データが年平均を超える場合は、半径の延長上の円の外側にマークが付けられます。次に、異なる月のマークがセグメントで接続されます。

ただし、円の中心ではなく、円がレポートの基礎となる場合、そのような図はらせん図と呼ばれます。スパイラルチャートの構成は、ある年の XNUMX 月が同じ年の XNUMX 月ではなく、翌年の XNUMX 月に接続されているという点で、クローズドチャートとは異なります。これにより、一連のダイナミクス全体をらせん状に描くことができます。このような図は、季節の変化に伴い、年々着実に増加している場合に特に役立ちます。

統計地図1 は、特定の地域における特定の現象の分布のレベルまたは程度を特徴付ける、概略的な地理的地図上の統計データのグラフィック表現の一種です。領土分布を表す手段は、ハッチング、背景色、または幾何学的形状です。カートグラムとカートグラムがあります。

カートグラムは、さまざまな密度、ドット、またはある程度の彩度の色のハッチングが、地図上にプロットされた領土分割の各単位内の指標の比較強度を示す概略的な地理的地図です (たとえば、地域または共和国ごとの人口密度) 、穀物収量作物による地域の分布など）。カートグラムは、背景と点に分かれています。バックグラウンドカートグラム - さまざまな密度の陰影またはある程度の彩度の色付けが、地域単位内の指標の強度を示すカートグラムの一種です。ドットカートグラム - 選択した現象のレベルがドットで表される一種のカートグラム。ドットは、集合体の XNUMX つのユニットまたは特定の数のユニットを表し、地理的な地図上で特定の機能の出現の密度または頻度を示します。

バックグラウンドカートグラムは、原則として、平均または相対指標、ポイントカートグラムを表すために使用されます。

統計マップの XNUMX 番目の大きなグループはチャートダイアグラムです。これは、ダイアグラムと地理マップを組み合わせたものです。チャート図 (バー、四角形、円、数字、ストライプ) は、地図の等高線上に配置されるカートグラムの比喩的な記号として使用されます。カートグラムは、カートグラムよりも地理的に複雑な統計的および地理的構造を反映することを可能にします。カルトダイアグラムの中で、単純な比較のカルトダイアック、空間変位のグラフ、等値線を区別する必要があります。

単純な比較のカートグラムでは、通常のチャートとは異なり、調査中の指標の値を表すチャート図は、通常のチャートのように一列に配置されていませんが、地域に従ってマップ全体に広がっています、彼らが代表する地域または国。最も単純な地図作成図の要素は、住民の数に応じてさまざまな幾何学的形状によって都市が区別される政治地図で見つけることができます。

等値線は、特に地理的な地図やグラフ上で、表面上の分布における量の等しい値の線です。等値線は、他の XNUMX つの変数に応じて調査された量の連続的な変化を反映し、自然および社会経済現象のマッピングに使用されます。等値線は、調査した量の定量的特性を取得し、それらの間の相関を分析するために使用されます。

トピック 4. 統計値と指標

4.1. 統計指標および値の目的と種類

統計指標の性質と内容は、それらを反映する経済的および社会的現象とプロセスに対応しています。すべての経済的および社会的カテゴリーまたは概念は抽象的な性質のものであり、最も本質的な特徴、現象の一般的な相互関係を反映しています。そして、現象やプロセスの大きさや相関関係を測る、つまり適切な定量的特徴を与えるために、それぞれのカテゴリー（概念）に対応した経済・社会指標を開発します。経済的および社会的現象およびプロセスの量的および質的特性の統一を保証するのは、経済カテゴリーの本質の指標の対応です。

社会の経済的および社会的発展の指標には、計画 (予測) と報告 (統計) の XNUMX 種類があります。計画された指標は、指標の特定の特定の値であり、その達成は将来の期間で予測されます。報告指標（統計）は、経済的および社会的発展の実際の状況、特定の期間に実際に達成されたレベルを特徴付けます。それは、場所と時間の特定の条件下での定性的確実性における社会現象またはプロセスの客観的な定量的特性（尺度）です。各統計指標には、定性的な社会経済的内容と関連する測定方法があります。統計指標には、XNUMX つまたは別の統計形式 (構造) もあり、次のことを表すことができます。

- 人口単位の総数;

- これらの単位の量的属性の値の合計;

- 符号の平均値;

- 別の値に関連するこの属性の値など

統計指標にも一定の定量値があります。この統計指標の数値は、特定の測定単位で表され、指標値と呼ばれます。

インジケーターの値は通常、空間によって異なり、時間とともに変動します。したがって、統計指標の必須属性は、地域および瞬間または期間の指標でもあります。

統計指標は、条件付きで一次 (量的、定量的、広範) と二次的 (微分、質的、集中的) に分けることができます。

一次指標は、人口単位の総数、またはそれらの属性の値の合計のいずれかを特徴付けます。時間の経過に伴う変化のダイナミクスを考慮すると、それらは、経済全体または特定のケースの特定の企業の広範な発展経路を特徴付けます。統計形式によると、これらの指標は統計値の合計です。

二次指標は通常、平均値と相対値として表され、ダイナミクスを考慮して、通常、集中的な開発の経路を特徴付けます。

社会経済的現象とプロセスの複雑なセットのサイズを特徴付ける指標は、しばしば合成と呼ばれます（国内総生産（GDP）、国民所得、社会労働生産性、消費者バスケットなど）。

使用する測定単位に応じて、指標は種類、コスト、および労力（工数、標準時間）で区別されます。地域によって異なります

アプリケーションは、地域レベル、部門レベルなどで計算された指標を区別します。反映された現象の精度に応じて、指標の予想値、暫定値、および最終値が区別されます。

統計研究の対象の量と内容に応じて、個々の（母集団の個々の単位を特徴付ける）指標と要約（一般化する）指標が区別されます。したがって、質量または単位のセットを特徴付ける統計値は、一般化統計指標（値）と呼ばれます。サマリー指標は、次の特徴により、統計調査において非常に重要な役割を果たします。

研究された社会現象の単位の集合体の要約（集中）説明を与える。

現象間に存在する接続と依存関係を表現し、現象の相互接続された研究を提供します。

現象で発生する変化、それらの開発の新たなパターンなどを特徴付けます。つまり、一般化された量自体を構成要素、要因に分解することに基づいて、考慮中の現象の経済的および統計的分析を実行します。それらを決定するものなど。

複雑な経済的および社会的カテゴリーの客観的で信頼できる研究は、統一と相互接続において、これらのカテゴリーの発展の状態とダイナミクスのさまざまな側面と側面を特徴付ける統計的指標のシステムに基づいてのみ可能です。

統計指標は、経済的および社会的現象とプロセスの統一性と相互関係を客観的に反映するものであり、突飛で恣意的に構築されたドグマではなく、一度だけ確立されたものです。それどころか、社会、科学、コンピューター技術の動的な発展、統計手法の改善により、価値を失った時代遅れの指標が変化または消滅し、現在の状況を客観的かつ確実に反映する新しいより高度な指標が出現するという事実につながります。社会開発の。

したがって、統計指標の構築と改善は、次の XNUMX つの基本原則の遵守に基づく必要があります。

- 客観性と現実性 (指標は、関連する経済的および社会的カテゴリー (概念) の本質を誠実かつ適切に反映する必要があります);

- 包括的な理論的および方法論的妥当性 (指標の値の決定、その測定可能性、およびダイナミクスにおける比較可能性は、科学的に推論され、明確かつ容易に定式化され、統一された解釈で明確に適用可能でなければなりません)。

さらに、指標の値は、対応する経済的または社会的現象の状態または発展のレベル、規模、および質的兆候（産業および地域レベル、個々の企業または従業員など）を考慮して、正しく定量化する必要があります。）。同時に、指標の構築は、関連する指標を要約するだけでなく、グループと集計における質的な均一性を確保し、ある指標から別の指標への移行を完全に行うことができるように、分野横断的な性質のものでなければなりません。より複雑なカテゴリまたは現象のボリュームと構造を特徴付けます。最後に、統計指標の構築、その構造および本質は、調査中の現象またはプロセスを包括的に分析し、その開発の特徴を特徴付け、それに影響を与える要因を決定する可能性を提供する必要があります。

統計値の計算と研究中の現象に関するデータの分析は、統計研究の第XNUMX段階であり最終段階です。統計では、絶対値、相対値、平均値など、いくつかのタイプの統計量が考慮されます。統計指標の一般化には、時系列、指標などの分析指標も含まれます。

4.2. 絶対統計

統計的観察は、その範囲と目標に関係なく、常に特定の社会経済現象とプロセスに関する情報を絶対指標の形で提供します。つまり、定性的確実性の条件における社会経済現象とプロセスの定量的特性である指標です。絶対指標の定性的な確実性は、それらが研究対象の現象またはプロセスの特定の内容、その本質に直接関連しているという事実にあります。この点で、絶対指標と絶対値には、その本質（内容）を最も完全かつ正確に反映する特定の測定単位が必要です。

絶対指標は、統計現象の兆候を定量的に表現したものです。たとえば、高さは特徴であり、その値は成長の尺度です。

絶対指標は、特定の場所で調査されている現象またはプロセスのサイズを特徴付ける必要があり、特定の時間に、あるオブジェクトまたは領域に「結び付け」られ、母集団の個別の単位（個別のオブジェクト）を特徴付けることができます。 -統計人口の一部を表す企業、労働者、またはユニットのグループ、または統計人口全体、たとえば国の人口など。最初のケースでは、個人について話します。絶対指標、そしてXNUMX番目に-要約絶対指標について。

個人は、人口の個々のユニットのサイズを特徴付ける絶対値と呼ばれます（たとえば、シフトごとにXNUMX人の労働者が製造する部品の数、別の家族の子供の数）。それらは、統計的観察の過程で直接取得され、主要な会計伝票に記録されます。個々の指標は、特定の現象やプロセスの統計的観察の過程で、関心のある固定された量的特性の評価、計算、測定の結果として得られます。

要約絶対値は、原則として、個々の個々の値を合計することによって得られます。要約絶対指標は、個々の絶対指標の値を要約してグループ化した結果として得られます。したがって、たとえば、国勢調査の過程で、州の統計機関は、国の人口、地域別、性別、年齢などの分布に関する最終的な絶対データを受け取ります。

絶対指標には、統計的観察の結果ではなく、計算の結果として得られる指標を含めることもできます。原則として、これらの指標はXNUMXつの絶対指標の違いです。たとえば、人口の自然な増加（減少）は、特定の期間の出生数と死亡数の差として見られます。その年の生産量の増加は、年末の生産量と年初の生産量の差として見出されます。国の経済の発展のための長期予測を編集するとき、材料、労働、および財源に関する推定データが計算されます。例からわかるように、これらのインジケーターは絶対的な測定単位を持っているため、絶対的なものになります。

絶対値は、現象の自然な基礎を反映します。つまり、調査対象の母集団の単位数、その個々の構成要素、または物理的特性（重量、長さなど）から生じる自然単位での絶対サイズのいずれかを表します。またはそれらの経済的特性（コスト、人件費）から生じる単位測定。したがって、絶対値には常に特定の次元があります。

さらに、絶対的な統計指標は、それらが説明するプロセスと現象の性質に応じて、常に物理的、コスト、および労働力の測定単位で表されます。

自然メートルは、自然な形で現象を特徴付け、長さ、重量、体積など、または単位数、イベント数で表されます。自然単位には、トン、キログラム、メートルなどの測定単位が含まれます。たとえば、住宅建設の容積は2000 m2に達しました。

場合によっては、異なる次元で表現された XNUMX つの量の積である結合された測定単位が使用されます。たとえば、発電量はキロワット時で測定され、貨物回転率はトンキロで測定されます。

自然測定単位のグループには、いわゆる条件付き自然測定単位も含まれます。それらは合計絶対値を取得するために使用されます

個々の値が、消費者特性が類似しているが、脂肪含有量、アルコール、カロリー含有量などで異なる特定のタイプの製品を特徴付ける場合のランク。この場合、製品のタイプのXNUMXつは条件付きの自然メーターとして取り、個々の品種の消費者特性（場合によっては労働集約度、コストなど）の比率を表す換算係数を使用して、この製品のすべての品種が与えられます。

労働測定単位は、人件費を評価し、労働資源の利用可能性、配分、および使用を反映することを可能にする指標を特徴付けるために使用されます。たとえば、労働日数で実行される労働強度などです。

自然な、そして時には労働メーターでは、異種製品に関して要約絶対指標を取得することはできません。この点で、コスト測定単位は普遍的であり、社会経済現象のコスト（金銭的）評価を与え、特定の製品のコストまたは実行される作業量を特徴付けます。たとえば、国民所得、国内総生産などの国の経済にとって重要な指標は、金銭的に、また企業レベル（利益、自己資金、借入資金）で表されます。

原価計算は普遍的なものであるため、統計では原価単位が最も優先されますが、常に受け入れられるとは限りません。

絶対指標は、時間と空間で計算できます。たとえば、1991 年から 2004 年までのロシア連邦の人口動態は時間要因によって反映され、2004 年のロシア連邦の地域別ベーカリー製品の価格レベルは空間比較によって特徴付けられます。

時間の経過に伴う絶対指標を（ダイナミクスで）考慮すると、それらの登録は特定の日付、つまり任意の時点（年初の企業の固定資産の価値）で実行できます。期間（年間の出生数） . 最初のケースでは、指標は XNUMX 番目の間隔で瞬時に表示されます。

空間的確実性の観点から、絶対的な指標は次のように分けられます：一般的な領土、地域および地方。たとえば、GDP（国内総生産）の量は一般的な領土指標であり、GRP（国内総生産）の量は地域の特徴であり、都市で雇用されている人々の数は地域の特徴です。指標は国全体を特徴づけ、地域指標は特定の地域、地方、つまり別の都市、町などを特徴づけます。

絶対指標は、これまたはその部分が全人口に占める割合の問題に答えません; 計画された目標のレベル、計画の達成度、これまたはその現象の強度を特徴付けることができません。常に比較に適しているため、相対値の計算にのみ使用されることがよくあります。

4.3. 相対統計

絶対値とともに、統計における一般化指標の最も重要な形式の XNUMX つは相対値です。これらは、特定の現象または統計オブジェクトに固有の量的比率の尺度を表す一般化指標です。相対値を計算する場合、相互に関連する XNUMX つの値 (ほとんどが絶対値) の比率が測定されます。これは、統計分析において非常に重要です。相対値は、さまざまな指標の比較を可能にし、そのような比較を明確にするため、統計研究で広く使用されています。

相対値は、XNUMX つの数値の比として計算されます。この場合、分子は比較値と呼ばれ、分母は相対比較の基数です。調査中の現象の性質と調査の目的に応じて、基本値は異なる値を取ることができ、それは相対値の異なる表現形式につながります。相対量は次のように測定されます。

- 係数: 比較の基数が 1 の場合、相対値は整数または分数として表され、一方の値が他方の値よりも何倍大きいか、またはその部分が何であるかを示します。

-比較のベースを100とすると、パーセントで。

- 比較基準を 1000 とした場合の ppm 単位;

- 比較の基数が 10 の場合、デシミル単位。

-名前付きの数字（km、kg、ha）など。

それぞれの特定のケースでは、相対値のいずれかの形式の選択は、研究の目的と社会経済的本質によって決定され、その尺度は望ましい相対指標です。その内容に応じて、相対値は次のタイプに分類されます。

- 契約上の義務の履行;

- スピーカー;

- 構造;

- 調整;

- 強度;

- 比較。

契約義務の相対価値は、契約で規定されたレベルに対する契約の実際の履行の比率です。

この値は、企業が契約上の義務をどの程度履行したかを反映しており、数値 (全体または分数) またはパーセンテージで表すことができます。同時に、当初比率の分子と分母が同じ契約上の義務に対応している必要があります。

ダイナミクスの相対値 - 成長率 - は、時間の経過に伴う社会現象の大きさの変化を特徴付ける指標です。ダイナミクスの相対的な大きさは、一定期間にわたる同じ種類の現象の変化を示します。この値は、後続のそれぞれを比較することによって計算されます

元または前の期間。最初のケースでは、ダイナミクスの基本値を取得し、XNUMX 番目のケースでは、ダイナミクスのチェーン値を取得します。これらの値とその他の値は、係数またはパーセンテージで表されます。得られる結果の実際の値はこれに大きく依存するため、ダイナミクスの相対値やその他の相対指標を計算する際の比較ベースの選択には、特別な注意を払う必要があります。

構造の相対値は、調査対象の母集団の構成部分を特徴付けます。母集団の相対値は、次の式で計算されます。

一般に比重と呼ばれる構造の相対値は、全体の特定の部分を合計で割って 100% として計算されます。この値には 100 つの特徴があります。調査対象の母集団の相対値の合計は、常に 1% または XNUMX になります (表現方法によって異なります)。構造の相対値は、多数のグループまたは部分に分類される複雑な現象の研究に使用され、全体における各グループの比重 (シェア) を特徴付けます。

調整の相対値は、比較の基礎として、人口の個々の部分とそれらの100つとの比率を特徴づけます。この値を決定するとき、全体の一部の100つが比較の基礎として使用されます。この値を使用すると、母集団の構成要素間の比率を観察できます。調整の指標は、例えば、XNUMXの農村あたりの都市住民の数です。男性XNUMX人あたりの女性の数。調整の相対値の分子と分母は同じ測定単位を持っているため、これらの値は名前付きの数値ではなく、パーセンテージ、ppm、または複数の比率で表されます。

相対強度値は、任意の環境における特定の現象の蔓延を決定する指標です。それらは、特定の現象の絶対値とそれが発生する環境のサイズの比率として計算されます。相対強度値は、統計の実践で広く使用されています。この値の例としては、人口と居住地域の比率、資本生産性、医療を提供する人口 (人口 10 人あたりの医師数)、労働生産性のレベル (従業員あたりの産出量) などがあります。または単位労働時間あたり）など。

したがって、強度の相対的な値は、さまざまな種類のリソース（材料、財政、労働）の使用の効率、国の人口の生活の社会的および文化的基準、および公共生活の他の多くの側面を特徴づけます。

相対強度値は、互いに特定の関係にある反対の絶対値を比較することによって計算され、他のタイプの相対値とは異なり、通常は数値と呼ばれ、その比率がその絶対値の次元を持ちます。特急。ただし、得られた計算結果が小さすぎる場合は、わかりやすくするために 1000 倍または 10 倍して、ppm およびデシミリ単位の特性を取得する場合があります。

特に興味深いのは、さまざまな相対強度値 - 一人当たりの国内総生産です。この指標をさまざまな産業または特定の種類の製品に適用すると、XNUMX 人あたりの電気、燃料、機械、設備、サービス、商品などの生産の相対強度値を得ることができます。

相対比較値は、同じ期間またはある時点で取得された、異なるオブジェクトまたは領域に関連する同名レベルの比較から生じる相対的な指標です。また、係数またはパーセンテージで計算され、比較可能な値が別の値よりも何倍大きいか小さいかを示します。

相対比較値は、個々の企業、都市、地域、国のさまざまなパフォーマンス指標の比較評価で広く使用されています。この場合、例えば、特定の企業などの仕事の結果が比較の基礎として取られ、他の産業、地域、国などの同様の企業の結果と一貫して相関しています。

社会現象の統計的研究では、絶対値と相対値が互いに補完し合います。いわば絶対値が現象の統計を特徴付ける場合、相対値は現象の発展の程度、ダイナミクス、および強度を研究することを可能にします。経済分析および統計分析における絶対値および相対値の正しい適用と使用には、次のことが必要です。

- XNUMXつまたは別のタイプの絶対値および相対値を選択して計算するときは、現象の詳細を考慮してください（これらの値によって特徴付けられる現象の量的側面は、それらの質的側面と密接に関連しているため）;

- 比較されたものと基本的な絶対値の比較可能性を、それらが表す現象の量と構成、絶対値自体を取得するための方法の正確さの観点から保証する;

-分析プロセスで相対値と絶対値を包括的に使用し、それらを互いに分離しないでください（絶対値とは別に相対値を単独で使用すると、不正確で誤った結論につながる可能性があるため）。

トピック5.平均値と変動の指標

5.1。平均値とその計算の一般原則

平均値は、さまざまな属性の多数の個々の値に基づいて構築されるため、大衆社会現象の要約（最終）特性を与える一般化統計指標を指します。平均値の本質を明確にするために、それらの現象の兆候の値の形成の特徴を考慮する必要があり、それに従って平均値が計算されます。

各質量現象の単位には多くの特徴があることが知られています。これらの兆候のどちらをとっても、個々のユニットの値は異なるか、変化するか、統計で言うように、ユニットごとに異なります。したがって、たとえば、従業員の給与は、その資格、仕事の性質、勤続年数、およびその他の多くの要因によって決定されるため、非常に広範囲にわたって変動します。すべての要因の累積的な影響が各従業員の収入額を決定しますが、経済のさまざまなセクターの労働者の平均月給について話すことができます。ここでは、大規模な母集団の単位を参照する、変数属性の典型的な特性値を使用して操作します。

平均値は、調査された母集団のすべての単位に特徴的な一般を反映しています。同時に、人口の個々のユニットの属性の大きさに作用するすべての要因の影響を、相互にキャンセルするかのようにバランスさせます。社会現象のレベル (またはサイズ) は、XNUMX つのグループの要因の作用によって決まります。それらのいくつかは、一般的で主要なものであり、常に機能しており、調査中の現象またはプロセスの性質に密接に関連しており、調査対象の母集団のすべてのユニットに典型的な形をしており、平均値に反映されています。他の人は個人的で、その行動はそれほど目立たず、エピソード的でランダムです. それらは反対方向に作用し、集団の個々のユニットの量的特性の間に違いを引き起こし、研究されている特性の一定値を変更しようとします。個々の兆候のアクションは、平均値で消滅します。特徴を一般化する際にバランスがとれ相互に相殺される典型的要因と個別要因の累積的な影響の中で、数学的統計学から知られている大数の基本法則が一般的な形で表されます。

全体として、記号の個々の値は共通の塊に融合し、いわば解散します。したがって、平均値は「非個人的」に表示され、記号の個々の値から逸脱する可能性があり、それらのいずれとも定量的に一致しません。平均値は、個々のユニットの符号間のランダムで非典型的な違いが相互に相殺されるため、母集団全体の一般的、特徴的、および典型的なものを反映しています。原因。

ただし、平均値が形質の最も典型的な値を反映するためには、それはどの集団に対しても決定されるべきではなく、質的に均一な単位からなる集団に対してのみ決定されるべきです。この要件は、科学に基づく平均の適用の主な条件であり、社会経済現象の分析における平均の方法とグループ化の方法との間の密接な関係を意味します。したがって、平均値は、場所と時間の特定の条件における均質な集団の単位あたりの可変形質の典型的なレベルを特徴付ける一般化指標です。

したがって、平均値の本質を定義すると、平均値の正しい計算は、次の要件を満たすことを意味することを強調する必要があります。

- 平均値が計算される母集団の質的均一性。これは、平均値の計算がグループ化方法に基づいている必要があることを意味します。これにより、均質で同じタイプの現象が確実に選択されます。

- ランダムで純粋に個人的な原因と要因の平均値の計算への影響の除外。これは、平均の計算が、大数の法則の動作が明らかになる十分に大規模な材料に基づいており、すべての事故が互いに相殺される場合に達成されます。

- 平均値を計算するときは、その計算の目的と、その計算の対象となる、いわゆる定義指標 (プロパティ) を確立することが重要です。決定指標は、平均化された機能の値の合計、その逆数の合計、その値の積などとして機能します。定義指標と平均値の関係は次のように表されます。平均化された機能の平均値に置き換えられます。この場合、それらの合計または積は定義指標を変更しません。この決定指標と平均値との関係に基づいて、平均値を直接計算するための初期量的比率が構築されます。統計母集団の特性を維持する平均の能力は、定義特性と呼ばれます。

母集団全体として計算された平均値は、一般平均と呼ばれます。各グループについて計算された平均がグループ平均です。一般的な平均は、調査中の現象の一般的な特徴を反映し、グループの平均は、このグループの特定の条件下で発生する現象の説明を提供します。

計算方法は異なる場合があるため、統計ではいくつかのタイプの平均が区別され、その主なものは算術平均、調和平均、および幾何平均です。

経済分析では、科学的および技術的進歩、社会的措置、および経済発展のための埋蔵量の検索の結果を評価するための主要なツールは、平均の使用です。同時に、平均に過度に注目すると、経済分析や統計分析を行う際に偏った結論につながる可能性があることを忘れてはなりません。これは、一般化指標である平均値が、実際に存在し、独立した関心事である可能性がある母集団の個々のユニットの量的特性の違いを相殺して無視するという事実によるものです。

5.2. 平均の種類

統計では、さまざまなタイプの平均が使用され、XNUMX つの大きなクラスに分けられます。

- 電力平均 (調和平均、幾何平均、算術平均、二乗平均、三次平均);

- 構造平均 (最頻値、中央値)。

パワー平均を計算するには、属性の利用可能なすべての値を使用する必要があります。最頻値と中央値は、分布の構造によってのみ決定されるため、構造的位置平均と呼ばれます。中央値と最頻値は、平均指数の計算が不可能または非現実的である母集団の平均特性としてよく使用されます。

最も一般的なタイプの平均は算術平均です。算術平均は、特性のすべての値の合計が母集団のすべての単位に均等に分布した場合に、母集団の各単位が持つであろう特性の値として理解されます。この値の計算は、さまざまな特性のすべての値を合計し、その結果の値を母集団内のユニットの総数で割ることになります。たとえば、5 人の作業者が部品生産の注文を実行し、最初の作業者は 7 個の部品を生産し、4 人目は 10、12 人目は XNUMX、XNUMX 人目は XNUMX、XNUMX 人目は XNUMX 個を生産しました。ソースデータでは、それぞれの値がこのオプションが XNUMX 回だけ発生した場合、XNUMX 人のワーカーの平均生産量を決定するには、単純な算術平均の式を適用する必要があります。

つまり、この例では、XNUMX人のワーカーの平均出力は次のようになります。

単純な算術平均とともに、加重算術平均が検討されます。たとえば、年齢が 20 ～ 18 歳の 22 人のグループの学生の平均年齢を計算してみましょう。ここで、xi は平均化された特徴のバリアントであり、fi は i 番目の値が何回発生するかを示す頻度です。人口（表5.1）。

表5.1

学生の平均年齢

加重算術平均式を適用すると、次のようになります。

加重算術平均を選択するための特定のルールがあります。XNUMX つの指標に一連のデータがあり、そのうちの XNUMX つについて平均値を計算する必要がある場合、同時に数値その論理式の分母の uXNUMXb は既知であり、分子の値は不明ですが、これらの指標の積として見つけることができます。その後、加重算術平均式に従って平均値を計算する必要があります。

場合によっては、初期統計データの性質上、算術平均の計算はその意味を失い、唯一の一般化指標は別のタイプの平均値、つまり調和平均になります。現在、算術平均の計算特性は、電子計算機の普及により、一般化統計指標の計算との関連性を失っています。単純で重み付けされた平均高調波値は、実用上非常に重要になっています。論理式の分子の数値がわかっていて、分母の値が不明であるが、ある指標の商として別の指標として見つけることができる場合、平均値は加重調和によって計算されます平均式。

たとえば、車が最初の 210 km を 70 km/h の速度で移動し、残りの 150 km を 75 km/h の速度で移動したことがわかっているとします。算術平均式を使用して、360 km の移動全体での車の平均速度を決定することは不可能です。オプションは別々のセクション xj = 70 km/h および X2 = 75 km/h の速度であり、重み (fi) はパスの対応するセグメントであるため、重みによるオプションの積には物理的または経済的な意味はありません。 . この場合、パスのセグメントを対応する速度 (オプション xi)、つまりパスの個々のセクションを通過するのに費やされた時間 (fi / xi) に分割することは理にかなっています。パスのセグメントが fi で示される場合、パス全体は ?fi として表すことができ、パス全体で費やされた時間は ? として表されます。 fi/xi 、平均速度は、移動全体を合計所要時間で割った商として求められます。

この例では、次のようになります。

すべてのオプション（f）の平均調和平均を使用するときに等しい場合、加重されたものの代わりに、単純な（加重されていない）調和平均を使用できます。

どこで xi - 個々のオプション; n は、平均化された機能のバリアントの数です。速度の例では、異なる速度で移動したパスのセグメントが等しい場合、単純な調和平均を適用できます。

平均値は、平均化された機能の各バリアントを置き換えるときに、平均化された指標に関連付けられている最終的な一般化指標の値が変化しないように計算する必要があります。したがって、パスの個々のセクションの実際の速度を平均値 (平均速度) に置き換えても、合計距離は変化しません。

平均値の形式 (式) は、この最終指標と平均化された指標との関係の性質 (メカニズム) によって決定されるため、オプションを平均値に置き換えても値が変化しない最終指標です。定義指標と呼ばれます。平均式を導き出すには、平均化された指標と決定指標との関係を使用して方程式を作成し、解く必要があります。この方程式は、平均化された機能 (インジケーター) のバリアントをそれらの平均値に置き換えることによって作成されます。

算術平均と調和平均に加えて、他のタイプ (形式) の平均も統計で使用されます。それらはすべてベキ平均の特殊なケースです。同じデータに対してすべてのタイプのべき乗平均を計算すると、値は

それらは同じであることが判明し、手段の過半数のルールがここに適用されます。平均の指数が増加すると、平均自体も増加します。さまざまなタイプの電力平均値を計算するための実際の研究で最も一般的に使用される式を表に示します。 5.2.

表5.2

動力手段の種類

幾何平均は、成長因子がn個ある場合に使用されますが、属性の個々の値は、原則として、ダイナミクスの相対値であり、前のレベルとの比率としてチェーン値の形で構築されますダイナミクスシリーズの各レベル。したがって、平均は平均成長率を特徴付けます。幾何学的単純平均は、次の式で計算されます。

幾何加重平均の式は次のとおりです。

上記の式は同じですが、XNUMXつは現在の係数または成長率に適用され、XNUMXつ目はシリーズのレベルの絶対値に適用されます。

二乗平均平方根は、二乗関数の値で計算するときに使用され、分布系列の算術平均を中心に特性の個々の値の変動の程度を測定するために使用され、次の式で計算されます。

加重二乗平均平方根は、次の式を使用して計算されます。

平均キュービックは、キュービック関数の値で計算するときに使用され、式によって計算されます

加重平均XNUMX次：

上記の平均値はすべて、一般式として表すことができます。

は平均値です。 - 個々の価値; n は、調査対象の母集団の単位数です。 k - 平均のタイプを決定する指数。

同じ初期データを使用した場合、一般的なべき乗平均式で k が多いほど、平均値が大きくなります。このことから、電力手段の値の間に規則的な関係があることがわかります。

上記の平均値は、調査中の集団の一般化された考えを示しており、この観点から、それらの理論的、応用的、および認知的重要性は議論の余地がありません。ただし、平均の値が実際に存在するオプションのいずれとも一致しない場合があるため、考慮される平均に加えて、統計分析では、井戸を占める特定のオプションの値を使用することをお勧めします-順序付けられた (ランク付けされた) 一連の属性値における定義された位置。そのような量の中で最も一般的なのは、構造的または記述的な平均値であるモード (Mo) とメジアン (Me) です。

モードは、特定の母集団で最も頻繁に発生する機能の値です。変分系列に関連して、モードはランク付けされた系列の中で最も頻繁に発生する値、つまり最も頻度の高いバリアントです。ファッションは、最も訪問された店舗、あらゆる製品の最も一般的な価格を決定するために使用できます。これは、母集団のかなりの部分に特徴的な特徴のサイズを示し、次の式によって決定されます。

ここで、x0 は間隔の下限です。 h - 間隔値; fm - 間隔周波数; fm_1 - 前の間隔の頻度; fm+1 - 次の間隔の頻度。

中央値は、ランク付けされたシリーズの中央に位置するバリアントです。中央値は、その両側に同じ数の人口単位があるように、系列を XNUMX つの等しい部分に分割します。同時に、人口単位の半分では、変数属性の値が中央値よりも小さく、残りの半分ではそれよりも大きくなっています。中央値は、値が分布系列の要素の半分以上または半分以下である要素を調べるときに使用されます。中央値は、特徴の値がどこに集中しているか、つまり、それらの中心がどこにあるかについての一般的な考えを示します。

中央値の記述的な性質は、人口単位の半分が所有するさまざまな属性の値の量的境界を特徴付けるという事実に現れています。離散変分系列の中央値を見つける問題は簡単に解決されます。シリーズのすべてのユニットにシリアル番号が与えられている場合、メジアンバリアントのシリアル番号は (n + 1) / 2 として定義され、メンバーの数は奇数 n です。シリーズのメンバーの数が偶数の場合、中央値は、シリアル番号 n / 2 および n / 2 + 1 を持つ XNUMX つのバリアントの平均値になります。

間隔変動系列の中央値を決定するとき、それが配置されている間隔（中央値間隔）が最初に決定されます。この間隔は、累積された頻度の合計が、シリーズのすべての頻度の合計の半分以上であるという事実によって特徴付けられます。区間変動系列の中央値の計算は、次の式に従って実行されます。

ここで、X0 は間隔の下限です。 h - 間隔値; fm - 間隔周波数; f は系列のメンバーの数です。

?m-1 - このシリーズの前のシリーズの累積メンバーの合計。

中央値に加えて、調査された母集団の構造をより完全に特徴付けるために、ランク付けされたシリーズで非常に明確な位置を占めるオプションの他の値が使用されます。これらには、四分位数と十分位数が含まれます。四分位数は、シリーズを度数の合計で 4 等分し、十分位数を 10 等分します。 XNUMX つの四分位数と XNUMX つの十分位数があります。

中央値と最頻値は、算術平均とは対照的に、変数属性の値の個人差を相殺しないため、統計母集団の追加の非常に重要な特性です。実際には、平均の代わりに、または平均と一緒に使用されることがよくあります。調査対象の母集団に変数属性の値が非常に大きいまたは非常に小さい特定の数の単位が含まれている場合、中央値と最頻値を計算すると特に便利です。母集団にとってあまり特徴的ではないオプションのこれらの値は、算術平均の値に影響を与えますが、中央値とモードの値には影響しません。これにより、後者は経済的および統計的分析にとって非常に価値のある指標になります.

5.3. 変動指標

統計的研究の目的は、研究された統計的母集団の主な特性とパターンを特定することです。統計観測データの要約処理の過程で、分布系列が構築されます。分布系列には、グループ化の基礎となる属性が定性的であるか定量的であるかに応じて、属性と変分法のXNUMXつのタイプがあります。

変分分布シリーズと呼ばれ、定量ベースで構築されます。人口の個々の単位の量的特性の値は一定ではなく、多かれ少なかれ互いに異なります。形質の大きさのこの違いは、バリエーションと呼ばれます。調査対象の母集団で発生する特徴の個別の数値は、値バリアントと呼ばれます。個体群の個々の単位にばらつきがあるのは、形質レベルの形成に対する多数の要因の影響によるものです。母集団の個々の単位における兆候の性質と変動の程度の研究は、あらゆる統計研究の最も重要な問題です。変動指標は、形質の変動性の尺度を記述するために使用されます。

統計研究のもうXNUMXつの重要なタスクは、母集団の特定の特徴の変動における個々の要因またはそれらのグループの役割を決定することです。統計におけるこのような問題を解決するために、変動を測定する指標のシステムの使用に基づいて、変動を研究するための特別な方法が使用されます。実際には、研究者は属性の値に対して十分な数のオプションに直面していますが、これは集計内の属性の値に応じた単位の分布についての考えを与えません。これを行うために、属性値のすべてのバリアントが昇順または降順で配置されます。このプロセスはシリーズランキングと呼ばれます。ランク付けされたシリーズは、機能が集約で取る値の一般的なアイデアを即座に提供します。

母集団の徹底的な特性評価のための平均値の不十分さは、調査中の特性の変動（変動）を測定することによってこれらの平均の典型性を評価することを可能にする指標で平均値を補足する必要があります。これらの変動の指標を使用することで、統計分析をより完全で意味のあるものにすることができ、したがって、研究された社会現象の本質をよりよく理解することができます。

変動の最も単純な兆候は、最小値と最大値です。これは、集計内のフィーチャの最小値と最大値です。特徴値の個々のバリアントの繰り返しの数は、繰り返しの頻度と呼ばれます。記号fiの値の繰り返しの頻度を示しましょう。頻度の合計は、調査対象の母集団の量に等しくなります。

ここで、k は属性値オプションの数です。周波数を周波数に置き換えると便利です-wi。頻度 - 頻度の相対的な指標 - は、単位の分数またはパーセンテージで表すことができ、変動シリーズを異なる観測数と比較することができます。正式には次のとおりです。

特性の変動を測定するために、さまざまな絶対的および相対的な指標が使用されます。変動の絶対指標には、平均線形偏差、変動範囲、分散、標準偏差が含まれます。

変動範囲 (R) は、調査対象集団における形質の最大値と最小値の差です: R = Xmax - Xmin. この指標は、オプションの極端な値の間の違いのみを示すため、調査中の特性の変動の最も一般的なアイデアのみを提供します。それは、変分級数の頻度、つまり分布の性質とはまったく関係がなく、その依存性により、特性の極値からのみ不安定でランダムな特性が得られます。変動の範囲は、調査された母集団の特徴に関する情報を提供せず、得られた平均値の典型性の程度を評価することを許可しません。この指標の範囲は、かなり均一な集団に限定されています。より正確には、特性のすべての値の変動性を考慮した指標である特性の変動を特徴付けます。

特性の変動を特徴付けるには、調査中の母集団の典型的な値からのすべての値の偏差を一般化する必要があります。平均線形偏差、分散、標準偏差などの変動指標は、母集団の個々のユニットの属性の値の算術平均からの偏差の考慮に基づいています。

平均線形偏差は、算術平均からの個々のオプションの偏差の絶対値の算術平均です。

- 算術平均からのバリアントの偏差の絶対値 (モジュラス); f-周波数。

最初の式は、各オプションが集計で XNUMX 回だけ発生する場合に適用され、XNUMX 番目の式は頻度が等しくない場合に適用されます。

オプションの算術平均からの偏差を平均化する別の方法があります。統計で非常に一般的なこの方法は、オプションの平均値からの偏差の XNUMX 乗を計算し、それらを平均することに還元されます。この場合、変動の新しい指標である分散を取得します。

分散 (?2) - 平均値からの特性値のバリアントの二乗偏差の平均:

XNUMX 番目の式は、バリアントに独自の重み (または変動シリーズの度数) がある場合に使用されます。

経済分析や統計分析では、標準偏差を使用して属性の変動を評価するのが一般的です。標準偏差 (?) は、分散の平方根です。

平均線形偏差と平均二乗偏差は、属性の値が調査中の母集団の単位で平均してどれだけ変動するかを示し、バリアントと同じ単位で表されます。

統計の実践では、さまざまな特徴の変動を比較することがしばしば必要になります。たとえば、従業員の年齢とその資格、勤続年数と賃金などの変動を比較することは非常に興味深いことです。そのような比較には、符号の絶対変動性の指標 - 平均線形偏差と標準偏差 - は適していません. 実際、年数で表される労働経験の変動を、ルーブルやコペックで表される賃金の変動と比較することは不可能です。

集合体のさまざまな特性の変動性を比較する場合、変動の相対的な指標を使用すると便利です。これらの指標は、算術平均（または中央値）に対する絶対指標の比率として計算されます。変動の絶対的な指標として、変動の範囲、平均線形偏差、標準偏差を使用して、変動の相対的な指標を取得します。

- 母集団の均一性を特徴付ける、相対的変動性の最も一般的に使用される指標。正規分布に近い分布で変動係数が 33% を超えない場合、セットは均一であると見なされます。

トピック6.サンプルの観察

6.1. 選択的観察の一般的な概念

統計的観測は、連続および非連続として編成できます。継続的とは、現象の調査対象集団のすべてのユニットの調査を含み、非継続的であり、その部分のみを調査します。選択的観察も不連続に属します。

選択的観測は、最も広く使用されている非連続観測の XNUMX つです。この観察は、ランダムな順序で選択されたユニットの一部が、研究者が関心を持っている特性に従って、研究された現象のセット全体を表すことができるという考えに基づいています。サンプル観察の目的は、情報を取得することです。まず、調査中の母集団全体の要約一般化特性を決定します。その目的において、選択的観察は継続的観察のタスクのXNUMXつと一致するため、継続的観察と選択的観察のどちらを実行するのがより適切かという問題が生じます。

この問題を解決するには、次の統計的観測の基本要件から進める必要があります。

-情報は信頼できるものでなければなりません。つまり、可能な限り現実に対応している必要があります。

-情報は、研究の問題を解決するのに十分に完全でなければなりません。

-情報の選択は、運用目的で使用するためにできるだけ早く実行する必要があります。

- 組織化と実施のための現金と人件費は最小限に抑える必要があります。

選択的観察では、これらの要件は継続的観察よりも大幅に満たされます。連続法と比較したこの方法の利点は、サンプリング法の理論の科学的原理に厳密に従って編成および実行された場合、つまり、ユニットの選択のランダム性とその十分な数を確保することで理解できます。。これらの原則に準拠することで、研究者の関心のある特性に応じて、調査対象のセット全体を表す、つまり代表的な（代表的な）ユニットのセットを取得できます。

選択的観察を行う場合、調査中のオブジェクトのすべてのユニット、つまり、母集団のすべてのユニットではなく、特別に選択された一部のみが調査されます。選択の最初の原則 - ランダム性を確保する - は、調査中の母集団の各ユニットを選択するときに、サンプルに入る機会が均等に提供されるという事実にあります。ランダムセレクションはランダムセレクションではなく、くじ引きや乱数表の使用など、特定の方法論によるセレクションです。

選択の XNUMX 番目の原則 - 十分な数の選択された単位を確保すること - は、サンプルの代表性の概念と密接に関連しています。選択的な観察は特定の目的と明確に定式化された特定のタスクで実行されるため、代表性の概念は研究の目的と目的に正確に関連しています。調査された母集団全体から選択された部分は、まず第一に、調査されている機能、または要約一般化特性の形成に大きな影響を与える機能に関連して、代表的である必要があります。

サンプル観察では、「一般集団」の概念が使用されます-研究者にとって関心のある特性に従って研究されるユニットの研究対象集団、および「サンプル集団」-一般集団から無作為に選択されたその一部。このサンプルは、代表性の要件の対象となります。つまり、一般集団の一部のみを調査する場合、調査結果は集団全体に適用できます。一般母集団とサンプル母集団の特性は、調査中の特性の平均値、それらの分散と標準偏差、最頻値と中央値などです。

研究者はまた、一般集団および標本集団で研究中の特性に応じた単位の分布に興味があるかもしれません。この場合、周波数はそれぞれ一般周波数およびサンプル周波数と呼ばれます。

調査中の母集団の単位を特徴付ける選択規則と方法のシステムは、サンプリング方法の内容であり、その本質は、サンプルを観察するときに一次データを取得し、その後、一般化、分析、および母集団全体への分布を行うことです。研究中の現象に関する信頼できる情報を得るために。

サンプルの代表性は、サンプル内の母集団内のオブジェクトのランダム選択の原則を遵守することによって保証されます。母集団が定性的に均一である場合、ランダム性の原則は、サンプルオブジェクトの単純なランダム選択によって実装されます。単純な無作為選択は、特定のサイズの任意のサンプルについて、母集団の各ユニットが観察のために選択される確率が同じになるようなサンプリング手順です。

したがって、サンプリング法の目的は、この母集団からの無作為標本からの情報に基づいて、一般母集団の特性の意味について結論を引き出すことです。

6.2. サンプリングエラー

標本母集団の特性と一般母集団の特性の間には、原則として、統計的観測の誤差と呼ばれるいくつかの不一致があります。世論調査ではエラーは避けられませんが、さまざまな理由でエラーが発生します。発生する可能性のあるサンプリングエラーの量は、登録エラーと代表性エラーが原因です。登録エラー、または技術的エラーは、オブザーバーの不十分な資格、不正確な計算、機器の不完全性などに関連しています。

代表性（代表性）の誤差は、サンプルの特性と一般母集団の期待される特性との間の不一致として理解されます。代表性エラーは、ランダムまたは系統的である可能性があります。系統的エラーは、確立された選択規則の違反に関連しています。ランダムエラーは、一般母集団のさまざまなカテゴリの単位のサンプル母集団における不十分な均一表現によって説明されます。

最初の理由の結果として、各ユニットの選択でエラーが発生し、常に同じ方向に向けられるため、サンプルは容易に偏る可能性があります。この誤差はオフセット誤差と呼ばれます。そのサイズは、ランダムエラーの値を超える場合があります。バイアス誤差の特徴は、代表性誤差の一定の部分であり、サンプルサイズとともに増加することです。サンプルサイズが大きくなるにつれて、確率誤差は減少します。さらに、ランダム誤差の大きさを決定することができますが、バイアス誤差の大きさを実際に決定することは非常に困難であり、場合によっては不可能であるため、バイアス誤差の原因を知り、排除するための対策を講じることが重要です。それ。

バイアスエラーは、意図的または意図的でない可能性があります。意図的なエラーの理由は、一般集団からのユニットの選択に対する偏ったアプローチです。このようなエラーの発生を防ぐために、ユニットのランダム選択の原則を守る必要があります。

サンプル観測の準備、サンプル母集団の形成、およびそのデータの分析の段階で、意図しないエラーが発生する可能性があります。このようなエラーを回避するには、適切なサンプリングフレームが必要です。つまり、サンプリング単位のリストなど、サンプルが作成される母集団です。サンプリングフレームは、信頼性が高く、完全で、研究の目的と一致していなければならず、サンプリングユニットとその特性は、サンプル観察が準備された時点での実際の状態に対応していなければなりません。サンプル内の一部のユニットが、観察時に存在しない、または情報提供を望まないなどの理由で、情報を収集することが困難になることは珍しくありません。このような場合、これらのユニットを他のユニットに置き換える必要があります。交換が同等のユニットによって実行されることを確認する必要があります。

ランダムサンプリングエラーは、サンプル内の単位と一般母集団の単位との間のランダムな差異の結果として発生します。つまり、ランダムな選択に関連付けられています。ランダムサンプリングエラーの出現を理論的に正当化するのは、確率論とその極限定理です。

極限定理の本質は、質量現象において、規則性と一般化特性の形成に対するさまざまなランダムな原因の累積的な影響が任意に小さい値になるか、実際にはケースに依存しないということです。ランダムサンプリングエラーは、サンプルの単位と一般母集団の間のランダムな違いの結果として発生するため、サンプルサイズが十分に大きい場合、任意に小さくなります。

確率論の極限定理により、ランダムサンプリングエラーのサイズを決定できます。平均 (標準) サンプリング誤差と限界サンプリング誤差を区別します。平均 (標準) サンプリング誤差の下では、平均サンプルと一般母集団との間の不一致 (~ -) が理解されます。 ±。限界サンプリング誤差は、最大可能不一致 (~ -)、つまり、その発生確率に対する最大誤差と見なされます。

サンプリング法の数学的理論では、サンプルと一般母集団の特性の平均特性が比較され、サンプルサイズの増加に伴い、大きなエラーの確率と最大可能エラーの限界が証明されます下降。より多くのユニットが調査されるほど、サンプルと一般的な特性の間の差異は小さくなります。 P.L. によって証明された定理に基づいています。 Chebyshev、十分に大きなサンプルサイズ (n) を持つ単純な無作為サンプルの標準誤差の値は、次の式で決定できます。

は標準誤差です。

単純無作為標本の平均 (標準) 誤差のこの式から、値は一般集団における形質の変動性に依存することがわかります (形質の変動が大きいほど、サンプリング誤差が大きくなります)。サンプルサイズ n (より多くのユニットが調査されるほど、サンプルと一般的な特性の不一致の値は小さくなります)。

学者の AM Lyapunov は、十分に大きなサイズのランダムサンプリングエラーの確率が正規分布の法則に従うことを証明しました。この確率は、式によって決定されます。

数学的統計では、信頼係数 t が使用され、関数 F (t) の値がさまざまな値に対して表にされ、対応する信頼レベルが取得されます (表 6.1)。

表6.1

信頼係数tおよび対応する信頼レベル

信頼係数を使用すると、限界サンプリング誤差を計算できます。

つまり、限界サンプリング誤差は、平均サンプリング誤差の数のt倍に等しくなります。

したがって、限界サンプリング誤差の値は、ある確率で設定することができます。表の最後の列からわかるように。 6.1、平均サンプリング誤差の XNUMX 倍以上の誤差の確率、すなわち

は非常に小さく、0,003(1-0,997) に等しいです。そのようなありそうもない出来事は事実上不可能であると考えられているため、価値

可能性のあるサンプリングエラーの限界と見なすことができます。

サンプル観測により、サンプル母集団の算術平均とこの平均の限界誤差を決定できます。これは、サンプル値が一般的な平均とどの程度異なるかを（一定の確率で）示します。次に、共同海損の値は区間推定で表され、その下限は次のようになります。

推定されたパラメータの未知の値が一定の確率で囲まれる区間を信頼区間と呼び、確率 P を信頼確率と呼びます。ほとんどの場合、信頼確率は 0,95 または 0,99 に等しくなり、信頼係数 t はそれぞれ 1,96 および 2,58 に等しくなります。これは、信頼区間に特定の確率の一般平均が含まれていることを意味します。

限界サンプリング誤差の絶対値とともに、相対サンプリング誤差も計算されます。これは、サンプリング母集団の対応する特性に対する限界サンプリング誤差のパーセンテージとして定義されます。

限界サンプリング誤差の値が大きいほど、信頼区間の値が大きくなり、その結果、推定の精度が低下します。サンプルの平均 (標準) エラーは、サンプルサイズと、一般母集団における特性の変動の程度によって異なります。

6.3. 必要なサンプルサイズの決定

サンプリング理論の科学的原則の XNUMX つは、十分な数の単位が選択されるようにすることです。理論的には、この原則に準拠する必要性は、確率論の極限定理の証明に示されています。これにより、一般母集団から選択するユニットの数を確立して、サンプルの代表性を十分に確保することができます。

サンプルの標準誤差の減少、ひいては推定精度の向上は、常にサンプルサイズの増加に関連しているため、すでにサンプル観測を整理する段階で、次のことを決定する必要があります。観測結果の必要な精度を確保するために必要なサンプルサイズ。必要なサンプルサイズの計算は、限界サンプリングエラーの式から導出された式に基づいています。 （しかし）、 XNUMXつまたは別のタイプと選択方法に対応します。したがって、ランダムに繰り返されるサンプルサイズ (n) の場合、次のようになります。

この式の本質は、必要な数をランダムに再選択することで、サンプルサイズが信頼係数 (t2) の XNUMX 乗と変動属性の分散に正比例することです。 （？2） 限界サンプリング誤差のXNUMX乗に反比例します (?2)。 特に、限界誤差を XNUMX 倍にすると、必要なサンプルサイズを XNUMX 分の XNUMX に減らすことができます。 XNUMX つのパラメーターのうち、XNUMX つ (t および ?) 研究者によって設定されています。同時に、研究者は、目標に基づいて

サンプル調査の目的は、次の質問を解決する必要があります。最良のオプションを提供するために、これらのパラメーターを含める方が、どの定量的組み合わせに適しているでしょうか。ある場合には、彼は得られた結果の信頼性（t）に、精度の尺度（？）よりも満足しているかもしれません。限界サンプリング誤差の値に関する問題を解決することは、研究者がサンプル観測を設計する段階でこの指標を持っていないため、より困難です。したがって、実際には、限界サンプリング誤差を次のように設定するのが通例です。ルール、特性の予想される平均レベルの10％以内。想定される平均レベルの確立には、さまざまな方法でアプローチできます。同様の以前の調査のデータを使用するか、サンプリングフレームのデータを使用して小さなパイロットサンプルを取得します。

サンプル観測を設計する際に確立するのが最も難しいのは、式 (5.2) の XNUMX 番目のパラメーター、つまりサンプル母集団の分散です。この場合、以前の同様のパイロット調査から得られた、調査員が入手できるすべての情報を使用する必要があります。

必要なサンプルサイズを決定する問題は、サンプル調査がサンプリングユニットのいくつかの特徴の調査を含む場合、より複雑になります。この場合、各特性の平均レベルとその変動は原則として異なるため、目的と目的のみを考慮して、どの特性のどの分散を優先するかを決定できます。調査。

サンプル観測を設計するとき、許容サンプリング誤差の所定の値は、特定の研究の目的および観測結果に基づく結論の確率に従って仮定されます。

一般に、サンプル平均値の許容誤差の式を使用すると、次のことを決定できます。

- サンプル集団の指標からの一般集団の指標の可能な偏差の大きさ;

- 必要な精度を提供する、必要なサンプルサイズ。可能なエラーの限界は、特定の指定された値を超えません。

-サンプルのエラーに特定の制限がある確率。

6.4. サンプリングの選択方法と種類

サンプリング方法の理論では、代表性を確保するために、さまざまな選択方法とサンプリングの種類が開発されています。選択方法の下では、一般集団からユニットを選択する手順が理解されます。選択には、繰り返しと非繰り返しの XNUMX つの方法があります。再選択では、検査後にランダムに選択された各ユニットが一般集団に戻され、その後の選択で再びサンプルに分類される可能性があります。この選択方法は、「返球」スキームに従って構築されています。一般集団の各ユニットのサンプルに入る確率は、選択されたユニットの数に関係なく変化しません。非反復選択では、無作為に選択された各ユニットは、検査後に一般集団に戻されません。この選択方法は、「返されないボール」スキームに従って構築されます。一般集団の各ユニットのサンプルに入る確率は、選択が行われるにつれて増加します。

サンプリング方法に応じて、次の主要なサンプリングタイプが区別されます。

実際にはランダムです。
機械的;
典型的な（層別、ゾーニング）;
シリアル（ネスト）;
組み合わせた;
多段;
多相;
相互貫入。

実際の無作為標本は、無作為選択の科学的原則と規則に厳密に従って形成されます。適切なランダムサンプルを取得するには、一般母集団を厳密にサンプリングユニットに分割し、十分な数のユニットをランダムな繰り返し順序または非繰り返し順序で選択します。

ランダムな順序は、くじを引くようなものです。実際には、乱数の特別なテーブルを使用するときに最もよく使用されます。たとえば、1587ユニットを含む母集団から40ユニットを選択する必要がある場合、40未満の1587桁の数字をXNUMX個テーブルから選択します。

実際の無作為標本が繰り返されるものとして構成されている場合、標準誤差は式 (6.1) に従って計算されます。非反復サンプリング法では、標準誤差を計算する式は次のようになります。

ここで、1 - n / N - サンプルに含まれていない一般母集団の単位の割合。この比率は常に 5.1 未満であるため、非反復選択のエラーは、他の条件が等しい場合、反復選択のエラーよりも常に小さくなります。非反復選択は、反復選択よりも整理しやすく、より頻繁に使用されます。ただし、非反復サンプリングの標準誤差の値は、より単純な式 (XNUMX) を使用して決定できます。このような置換は、サンプルに含まれていない一般母集団の割合が大きく、値が XNUMX に近い場合に可能です。

乱数の表を使用する場合、一般集団のすべての単位に番号を付ける必要があるため、ランダム選択の規則に厳密に従ってサンプルを作成することは実際には非常に困難であり、場合によっては不可能です。多くの場合、一般人口は非常に大きいため、そのような予備作業を実行することは非常に困難であり、不都合です。したがって、実際には、厳密にランダムではない他のタイプのサンプルが使用されます。ただし、それらは、ランダム選択の条件への最大近似が保証されるように編成されています。

純粋に機械的なサンプルでは、まずユニットの全母集団を選択ユニットのリストの形で提示し、研究中の特性に関して中立的な順序で、たとえばアルファベット順に編集する必要があります。次に、サンプリング単位のリストは、単位の選択に必要な数の等しい部分に分割されます。さらに、所定の規則に従って、研究中の形質のバリエーションとは関係なく、リストの各部分から 6.2 つのユニットが選択されます。このタイプのサンプリングでは、常にランダムな選択が行われるとは限らず、結果のサンプルに偏りが生じる可能性があります。これは、第一に、一般母集団の単位の順序付けには、非ランダムな性質の要素がある可能性があるという事実によって説明されます。第二に、母集団の各部分からのサンプリングは、起源が正しく確立されていない場合、バイアスエラーにつながる可能性もあります。ただし、適切なランダムなサンプルよりも機械的なサンプルを整理する方が実際には簡単であり、このタイプのサンプリングはサンプル調査で最もよく使用されます。機械的サンプリングの標準誤差は、実際の無作為非反復サンプリング (XNUMX) の式によって決定されます。

典型的な (ゾーン化され、階層化された) サンプリングには、次の XNUMX つの目標があります。

-研究者が関心を持っている特性に応じて、一般集団の対応する典型的なグループのサンプルでの表現を確実にするため。

-サンプリング結果の精度を高めます。

典型的なサンプルでは、その形成が始まる前に、ユニットの一般的な人口が典型的なグループに分けられます。この場合、非常に重要なポイントは、グループ化属性の正しい選択です。選択された典型的なグループには、同じ数または異なる数の選択ユニットが含まれる場合があります。最初のケースでは、サンプリングセットは、各グループからの選択の同じシェアで形成されます。XNUMX 番目のケースでは、一般集団におけるそのシェアに比例するシェアで形成されます。サンプルが選択の均等な割合で形成されている場合、本質的には、それぞれが典型的なグループである、より小さな集団からの適切にランダムなサンプルの数と同等です。各グループからの選択は、ランダム (反復または非反復) または機械的な順序で実行されます。選択シェアが等しい場合と等しくない場合の両方の典型的なサンプルを使用すると、サンプル内の典型的な各グループの必須の表現が保証されるため、結果の精度に対する調査対象の形質のグループ間変動の影響を排除できます。設定。サンプルの標準誤差は、合計分散の値に依存しませんか?2, および群分散の平均の値α i2 について。グループ分散の平均は常に合計分散よりも小さいため、他の条件が等しい場合、典型的なサンプルの標準誤差は無作為サンプル自体の標準誤差よりも小さくなります。

典型的なサンプルの標準誤差を決定するときは、次の式が使用されます。

- 繰り返し選択方式

-非反復的な選択方法を使用する場合：

- サンプル母集団におけるグループ分散の平均。

シリアル（ネスト）サンプルは、調査対象のユニットではなく、ユニットのグループ（シリーズ、ネスト）がランダムに選択される場合のサンプル形成の一種です。選択したシリーズ (ネスト) 内のすべてのユニットが検査されます。シリアルサンプリングは、個々のユニットの選択よりも組織化と実施が実質的に簡単です。ただし、このタイプのサンプリングは、第一に、各シリーズの代表性を保証するものではなく、第二に、調査結果に対する調査対象の形質のシリーズ間変動の影響を排除するものではありません。この変動が大きい場合、ランダムな代表性エラーが増加します。サンプルの種類を選択するとき、研究者はこの状況を考慮に入れる必要があります。シリアルサンプリングの標準誤差は、次の式によって決定されます。

- 繰り返し選択方式 -

ここで、？はサンプルの系列間分散です。 rは選択されたシリーズの数です。

- 繰り返しのない選択方法で -

ここで、Rは一般母集団の系列の数です。

実際には、サンプル調査の目的と目的、およびそれらを組織化および実施する可能性に応じて、特定の方法とタイプのサンプリングが使用されます。ほとんどの場合、サンプリング方法とサンプリングの種類の組み合わせが使用されます。このようなサンプルは結合と呼ばれます。組み合わせは、さまざまな組み合わせで可能です: 機械的サンプリングとシリアルサンプリング、典型的サンプリングと機械的サンプリング、シリアルサンプリングと実際には無作為抽出など。複合サンプリングは、調査の組織化と実施にかかる人件費と金銭的コストを最小限に抑えながら、最大の代表性を確保するために使用されます。

結合されたサンプルでは、サンプルの標準誤差の値は、その各ステップでの誤差で構成され、対応するサンプルの誤差の二乗和の平方根として決定できます。したがって、機械的および典型的なサンプリングが複合サンプリングと組み合わせて使用された場合、標準誤差は式によって決定できます。

ここで、α1 とα2 は、それぞれ機械的サンプルと典型的なサンプルの標準誤差です。

多段階サンプルの特徴は、サンプルが選択ステップに従って徐々に形成されることです。第１段階では、第１段階のユニットが、所定の方法および選択のタイプを使用して選択される。第２段階では、サンプルに含まれる第１段階の各ユニットから、第２段階のユニットが選択され、以下同様であり、段階の数は２つ以上であってもよい。最後の段階で、サンプルが形成され、そのユニットが調査の対象となります。例えば、家計調査のサンプル調査では、第一段階で国土主体を選び、第二段階で地域の地区を選び、第三段階で自治体ごとに企業や団体を選びます。、そして最後に、第XNUMX段階で、選択された企業で家族が選択されます。

このようにして、サンプリングセットは最終段階で形成される。多段階サンプリングは、他のタイプよりも柔軟性がありますが、一般に、同じサイズの単一段階サンプルよりも精度の低い結果が得られます。ただし、同時に、XNUMX つの重要な利点があります。つまり、多段階選択のサンプリングフレームは、サンプル内にあるユニットに対してのみ各段階で構築する必要があるということです。これは非常に重要です。多くの場合、既製のサンプリングフレームはありません。

異なるボリュームのグループを使用した多段階選択でのサンプリングの標準誤差は、次の式によって決定されます。

ここで、?1、?2、?3, ... - さまざまな段階での標準誤差;

n1、n2, n3、... - 対応する選択段階でのサンプル数。

グループの体積が同じでない場合、理論的にはこの式は使用できません。しかし、すべての段階で選択の合計割合が一定である場合、実際には、この式による計算はエラーの歪みにつながりません。

多相サンプルの本質は、最初に形成されたサンプルに基づいて、このサブサンプルからサブサンプルが形成されることです-次のサブサンプルなど。最初のサンプルは最初のフェーズであり、サブ-次の場合は、多相サンプルを使用することをお勧めします。

さまざまな特徴を研究するには、不均等なサンプルサイズが必要です。
調査された兆候の変動は同じではなく、必要な精度は異なります。
初期サンプル (第 XNUMX フェーズ) のすべてのユニットについては、詳細度の低い情報を収集する必要があり、その後の各フェーズのユニットについては、より詳細な情報を収集する必要があります。

マルチフェーズサンプリングの明らかな利点の XNUMX つは、最初のフェーズで取得した情報を後続のフェーズの追加情報として使用できること、XNUMX 番目のフェーズの情報を次のフェーズの追加情報として使用できることなどです。の情報は、サンプル調査の結果の精度を高めます。

多段階サンプリングを編成する場合、さまざまな方法と選択の種類を組み合わせて使用できます (機械的サンプリングによる典型的なサンプリングなど)。マルチフェーズ選択はマルチステージと組み合わせることができます。各段階で、サンプリングは多段階にすることができます。

多相サンプルの標準誤差は、そのサンプルが形成された助けを借りて、選択方法とサンプルの種類の式に従って、各相について個別に計算されます。

相互貫入サンプルは、同じ一般集団からのXNUMXつ以上の独立したサンプルであり、同じ方法とタイプで形成されます。短時間でサンプル調査の予備結果を取得する必要がある場合は、相互貫入サンプルを使用することをお勧めします。相互貫入サンプルは、調査結果の評価に効果的です。結果が独立したサンプルで同じである場合、これはサンプル調査データの信頼性を示しています。相互貫入サンプルは、各研究者に異なるサンプル調査を実施させることにより、異なる研究者の作業をテストするために使用できる場合があります。

相互貫入サンプルの標準誤差は、典型的な比例サンプリング (5.3) と同じ式によって決定されます。相互侵入サンプルは、他のタイプよりも多くの労力と費用を必要とするため、研究者はサンプル調査を設計する際にこれを考慮に入れる必要があります。

さまざまな選択方法とサンプリングの種類の限界誤差は、次の式によって決定されます。 = t?、どこ? 対応する標準誤差です。

トピック 7. インデックス分析

7.1。インデックスの一般的な概念とインデックス方法

統計の実践では、平均とともに指数が最も一般的な統計指標です。彼らの助けを借りて、国民経済全体とその個々のセクターの発展が特徴付けられ、最も重要な経済指標の形成における個々の要因の役割が研究され、指標は経済指標の国際比較にも使用され、決定されます生活水準、経済における事業活動の監視など。

指数（ラテン指数）は、ある条件下で調べている現象のレベルが、他の条件での同じ現象のレベルと何倍異なるかを示す相対値です。条件の違いは、時間 (ダイナミクスの指標)、空間 (領土指標)、および比較の基礎としての条件付きレベルの選択に現れます。

母集団の要素（そのオブジェクト、ユニット、およびそれらの特性）の範囲に応じて、個々の（基本）インデックスと要約（複雑な）インデックスが区別され、それらは一般とグループに分けられます。

個々の指標は、同じオブジェクトに関連する XNUMX つの指標を比較した結果です。たとえば、製品の価格、その販売量などを比較します。企業や産業の活動の統計的および経済的分析では、個々の指標の定性的および定量的指標が広く使用されています。上で-

たとえば、物価指数ip = P1 / P0は、レポート期間における各タイプの製品の単価レベルの基準値と比較した相対的な変化を特徴づけ、定性的な指標です。

物理量指数 iq = q1 / q2 は、このタイプの製品の生産が、比較が行われた期間と比較してレポート期間中に何回変化したかを示し、定量的な指標です。

複合指数は、人口のいくつかの要素のレベルの比率を特徴づけます（たとえば、異なる天然素材の形態を持ついくつかのタイプの製品の生産量の変化、または労働生産性のレベルの変化いくつかのタイプの製品の生産）。調査中の母集団が複数のグループで構成されている場合、それぞれが個別のユニットグループのレベルの変化を特徴付ける複合インデックスはグループ（サブインデックス）であり、複合インデックスはユニットの母集団全体をカバーします。、は一般的な（合計）インデックスです。複合指数は、複雑な社会経済現象の比率を表し、指数値とそれに見合った重みと呼ばれる1つの部分で構成されます。

変化がインデックスを特徴付けるインジケータは、インデックス付きと呼ばれます。インデックス付きインジケーターにはXNUMX種類あります。それらのいくつかは、特定の現象の一般的な合計サイズ（体積）を測定し、条件付きで体積、広範囲（特定のタイプの製品の物理的体積、従業員数、生産の総人件費、総生産コストなど）と呼ばれます。）。これらの指標は、直接計算または合計の結果として取得され、初期の主要なものです。

他の指標は、人口のXNUMXつまたは別の単位の観点から現象または機能のレベルを測定し、条件付きで定性的、集約的と呼ばれます：単位時間あたりの生産量（または従業員あたり）、生産単位あたりの労働時間、生産の単位コストこれらの指標は、容積指標を分割することによって得られます。つまり、それらは計算された二次的な性質のものです。それらは、現象またはプロセスの強度、有効性を測定し、原則として、平均値または相対値のいずれかです。

インデックス法を使用する場合、特定の象徴性、つまり慣例のシステムが適用されます。索引付けされた各指標は、特定の文字 (通常はラテン語) で示されます。次の表記法を導入しましょう。

Q - このタイプの製造された製品の量 (量) (または販売された商品の量) を物理的に表したもの;

T - このタイプの製品を生産するための作業時間 (労働) の総コストで、工数または工数で測定されます。場合によっては、同じ文字が従業員の平均給与数を示します。

z-生産の単位コスト。

tは生産単位の労働強度です。

p は、生産単位または商品の価格です。

- 特定の種類と量の製品を生産するための原材料、材料、または燃料の総消費量。

基本期間のインジケーターには、数式に下付き文字「0」があり、比較された（現在のレポート）期間のインジケーターには、記号「1」があります。個々のインデックスは文字iで示され、下付き文字（インデックス付きインジケーターの指定）も付いています。したがって、iQは、特定のタイプの製造された製品（または販売された商品）の量（物理的体積）の個々のインデックスを意味します。 iz-特定のタイプの製品の個々の単価インデックスなど。

複合指数は文字 I で示され、変化を特徴付ける指標の添え字指標も付随します。例えば、生産単位の労働集約度などの総合指数です。

個々のインデックスは通常の相対値です。つまり、この用語の広い意味でのみインデックスと呼ぶことができます。狭義の指数、または適切な指数も相対的な指標ですが、特別な種類です。それらはより複雑な構築と計算の方法を持っており、それらの構築の特定の方法はインデックス法の本質です。

社会経済現象とそれらを特徴付ける指標は、釣り合っている、つまり共通の尺度を持ち、通約不可能である可能性があります。したがって、異なる企業で生産された、または異なる店舗で販売された同じタイプおよび種類の製品または商品の量は、釣り合いが取れており、合計することができますが、異なるタイプの製品または商品の量は、比較不可能であり、直接合計することはできません。たとえば、数キログラムのパンに、数リットルの牛乳、数メートルの布、靴を追加することは不可能です。複合指数の構成と計算における直接和の非通約性と不可能性は、ここでは自然な測定単位の違いによってではなく、消費者特性の違い、つまりこれらの製品または商品の不均等な天然素材の形態によって説明されています。 .

この点で、複合指数を計算するには、それらの構成部分を比較可能な形式にする必要があります。さまざまな種類の製品またはさまざまな商品の統一性は、それらが労働の産物であり、特定の価値とその金銭的表現 - 価格 (p) を持っているという事実にあります。各製品には、特定のコスト (z) と労働強度 (t) もあります。これらの定性指標は、一般的な尺度として使用できます-異種製品の比較係数。各タイプの生産量 (Q) に対応する価格、コスト、または生産単位の労働強度を掛けると、さまざまな製品を同じ単位に減らし、比較可能な指標を取得します。

状況は、質的指標の複合インデックスを構築する場合にも似ています。たとえば、販売されているさまざまな商品の一般的な価格レベルの変化に関心があるとします。さまざまな商品の価格は形式的には通約可能ですが、販売された各商品の数量を考慮せずにそれらを直接合計すると、独立した実際的な重要性を欠いた価値が得られます。したがって、複合物価指数は、単純な合計の比率 ip = ?p1/?p2 として構築することはできません。個々の商品の価格は、販売された商品の特定の数、統計的な重み、および商品流通の過程における役割を考慮していません。個々の商品の価格の単純な合計は、複合指数の構築には適していません。これは、価格が商品の測定単位に依存し、その変化によって別の金額と異なる指数値が得られるためです。

したがって、定性的指標の複合指標を構築する場合、それらは、これらの定性的指標が計算される単位ごとに、それらに関連付けられた体積指標から分離して考えることはできません。 XNUMXつまたは別の定性的指標（p、z、t）にそれらに直接関連するボリューム指標（Q）を掛けるだけで、特定の経済における各タイプの製品（または製品）の役割と統計的重みを考慮することができます。プロセス-合計値（pQ）、合計コスト（zQ）、合計作業時間（tQ）などの形成プロセス。同時に、合計が実用上重要な指標を取得します。

したがって、インデックス方法とインデックス自体の最初の特徴は、インデックス付きインジケーターが単独で考慮されるのではなく、他のインジケーターと組み合わせて考慮されることです。

指数化された指標に関連する別の指標を乗算することにより、さまざまな現象をそれらの統一に還元し、それらの定量的な比較可能性を確保し、実際の経済プロセスにおけるそれらの重みを考慮に入れます。したがって、インデックス付き指標に関連付けられた乗数指標は通常、指標の重みと呼ばれ、それらによる乗算は重み付けと呼ばれます。

ただし、インデックス付きインジケーターの値に、それらに関連付けられた別のインジケーター (重み) の値を掛けても、インデックス自体の問題はまだ解決されていません。たとえば、価格にそれに対応する商品の数量を掛けることによって、各期間におけるこれらの商品の価値を見つけ、それによって均衡と重み付けの問題を解決します。ただし、結果の積の合計の比較 (？p1Q1と？p0Q0）は、貿易売上高の変化を特徴付ける指標を提供します。これは、商品の価格と数量（量）のXNUMXつの要因に依存しますが、価格レベルと商品の生産レベルの変化は特徴づけません。

インデックスが一方の要素のみの変化を特徴づけるためには、式（7.1）のもう一方の要素の変化を排除し、分子と分母の両方で同じ期間のレベルで固定する必要があります。たとえば、0つの比較された期間の異種製品の量を見積もるには、両方の期間に販売された商品を同時に評価する必要があります。たとえば、基本価格（pXNUMX）です。結果として得られる指標は、XNUMXつの要因（生産の物理的量Q）の変化のみを反映します。

また、商品グループの価格レベルの変化を評価するには、これらの商品の同じ量を比較する必要があります。つまり、商品の数 (Q) は、インデックスの分子と分母の両方で固定する必要があります。同じレベル (ベースまたはレポートレベルのいずれか) で。したがって、構成された複合価格指数は、固定により重み (Q) の変化が排除される (排除される) ため、価格の変化のみを特徴付けます。つまり、指数化された指標です。 IP=?p1q1/?p0q1.

両方のケース (Iq と Ip) で、インデックスは XNUMX つの要因のみの変化を反映しました。つまり、同じレベルでの他の (重み) の固定によるインデックス付き指標です。指数の分子と分母を同水準に固定することで重みの変化の影響を排除することが、指数と指数方式の第二の特徴です。

実際の指標の構築で生じる問題を考慮して、タスクは、異種要素 (さまざまな種類の製品など) からなる複雑な現象のレベルを比較して説明することでした。したがって、Ip は、価格レベルが一般的にどのように変化したかを示す必要があります。つまり、さまざまな商品の価格ダイナミクスを XNUMX つの一般化指標の形で測定します。歴史的に、指数自体は、この特定の経済的タスクを解決した結果として登場しました。つまり、複雑な現象の個々の要素のダイナミクスを一般化して、XNUMX つの一般化指標である複合指数に統合するタスクです。

ただし、インデックス自体は別の問題を解決するために使用されます。つまり、個々のインジケーター (ファクター) の変化が、これらのファクター (引数) の関数を表すインジケーターの変化に与える影響を分析することです。したがって、販売された商品の総コスト (売上高 - ?pq) は、価格 (p) と数量 (数量 - Q) の関数であるため、これらの各要因の変化に対する影響を測定するタスクを設定できます。つまり、各要因を変更することによって、売上高がどのように変化したかを個別に判断します。このような分析上の問題を解決するために使用されるインデックスも、インデックスメソッドの特定の機能 (重み付けと重み付けの変更の排除) を使用して構築されます。

したがって、指数自体は特別な種類の相対的な指標であり、社会経済的現象のレベルが別の（または他の）現象と関連して考慮され、この場合、その変化は排除されます。指数化された指標に関連付けられた指標は指数の重みとして使用され、重み付けと重みの変更の排除 (同じレベルでの指数の分子と分母の固定) は、指数自体と指数の方法の詳細です。

7.2。定性的指標の総合指数

各定性的指標は、それが計算される測定単位（またはそれが参照する測定単位）に基づいて、XNUMXつまたは別のボリューム指標に関連付けられます。したがって、財の単価はその数量（Q）に関連しています。生産単位の価格（p）、コスト（z）、労働強度（t = T / Q）などの品質指標、および原材料と材料の特定の消費（m = M / Q）は、製造された製品の量。

品質指標の複合指標は、任意の商品または製品のセットに関連する一般的な変化を特徴づけるのではなく、完全に特定の量の生産または販売された商品の価格、プライムコスト、労働強度、または単位コストの変化を特徴付ける必要があります。これは、重み付け（インデックス付きの定性的インジケーターのレベルにそれに関連付けられたボリュームインジケーター（重み）の値を掛ける）と、インデックスの分子と分母の重みを同じレベルに固定することによって実現されます。そのような製品の合計を比較すると、集計インデックスが得られます。同様に、生産単位のコストと労働強度のダイナミクスの集計インデックス、および原材料または材料の特定の消費のインデックスを構築できます。

これらの複合指数を構築する際の主な問題は、指数の重みを固定するレベル、つまりこの場合は生産量 (または商品) - Q の経済的に正当な選択です。

通常、定性的指標のダイナミクスの複合指数の前に、レベルの相対的な変化だけでなく、この変化の結果として現在の期間に得られる経済効果の絶対値も測定することがタスクになります。：値下げによる購入者の節約額（または価格が上昇した場合は追加費用の額）、コストの変更による節約額（または追加費用）など。

問題のこの定式化は、現在の期間の重みを持つ定性的指標のダイナミクスのインデックスにつながります。

- 第一に、研究者は、過去ではなく、現在生産されている製品のコストまたは労働集約度を変更することに関心があります。

- 第二に、経済効果は、前の（基準）期間ではなく、現在の報告期間の実際の結果に関連付けられる必要があります。

例として、総コストインデックスを見てみましょう。

したがって、このインデックスでは、分子はレポート期間の製品の実際のコストの合計であり、分母は、各タイプの単価の場合にレポート期間に製品に費やされる金額を示す条件値です。製品は基本レベルのままでした。

生産の単価を変更することによって得られる実質的な経済効果は、指数の分子と分母の金額の差として計算される絶対値として表されます: (?z1Q1 ??z0Q1) または (? z1?z0 Q1)。

したがって、報告期間（当期）の重みによる重み付けは、定性的指標の指標を、指標化された指標を変更することによって得られる経済効果の指標とリンクさせます。したがって、集計インデックス! 定性的指標のダイナミクスは、通常、レポート期間の重みで構築および計算されます。

式 (7.2) は複合物価指数であり、式 (7.3) は材料消費の複合指数の計算である。これらの指数では、分子と分母の差は、最初のケースでは、差の符号に応じて、同じ商品セットを取得するコストの減少または増加を特徴付けます。 XNUMX番目のケースでは、同じ量の製品を生産するための材料の消費量の増減。

7.3。ボリュームインジケーターの集計インデックス

容積指標は、相応する (T、pQ、zQ) 場合と、相応しない (さまざまな種類の製品または商品の量 - Q) 場合があります。比較可能な出来高指標は直接合計することができ、総合指数の構築は困難を引き起こしません。

一般的な結果を取得し、異種ボリュームインジケーターの集計インデックスを作成するには、最初にこのインジケーターの個々の値を測定する必要があります。現象の経済的本質に基づいて、共通の尺度を見つけ、それを比較係数として使用する必要があります。ボリューム指標のこのような一般的な指標は、関連する定性的指標です。したがって、さまざまなタイプの製品の量は、これらの製品の価格（p）、コスト（z）、および労働強度（t）を使用して測定できます。指数化されたボリューム指標にXNUMXつまたは別の定性的指標を掛けることにより、合計の可能性だけでなく、同時に、実際の経済プロセスにおける各要素、たとえば製品の役割、つまりその統計的重みが可能になります。このプロセスでは、も考慮されます。

さまざまな質的指標が出来高指数のウェイトとして機能する可能性があるため、どれを使用すべきかという問題が生じます。それぞれの特定のケースにおけるこの問題は、インデックスの前に置かれる認知経済タスクに従って解決されなければなりません。つまり、特定の重み補正子の選択は経済的に正当化されなければなりません。

経済的および統計的作業の実践では、価格は通常、総生産量の指標の重みとして使用されます。これは、工業製品と農産物の量の指標、および貿易の物理的な量の指標がどのように構築されるかです。

多くの場合、生産量の変化はそれ自体ではなく、より複雑な注文の指標の変化への影響の観点から重要です：生産の総コスト、その総コスト、作業時間の総コスト、そのセクションの総生産量など。このような場合、重みコンポーネントの選択は、より複雑な指標が依存する指標要因の関係によって決定されます。

インデックスがインデックス付きボリュームインジケーターの変更のみを反映するように、分子と分母の重みは同じ期間のレベルに固定されています。ボリューム指標のダイナミクスの指標における経済活動の実践では、重みは通常、基準期間のレベルで固定されます（式7.2を参照）。これにより、相互接続されたインデックスのシステムを構築できます。

個々の量指標（販売量、生産性量、播種面積）については、基準期間のレベルで重みが選択されます。例えば：

ここで、In は複合利回り指数です。 I - 貿易コストの複合指数; Iq - 複合コストインデックス。

比較可能な範囲のユニット (比較可能な製品) で計算される定性的なインデックスとは異なり、複合ボリュームインデックスは、完全性と正確性のために、各期間に生産 (または販売) されたユニットの全範囲をカバーする必要があります。この点で、比較した期間のいずれかで生産されなかったタイプの製品に対してどのような重みをとるべきかという問題が生じます。

このような場合の統計の実践では、XNUMXつの方法が使用されます。工業生産量の指数を計算する場合、基準期間の価格がない新しいタイプの工業生産高は、現在の期間の価格で条件付きで推定されます。販売数量指数の算出にあたっては、新品の価格が類似品の比較範囲の価格と同程度に変化したという条件付きの仮定に基づいた方法が使用されます。

7.4. 一定の重みと可変の重みを持つ一連の集計インデックス

経済現象のダイナミクスを研究する場合、インデックスが作成され、連続するいくつかの期間について計算されます。それらは、一連の基本インデックスまたはチェーンインデックスを形成します。一連の基本インデックスでは、各インデックスのインデックス付きインジケーターが同じ期間のレベルと比較され、一連のチェーンインデックスでは、インデックス付きインジケーターが前の期間のレベルと比較されます。

個々のインデックスでは、分子と分母のウェイトは必然的に同じレベルに固定されます。一連のインデックスが構築されている場合、その中の重みは、シリーズのすべてのインデックスに対して一定であるか、変数である可能性があります。

生産量 ?q1p0/?q0p0、?q2p0/?q0p0、?q3p0/?q0p0 などのいくつかの基本的な指標は、一定の重み (р0) を持っています。多くのチェーンインデックスにも一定の重み (p0) があります: ?q1p0/?q0p0、?q2p0/?q1p0、?q3p0/?q2p0 など。

多数のチェーン価格インデックス ?p1q1/?p1q0、?p2q2/?p2q0、?p3q3 /?p3q2 などは、可変の重みで構築されています (1 番目のインデックス - 1 番目の q2 - q2 など) 。

一定の重みを持つダイナミクスインデックスの場合、チェーンと基本的な成長率（インデックス）の関係は有効です。

したがって、何年にもわたって一定のウェイトを使用することで、チェーンインデックスからベーシックインデックスへ、またはその逆への移行が可能になります。したがって、生産量と商品販売量の一連の指数は、一定の重みで統計的に作成されます。例えば、出来高指数では、基準年の1月XNUMX日に設定された水準に固定された価格が一定のウェイトとして使用されます。数年間使用されるこのような価格は、比較可能 (固定) と呼ばれます。

生産量（商品）の指標に比較可能な価格を使用すると、単純な合計で数年間の結果を得ることができます。比較可能な価格は、現在の (現在の) 価格と大きく異なるべきではありません。したがって、それらは定期的に見直され、新しい比較可能な価格に移行します。異なる比較可能価格が適用された長期間の生産量指数を計算できるようにするために、XNUMX 年間の生産量は古い固定価格と新しい固定価格の両方で評価されます。長期の指数は、連鎖法、つまり、この期間の個々のセグメントの指数を掛け合わせることによって計算されます。

現在の期間の重みに従って重み付けするのに経済的に正しい定性的指標の一連のインデックスは、可変の重みで構成されています。

7.5. 連結地域指数の構築

地域インデックスを作成するとき、つまり、空間内の指標を比較するとき（地区間、異なる企業間の比較など）、インデックスの重みが必要なレベルでの比較ベースと地域（オブジェクト）の選択について疑問が生じます。修正されます。いずれの場合も、調査の目的に基づいてこれらの問題に対処する必要があります。比較ベースの選択は、特に、比較が二国間（たとえば、XNUMXつの隣接する地域単位の指標を比較する）か多国間（複数の地域、オブジェクトの指標を比較する）かによって異なります。

両側比較では、同じ基準を持つ各テリトリーまたはオブジェクトを、比較および比較ベースの両方として使用できます。この点に関して、特定の領域（オブジェクト）のレベルで複合指数の重みを固定するという問題が生じます。たとえば、XNUMX つの地域のどちらで、生産単価が何パーセント低く、生産量が多いかを判断する必要があるとします。

エリアAとエリアBを比較すると、かなり合理的で簡単な方法は、コストインデックスの両方の地域（Q = QA + QB）の一般的な生産量を重みとして固定することです。Iz=？zQ /？ zQ。

たとえば、多国間の比較では、いくつかの領域で質的指標を比較する場合、重みがそれに応じて固定されるレベルで領域の境界を拡大する必要があります。

出来高指標の統合地域指数では、比較地域全体として計算された、対応する質的指標の平均水準を加重値とみなすことができます。したがって、この例では

7.6. 平均指数

個々のインデックスと複合インデックスを計算する方法に応じて、算術平均と平均調和インデックスがあります。言い換えると、個々のインデックスに基づいて構築された全体的なインデックスは、算術平均または高調波インデックスの形式を取ります。つまり、算術平均と平均高調波インデックスに変換できます。

個々の（グループ）インデックスの平均として複合インデックスを構築するという考えは非常に理解できます：結局のところ、複合インデックスはインデックス付きインジケーターの平均変化を特徴付ける一般的な尺度であり、もちろん、その値は個々のインデックスの値に依存します。また、平均値（平均インデックス）の形式で複合インデックスを作成することの正確さの基準は、集約インデックスとの同一性です。

集約インデックスの個々の（グループ）インデックスの平均への変換は、次のように実行されます。集約インデックスの分子または分母のいずれかで、インデックス付きインジケーターは、対応する個々のインデックスに関する式に置き換えられます。。このような置換が分子で行われる場合、集計インデックスは、分母である場合は算術平均に変換され、次に個々のインデックスの調和平均に変換されます。

例えば、物理量 iq = q1/q0 の個々の指標と、基準期間 (q0p0) における各タイプの生産コストは既知です。個々の指数の平均を構築するための最初のベースは、物理量の複合指数です。

（ラスパイレス指数の集計形式）。

利用可能なデータから、式の分母のみを合計して直接取得できます。分子は、基準期間の個々のタイプの製品のコストに個々の指数を掛けることによって取得できます。

次に、複合インデックスの式は次の形式になります。

すなわち、重みが基準期間における個々のタイプの製品のコストである物理量の算術平均指数を取得します。

レポート期間 (p1q1) における各タイプの製品の生産量 (r^) と各タイプの製品のコストのダイナミクスに関する情報があると仮定します。この場合、企業のアウトプットの総変化を決定するには、パーシェ式を使用すると便利です。

数式の分子は、q1P1 値を合計することによって取得できます。分母は、各タイプの製品の実際のコストを、物理的な生産量の対応する個々のインデックスで割ることによって得られます。

したがって、物理ボリュームの平均加重高調波指数の式が得られます。

物理量の指標（総計、算術平均、調和平均）のいずれかの式の使用は、利用可能な情報に依存します。また、報告期間と基準期間の製品または商品の種類のリスト (それらの範囲) が一致する場合、つまり集計指数がユニットの同等の範囲に基づいて構築されています (質的指標の集計インデックスとボリュームインジケーターの集計インデックス、比較可能な品揃えの対象となります)。

トピック 8. ダイナミクスの分析

8.1. 社会経済現象のダイナミクスとその統計的研究の課題

社会経済統計によって研究される社会生活の現象は、絶え間なく変化し発展しています。時間の経過とともに - 月ごと、年ごとに - 人口の規模とその構成、生産量、労働生産性のレベルなどが変化するため、統計の最も重要なタスクのXNUMXつは研究することです時間の経過に伴う社会現象の変化 - それらの開発のプロセス、そのダイナミクス。統計は、時系列（時系列）を構築して分析することで、この問題を解決します。

一連のダイナミクス (時系列、動的、時系列) は、調査中の現象の発展レベルを特徴付ける、時間順に並べられた一連の数値指標です。シリーズには、時間とインジケーターの特定の値 (シリーズレベル) の XNUMX つの必須要素が含まれます。

現象の大きさ、大きさを特徴付ける指標の各数値は、シリーズのレベルと呼ばれます。レベルに加えて、ダイナミクスの各シリーズには、レベルが参照する瞬間または期間の表示が含まれています。

統計観測の結果をまとめると、XNUMX種類の絶対指標が得られます。それらのいくつかは、特定の時点での現象の状態を特徴づけます：合計の任意の単位のその瞬間の存在

密度またはフィーチャのXNUMXつまたは別のボリュームの存在。このような指標には、人口、自動車、住宅ストック、商品在庫などが含まれます。このような指標の値は、特定の時点でのみ直接決定できるため、これらの指標と対応する時系列は瞬間的と呼ばれます。

他の指標は、特定の期間（間隔）のプロセスの結果を特徴づけます（日、月、四半期、年など）。そのような指標は、例えば、出生数、生産された製品の数、住宅の試運転、賃金基金などです。これらの指標の値は、一定の期間（期間）でのみ計算できるため、次のようになります。指標とその一連の値は間隔と呼ばれます。

対応する時系列のレベルのいくつかの機能 (プロパティ) は、間隔と瞬間の絶対インジケーターの異なる性質に由来します。間隔シリーズでは、一定の間隔 (期間) に対する任意のプロセスの結果であるレベルの値は、この期間の長さ (間隔の長さ) に依存します。他の条件が同じであれば、間隔シリーズのレベルが大きいほど、このレベルが属する間隔の長さが長くなります。

間隔 (シリーズ内の隣接する日付間の時間間隔) も存在するダイナミクスの瞬間的なシリーズでは、特定のレベルの値は、隣接する日付間の期間に依存しません。

間隔系列の各レベルは、すでに短い期間のレベルの合計です。同時に、XNUMXつのレベルの一部である人口単位は他のレベルに含まれないため、一連のダイナミクスの間隔では、隣接する期間のレベルを合計して、より長い結果（レベル）を取得できます。期間（したがって、月次レベルを合計すると、四半期ごとに合計され、四半期ごとに合計され、年次、年次合計-複数年になります）。

場合によっては、隣接する時間間隔の間隔系列のレベルを順次追加することにより、一連の累積合計が作成されます。各レベルは、特定の日付から始まる特定の期間だけでなく、他の期間の合計も表します（年初からなど）。）。このような累積的な結果は、多くの場合、企業の会計およびその他のレポートに記載されています。

瞬間時系列では、通常、母集団の同じ単位が複数のレベルに含まれます。そのため、ダイナミクスの瞬間系列のレベルを合計すること自体は意味がありません。この場合に得られた結果には、独立した経済的重要性がないためです。 .

上記では、初期の主要な絶対値の一連のダイナミクスについて説明しました。それらとともに、一連のダイナミクスを構築できます。そのレベルは相対値と平均値です。それらはまた、瞬間的または間隔のいずれかである可能性があります。相対値と平均値のダイナミクスの区間シリーズでは、相対値と平均値は導関数であり、他の値を除算することによって計算されるため、レベルの直接合計自体は無意味です。

一連のダイナミクスを構築して分析する前に、まず、一連のレベルが互いに比較可能であるという事実に注意を払う必要があります。これは、この場合にのみ、動的なシリーズが開発のプロセスを正しく反映するためです。現象。一連のダイナミクスのレベルの比較可能性は、この一連の分析の結果として得られた結論の妥当性と正確性にとって最も重要な条件です。時系列を構築する場合、時系列は、比較可能性に反する変更 (地域の変更、オブジェクトの範囲の変更、計算方法など) が発生する可能性がある長い期間をカバーする可能性があることに留意する必要があります。

社会現象のダイナミクスを研究する場合、統計は次のタスクを解決します。

- 別々の期間のレベルの絶対的および相対的な成長率または減少率を測定します。

- 一定期間のレベルの一般的な特性とその変化率を示します。

- 個々の段階での現象の発展における主な傾向を明らかにし、数値的に特徴付けます。

-さまざまな地域またはさまざまな段階でのこの現象の進展の比較数値特性を示します。

- 研究された現象の時間の変化を引き起こす要因を明らかにします。

- 将来の現象の発展を予測します。

8.2. 一連のダイナミクスの主な指標

ダイナミクスを研究するとき、さまざまな指標と分析方法が使用され、初歩的、単純、およびより複雑なため、数学のより複雑なセクションの使用が必要になります。

主に一連のダイナミクスのレベルの変化率を測定するときに、多くの問題を解決する際に使用される分析の最も単純な指標は、絶対成長、成長、成長率、および絶対値 (内容) です。 XNUMXパーセントの成長。これらの指標の計算は、一連のダイナミクスのレベルを相互に比較することに基づいています。同時に、比較が行われるレベルは、比較のベースであるため、ベースレベルと呼ばれます。通常、前のレベルまたはシリーズの最初のレベルなどの前のレベルのいずれかが、比較のベースとして使用されます。

各レベルを前のレベルと比較すると、この場合に取得されるインジケーターは、シリーズのレベルを接続する「チェーン」内のリンクであるため、チェーンインジケーターと呼ばれます。すべてのレベルが同じレベルに関連付けられている場合、これは常に比較のベースとして機能し、この場合に取得されるインジケーターは基本と呼ばれます。

多くの場合、一連のダイナミクスの構築は、一定の比較基準として使用されるレベルから始まります。このベースの選択は、研究中の現象の発展の歴史的および社会経済的特徴によって正当化されるべきです. たとえば、開発の前の段階の最終レベル（または前の段階でレベルが増加または減少した場合はその平均レベル）など、いくつかの特徴的な典型的なレベルを基本レベルとして使用すると便利です。

絶対増加は、ベースラインと比較して、つまり特定の期間 (期間) にレベルが増加 (または減少) した単位数を示します。絶対増加は、比較されたレベル間の差に等しく、これらのレベルと同じ単位で測定されます。

? =yi?yi?1;

？ = yi？y0、

ここで、yi は i 年のレベルです。 yi-1 - 前年の水準; y0 - 基準年のレベル。レベルがベースラインと比較して低下している場合、? <0; それはレベルの絶対的な減少を特徴付けます。

単位時間 (月、年) あたりの絶対成長率は、レベルの絶対成長率 (または減少率) を測定します。チェーンと基本的な絶対成長は相互に関連しています。連続するチェーンの成長の合計は、対応する基本的な成長、つまり期間全体の成長の合計に等しくなります。

成長のより完全な特徴付けは、絶対値が相対値によって補完された場合にのみ得られます。ダイナミクスの相対的な指標は、成長率と成長プロセスの強度を特徴付ける成長率です。

成長率 (Tr) は、一連のダイナミクスのレベルの変化の強さを反映し、レベルがベースラインと比較して何回増加したか、減少した場合はベースラインのどの部分が減少したかを示す統計的指標です。比較されたレベルです。以前のレベルまたはベースに対する現在のレベルの比率によって測定されます。

他の相対値と同様に、成長率は係数（レベルの単純な比率）の形式だけでなく、パーセンテージとしても表すことができます。絶対成長率と同様に、任意の時系列の成長率は、それ自体が間隔の指標です。つまり、時間のXNUMXつまたは別の期間（間隔）を特徴付けます。

チェーン成長率とベース成長率の間には一定の関係があり、係数の形式で表されます。連続するチェーン成長率の積は、対応する期間全体のベース成長率に等しくなります。たとえば、y2/y1 y3/y2 = y3 です。 / y1.

成長率 (Tpr) は、相対的な成長率を特徴付けます。つまり、以前または基準レベルに対する絶対成長率の比率です。

パーセンテージで表される成長率は、ベースラインを 100% として、レベルが何パーセント増加 (または減少) したかを示します。

開発率を分析するとき、成長率と成長率の背後に隠されている絶対値（レベルと絶対増分）を見失うことは決してありません。特に、成長率と成長率の低下（減速）に伴い、絶対成長率が上昇する可能性があることに留意する必要があります。

この点で、ダイナミクスの別の指標、つまり絶対成長を対応する成長率で割った結果として決定される1％成長の絶対値（内容）を研究することが重要です。

この値は、成長の各パーセンテージが与える絶対値を示します。ある年の現象のレベルは、地域、部門、およびその他の変更（会計および指標の計算方法の変更など）により、他の年のレベルと比較できない場合があります。比較可能性を確保し、分析に適した時系列を得るには、他と比較できないレベルを直接再計算する必要があります。ただし、これに必要なデータが利用できない場合があります。このような場合、一連のダイナミクスの閉鎖と呼ばれる特別な手法を使用できます。

たとえば、ある現象の発展のダイナミクスがi年目に研究された領域の境界に変化があったとしましょう。その場合、今年以前に取得されたデータは、その後の年のデータと比較できなくなります。これらのシリーズをクローズし、全期間のシリーズのダイナミクスを分析できるようにするために、それぞれのデータを i 年目のレベルの比較ベースとして採用します。領土の古い境界と新しい境界内。同じ比較基準を持つこれら XNUMX つの行は、XNUMX つの閉じたダイナミクス行に置き換えることができます。クローズドシリーズのデータから、任意の年と比較した成長率を計算できます。また、新しい境界内で全期間の絶対レベルを計算することもできます。ただし、一連のダイナミクスを閉じて得られた結果には多少の誤差が含まれていることに注意する必要があります。

グラフィカルに、現象のダイナミクスは、ほとんどの場合、棒グラフと折れ線グラフの形式で表されます。カーリー、スクエア、セクターなど、他の形式のグラフも使用されます。通常、分析グラフは折れ線グラフの形式で作成されます。

8.3. 平均ダイナミクス

時間の経過とともに、現象のレベルだけでなく、そのダイナミクスの指標も変化します。したがって、開発の特性を一般化し、典型的な主な傾向とパターンを特定して測定し、その他の問題を解決するために、開発の絶対的な増分と速度を示します。分析では、時系列の平均指標（平均レベル、平均絶対ゲイン、平均ダイナミクス率）が使用されます。

平均値と相対値を計算するときに分子と分母の比較可能性を確保するために、時系列を構築するときに、すでに一連のダイナミクスの平均レベルの計算に頼る必要があることがよくあります。たとえば、ロシア連邦でXNUMX人当たりの発電量の一連のダイナミクスを構築する必要があるとします。これを行うには、毎年、特定の年に生成された電力量（間隔指標）を同じ年の人口（瞬間的な指標、その値は年間を通じて継続的に変化する）で割る必要があります。ある時期の人口の大きさは、一般的に、年間全体の生産量に匹敵するものではないことは明らかです。比較可能性を確保するために、なんらかの方法で人口をXNUMX年全体に日付を付ける必要もあります。これは、その年の平均人口を計算することによってのみ実行できます。

多くの現象のレベルは期間ごとに、たとえば年ごとに、増加または減少して大きく変動するため、ダイナミクスの平均的な指標に頼る必要があることがよくあります。これは特に農業の多くの指標に当てはまり、その年の年はありません。したがって、農業の発展を分析するとき、それらはしばしば年次指標ではなく、数年間のより典型的で安定した平均年次指標で動作します。

ダイナミクスの平均指標を計算するときは、平均値理論の一般規定がこれらの平均指標に完全に適用されることに留意する必要があります。これは、まず第一に、動的平均が、現象の発展のための均一で多かれ少なかれ安定した条件を備えた期間を特徴付ける場合、典型的であることを意味します。このような期間 (発達段階) の割り当ては、ある点でグループ化に似ています。現象の発生条件が大きく変化した期間、つまり、現象の発生のさまざまな段階をカバーする期間の動的平均値を計算する場合、そのような平均値は細心の注意を払って使用する必要があります。個々の段階の平均値でそれ。

ダイナミクスの平均指標は、論理的および数学的要件も満たす必要があります。これにより、平均が得られる実際の値を置き換えるときに、定義指標の値、つまり、平均化された指標に関連付けられた一般化指標、変更しないでください。一連のダイナミクスの平均レベルを計算する方法は、主に一連の指標の性質、つまり時系列のタイプに依存します。

最も簡単な方法は、レベルが等しい絶対値のダイナミクスの間隔シリーズの平均レベルを計算することです。計算は、単純な算術平均の式に従って行われます。

ここで、n は連続する等しい時間間隔の実際のレベルの数です。

絶対値のダイナミクスのモーメント系列の平均レベルの計算では、状況はより複雑になります。モーメントインジケーターはほぼ連続的に変化する可能性があるため、その変化に関するデータが詳細で網羅的であればあるほど、平均レベルをより正確に計算できます。さらに、計算方法自体は、利用可能なデータの詳細度によって異なります。ここではさまざまなケースが考えられます。

モーメントインジケーターの変化に関する包括的なデータが存在する場合、その平均レベルは、さまざまなレベルの間隔シリーズの算術加重平均の式によって計算されます。

ここで、t はレベルが変化しなかった期間の数です。

隣接する日付間の時間間隔が互いに等しい場合、つまり、日付間の等しい (またはほぼ等しい) 間隔を扱っている場合 (たとえば、各月または四半期、年の初めにレベルがわかっている場合)、等距離レベルのモーメントシリーズでは、時系列平均式を使用して、シリーズの平均レベルを計算します。

レベルが異なるモーメントシリーズの場合、シリーズの平均レベルは次の式を使用して計算されます。

上記では、一連の絶対値のダイナミクスの平均レベルについて話しました。平均値と相対値の一連のダイナミクスについては、これらの平均値と相対値の指標の内容と意味に基づいて平均レベルを計算する必要があります。

平均絶対増加は、単位時間あたりの平均（平均、月次、年次など）で、レベルが前の期間と比較して増加または減少した単位数を示します。平均絶対増加は、レベルの平均絶対成長率（または減少率）を特徴づけ、常に間隔の指標です。これは、期間全体の総成長をさまざまな時間単位でこの期間の長さで割ることによって計算されます。

-平均絶対連鎖成長の計算：

- 平均絶対基本増加量の計算:

ここで、-連続する期間のチェーンの絶対増分。 nはチェーンの増分数です。 Y0-基準期間のレベル。

平均成長率 (および平均絶対増加率) の計算の正確さの基礎と基準として、検討中の全期間の成長率に等しい連鎖成長率の積を使用できます。決定指標。したがって、n 連鎖成長率を掛けると、全期間の成長率が得られます。

式 8.11 の実際の連鎖率を置き換えたときに、全期間の成長率 (y1 / y1 -1) が変化しないような平均成長率 (p) を見つけるタスクを設定しましょう。したがって、等式

以下から：

ここで、n はダイナミクスシリーズのレベル数です。 T1、T2、Tp - チェーンの成長率。

式 (8.1) は単純な幾何平均、(8.2) は暗黙の幾何平均と呼ばれます。

係数の形式で表される平均成長率は、単位時間あたりの平均値 (年平均、月平均など) で前の期間と比較してレベルが何倍増加するかを示します。

平均成長率と成長率については、通常の成長率と成長率の間には同じ関係が成り立ちます。

パーセンテージで表される平均増加率 (または減少率) は、単位時間 (年平均、月平均など) あたりの平均で、レベルが前の期間と比較して何パーセント増加 (または減少) したかを示します。平均成長率は、成長の平均強度、つまりレベル変化の平均相対速度を特徴付けます。

8.2 種類の平均成長率の式のうち、すべての連鎖成長率を計算する必要がないため、式 (8.1) がより頻繁に使用されます。式 (XNUMX) によると、一連のダイナミクスのレベルも期間全体の成長率も不明で、チェーンの成長率 (または成長) のみがわかっている場合にのみ計算することをお勧めします。

8.4.主な開発動向の特定と特性化

時系列の分析で発生するタスクのXNUMXつは、調査中の指標のレベルの変化のパターンを経時的に確立することです。これを行うには、この現象と他の現象との関係およびその発達の条件に関して十分に均質な発達の期間（段階）を特定する必要があります。

発達段階の特定は、この現象を研究する科学 (経済学、社会学など) と統計学の交差点にある課題です。この問題の解決は、統計的方法の助けを借りて実行されるだけでなく（それらはある程度の利益をもたらす可能性があります）、現象の本質、性質、および一般的な意味のある分析に基づいて実行されます。その開発の法則。

開発の各段階で、現象のレベルを変化させる主な傾向を特定し、数値的に特徴付ける必要があります。傾向とは、時間の経過とともに現象のレベルが増加、減少、または安定化する一般的な方向として理解されます。レベルが連続的に増加または連続的に減少している場合、上昇傾向または下降傾向が明確に観察されます。これは、時系列グラフで視覚的に簡単に検出できます。ただし、レベルの増加と減少の両方がさまざまな方法で発生する可能性があることに注意してください。均等、加速、または減速のいずれかです。一様な成長 (または減少) は、チェーンの絶対増分 (;) が同じ場合、一定の絶対率での成長 (または減少) として理解されます。増加または減少が加速すると、チェーンの増分は体系的に絶対値が増加し、増加または減少が遅いと減少します (絶対値も減少します)。実際には、一連のダイナミクスのレベルが厳密に均等に増加 (または減少) することはほとんどありません。まれに、系統的な、単一の逸脱なしに、チェーン増分の増加または減少もあります。

そのような逸脱は、現象のレベルが依存する主な原因と要因の複合体全体の時間の経過の変化、またはランダムな状況を含む二次的な方向と強さの変化によって説明されます。したがって、ダイナミクスを分析するときは、開発の傾向だけでなく、開発のこの段階全体でかなり安定している（持続可能な）主な傾向について話します。場合によっては、このパターン、つまりオブジェクトの開発における一般的な傾向が、動的シリーズのレベルによって非常に明確に表示されます。

主な傾向（傾向）は、時間の経過に伴う現象のレベルのかなりスムーズで安定した変化であり、多かれ少なかれランダムな変動がありません。主な傾向は、分析的に（傾向の方程式（モデル）の形式で）、またはグラフィカルに表すことができます。主な開発トレンド（トレンド）の識別は、統計では時系列のアラインメントとも呼ばれ、主なトレンドを特定する方法はアラインメント方法と呼ばれます。

一連のダイナミクスの主な傾向 (傾向) を特定する最も一般的な方法の XNUMX つは、次の方法です。

- 間隔の統合;

- 移動平均 (この方法の本質は、絶対データを特定の期間の算術平均に置き換えることです)。平均値の計算は、スライド方式、つまり、最初のレベルの受け入れ期間からの段階的な除外と次のレベルの包含によって実行されます。

- 分析的な配置。この場合、ダイナミクスシリーズのレベルは時間の関数として表されます。

1) f (t) = a0 + a1t - 線形依存;

2）f（t）= a0 + a1t+a2t2-放物線依存。間隔とその特性を平均レベルで拡大する方法は、短い間隔から長い間隔への移行、たとえば、数日から数週間または数十年、数十年から数か月、数か月から四半期または年、年次間隔から長い間隔への移行で構成されます。期間間隔。一連のダイナミクスのレベルが多かれ少なかれ一定の周期性（波のような）で変動する場合は、振動の周期（サイクルの「波」の長さ）に等しい拡大された間隔を取ることをお勧めします。そのような周期性がない場合、傾向の一般的な方向が十分に明確になるまで、拡大は小さな間隔からさらに大きな間隔へと徐々に実行されます。

ダイナミクスシリーズが瞬間的であり、シリーズのレベルが相対値または平均値である場合、レベルの合計は意味がなく、集約された期間は平均レベルによって特徴付けられる必要があります。

間隔が拡大されると、動的系列のメンバーの数が大幅に減少し、その結果、拡大された間隔内のレベルの動きが見えなくなります。この点で、主な傾向とそのより詳細な特性を識別するために、系列は移動平均を使用して平滑化されます。

移動平均を使用して一連のダイナミクスを平滑化するには、一連の最初のレベルの特定の数から平均レベルを計算し、次に同じ数のレベルから平均レベルを計算します。XNUMX番目から始まり、XNUMX番目から始まります。したがって、平均レベルを計算するとき、それらは最初から最後まで時系列に沿って「スライド」し、毎回最初にXNUMXつのレベルを破棄し、次のレベルを追加します。したがって、名前-移動平均。

移動平均の各リンクは、対応する期間の平均レベルです。グラフ表示といくつかの計算を使用して、各リンクは通常、計算が行われた期間の中央間隔 (インスタントシリーズの場合は中央日付) を参照します。

移動平均リンクを計算する必要がある期間の問題は、ダイナミクスの特定の機能によって異なります。間隔の拡大と同様に、レベル変動に一定の周期性がある場合は、平滑化期間を振動周期またはその値の倍数に等しくすることをお勧めします。そのため、毎年季節的に増減する四半期レベルが存在する場合は、XNUMX 四半期または XNUMX 四半期の平均などを使用することをお勧めします。明確なトレンドパターンが現れます。

時系列の分析的な調整により、傾向の分析モデルを取得できます。以下の流れで製作します。

-有意義な分析に基づいて、開発の段階が特定され、この段階でのダイナミクスの性質が確立されます。

-成長の8つまたは別のパターンの仮定に基づいて、ダイナミクスの性質から、トレンドの分析表現の形式、特定の線にグラフィカルに対応する近似関数のタイプが選択されます：直線、放物線、指数曲線など。この線（関数）は、時間の経過に伴う滑らかなレベル変化の予想されるパターン、つまり主な傾向を表します。この場合、ダイナミクス系列の各レベルは、条件付きでXNUMXつのコンポーネント（コンポーネント）の合計と見なされます：yt = f（t）+？t。トレンドを表すそれらのXNUMXつ（yt = f（t））は、永続的な主な要因の影響を特徴づけ、体系的な通常のコンポーネントと呼ばれます。別のコンポーネント（XNUMXt）は、ランダムな要因と状況の影響を反映しており、ランダムコンポーネントと呼ばれます。この成分は、トレンドからの実際のレベルの偏差に等しいため、残差（または単に残差）とも呼ばれます。したがって、主な傾向（傾向）は常に作用する主な要因の影響下で形成され、二次的なランダムな要因がレベルを傾向から逸脱させると想定されます（条件付きで想定されます）。

曲線の形状の選択によって、傾向外挿の結果が大きく決まります。この現象の発生の本質の意味のある分析は、曲線のタイプを選択するための基礎として使用できます。また、この分野の以前の研究の結果を信頼することもできます。最も単純な経験的手法は視覚的なものです。つまり、シリーズのグラフィカルな表現 (破線) に基づいてトレンドの形を選択します。実際には、その単純さから、線形従属性は放物線従属よりも頻繁に使用されます。

社会経済統計

トピック 9. 国家規制で使用される社会経済統計および指標の対象と方法

9.1. 社会経済統計の概念、その対象と方法

社会経済統計は、経済および社会圏における質量現象およびプロセスの定量的特性を研究する科学分野です。社会経済統計のデータは、社会で起こっているさまざまな経済的および社会的プロセスの体系的な定量的記述を提供します。この分野には、社会人口統計、人口生活水準統計、労働および雇用統計、物価統計、投資統計、国富統計、さまざまな産業 (運輸、建設、人口、農業など) の統計などのセクションが含まれます。 .

以下の指標は、社会経済統計で使用されます。

-価格ダイナミクスの指標;

- 製造された製品の量とコストの指標;

-人口の数と構成の指標;

-人口の生活水準の指標;

-人口の収入と支出の指標;

- 労働、物資、財源の指標;

-生産性と賃金の指標。

- 固定資本および運転資本の利用可能性の指標;

-マクロ経済指標。

上記の指標は、一般統計理論のツールを使用してさまざまな方法で計算されます。統計的方法論における重要な条件は、時間と空間および国際的なデータの比較可能性を確保することです。

したがって、社会経済統計の主題は、場所と時間の特定の条件における社会経済指標の研究、それらのダイナミクスの分析、および最も重要な関係です。

社会経済統計の主なタスクは次のとおりです。

- 国家当局が社会経済政策および国家プログラムの形成の分野で適切な決定を下すために必要な情報の提供;

- 国家および人口グループの経済および社会圏の状態について、すべての関係者および機関に通知する。

- 国の社会経済開発の結果に関するデータを研究機関、社会政治組織に提供する。

リストされている社会経済統計のタスクは、国の社会経済開発プログラムの実施と密接に関連しています。現代の社会経済統計では、設備稼働率の増減に応じた国内総生産（GDP）の生産量の変化を反映した経済状況の指標が非常に重要視されており、その結果、消費者需要の変化。経済成長指標は、生産能力の増加、投資の誘致、および労働生産性の向上の結果としての GDP 生産量の変化を示します。

上記に加えて、社会経済統計の重要なタスクは、国家予算の分析、その構造、ダイナミクス、形成源、および支出の方向性の研究です。これに関連して、財政および金融政策の有効性を評価するために、州の財政赤字と GDP の比率など、さまざまな絶対的および相対的な指標が使用されます。同様に重要なもう XNUMX つのタスクは、貯蓄率に影響を与える要因を研究することです。そのような要因は、銀行の金利の大きさ、可処分所得の額、預金の収益性などです。

現在、ロシアでは対外経済関係が活発に展開されており、信頼できる対外貿易統計データ、為替レートの統計的モニタリング、為替相場のダイナミクスに影響を与える要因の分析への関心が高まっています。

社会経済統計の次の重要なタスクは、金融市場と株式市場の活動と、それらがさまざまなマクロ経済指標の形成に与える影響を分析することです。

この点で、統計機関は、社会経済現象間の関係を包括的かつ完全に特徴付ける統計指標の相互接続システムに依存して、政策立案と管理決定に必要なすべての情報を収集、処理、およびさらなる分析に提供する義務があります-経済と社会の社会生活の分野で作る。国の労働、物資、財源の研究は、社会経済統計のもう一つの重要な課題であり、資産と負債のバランスをまとめることによって国民経済計算体系を使用して解決されます。

環境の状態の観察と監視も統計当局の責任であり、天然資源の枯渇を監視し、天然資源の状態とその消費条件に関する必要な情報を提供する必要があります。

統計情報のシステムには、次のような経済現象やプロセスの情報、説明、分析が含まれます。

-国の経済資源の構造と発展;

- 人口、繁殖の最も重要な指標;

- 経済プロセスの結果、経済成長率。

- 収入の分配;

- インフレに影響を与える要因;

- 雇用と失業、およびそれらに影響を与える要因。

- 人口の生活水準、商品やサービスの消費のダイナミクス。収入と貯蓄;

-投資プロセス、資金源の効率;

金融システムの活動：金融取引、国家予算、金融債務、株式市場。環境の状態。

社会の社会経済生活の研究における統計的方法論について言えば、研究されたプロセス、現象、経済的および社会的環境のメカニズムを反映する科学的に開発された概念と定義に基づく必要があることに注意する必要があります。このような科学的に組織化された分析の核心は、統計の一般理論の方法とバランス法です。

9.2. 経済統計のスコアカードと構成

ある種の経済現象や経済全体を、統計的手法やツールを用いて研究することで、数値や数値である統計データを取得します。統計で使用される数値や数値は抽象的ではないため、これらは数学的な数値と見なされるべきではありません。つまり、統計データを統計指標として特徴付けます。

経済統計では、経済指標は経済現象またはプロセスを反映するデータを一般化したものです。経済統計の対象はわが国の経済であり、研究されたすべてのプロセスと現象は孤立していませんが、相互に関連しているため、これらの現象とプロセスを特徴付けるすべての統計指標も孤立していません。したがって、すべての統計指標は相互に関連しており、統計指標のシステムを形成しています。

統計指標のシステムは、単一レベルおよび複数レベルの構造を持ち、特定の統計問題を解決することを目的とした、相互に関連する統計指標のセットです[1]。

経済統計の指標のシステムは、経済の統計指標の基盤であり、多くの経済問題を説明するために形成され、独自の構造との特定の数のリンクを自由に使用できます。システムのすべての指標は相互に接続されているため、未知の指標は、他の構成指標を知っていれば計算できます。経済統計の指標のシステムは、さまざまなレベルでの社会のすべての経済的側面をカバーしています。国、地域 - マクロレベル。企業、企業、協会、家族、世帯 - ミクロレベル。

経済統計の指標のシステムは、次のタスクを解決することを目的としています。

- 相互接続された構成で、ロシア連邦の経済機能の構造を示すこと。

- ロシア経済で起こっているプロセスの分析の主要なタスクを決定する;

- 国内および世界の経験、国際経済機関の勧告を考慮して、連邦レベルおよび地域レベルの両方で分析に必要な指標のシステムを確立する。

- 統計情報を整理する方法に対する現代的なアプローチを議論する;

- 経済分析自体の内容面に基づいた一連の統計手法を開発します。

経済統計の指標体系を通じて経済現象やプロセスを研究するプロセスは、統計研究と呼ばれます。

経済統計の指標のシステムには、次の機能があります。

-歴史的な性質のものです：人口と社会の生活条件が変化しています-特定の経済システムの統計的指標も変化しています。

- 統計指標を計算する一連の方法は常に改善されています。

経済統計の指標のシステムに基づいて、経済の問題を解決するためのより大きな準備が保証されます。

統計指標の種類には以下の分類があります。

人口の個々のユニットのカバレッジによって：

- 統計母集団の別の単位を特徴付ける個々の統計指標;

-個々の統計指標を合計し、属性の総量を特徴づけることによって計算された、体積統計指標に分割される要約統計指標。

- さまざまな式で計算され、あらゆる種類の分析問題を解決するように設計された、計算された統計指標。

時間的要因：

- 特定の日付に対して確立および固定される一時的な統計指標。

-一定期間に確立される間隔統計。

言葉遣いに関して：

- 一時的な特性を反映して、経済現象とプロセスの絶対値を特徴付ける絶対指標;

-ある絶対指標を別の絶対指標で割ることによって計算された、経済プロセスと現象の定量的特性の間のバランスを示す相対指標。

- 平均統計指標は、特定の状況、および特定の場所と時間の条件における、統計母集団におけるプロパティの一般化された定量的特性です。

ロシア国家統計委員会によって提示された、2002年のロシア連邦の主要な社会経済指標（表9.1）を検討してください。

表9.1

2002 年のロシア連邦の主な社会経済指標

経済主体の状態に関する一次情報の収集、処理に関するすべての活動は、ロシア連邦の国家統計機関に割り当てられています。経済統計の編成における重要な段階は、すべての経済主体 (企業、組織、企業) からの一次データの収集です。同時に、主な収集方法は、会計および統計報告、台帳の作成、経済および人口センサス、サンプル調査などです。会計情報は、収集されるすべての情報のかなりの量を占めています。経済統計の仕事は、収集された会計データを経済統計の要求に従って持ってくることです。

統計当局は、最新の通信手段とコンピューター技術を使用して情報を伝達および保存するための効果的なシステムを形成することにより、一次データを収集するための確立されたシステムを適用する必要があります。

経済統計は、調査中の現象とプロセスを定量的に特徴付ける方法を提供します。経済分類には、総人口を均質なグループに分配するための基準の定義が含まれます。このような分類により、個々のグループの量的特性とそれらの比重を決定することができます。さらに、経済分類は、データを整理し、それをコーディングするための基礎を作成するのに役立ちます。

経済統計と会計の関係には双方向の特徴があります。会計情報は一般化された統計指標の計算に使用されます。経済統計の原則と要件は、勘定科目表と会計報告フォームを作成するときに考慮されます。さまざまなソースから取得した一次データは、最終的には要約指標を計算するために処理されます。

9.3. 統計上の表記

大規模な社会経済現象の統計的研究を組織化すると、統計は最初の統計的概念とカテゴリ、さまざまな表記法を形成します。これらには、指標のシステム、測定単位のシステム、グループ化と分類のシステム、国民経済計算のシステム、統一された文書化のシステムなどが含まれます。一般的な記法システムの使用。

統計における指標のシステムは、意味的な統一性によって拘束され、相互関係における社会経済現象とカテゴリーを特徴付ける特定の構築論理に従う指標のリストとして理解されます。統計指標には、定性的評価と定量的評価があります。定量的指標の分析の不可欠な条件は、測定単位の OKEI 統一システムへの準拠です。これには、測定基準、重量、長さ、体積、および私たちの研究対象に固有のその他の特性のリストが含まれます国。

社会経済的プロセスと現象の包括的な統計的研究は、それがグループ化のシステムに基づいている場合に最も有益です。グループ化のシステムは、最も重要な機能に応じた一連の相互に関連する統計的グループ化であり、調査中の現象の最も重要な側面を包括的に反映しています。グループ化が複数の機能に基づいている場合、そのようなグループ化は複雑と呼ばれます。グループ化の特性のタイプに応じて、グループ化は定量的および定性的な特性に従って区別されます。統計の実践では、研究者は定性的属性には多数の種類があるという事実に直面することが多く、固定資産の種類、商品や製品の範囲、職業など、それらすべてをリストすることは適切ではないようです。これらの場合、品種の分類が開発されます。つまり、統計によって観察されたオブジェクトをクラス（グループ）に体系的に配布します。

分類は通常、長期間使用される観測単位の安定した微分として理解されます。観察対象に生じた変化を反映する必要が生じた場合、分類は多かれ少なかれ重要な変化の対象となる可能性があります。分類は、原則として、国内または国際規格として承認されています。したがって、分類子が作成されます-調査中の現象を説明する一連の定性的特徴のエンコードされたリスト。それらの中で最も重要なものをリストします。

OKATO（行政区域区分のオブジェクトの全ロシア分類子）は、統計の分野における情報の信頼性、比較可能性、および自動処理を保証するように設計されています。オカトの分類対象は、共和国、領土、地域、連邦政府の重要な都市、自治区、地区、地区、都市などです。

OKVED - 経済活動の種類の全ロシア分類器 - は、経済活動の種類とそれらに関する情報を分類およびコーディングすることを目的としています。 OKVEDは、国際レベルでの比較のための統計情報の作成において、活動の種類ごとの経済プロセスの発展の州統計モニタリングの実施に使用されます。

OKOGU - 公的機関と行政の全ロシア分類子 - は、公的機関と行政に関する情報を合理化および体系化し、統計会計を実施し、州の統計的観測を提供するように設計されています。

OKFS（所有形態の全ロシア分類子）は、統計学の分野における分析上の問題を解決するために、民法の主題に関する情報を含む情報リソース、登録簿、登録簿、および地籍の形成を目的としています。 OKFS分類の対象は、所有権の形式です。

OKOPF - 組織および法的形態の全ロシア分類器 - は、統計分野の分析問題を解決するようにも設計されています。 OKOPF 分類の対象は、組織および法的形態です。

OKSM（世界の国々のすべてロシアの分類子）は、国を識別するように設計されています。 OKSMの分類の対象は、主権国家または政治的、経済的、地理的、または歴史的な特徴を持つその他の地域です。

上記の分類子はすべて、ロシア連邦の技術、経済、社会情報の統一分類およびコーディングシステム (USCC) の一部であり、ロシア連邦で施行されている規制の枠組みに従って開発され、統計分類と調和しています。欧州経済共同体で採用されました。これらの分類器の開発には、階層分類法と逐次符号化法が用いられます。

ロシアで国際的に受け入れられている会計および統計システムへの移行に関連して、企業、組織、機関、および協会の統一国家登録簿（レジスター）であるUSREOが作成され、機能しています。その作成の目的は、企業や組織の統一された国家会計、情報基金の形成を確実にすることです。情報基金の最も重要なセクション - 分類 - には、上記の全ロシア分類子による主題の分類が含まれています。

USREO情報基金は、識別、参照、経済のXNUMXつのセクションで構成されています。識別セクションは、オブジェクトの登録コードであり、ロシアの情報空間全体で一意です。参照のものには、頭の名前、オブジェクトの住所、電話番号などに関する情報が含まれています。経済的なものには、主題を特徴付ける指標が含まれています。

このように、国家統計で採用されている表記法はロシア連邦の公式基準であり、分析上の問題を解決するために使用されており、内部のニーズと国際レベルでの比較の両方のために統計情報を収集および処理するための方法論の基礎となっています。

9.4. 政府規制で使用される統計指標

現代社会における国家の主な機能のXNUMXつは、国の社会経済的生活のプロセスの規制です。州の規制の主な任務は、経済の効率と人口の生活水準を向上させることです。社会が直面している主要な社会経済的問題を解決するために、統計は、私たちの周りの世界で起こっている社会的および経済的プロセスのすべての側面を特徴付ける指標の包括的なシステムを提供します。統計学や、経済と社会圏の発展のレベルとダイナミクスを特徴付ける指標のシステムを改善する分野で多くの作業が行われています。

経済の効率の基準は、生産された国民所得またはその増分価値と、労働力と生産資産の消費資源との最適な比率です。効率の一般化指標は、社会的生産の達成された結果を実際のコストまたはリソースで測定します。この目的のために、実際の価格で表された、生産された国民所得の量がしばしば使用されます。

国民所得は、国家予算の形成、国内の通貨循環、国際決済の支払いなどの源泉としての役割を果たします。国民所得から計算された一般化指標により、新しく作成された部分の単位あたりの実際のコストを確立することができますこれに基づいて、部門間のバランスの助けを借りて、部門間の比率、特定の種類の製品の単位あたりの直接および間接費用の係数、社会総生産の費用と地域構造などを決定します。

コストに基づいて計算された経済効率の指標は、国民所得の生産のための年間コストの実際のレベルを反映しています。それは、国民所得の生産にどれだけの生活労働、原材料、材料、燃料が費やされているかを示しています。

人的労働の使用効率の詳細な特徴は、次の指標の組み合わせによって示されます。

- 社会労働の生産性;

- 製品と作品の複雑さ;

- 生産性と賃金の成長率の比率;

- 労働時間資金の使用。

技術の進歩、固定資本と運転資本の使用を特徴付ける指標は多数あります。生産資産の費用対効果指標には、社会的生産物全体の物質強度が含まれます。生産資産の資源の利用効率の指標には、固定資産単位当たりの生産国民所得、固定資産単位当たりの利益、および運転資本の循環速度が含まれます。技術進歩の有効性は、生産資産全体の増加の単位あたりの生産された国民所得の増加、新技術の導入のための設備投資の回収期間によって特徴付けられます。

州の規制において非常に重要なのは、証券市場の状態の分析です。証券市場指標は、株式、債券などの種類ごとに計算されます。証券市場指数は、株価のダイナミクスを決定し、毎日、毎週、毎月、四半期ごと、半年ごと、毎年計算できます。証券市場指数を使用すると、さまざまな市場セグメントの価格変動を比較し、現時点で投資家にとってどのセクターが最も収益性が高いかについて結論を出すことができます。

現代経済の状況では、商品やサービスの価格のダイナミクスの分析は実用上非常に重要です。消費財市場におけるインフレプロセスを特徴付ける指標は、多くの経済問題の解決に使用されます。商品の価格のダイナミクスを評価するために、消費者物価指数が使用されます。インフレの評価、収入の指標化、現在の生産コストの決定に役立ちます。指数の計算方法は多くの国で同じであるため、国際比較が可能です。また、経済におけるプロセスの国家規制のために、デフレーター指数が使用されます。これは、商品やサービスの投資、輸出入を考慮しながら、州で生産および消費される商品全体のインフレ率を評価します。

国の産業および社会生活のさまざまな側面は、人口の生活水準の統計的指標によって特徴付けられます。人口の生活水準の国家規制の課題は、このレベルのパターンと傾向を研究することです。生活水準の指標システムの主なセクションには、人口の収入の指標、人口の支出と消費の指標、サービス部門の指標、労働条件と休息条件、および人口統計学的指標が含まれます。

所得！人口は、金銭的賃金、人口の預金、人口の実質所得、それらの構造とダイナミクスによって特徴付けられます。人口の支出と消費の指標を研究し、彼らは家計、食料と非食料の商品とサービスの消費、それらの構造とダイナミクスを考慮します。サービス部門の指標には、貿易回転率、住宅、消費者および共同サービスの提供、医療、教育、文化などの指標が含まれます。労働条件および休息条件は、人口の雇用、労働日の長さ、週、休日を特徴づけます。。人口統計学的指標には、出生率、死亡率、平均余命などが含まれます。

国家規制の最も重要な任務は、正しいバランスを確保し、経済のさまざまなセクター間の不均衡を回避すること、経済と社会圏の発展のための長期計画の策定です。社会における社会経済関係の現状、経済および社会の個々の要素およびセクターの発展における傾向、欠点および不均衡についての深く多様な情報を提供するという観点から、これらのタスクの遂行を保証するのは統計です。球体。

トピック 10. 国民経済計算と国民経済計算のシステム

10.1. 国民経済計算の統計的方法論

国民経済計算の対象は国の経済です。国民経済計算の主題は、マクロ経済指標とそれらから形成された国民経済計算、部門間バランス表および他の表のシステムを使用した国の経済の状態と発展の統計的記述です。

この文脈における「会計」という言葉は、マクロ経済指標のシステムと会計との関係を反映しています。これは、国民会計における会計の基本原則の使用を説明しています。すべての指標の価値表現、バランス法、複式簿記法、経済の機能の無制限の期間の仮定です。

国家会計は、市場経済、そのメカニズムおよび制度に焦点を当てています。国民経済計算の理論的基礎は、あらゆる形態の所有権の平等、競争に基づく価格形成の市場性、すべての人々の利益に対する自然な欲求の認識です。国民会計は市場経済に基づいており、州によって積極的に規制されています。国民経済計算のシステムにおける国家は、経済的正義と社会的正義の両方の原則に従って、国民に非市場（無料）サービスを提供し、所得を分配および再分配する独立部門によって表されます。

福祉国家に焦点を当てた国民経済計算システム（SNA）は、国家の社会政策を「オープン」にし、所得の再分配のキャッシュフローを示します。つまり、国民経済計算は、幅広い国際に含まれるオープン経済に向けられています。経済関係。このような経済は、商品やサービスだけでなく、労働、資本、起業家精神、投資、新技術などの生産要素についても、国境を越えて移動する自由を特徴としています。

国民経済計算は、SNAの国際基準に基づいて作成された実際に機能するシステムであり、市場経済への移行の国内条件に適合しています。

国民経済計算システム (SNA) は、国民市場経済に対応する会計であり、マクロレベルでは、相互に関連する統計指標のシステムによって表され、結果を特徴付ける特定の一連の勘定と貸借対照表の形で構築されます。経済活動の構造、経済の構造、およびそのリンクの最も重要な相互接続。

国家会計システムは、XNUMX 種類の分類単位を使用します。活動単位と制度単位です。これらは、産業と制度部門によってグループ化されます。主な機関部門:

- 費用の資金源が賃金、財産からの収入、生産活動からの収入、国からの移転などである世帯。

-世帯にサービスを提供する非営利団体。これらには、労働組合、宗教団体、政党および社会政治運動、会費および自発的な寄付によって資金提供された公的団体が含まれます。彼らは家庭の特別なニーズを満たすサービスを提供します。

- 州当局および地方自治政府を含む州機関、州の予算外資金。予算から資金を調達し、製品またはサービスを生産する企業

無料または経済的に取るに足らない価格で消費者に譲渡されます。

- 金融機関には、中央銀行、商業銀行、非国家保険基金、投資会社などが含まれます。金融サービス、主に金融仲介を行います。その資金源は、提供され、競争市場で販売されたサービスからの収益です。

- 非金融企業 - 市場で経済的に重要な価格で販売される製品および非金融サービスを生産し、受け取った利益からその費用をまかなう組織単位。

「世界の残りの部分」という用語は、国際関係を説明するために使用されます。経済活動の種類は、USREOの企業、機関に参入することにより、OKVED分類子によって決定されます。

国民会計は、経済を資産と負債のシステムとして研究します。経済的資産は、次の特徴によって特徴付けられます。

- 経済の主体は、資産に対する所有権を持っています。

- この所有権の実現により、経済主体が収入またはその他の経済的利益を受け取る、または受け取ることを希望することが可能になります。

-資産には評価、つまり金銭的測定があります。

資産は、金融資産と非金融資産に分けられます。金融資産には、その価値を決定する物質的な基盤がありません。あるエンティティの金融資産は、別のエンティティの金融負債と対になっています。金融資産には、現金および預金、ローン、有価証券 (手形、債券)、株式、保険証券が含まれます。

非金融資産1は、有形と無形のXNUMXつのグループに分けられます。生産されたものと生産されていないもの。

上記の国民経済計算の概念はすべて、指標とそれによって形成される国民経済計算によって記述されます。指標と国民経済計算は相互に関連し、相互に補完するシステムを形成し、概して正確かつ包括的に国の経済を記述します。

国民経済計算システムの主な勘定は次のとおりです。

-収入創出勘定（表10.1）;

表10.1

収入創出口座

- 所得分配勘定 (表 10.2);

表10.2

所得分配口座

- 収入の使用を説明する (表 10.3)。

表10.3

収入利用口座

-資本コスト勘定（表10.4）。

表10.4

資本コスト勘定

国民経済計算指標の形成の順序は、再生産サイクルの段階の順序に対応しています。

10.2. マクロレベルでの社会経済指標の統計

マクロレベルで国の生活を特徴付ける多くの社会的および経済的指標があります。これらには、国内総生産、合計または一人当たり、国民総所得、経済成長率、国民の

富、公的債務、ルーブルに対する米ドル（ロシア連邦中央銀行が設定）、登録失業者数など。

上記のすべての社会経済指標の中で、最も重要なのは州の国内総生産の指標であり、これはいくつかの方法で計算できます（生産段階に応じて）。

- 生産方法 (付加価値生産の段階で) - GDP の値を総生産量と中間消費の差として決定するか、それは経済のすべての産業とセクターの総付加価値の合計です. これは、生産された GDP の計算方法です。

-分配方法（製造された製品の流通段階で生産される）-労働からの収入（賃金と見越額、料金、現物収入、手数料、等）、財産からの収入（利益、家賃、配当など）、混合収入（フリーランサーの収入、農業からの収入、自営業など）。この方法は分散GDPを計算します。

- 最終使用の方法 (コストの観点から) - それを使用するすべての経済主体 (企業、世帯、外国人、州) のコストを合計した結果として、つまり、GDP = P + I + W + E、

ここで、P - 家計の耐久財に対する個人消費支出。 I - 総投資（住宅を除く、新しい設備と建設の購入への企業投資）; Z - 政府による物品およびサービスの購入 (教育、医療、軍隊などへの支出); E - 純輸出（州の輸出と輸入の差）。

GDP は、要素価格と市場価格の両方で計算できます。

要素価格は、商品およびサービスの作成のためのすべての生産要素のコストのコストによって決定されます。つまり、これは生産コストと利益からなる生産者価格です。

市場価格は、要素価格と間接税 (付加価値税 (VAT)、物品税、関税など) から補助金を差し引いたもので、製品、輸入、損害賠償などに対する国やその他の財源からの無償の領収書が含まれます。 .

ロシアでは、GDP と国民総生産 (GNP) は現在、生産方式によって計算されています。つまり、GDP は、産業と経済部門の総付加価値、製品に対する純税 (補助金を除く) の合計です。

次に重要な指標は、国民総生産から減価償却費を差し引いて得られる国の国民所得です。同時に、純国民所得（NNI）は、国民所得と海外からの純移転（人道援助、贈与、寄付など）から海外への純移転を差し引いたものとして計算されます。

国民総生産 (GNP) は、他の国に住んでいる場合でも、特定の州の市民が所有する生産要素によって生産される最終製品の価値を示します。

GNP = GDP + NFD、

ここで、NFD は国外からの正味要素所得、つまり、国外で特定の国の市民が受け取る所得と、その国の領土で受け取る外国人が受け取る所得との差額です。

国の社会経済状況を分析するために、以下の指標をグループ化する必要があります。

経済の支部および部門による国家の国民所得および国内総生産の分配。
州の行政区域区分に応じた、総生産量、国内総生産、および国民所得の領土グループ。
国内総生産と総生産量を存在形態に応じて、物質的な商品とサービスに分割します。

必要に応じて、他の基準に従ってグループ化することもできます。経済活動の結果の指標のダイナミクスは、式に従って物理的なボリュームの対応するインデックスを計算することによって研究されます

ここで、q0P0 は基準期間における総生産、国内総生産、国民所得の実際の値です。 q1P0 - 基準期間の価格におけるレポート期間の同じ指標のコスト。

市場経済では、商品やサービスの価格は常に上昇しています。インデックスの計算で発生する主な問題は、基準期間の価格でレポート期間のコスト指標を再評価することです。インフレは不均一なプロセスであるため、各タイプの商品やサービスの価格を基準期間と比較可能な価格に再計算することは事実上不可能です。

統計理論では、国内総生産と国民所得の指標を基準期間のある比較可能な価格に変換する主な方法が XNUMX つあります。

基準期間の価格での商品およびサービスの生産量の直接評価を使用する。

関連する指標を使用して、国内総生産と国民所得の構成要素を再評価することにより、

消費者物価指数に基づく。

最初の方法は、計算が非常に困難です。これは、計画された管理システムで最も頻繁に使用されました。その本質は、物理的な産出量 (物理的な意味で) に対応する基準期間の価格を掛けるという事実にあります。この方法では、商品やサービスの価格の変化のダイナミクスを詳細に考慮することができますが、その欠点は、基準価格を定期的に変更する必要が生じることであり、商品やサービスの比較可能性の問題もあります。品質の変化（製造年が異なるため）による同じ名前。これにより、複合価格指数を決定する代表的な製品のセットを探す必要があり、これも非常に不便で問題があります。

XNUMX 番目の方法は、最初の方法ほど正確でも複雑でもありません。国内総生産と国民所得の要素を、適切な指数、つまり建設製品を再評価する場合、設備投資指数で除算することにより、比較可能な価格に変換するという事実に基づいています。機械設備を再評価するときに使用されます - 機械設備の価格指数など。この再計算方法では、対応する価格指数を計算するためのかなり広いベースが必要です。

消費者物価指数に基づいて構築されたリストされた方法のXNUMX番目は、最も単純で完全に正確ではありませんが、同等の価格を計算するのに便利で、ほとんどの先進国で使用されています. ただし、この方法では、公共サービスや投資、輸出入業務、経済の他の部門の資本財の価格変動のダイナミクスは考慮されていません。

10.3. 国富統計

経済統計の重要なセクションは、国富の統計に専念するセクションです。

国富とは、国またはその居住者に属し、この国の経済領域内および国外に位置し（国有財産）、調査および関与する、すべての前世代の労働によって作成された蓄積された有形および無形の資産のセットです。天然資源およびその他の資源の経済循環における[2]。

国富統計は、国富の主な流れ、経済の個々の部門の投資活動、程度金融資産の流動性など。国富に関する得られた統計データは、国全体の経済的評価、その財産の状態、および国の経済的可能性が国際基準をどのように満たしているかを示します。統計データを検討および分析すると、国のさらなる発展のための潜在的で許容可能な機会を判断することができます。

国富の構成要素：

天然資源（土地、鉱物、エネルギー資源、森林、野生生物）。これらは売上高の原因であり、関与しています。天然資源の特徴として、再現性のないメリットであることがわかります。天然資源に関する統計データを取得する場合、次のことができます。

- 天然資源の効率的な利用に関する指標システムを開発する。

- 環境保護対策の作業を分析し、その作業の有効性を評価します。

- 環境目的のために必要となる財源の量を決定する。

- 人的要因が自然環境に与える影響の程度、および環境が人口の生活水準にどのように影響するかを分析する:

- 蓄積された労働の結果として獲得された物質的資源。材料資源はいつでも生産できるため、再生産可能な商品です。

国有財産 - 生産の過程で形成され、以下が含まれます。

-固定資産（建物、構造物、車両、機械、設備など）。固定資産の統計データは、その一般的な状態、全国および各業界での固定資産の開発の見通しを特徴づけます。

- 運転資本（生産在庫 - 原材料、材料、燃料、スペアパーツ、仕掛品、完成品、材料埋蔵量など）;

-個人の所有物。国富統計は、経済発展のレベルを評価するために使用されます。

- 蓄積された科学的および技術的可能性;

-知的潜在力。

したがって、国富には、州のすべての生産資産および非生産資産、株式、埋蔵量、個人および公共の財産の価値が含まれます。場合によっては、国富には労働者の科学的および技術的レベルと経験が含まれます。国富は、消費財を含む過去の労働の蓄積された生産物と、経済の回転に関与している天然資源で構成されています。国富の一部として、在庫と準備金は、それらの決定の場所と保管期間に従って別々に会計処理されます。国の金準備と国家の防衛の必要性のための準備金も別々に考慮されます。

国富の計算は、現時点で存在する現在および比較可能な価格で実行されます。国富の統計指標は、国際規模での国の発展のレベルを示しています。

10.4. 地域全体のバランス構築

バランスシートの構築とロシア地域の類型、社会経済発展のさまざまな指標の観点からのそれらの差別化の分析は、急速に発展しているロシアの地域経済における重要な研究分野のXNUMXつになっています。同じ用語「地域」は、活動の規模、発展の方向、政治的方向性の点で完全に比類のない社会経済システムを表します。したがって、類型学の構築は、地域経済を分析するための出発点、条件として機能します。地域全体のシステムと建物のバランス。

ロシアの地域の違いを研究する場合、まず第一に、地域の社会経済状況の詳細を決定する要因を選択する必要があります。地域レベルの地方政府が地域レベルでの経済発展のための計画とプログラムの開発に取り組み始めたのは、ソビエト後の時代になってからであることが強調されるべきです。実際、彼らにはこの分野での伝統も技術も経験もありませんでした。ソビエト連邦の中央集権的な経済および政治システムの条件下では、地方政府は中央集権的な政治および経済システムの構造の一部でした。中央集権的な経済計画のシステムでは、地方政府は中央の省庁と中央に属する企業、および政党構造に完全に依存していました。地方政府の責任には、中央で確立された基準に従って社会経済インフラを提供することが含まれており、地域のバランスを構築するタスクは二次的なものでした。

地方の経済状況を分析する問題の定式化は、地方自治体が地域レベルで経済発展のプロセスに積極的に影響を与える機会を得たソビエト後の開発の状況にのみ関連するようになりました。一般に、地域バランスの開発は、連邦レベルで開発された社会政策（年金政策、雇用プログラム、住宅プログラム、医療、教育、社会保護の分野における連邦基準）の地域条件に効果的に適応するための条件として機能します。人口）。社会政策の実施方法の選択に焦点を当てた、地域の社会経済状況のバランスを構築するための指標の選択は、かなり難しい作業です。

地域総生産のような指標の使用は、その計算方法の改善と国民経済計算の指標のシステムにおける地域の経済活動を説明するためのシステムの開発を意味します。地域レベルでこの指標を使用する場合、関係（GRP）、XNUMX人当たりの生産量、および幸福のレベルの理論的および方法論的側面を研究する必要があります。

ほとんどの連邦政府にとって、国民経済計算システム (SNA) と互換性のある地域経済会計システムを持つことは不可欠です。原則として、地域の経済勘定は不可欠な部分として SNA に含まれています。今日まで、SNA は、地域経済を含む実体経済のマクロ経済分析のための唯一の合理的で一般的に認められたツールです。

地域経済計算の中心的な指標は、地域で生産された国内総生産です。ロシアでは、この指標 (地域総生産 - GRP) は、ロシア連邦の被験者レベルでのみ計算されます。計算の方法論的基礎は開発中です。地域経済勘定のシステムの開発、およびそのような勘定の構成に関する公式の勧告は公表されていません。

ロシアの経済発展における地域差の研究は、結果として得られる唯一の指標であるGRPに基づいて実行できないことは明らかです。実際の差異は、地域のバランスを構築し、地域ごとの経済プロセスを分析した結果として推定できます。

地域の経済会計のサンシステム。地域の経済会計を作成する際には、地域の一般的なマクロ経済状況、実際のセクターの状態、予算および金融システムを反映する主要な指標のシステムが選択されます。地域バランスを構築するために、以下の指標体系を提案することができます。

マクロ指標と実体部門: GRP / XNUMX 人あたり (千ルーブル); 工業生産量/一人当たり（千ルーブル）; 農業生産量/一人当たり（千ルーブル）; 総人口に占める都市人口の割合 (%); 固定資本への投資/一人当たり（千ルーブル）; 外国人投資 / 一人当たり (米ドル); 輸出量/一人当たり（千ルーブル）; 小売業の売上高/一人当たり (千ルーブル); 消費者物価指数 (%; XNUMX 月 / 対応する年の XNUMX 月); 現金収入/一人当たり（千ルーブル）; 金銭収入の購買力 (%); 一般的な失業率 (%); 貧困率 (%)。

財政および予算制度: GRP に対する財政赤字 (%); 予算歳入における税収の割合 (%); 経済活動の主要な種類の利益の割合、GRP で参照 (%); 不採算企業の割合 (%); GRP に対する延滞買掛金の割合 (%); 10企業あたりの営業信用機関の数。 GRP に関連する信用投資のシェア (%); ローンの総量におけるローンの延滞債務の割合（パーセント）; 企業の経常勘定と決済勘定のシェア、GRP で参照 (%); GRP に対する家計預金 (%); 通貨の購入/一人当たり（千ルーブル）; 通貨売上/一人当たり（千ルーブル）。

指標の提案されたシステムは、統計情報の主要な流れを収集、記述、およびリンクするための合意されたスキームであり、経済の最も重要な結果と割合を特徴付けるマクロ経済指標で表されます。

地域の発展。彼らの助けを借りて、地域のバランスは、地域の重要な収入と利益のリソースと使用法を示す一連の表の形で表すことができます。補助テーブルを使用すると、特定の基準に従って個々の集計インジケーターを絞り込むことができます。これらは、予算間の平準化、予算融資基準の策定の目的で使用されます。これらは、連邦予算案の主要なパラメーターの一部です。

トピック11.人口、労働、生活水準の統計

11.1。人口、雇用、失業の統計

経済活動人口 (労働力) は、商品やサービスの生産に必要な労働力の供給を提供する人口の一部です。経済活動人口は就業者と失業者に分けられ、調査対象によって異なります。総人口における経済活動人口の割合は、人口の経済活動のレベルです。

被雇用者には、18 歳以上の女性と男性、および XNUMX 歳未満の人が含まれ、対象期間中に次の条件を満たしている必要があります。

- フルタイムまたはパートタイムベースでの報酬のための雇われの仕事、およびその他の収入を生み出す仕事を、独立してまたは個々の市民のために行いました。雇用サービスを通じて受け取った有償の公共事業を行う登録失業者、および教育機関の指示で有償の農作業を行う生徒および学生は、雇用者の構成に含まれません。

-病気や怪我のために一時的に仕事を休む。患者ケア; 年次休暇または休日; 代償休暇または休暇; 時間外労働または祝日（週末）の労働に対する補償。特別なスケジュールに従って作業します。予備である（輸送で働くとき）; 妊娠、出産および育児のための法定休暇。トレーニング、職場外での再トレーニング。研究休暇; 行政の主導で無給または有給で去る。ストライキ、他の同様の理由;

-家業で無給で働いた。

失業者には、調査期間中に以下の16歳以上の人が含まれます。

-仕事がありませんでした（有益な職業）;

- 仕事を探す、すなわち、国営または民間の雇用サービスに応募する、マスコミに広告を掲載または掲載する、企業 (雇用者) の管理に直接応募する、個人的なつながりを利用する、または自分のビジネスを組織するための措置を講じた。

仕事に取り掛かる準備ができていました。

失業者に言及するときは、XNUMXつの基準すべてを同時に満たす必要があります。失業者には、雇用サービスの方向で勉強している人も含まれます。生徒、学生、年金受給者、および障害者は、リストされた基準に従って、仕事を探していて、仕事を始める準備ができている場合、失業者としてカウントされます。

失業者には、雇用されていない、求職者として職業紹介所に登録されている、または失業者として認定されていない人が含まれます。経済活動人口に占める失業者の割合が失業率です。失業期間とは、人が何らかの方法で仕事を探している期間（求職活動を開始してから就職するまで）のことです。

失業者に関する情報は、絶対的指標と相対的指標の両方で特徴付けることができます。失業者の絶対数は、毎月初めの瞬間的な指標です。月の間に、ダイナミクスがあります：失業者の数は、登録解除され、雇用され、早期退職のために発行され、職業訓練のために送られ、雇用されます

職業訓練を終えた後。失業者の構成は、教育レベル、性別、居住地によって特徴付けることができます。

相対的な指標には、雇用サービスに登録されている失業中の健常者の総数における失業者の割合、および失業給付を受けている人の割合が含まれます。失業者と雇用者の平均数は、月、四半期、年について計算されます。

失業率は、次の式を使用して計算されます。

この係数は、有給労働の需要または需要を超える労働の過剰供給に対する不満の程度を反映しています。一般的な（標準的な）失業率に加えて、若者の失業率、長期間失業している女性など、さまざまな側面を特徴付ける他の指標が使用されます。標準的な失業率は通常、特定の期間。この場合、失業者と雇用者の数の平均月次（年次）指標。また、標準係数は特定の日に決定することができます。このために、その日の失業者と雇用者の数に関する絶対データが取得されます。

失業率を計算するためのより詳細で洗練された方法があり、それは需要を超える労働供給の実質的な超過を確立することを可能にします。これには、特に、フルタイムの仕事に相当する失業率が含まれます。

雇用を定量化するために、統計は絶対的および相対的な特別な指標を使用します。雇用人口は生産プロセスの主要な要素であるため、絶対指標は経済的可能性、国の経済発展の可能性を反映しています。絶対指標には、国民経済で雇用されている人数が含まれます。国民経済で雇用されている人々の分布。人種-

経済、性別、年齢、教育レベルの分野と部門による従業員の分布。経済のさまざまな部門で雇用されている労働年齢の人々の数など。

相対指標は、人口全体および個々の年齢層の経済活動への関与の程度を特徴付けます。これらは、人口の雇用率、労働資源の雇用率、生産年齢人口の雇用率、生産年齢の生産年齢人口の雇用率などの指標です。

人口の雇用率は、式によって決定されます

Kzn = (Szn / S) 1000、

どこで Szn - 雇用された人の数; S は総人口です。

労働資源の追加支払い係数は、式によって決定されます

ここで、TR は労働資源の数です。この係数は、労働年齢の概念のみに関連して、より狭く考えることができます。

Kzntv \u1000d（Szn / Stv）XNUMX、

ここで、Stv は生産年齢人口です。

生産年齢人口のすべてが健康上の理由から健常者であるとは限らないため、生産年齢人口が経済にどの程度関与しているかを判断することは非常に重要です。この目的のために、健常人口の雇用率は、雇用された健常人口の総数に対する比率として計算されるべきである。この係数が 1 に近づくほど、健常者が労働活動に関与していることになります。これを 1 から引くと、経済のどの部門にも雇用されていない労働年齢人口の割合が得られます。

退職年齢の人口の労働活動への関与の程度を測定することをお勧めします。これを行うには、退職年齢の労働者の数をその総数で割る必要があります。この比率は、労働活動に従事している定年退職者の割合を示しています。

11.2. 労働生産性統計

労働生産性 - 労働者一人当たりの生産量。労働生産性を測定するために、生産と労働強度という XNUMX つの主要な指標が使用されます。労働強度 - 単位生産量の生産のための労働時間のコスト。アウトプットとは、平均的な労働者が単位時間あたりに生産するアウトプットの量です。出力を決定するには、次の方法があります。

- 自然（生産量は物理単位で測定されます）;

- 料金;

- 労働、または労働時間を正規化する方法。

統計では、労働生産性の研究分野が XNUMX つあります。最初の方向は、活発な労働の生産性のみを決定します。つまり、一定量の生産物を生産するために労働者が費やした直接労働のみを考慮に入れます。第 XNUMX の方向は、社会的労働の生産性と呼ばれる、全国規模での労働の生産性を決定します。

研究における統計の使用、労働生産性の決定により、次の問題を解決できます。

- 労働生産性の程度とダイナミクスを特徴付ける主な指標を見つける;

- 製品（仕事、サービス）の量と労働時間のコストの変化に対する労働生産性の変化の影響の研究;

- 労働生産性の程度とダイナミクスに対するさまざまな状況の影響の分析。

労働生産性統計により、国内で最も発展している産業と発展していない産業を特定することができます。どの生産部門が国からの支援を必要としているのか。国内での生産を発展させるために使用することを意図した財源をどのように割り当てるか。

労働生産性の統計データを分析すると、生産効率の主な指標を決定することができます。

一般的な指標:

- 資源コストの単位あたりの純製品の生産。

- 総費用の単位あたりの利益;

- 市場性のある製品のルーブルあたりのコスト;

- 生産の収益性;

- 生産の強化による成長の割合;

- 生産単位の使用の国家経済効果;

労働効率指標:

- 労働生産性の成長率;

- 労働生産性の向上による生産の伸びの割合;

- 労働者の絶対的および相対的な解放。

- 労働時間の有用な資金の使用係数（労働生産性と生産組織の両方に依存）;

- 生産単位の労働集約度 - 開発に反比例する指標。

- 生産単位の賃金強度;

生産資産の使用に関するパフォーマンス指標:

- 資産利益率;

- 資金の有効部分の資産収益率;

- 固定資産の収益性;

- 製品の資本集約度;

- 最も重要な種類の原材料および機器の使用係数;

財源の使用の有効性の指標：

- 運転資本の売上高;

- 運転資本の収益性;

- 運転資本の相対的解放。

- 容量単位または出力単位あたりの特定の設備投資;

- 設備投資の収益性;

- 資本投資の回収期間; 等

労働生産性は、労働資源の使用の有効性の指標です。労働の指標はその生産性です。労働生産性の向上は、経済的および社会的に非常に重要であり、ミクロレベルおよびマクロレベル (国家規模) で計算する必要があります。この観点から、労働生産性の向上とは、次のことを意味します。

- 国民生産、所得の成長;

- 資本蓄積と資本消費の成長（拡大再生産のため）;

- 国の生活水準を上げ、社会問題を解決する。

- 国の発展、経済成長、国家権力の強化。

企業内の労働生産性の向上 (ミクロレベル) により、次のことが可能になります。

- 製品の生産と販売のコストを削減する (労働生産性の成長が賃金を上回る場合);

- 利益を増やす（企業の従業員の賃金を上げる）;

- 技術的な再装備を実行する。

- 競争力を高め、財政の安定を確保する。

統計データを調べると、生産効率の主な要因を特定できます。

- 効率向上の主な要因: 労働集約度、材料集約度、生産の資本集約度の削減。天然資源の合理的な使用、時間の節約、製品品質の向上。

- 生産の開発と改善の主な方向性: 科学的および技術的進歩の加速、生産の技術的および経済的レベルの向上、

生産構造の改善、新しい組織スキームの導入、管理方法の改善。

- 生産管理システムの実装レベル。

影響の性質に応じて、内的要因と外的要因が区別されます。内部要因には、新しいタイプの製品の開発、機械化、生産の自動化、高度な技術の導入が含まれます。外部要因は、生産、国家、経済および社会政策のセクター構造の改善、市場関係の形成、市場インフラの開発を反映しています。

11.3. 人口のレベルと生活の質に関する統計

人口の生活水準は社会経済的なカテゴリーです。経済文献にはこの概念の単一の定義はありませんが、生活に必要な物資を国の住民に提供することとして定義することはできます。

人口の生活水準を特徴付ける単一の一般化指標がないため、分析のために多くの統計指標が計算され、このカテゴリのさまざまな側面が反映され、次の主要ブロックにグループ化されます[3]。

- 人口の収入の指標;

-人口による物質的な商品とサービスの費用と消費の指標。

- 貯蓄;

- 蓄積された財産の指標と人口への住宅供給。

- 人口の所得の差別化の指標、貧困のレベルと限界。

- 社会人口学的特徴;

- 人口の生活水準の一般化された評価。

人口の生活水準の統計分析と評価には、総生産量と国内生産量、国民所得と一人当たりの実質所得、住宅、貿易額など、さまざまな指標が使用されます。、しかし、出生率や死亡率、国の人口の平均寿命などの生活人口指標の水準には依然として影響を与えています。

人口の生活の質は、そのレベルに直接依存します。人口の生活水準の向上に伴い、人口の収入が増加するため、物質的な商品の提供が増加し、生活の質も向上します。

広い意味での「生活の質」とは、人々がさまざまなニーズや興味を持って生活に満足することを指します。この概念は、経済的カテゴリーとしての生活水準の特性と指標、労働条件と休息条件、住宅条件、社会保障と保証、法執行と個人の権利の尊重、自然と気候条件、環境保全の指標、利用可能性を網羅しています。自由時間とそれを有効に活用する能力、そして最後に、安らぎ、快適さ、安定といった主観的な感情[4]。

今日では、統計データがなくても、わが国の経済全体の市場形態の管理への移行は、主に社会的領域を犠牲にして行われていることは明らかです。これは、人口動態の悪化と人口の大多数のレベルと生活の質の低下。ますます多くの人々が健康を失い、出生率などの国の主要な指標が低下し、平均余命が急速に低下していますが、最も重要なことは、ロシアの人口が高齢化し、それに伴い労働力が減少していることです。

人口のレベルと生活の質は、人々のニーズを満たす能力に直接依存します。ご存知のように、一定の主要なニーズを満たすためには、一定の一定の収入が必要です。ロシア連邦の人口の主な収入は賃金です。

給与は、従業員が労働活動の過程で受け取った収入の一部です。賃金に加えて、人口の収入と生活の質のレベルは、社会保障、物質的、精神的な商品とサービスの入手可能性、および国の人口の主要な大衆の教育レベルなどに依存します.

人口のレベルと生活の質の研究に統計を使用することで、多くの問題を解決できます。その主な問題は、人口のレベルと生活の質に関する統計データを取得して改善することです。

人口の生活水準の統計のタスクは次のとおりです。

- 人口のレベルと生活の質を客観的、確実かつ包括的に特徴付ける指標システムの開発;

-人口のレベルと生活の質のダイナミクスの統計分析;

- 人口のレベルと生活の質の変化に影響を与える状況の特定;

-人口のレベルと生活の質の主な傾向と変化のパターンの決定;

- 地域ごとの人口のレベルと生活の質の指標の格差の分析;

-確立された消費基準と比較した、物質的資源およびサービスにおける国の住民のニーズの満足度の決定;

- 人口のレベルと生活の質に関する統計情報を収集するための情報源システムの改善;

- 相互に関連する人口のレベルと生活の質の指標の決定。

後者の問題を解決するために、1992 年に、経済状況予測センターは、人口の生活水準の基本的な指標のシステムを提案しました[5]。

- 一般的な指標;

- 人口の収入;

- 人口の消費と支出;

- 人口の金銭的節約;

- 蓄積された財産と住宅;

- 人口の社会的差別化;

- 人口の低所得層。

11.4. 人口別財・サービス所得・消費統計

ご存知のように、人口の収入は商品やサービスの消費に完全に依存しており、その逆も同様です。社会統計の重要なタスクは、家計の体系的なサンプル研究からの資料に基づいて、人口の消費構造を決定することです。通常、この構造は、人口の消費支出の構造によって決まります。これらの費用の一部として、次の費用領域が区別されます。食品、場合によってはアルコール飲料、食品以外の製品、およびサービスの支払いが分離される可能性があります。

人口による商品とサービスの収入と消費は、人口の生活水準の分析における主な特徴のXNUMXつです。指標として、生活水準は、XNUMX人またはXNUMX家族あたりの金銭的収入として計算されます。所得が増加すると、商品やサービスの消費が増加するため、消費される商品やサービスの質が向上します。統計は、収入の量と構成、その構造、人口全体のダイナミクス、および国の領土、経済のセクター、世帯の種類、および人口の社会的グループのコンテキストで研究します。

商品やサービスの消費が減少している場合は、収入に注意を払う必要があります。所得の減少は、人口の購買力の減少につながり、その結果、支出の減少につながります。商品やサービスを購入するための費用は、人口の消費支出と呼ばれます。統計は、消費者支出のレベル、程度、ダイナミクス、および構造を研究します。

人口の収入と支出に関する統計は、経済と生活水準の一般的な状態を分析し、社会政策と税政策を策定し、内部留保を動員して投資プロセスを拡大する可能性を評価するための情報ベースを提供します。統計が最も正確であるためには、計算時に所得構造を知る必要があります。人口の所得構造は次のように構築されます。

要素所得:

- 給料;

- 起業活動からの収入;

- 財産からの収入;

送金の支払い - すべての社会年金、仕事以外で受け取った給付。

人口の総所得と移転の支払いを合計すると、人口の総所得が得られます。これらの種類の収入から、人口は税金やその他の支払いを支払います。人口の収入と、人口が州に支払わなければならない義務的な支払いに関する統計データがあれば、人口の可処分所得を計算することができます。総収入と可処分所得の指標は、さまざまな国の収入を比較したり、地域ごとの収入、人口の部門別収入、領土を比較したりするために使用されます。

これらの概念を定義するために、最低限の生活費、または最低限の消費者予算の指標があります。これは、人口の基本的な社会文化的および生理学的ニーズを満たすために必要な一連の消費財とサービス、およびその取得コストです。 . この指標は、最低賃金を決定するためにも計算されます。

生理的生存の最小値は、しばらくの間生理学的状態を維持するために必要な最小値です (この最小値は状態によって提供される必要があります)。全人口の収入と支出を全体として規制するために、州は各人の最低生活必需品、つまり消費者バスケットを決定します。この概念には、人が存在するために必要なすべてのものの評価が含まれます。食事制限を考慮し、必要最小限のカロリー数を提供する自然な一連の食品、および食品以外の製品やサービス、税金、低所得世帯の予算におけるこれらの目標の費用の割合に基づいて、義務的な支払い。人口が最低限のニーズを満たすのに十分な収入を持っていない場合、これはその国が貧困線以下で生活していることを意味します。

貧困線、つまり貧困は、収入が生理的最低値を提供するのに十分でない状態です。貧困レベルの分析は、世帯の社会経済的および人口統計学的グループによって実行され、領土の文脈では、貧困レベルが全国平均を上回っている（または設定された限界を上回っている）地域を含む「貧困地帯」が特定されます。 .

人口の生活水準に関する統計の重要な部分は、商品とサービスの消費に関する統計です。物的財の消費基金は、国民所得の消費基金の一部を表しており、これには、家族の人口の個人消費と、教育、文化、医療、住宅、共同サービスの分野の機関や組織での消費が含まれます。など

公共消費基金を特徴付ける際には、消費された物質財の部門別起源と補償源（個人予算と公共消費基金）を考慮して、コスト量だけでなく天然素材の構成も決定する必要があります。このグループ化により、静的および動的における消費の天然素材構造を決定できます。全人口の消費に関するデータは、貿易統計、金融統計、およびその他の多くの情報源から取得されます。主な社会集団と職業による人口の消費に関する情報は、人口の予算の統計に含まれています。

消費基金の主なシェアは、人口が貿易で獲得した物質的な商品で構成されているため、人々の幸福を特徴付ける場合、小売業の売上高の指標、そのダイナミクスと構造が広く使用されています。人口によって消費される物質的な商品の全体は、短期的に使用されるアイテム、主に食料品と耐久性のあるアイテムに細分されます。

物質的な商品の消費に加えて、次のようなサービスの消費:

- 教師、教育者の教育および教育活動。

- アーティスト、講師の文化的、教育的、美的活動。

- 医療従事者の医療支援および予防措置など

人口の幸福の指標の中で、重要な場所は、人口への住宅の提供とその幸福の程度の指標、つまり集中暖房、給水、ガス供給の利用可能性によって占められています。電気照明など

特定の製品とサービスの消費のダイナミクスは、個々のインデックス式を使用して計算されます。

ここで、I は人口全体の個人消費指数です。 i - 一人当たりの個人消費指数; Q1、Q0 - 現在および基準期間における特定のタイプの製品またはサービスの物理的な消費量。 H1、H0 - 現在および基準期間の平均年間人口。

トピック 12. 所有形態の異なる企業の統計

12.1. 事業活動統計

市場経済では、統計はあらゆるレベルの国家機関に情報と分析資料を提供し、それに基づいて市場機能の分野で決定が下され、税と価格の政策が策定され、市場の発展を刺激するための措置が講じられます関係。調査の対象は、さまざまな形態の企業です。ビジネスアクティビティ統計では、次の主要ブロックを含むスコアカードを使用します。

市場の状態とバランスの指標（企業の発展に影響を与える外的要因として）：

- 製品の提供;

- 消費者需要;

- 容量、市場の飽和;

- 市場構造指標;

商品流通とサービス販売の指標：

- サービスの売上高と販売の指標;

- 貿易構造の指標;

- 一人当たりの売上高の指標;

- 商品在庫と商品回転率の指標;

商品やサービスの価格（関税）の指標：

- 価格水準指標;

- 価格構造指標;

- ルーブルの購買力と人口の金銭的収入の指標;

インフラストラクチャの指標 (材料および技術基盤):

- 企業の固定資産、数、構成、容量、規模、技術設備;

- 企業における労働資源の数値構成;

企業の商業活動の社会経済的効果と効率の指標：

- 企業の収入、利益、収益性の指標;

- 流通および生産コスト;

- 人件費とその支払い。

- 顧客の需要を満たす。

- 課税。

情報源は、原則として、統計報告、会計、選択的およびモノグラフィック研究のデータです。統計は、次の基準に従って情報を分類します。

- 会計作業の参加者について（固定資産、現金、コンテナの商品の会計に関する情報）;

- 管理段階（計画、会計、分析、予後）;

- 管理プロセスに対する態度（通知、管理）;

- 制御オブジェクトとの関係 (外部と内部、着信と発信);

- 教育段階（初等および中等）;

- 安定性 (条件付き一定標準および条件付き可変標準);

- データ範囲の完全性 (十分、不十分、冗長);

- 処理の完了度 (中間、出力、または結果)。

企業統計の方法は、数学的統計、統計の一般理論、および多くの業界統計によって開発された一連の手法と方法によって表されます。その中で、観測統計、要約とグループ化、相対値、平均値、変動指標、時系列の指標、指標などを区別できます。

企業統計のタスクには、次のものが含まれます。企業の状態と発展に関する情報の収集と処理。企業間の市場関係の特徴; 企業のさまざまな指標の量と構造、レベルとダイナミクスの研究; 企業のインフラストラクチャの状態と開発の研究、および企業の機能の社会経済的効率の分析。設定されたタスクは、企業の経済サービスとともに統計当局によって解決されます。事業活動統計のもう XNUMX つの構成要素は、企業の貿易および商業活動の統計です。これには、販売者、購入者、生産者、消費者、および生産者と再販業者に基づく販売行為の分類が含まれます。

統計では、次の主要なカテゴリが考慮されます。売上高は、商品をお金と交換するプロセス、つまり市場のボリュームを特徴付ける多機能指標です。決定的な特徴は、商品の入手可能性と販売行為の実施です。統計では、卸売、小売、総売上高、純売上高が区別されます。総売上高は、レポート期間のすべての売上の合計またはすべての購入の合計を特徴付けます。卸売売上高は、商品の販売における再販業者の参加を考慮に入れています。小売売上高は、消費者への商品の最終販売を特徴付けます。純売上高は、国全体の商品の販売を特徴付け、ケータリング企業の売上高を考慮した小売売上高と同じです。個々の組織の場合、純売上高は、小売売上高と研究対象の組織外の生産量の合計に等しくなります。

ビジネス活動の次の指標は製品の提供です。これは、商品の塊の形での産業起業家精神の結果です。製品オファーのコンポーネントは、販売者の現在の生産と在庫です。商品供給の実際のレベルは、価格レベルと、経済的およびその他の生産条件への準拠に依存します。市況は、消費者の需要にも反映されます。需要を研究する場合、個人需要と生産需要、消費財の需要、生産手段の需要が区別されます。

さらに、統計では、いくつかの基準に従って需要が区別されます。

- 商品グループのマクロ需要;

- 個々の商品に対するマイクロデマンド;

- 不満;

- 満足（実現）;

- 集中的（成長中）;

- 安定して落ちる;

- 類似物を持たない新製品で形成された;

- 不安定;

-しっかりと形成されている（考慮されている）;

- 代替（自発的）;

- 基本（居住地）;

- 渡り鳥;

- モバイル。

市場の状況は、市場容量の指標 (通常は XNUMX 年以内に市場で販売された商品の量を特徴付ける) も反映します。つまり、これは、特定の条件下で、特定の期間に市場が吸収できる商品の量またはコストです。期間。市場容量は次の式で決定されます。

市場容量＝国内生産量＋輸入量－輸出量。

特定の製品の需要の調査は、特定の企業または州全体による商品の販売量を決定するために、この製品の市場容量を決定するためにも必要であるため、市場容量は次のように表すこともできます。 :

市場規模 = ? （i番目の消費者グループの数×i番目のグループの基準期間における消費係数（または標準））価格と所得からの弾力的な需要係数 + 商品の通常の保険準備金の量（市場飽和） - 商品の物理的減価償却 - 商品の陳腐化) - ニーズを満たす代替市場形態 - 市場における競合他社のシェア。

市場の飽和度は、消費者、特に家庭ですでに利用可能な商品の量です。市場容量が高いほど、その飽和度は低くなり、その逆も同様です。市場がこの商品で飽和すると、市場容量は減少します。一人当たりの平均消費指数は、市場の飽和状態を示す指標として、市場容量の要素の XNUMX つとしてよく使用されます。

食料品の XNUMX 人当たり消費量の指標が比較的安定している場合、これは、消費量の大幅な増加、つまり人口増加を超える見込みがないことの証拠として役立つことに注意する必要があります。同様に、食糧支出の平均シェアが低いことは、国の人口の生活水準が高いことを示しています。

12.2. さまざまな所有形態の企業の機能効率の統計分析

効率性は、あらゆるタイプの社会開発に固有の社会経済的カテゴリーです。常に効率を達成するということは、生産に関連する単位コストあたり最大の結果を得ること、または結果単位あたりのコストを確実に最小化することを意味していました。

効率性は、利用可能な材料および労働力に関しても評価する必要があります。達成された結果（効果）とリソースの量の比率は、リソースに含まれる機会の実装の有効性、リソースの使用効率を示します。時間の経過に伴うこれらの関係の変化は、コストまたはリソース効率のレベルの増減を反映しています。

効率性は、所有形態、活動の種類、業界の所属に関係なく、会社、証券取引所、商社のすべての活動レベルで評価されます。統計的指標と方法の使用に基づいて企業の機能の有効性を評価するための一般的な方法論的原則の統一があります。企業の機能の有効性の統計的評価の最も一般的または基本的なモデルには、企業の財務および経済状態の分析と評価が含まれます。このような分析を実行する可能性は、企業で信頼できる管理および会計記録を実行することによって保証されます。このために、財務諸表、予算、支払いカレンダー、事業計画、コスト構造に関するレポート、販売量に関するレポート、在庫状況に関するレポート、運転資本の残高、明細書などの管理および財務会計およびレポートの形式債務者・債権者等の債務整理

企業効率の統計分析の目的は次のとおりです。

- 企業の財務結果のレベルとダイナミクス。

- 企業の財産および財政状態;

- 事業活動;

- 企業の資本構造の管理;

- 固定資産の管理;

- 運転資本管理;

- 財務リスク管理;

- 予算編成と事業計画のシステム;

- 企業での現金以外の支払いシステム。

上記のオブジェクトの状態または機能の有効性に関する主な基準（指標）は次のとおりです。財務結果のレベルとダイナミクスにより、企業の活動の最適化 (製品の販売による収益と利益の増加、生産コストの削減など) を判断することができます。利益の質が高く、資本化の程度が高い（条件付き指標）、つまり、蓄積資金の作成を目的とした利益の高い割合、企業が自由に使える純利益における内部留保の割合が高いことは、生産開発の可能性を示しています。企業と将来のプラスの財務結果の成長。財務結果の最適なダイナミクスは、自己資本と借入資本の収益性 (収益性) の成長、利益の総額とさまざまな種類の活動からの利益の成長、資本回転率などに基づいて判断できます。

資本構成を決定する際には、借入金の調達額を最適化する観点から、会社が受け取った収入額から債務を返済・返済する能力（収入の充足度）、予想されるキャッシュフローの大きさと安定性が考慮されます。アカウント。さらに、企業の産業、地域および組織の特徴、その目標と戦略、既存の資本構造、および計画された成長率を考慮する必要があります。

固定資産に投資された資本（固定資本）を管理するために、彼らは固定資産の使用効率を研究します。これは、資本生産性、資本集約度、固定資産の収益性、固定資産の相対的な節約の指標によって特徴付けられます。資本生産性、労働ツールの耐用年数の増加など。

運転資本管理の効率は、売上高、材料消費、生産のためのリソースコストの削減などの指標、運転資本の必要性を計算するための科学に基づく方法の使用、確立された基準の遵守、シェアの増加によって特徴付けられます。最小かつ低い投資リスクを持つ資産の。

企業の機能効率の簡単な統計的レビューには、次の一般的な指標の分析と評価が含まれます。

- 企業機能の技術的および組織的レベル。

- 生産資源の使用効率の指標：固定生産資産の資本生産性、生産の物質的強度、労働生産性、製品の量と品質、生産のための資源コスト、経済活動のために前払いされた固定資産と流動資産、在庫回転率および材料;

- コアおよび財務活動の結果。

- 製品の収益性、資本の売上高と収益性、企業の財政状態と支払能力。

より詳細な分析には、上記の指標の重要で最適な値の特定（計算）、実際の値との比較が含まれます。分析期間の各指標の変化を評価し、指標の構造とその変化を評価し、指標のダイナミクスを評価し、指標の変化の要因と原因を特定することは非常に重要です。たとえば、利益分析の一環として、次のことを実行する必要があります。

- 利益指標のレベルとダイナミクスの分析と評価;

- 製品（作品、サービス）の販売による利益の要因分析;

- 純利益の使用の分析と評価;

- コスト、生産（販売）、利益の関係の分析。

- 利益、運転資本の動き、およびキャッシュフローの関係の分析。

ビジネス（経済）活動と企業の効率の分析では、次の指標も使用されます。

- 固定資産の有効部分のシェア、固定資産の減価償却、除却および更新;

- 形成源を備えた埋蔵量の提供;

- 一般的な流動性指標、現在の流動性係数、緊急流動性、絶対流動性;

- 企業による支払い義務の履行のレベル、企業に対する支払い義務の履行のレベル。

現在、企業は熾烈な競争がある市況の中で活動しています。今日では、ビジネスを行う上で組織の積極的な立場なしにはできません。この立場は、ダイナミックで効率的かつ合理的な開発である、企業の機能のための戦略的目標の存在を前提としています。このタスクの達成度の評価は、市場関係の主題の機能の有効性に関する統計的研究の主題です。

12.3. 固定資産統計

固定生産資産（OPF） - これは企業の生産資産の一部であり、労働手段に実質的に具現化されています。自然な形を長期間保持します。部品のコストを製品に転嫁し、数回の生産サイクル後にのみ払い戻します。

固定資産の統計（F）の最も重要なタスクは、固定資産の労働力の研究、固定資産の存在の確立と構成の研究、固定資産の移動、使用および状態の研究です。

固定資産は、生産プロセスへの参加に応じて、固定生産資産と固定非生産資産に分けられます。

固定生産資産 (OPF) には、生産プロセスに直接関与するか、生産プロセスの条件を作成する資金が含まれます (たとえば、機械設備、伝達装置、車両、建物、構造物など)。

固定非生産資産は、企業の貸借対照表にある家庭および文化施設です。それらは、非工業的に長期間使用され、自然な形を保ち、徐々に価値を失っていきます。これらには、住宅および公共サービス、科学、医療などの資金が含まれます。これらの資金は消費者の価値を生み出しません。

生産プロセスへの参加の程度に応じて、固定生産資産はアクティブとパッシブ (建物と構造物) に分けられます。

パーセンテージで表される合計値における OPF の異なるグループの比率は、OPF の構造を構成します。 OPF の活性部分の比重は、OPF の構造の漸進性を特徴付けます。固定生産資産を特徴付けるために、さまざまな指標が使用されます。

固定生産資産の状態とダイナミクスの指標。固定資産の受け取りと処分の全体像は、さまざまなソースからの固定資産の受け取りとさまざまな理由による処分に関するデータを含む貸借対照表によって示されます。貸借対照表は、すべての固定資産と個々のタイプの両方について作成できます。貸借対照表は、支店、企業、および国民経済全体について作成されます。完全な履歴原価での固定資産の貸借対照表は、次の形式をとります。

Fk \uXNUMXd Fn + V、

どこで Фк - 年末の資金の残存価値; Фн - 年初の資金の残存価値; P - 年間の残価での固定資産の受け取り; B - 年間の残存初期費用での固定資産の処分。

固定資産とその個々のタイプの移動の強度は、次の係数によって計算されます。

- 受領係数 - 報告期間 FC に受け取ったすべての割合 (P) が、この期間の終わりの総量 (Fc) に占める割合:

- 除却率 - 特定の期間に除却されたすべての固定資産の値 (B) と、この期間の開始時の固定資産の値 (Fn) との比率:

残存初期費用での固定資産の貸借対照表では、オブジェクトの受領と処分に加えて、報告年に発生する減価償却による固定資産の残存価値の減少を考慮する必要があります。残余初期費用での FC 残高の基本は均等

どこで Ap - 改修のための減価償却;

- 減価償却係数は、固定資産の減価償却額 (I) とその総費用 (F) の比率として特定の日付で計算されます。

- 100% と摩耗係数の差は、資産の寿命係数の値を示し、固定資産の未使用部分の割合を反映します。この点で、有効係数を計算するための別のオプションを使用できます。

固定生産資産の可用性と構造の指標。毎月末の固定資産の利用可能性は、貸借対照表に従って決定され、平均年間コストは、利用可能性に関する月次データの平均時系列として決定されます。

OPFの使用と資本労働比率の指標。 OPF の使用の一般的な指標は資産収益率です。これは、特定の期間に生産された製品の量 (O) と、この期間の OPF の平均コスト (F) との比率です。

資産収益率は、1 回の摩擦で特定の期間にどれだけの生産量が生産されたかを示します。固定資産の価値。資本集約度 (逆数) は、1 摩擦あたりの OPF のコストを特徴付けます。製造された製品:

資本集約度の低下に伴い、固定資産に具現化された労働の経済が参加している

生産中。資本生産性と資本集約度の値は、資本労働比率 (FV) の影響を受けます。という式で計算されます

は平均従業員数です。資本労働比率は、労働者の仕事の設備の程度を特徴付けるために使用されます。

固定生産資産の合理的な使用により、社会的生産物と国民所得の生産が増加し、生活費が節約され、労働力が具体化され、生産単位あたりの総費用が削減されます。固定資産の使用レベルを上げることの経済効果は、社会的労働生産性の成長です。固定生産資産の使用レベルが上昇すると、経済の労働生産性が向上します。

12.4. 運転資本統計

リボルビングファンドとは、XNUMX つの生産サイクルで完全に消費され、天然素材の形を変え、その価値を完成品に完全に移転する企業の資金です。運転資本には以下が含まれます。

- 原材料と材料。原材料は、その後の工業処理に入る採掘産業および農業の製品であり、材料は製品の主要部分として製品に含まれます。つまり、製品の基礎を形成します。

- 製造プロセスを補助するために必要な補助材料 (潤滑剤)、または製品に望ましい特性を与えるためにベース材料に付着するために必要な補助材料 (ワニス、塗料、つや出し剤など)。

- 購入した半製品;

- 自社生産の半製品;

- 燃料

- 電気;

- 現在の修理用のスペアパーツ;

- 容器および容器材料;

- 耐用年数が 10 年未満の低価格で摩耗の早いアイテム (全運転資本の約 XNUMX%)。

- 進行中の作業 - これは開始されたが、19 つの生産サイクルでまだ完了していない製品です (約 XNUMX%)。

企業の領土の不統一と経済的独立は、原材料と材料が生産準備金の形で企業にあることを必要とします。それらは企業の円滑な運営に必要であり、いくつかのタイプがあります。

- 生産在庫は、企業の倉庫にあり、生産消費を目的としているが、まだ生産プロセスに入っていない原材料、材料などです。

これらのリソースの XNUMX つの連続した受領の間に、材料リソースの現在の生産ニーズを途切れることなく満たす現在の在庫。

不測の事態が発生した場合に備えて作成された保険株。

原材料に依存する企業で形成される季節的な在庫で、その生産または供給は季節的なものです（魚、農産物など）。

企業の倉庫にある仕掛品の在庫と完成品の在庫。

これらのタイプの在庫は、あるタイプから別のタイプへとスムーズに流れることができます。彼らは非常に機動性があります。これは、継続的で途切れることのない生産と消費の過程を示しています。さまざまな物的資源の在庫回転率のコストを特徴付けるために、いくつかの相互に関連する指標が使用されます。

- 回転率は、レポート期間中にこのタイプの運転資本の在庫が更新された回数を示します (この比率が高いほど、企業にとって良いことになります)。

ここで、o は物的資源の平均残高です。 TP - 商用製品。

- 別の相対指標は、XNUMX 回の売上高の日数を特徴付け、期間 (T) の売上高比率に対する比率を表します。

原材料、材料、燃料の特定の消費は、このタイプの運転資本の平均消費を示しています。特定の消費量は、XNUMX単位の生産物を製造するための材料消費量です。

どこで - 材料の消費量（kg、m、個）; q は、このタイプの製品の単位数、pcs です。

- 材料強度 - 単位生産量の生産に費やされる材料資源のコスト:

ここで、C - 通貨単位での実際の準備金; Q - 金額で表した生産量。製品の材料消費量を削減することは、生産効率の良い指標です。

回転資金には、労働の対象によって形成される生産手段の部分が含まれます。在庫、繰延費用を含む未完成の製品を含む運転資本は、運転資本の正規化された部分を形成します。繰延費用は、新しいタイプの製品の生産とその開発の将来の準備に関連する費用です。

運転資本、したがって運転資本の形成源は、承認された資本、利益、安定した負債、短期銀行ローン、他の組織から調達した資金、および予算配分などです。

消費された運転資本のコストは、製品の販売ですぐに払い戻されます。これにより、新しい生産サイクルのために再度購入することができます。運転資本と固定資産の主な違い:

- 固定資産の一部である要素は、作成中の製品には含まれません。固定資産は、多くの生産サイクルに関与しています。回転資金は、XNUMX つの生産サイクル内で完全に消費され、最終製品になります。

- 流通資産は、XNUMX つの生産サイクル中にその価値を完全に移転しますが、固定資産のコストは、作成される製品のコストに部分的に含まれます。

- 製品の販売後、固定資産の費用は減価償却の標準レベルに対応する部分で払い戻され、運転資本の費用は製品の販売の過程ですぐに払い戻されます。

12.5. 商品とサービスの費用の統計

商品とサービスのコストの統計は、会計データに基づいています。そのタスクは、コストの合計額を計算し、タイプ別にグループ化し、生産単位のコストを決定することです。アカウンティングおよびレポートデータの分析、統計は、この分野の次の主要なタスクを解決します。

- コストの種類ごとにコスト構造をマスターし、コスト構造の変更がコストダイナミクスに与える影響を示します。

- 生産コストのダイナミクスの観点からの生産タスクのパフォーマンスの最終的な特性;

- 原価のダイナミクスに影響を与える要因を考慮します。

しかし、商品やサービスのコストに関する統計の問題を解決するためには、経済的カテゴリーとして、また経済活動の結果に影響を与える手段としてのコストの理論的および実際的な内容について明確な知識を持っている必要があります。

商品およびサービスの費用は、製品の生産に関連する直接費用と、特定の種類の商品およびサービスの生産および販売の過程で発生するすべての種類の費用です。商品およびサービスの費用には以下が含まれます。

- 材料費;

- 人件費;

- 変動費: 材料費、固定資産の減価償却費、主要および補助要員の給与、商品およびサービスの生産および販売に直接関連する間接費。

商品やサービスの生産における各企業にはコストがかかります。製品の製造と販売に関連するすべての費用の金額の合計が製造原価です。要素によるコストの分類:

- 原材料および材料;

- 購入した部品、半製品およびコンポーネント。

- 補助材料;

- 外部からの燃料とエネルギー;

- 賃金（基本、追加など）;

- 固定資産の減価償却;

- その他の現金費用。

製造原価を原価項目に分類する方法には、XNUMX つのタイプがあります。

使用目的別: 直接費、XNUMX 種類の費用 (すべての賃金、すべての材料など)、および設備保守の間接費。影響の性質上、一定で変動します。定数は生産量に依存しませんが、変数は依存します。

製造原価は、品目の原価計算によって決定される製造原価として機能します。生産費に含まれる費用の構成は、法律によって定められています。つまり、国によって規制されています。

コスト統計の研究、実際のコストが規範的なものから逸脱する理由の特定、および市場性のある生産量の単位あたりの生産コストを削減するための考えられる方法の正当化は、インデックス法に基づいて行われます. すでに述べたように、指数は一般化特性に使用される指標です。つまり、比較される商品またはサービスは、消費者価値と生産技術の性質に関して同じでなければなりません。

トピック 13. 商品回転率と価格の統計

13.1. 売上高統計

商品生産の条件の下では、複製のプロセスの必要条件は商品の交換です。生産者から消費者に商品を届け、それによって消費者のニーズを満たすことは、貿易の分野で活動する経済主体の主な目標です。商品の交換は、商品の価値の尺度であり、流通手段として機能するお金の助けを借りて行われます。経済空間における生産者から消費者への商品の移動は、貿易の形で行われます。

取引回転率は売買のプロセスであり、金銭的同等物と引き換えに製品の所有権を譲渡することに基づいています。この分野における経済統計の重要なタスクは、統計研究の対象としての売上高の定義、したがって、その主題と定量的および定性的分析の方法の定義です。

貿易売上高統計の主題は、生産者から消費者への商品の移動の大量のプロセスと現象、および数量化できる商品とお金の交換です。現代の経済空間における貿易の売上高は、個別の経済主体の活動の結果を、固有の一般的な傾向とパターンと交換する複雑な経済プロセスです。売上高統計の目的は、市場性のある製品の流通プロセスを包括的に定量的に説明することです。

その開発の主な傾向と規則性の詳細。貿易統計のタスクは、さまざまな所有形態の企業の貿易売上高、国全体および地域全体の商品流通チャネルに関する情報の収集、一般化、および分析です。ボリューム、商品構造、売上高ダイナミクスの分析。

売上高を調べるときは、グルーピングを使用すると便利です。カテゴリ別に、売上高は、総売上高と純売上高、卸売と小売に分けられます。貿易の組織形態によると、小売および卸売、調達およびマーケティング組織の売上高が区別されます。商品流通の形態によると、売上高は倉庫とトランジットです。天然素材の構成に従って、売上高は商品グループごとに調査されます。さらに、彼らはさまざまな所有形態の企業の売上高を研究しています。

貿易の統計分析の方法論では、貿易を特徴付ける指標のシステム全体が開発されました。総売上高は、生産者から消費者に移動する過程での商品のすべての販売の合計です。この数字は販売数に依存します。そこから再販を除外すると、純売上高が得られます。製品流通プロセスの組織の合理性を特徴付ける指標のXNUMXつは、リンク係数です。これは、純売上高に対する総売上高の比率として計算されます。一人当たりの貿易売上高は、その期間の平均人口に対する貿易売上高の比率として計算されます。

商品回転率の重要な定性的特徴は、その構造の指標です。これらには、個々の製品またはグループの販売の絶対指標と相対指標が含まれます。総売上高における各製品またはグループのシェア（シェア）、XNUMXつの製品の販売の比率です。商品在庫による商品回転率の提供の指標を計算する際には、期首と期末の商品在庫の指標と平均が使用されます。供給日数の回転率は、回転率に対する期間の開始時の在庫と日数の積の比率として計算されます。回転率は、この期間の平均在庫の値に対する、特定の期間の取引量の比率として計算されます。相互指標は、商品在庫の流通時間と呼ばれます。

指数法は、取引回転率の研究で広く使用されています。この方法により、貿易の発展のベクトルと速度を評価することができます。一定期間にわたる売上高の変化は、ベースに対する現在の売上高の比率によって特徴付けられます。現在の期間と比較可能な前の期間が比較ベースとして選択されます。売上高指数は、ベース期間と比較した、現在の期間の販売された商品の総額、取引の現金収入、または商品の購入のためのバイヤーの費用の変化を特徴付ける相対的な指標です。量と価格の変化の影響。

売上高統計では、次の指標が計算されます。株価指数 - 商品構造の変化の指標 - は、現在の期間における個々の製品またはグループの基準に対する比率として計算されます。取引高のローカライゼーションの指標は、地域全体の総取引量における取引高と因子符号のシェアの比率です。一人当たりの貿易額の指数は、現在の期間の一人当たりの貿易額の基準値に対する比率です。人口動態の影響を排除します。物理的な貿易量の指数は、商品の数とその範囲の変化が商品のコストのダイナミクスに与える影響を反映しています。地域の回転率指数は、さまざまな地域の回転率を比較し、ある地域と別の地域の XNUMX 人あたりの平均回転率の比率として計算されます。

売上高を調べる別の方法は、商品の供給を調べる方法です。貿易の重要な特徴は、商品供給のリズムと均一性です。供給の均一性とは、定期的に等ロットで商品を受け取ることです。配送のリズムとは、生産、販売、消費の季節的および周期的な特性を考慮して、契約で規定された配送の条件とサイズを遵守することです。同時に、供給不整脈係数が考慮されます。これは、合意された配達期間の契約サイズからの実際の配達の偏差の程度を特徴付けます。供給変動係数は、平均供給レベルからこの平均レベルまでの実際の供給の標準偏差のパーセンテージとして計算されます。これは均一性係数の逆数です。

一般に、売上高指標は、政府およびビジネス統計のニーズを満たしています。したがって、貿易売上高の統計的特徴には、経済的および社会的な方向性があります。

13.2. 在庫統計

商品在庫は、生産から受け取った瞬間から最終消費者が販売する瞬間まで、商品流通の範囲内にあります。商品株は、さまざまな流通チャネルに集中しています。商品の種類ごとにサイズが決定されます。

- 商品の特徴;

- 商品の品揃え;

- 生産条件;

- 輸送条件;

- 保管条件;

- 需要の性質。

商業活動の効率を高めるために最も重要なのは、商品在庫の運用操作、全国、企業、および組織全体への合理的な配布です。

統計では、在庫の循環率の指標のシステムが計算されます。主に、回転率（在庫回転率）の指標-Nです。この指標は、特定の取引量（TO）の比率として計算されますこの期間の平均在庫 W の値への期間:

つまり、期間中に在庫が好転した平均回数を示します。その逆数は、商品在庫の流通時間 (日数) - t の指標です。

この指標は、平均在庫と XNUMX 日の売上高の比率によって決定されます。

ここで、D は期間の日数です。

統計では、流通時間のさらなる加速の主な傾向と機会を特定するために、株式のダイナミクスとその流通速度の研究に多くの注意が払われています。商品株の指標のダイナミクスの研究は、指数法に基づいて行われます。商品在庫の総量のインデックスは、一定期間の商品在庫の変化を特徴付けます。

ここで、3 は XNUMX 日分の供給量です。

分子と分母の差 (?31D1 -?30D0) は、埋蔵量の絶対的な増加または減少を示します。

個々の商品グループの在庫の変化が在庫の総量のダイナミクスに与える影響は、日単位の在庫指数を使用して定量的に測定されます。

同時に、分子はレポート期間の商品在庫の量を示し、分母 - 商品在庫の利用可能性がベースのレベルにとどまる場合、レポート期間の商品在庫の量がどうなるかを示す条件値限目。差分 (?D131 -?D031) は、日々の水準の変化による在庫の増減を示します。

個々の商品の販売の変化が商品在庫の総量のダイナミクスに与える影響は、翌日の売上高指数を使用して計算されます。

分子と分母の差 (?Z'1D0 -?Z'0D0) は、売上高の増加による在庫の増減を示します。

インデックス間には次の関係があります。

商品在庫のダイナミクスを研究するために特に重要なのは、比較可能な価格の使用に基づいて、価格変動の影響を考慮せずに在庫のダイナミクスを特徴付ける在庫の物理量の指数の計算です。理論的には、その構造は次のようになります。

在庫統計では、商品供給の均一性の評価も考慮する必要があります。これは、この製品またはその製品がどのくらい均等に (等しいバッチで) 等しい期間に供給されるかを示します。供給の均一性の分析は、通常、15 日間のコンテキストで四半期の変動指標を使用して実行されます。卸売貿易の収支は、商品資源の入手可能性とその価値の変化に基づいています。貸借対照表には以下が反映されます。

- 報告期間の開始時の商品の在庫。

- ソースによる商品の受け取り;

- 商品資源の消費（値下げ、格下げまたはその他のパラメータによる損失による、行為による償却による供給の領域における）。

レポート期間の終わりの在庫を反映します。商品の供給に関するすべてのデータが合計されると、総売上高法を使用して残高を作成できます。

溝、および純回転率法に従って、すべての商品の供給に関するデータがシステム内リリース（回転率）を差し引いて集計される場合。在庫統計を分析する場合、小売業統計は構成要素と見なされます。小売売上高統計のタスクには、企業の小売売上高に関するデータの収集、小売売上高の指標の作成 (国、地域、企業グループの合計、企業ごとの平均、特定の種類の製品の合計、XNUMX 人あたりの平均) が含まれます。小売売上高のダイナミクスに対する要因の影響の分析。小売業には以下が含まれます。

現金およびクレジットでの人口に対する商品の販売量。
衣服や靴の個別仕立てのワークショップによる売上高、および顧客の素材からの仕立ての収益;
倉庫や森林地帯からの資材や燃料の販売。
購読による印刷出版物の販売。
販売用不動産;
コミッションショップを通じた販売。
商品のレンタルによる収入。
小さな卸売販売。

小売売上高を調査するときは、売上高のタスクの履行を分析することをお勧めします。

小売売上高のダイナミクスの季節的側面は、季節性指数を使用して研究され、さらに、小売売上高の発展パターンが明らかにされています。分析のために、時間と空間で比較可能なデータのみが取得されます。時間の比較可能性とは、比較される指標が同じ期間に取得されることを意味します。スペースでの比較可能性は、企業の活動分野、その組織構造、および専門分野の変化を考慮する必要があることを意味します。小売売上高の展開における一般的な傾向を特定するために、次の方法が使用されます。移動平均法; 分析アライメント法。商品在庫のダイナミクスを分析するときは、人口の需要の量と構造、人口の収入の量と構造、および商品回転指標の変化の影響を考慮する必要があります。

13.3. 商品とサービスの品質の統計分析

過去 XNUMX 年間の市場動向により、製品 (作業、サービス) の品質に対する要求レベルが大幅に向上しました。最大限の品質改善の問題は非常に重要です。低品質の商品やサービスの生産による損失は、数百万ドルにのぼります。経済の現在の段階における品質管理方法の重要性は、アナリストによって重要であると評価されています。

すべての製造プロセスについて、製造された製品が意図された目的を満たす製品性能限界を確立する必要があります。製品品質の主な「敵」は、次の指標です。

- 計画された製品仕様の値からの偏差;

- 計画された仕様の値に対する製品の実際の特性の変動性が高すぎる。

生産プロセスのデバッグの初期段階では、生産品質のこれら XNUMX つの指標を最適化するために実験計画法がよく使用されます。通常、生産に使用される機械または機械は、生産される製品の品質に影響を与える調整を行うことができます。設定を変更することにより、エンジニアは最大の効果を達成しようとし、その過程で、製品の品質を向上させる上で最も重要な役割を果たす要因を見つけようとします。

この問題の重要なポイントは、商品の品質を確認することです。生産から受け取った商品、特に食品の品質は管理されており、現在の統計レポートには次のデータが反映されています。生産または他のソースから受け取った商品。事実確認済み; 総入場料でチェックされた人の割合; サプライヤーに返却されました。認定に合格しなかった人の割合。統計では、個々の係数と一般的な係数が計算されます。たとえば、個々の等級係数は、製品または品揃えのサブグループごとに決定されます。

一般的なグレード指数を構築する場合、販売された商品数の実際の売上高が加重要素として機能します。

製品の現在の品質管理は、その生産の過程で行われます。このために、特別な手順が設計されています-品質管理の方法。米国、ドイツ、日本では、特に徹底した品質管理方法が採用されています。

現在の品質管理に対する一般的なアプローチは次のとおりです。製造工程では、製造された製品または入荷した原材料から、一定量の製品のサンプルが選択されます。その後、これらのサンプルの計画された仕様のサンプル値の平均値とばらつきのチャートが特別に裏打ちされた紙にプロットされ、計画値への近さの程度が考慮されます。チャートがサンプル値の傾向を示している場合、またはサンプル値が指定された制限を超えている場合、プロセスは制御不能であると見なされ、障害の原因を見つけるために必要な措置が取られます。このような特殊な管理図は、シューハート管理図と呼ばれます。範囲プロットを検討することも役立ちます。範囲は、サンプルの最大値と最小値の差です。この特性の実際的な価値は、変動性の尺度として機能することです。範囲グラフ上のポイントの位置に応じて、製品の品質におけるランダム性または体系的な偏差について決定が下されます。

製造品質管理エンジニアは、バッチ全体が許容できる品質であることを高い信頼度で判断できるようにするために、バッチ内のいくつのアイテムを検査する必要があるかを判断するという、別の一般的な問題に直面しています。このために、必要な品質を保証するサンプリング手順が開発されています。

サンプリング手順は、すべての製品を検査することなく、製品のバッチが特定の仕様を満たしているかどうかを判断する必要がある場合に使用されます。このような手順は、統計的受入管理と呼ばれます。製品の完全なまたは完全な検査に対するサンプリングの明らかな利点は、(ロット全体ではなく) サンプルのみの研究に必要な時間と経済的コストが少ないことです。最後に、生産管理の観点から、無作為管理に基づいてロット全体または出荷を拒否すると、製造業者と供給業者はより厳しい品質基準を順守する必要があります。

母集団から特定のサイズの繰り返しサンプルを取得し、調査した製品特性の平均値を計算すると、これらの平均値の分布は、特定の平均値と標準誤差を持つ正規分布に近づきます。しかし実際には、標本分布の平均と標準誤差を推定するために、母集団から繰り返し標本を採取する必要はありません。特定の母集団に含まれる変動性 (標準偏差、またはシグマ) の適切な推定値があれば、平均のサンプル分布を推測できます。この情報は、指定された仕様と比較した品質の変化を検出するために必要なサンプルサイズを計算するのに十分です。

通常、仕様は許容値の範囲を指定します。この間隔の下限を許容下限、上限を許容上限と呼びます。それらの差は許容範囲と呼ばれます。製造プロセスの適合性を示す最も単純な指標は、潜在的適合性です。これは、プロセス範囲に対する公差範囲の比率として定義されます。ルール 6 を使用する場合、この指標は次のように表すことができます。

この比率は、分布の平均値が公称値である、つまり工程が中心にあるという条件で、許容限界内に収まる正規分布曲線の範囲の割合を表します。

多くの国では、統計的品質管理手法が導入される前は、生産プロセスの通常の品質は約 Cp = 0,67 でした。したがって、全製品の 33% が許容範囲外でした。理想的には、Cp = 1 であることが望ましいです。つまり、許容範囲を超える製品がほとんどない、またはまったくないプロセス適合性のレベルを達成したい場合です。

低い製品品質に関連する請求費用を考慮に入れれば、プロセス適合性が高いと一般に製品コストが低くなることに注意する必要があります。高い製品品質を達成すると生産コストが増加しますが、低品質、市場シェアの喪失などのコストが品質管理のコストをはるかに上回る可能性があることを常に覚えておく必要があります。

統計によると、ほとんどのビジネスは現在レベル 3 で運営されています。これには膨大な数のエラーが伴い、その多くはビジネス上の損失だけでなく人的被害にもつながります。今日、多くの企業は、パーセント単位で測定される品質レベルがもはや受け入れられないと判断し、資本の増加に焦点を当てずに、品質分野のベンチマークをXNUMX分のXNUMXパーセントのレベルに設定しています。投資、しかし生産管理プロセスの改善について。損失を最小限に抑えることが、新規設備投資を最小限に抑えることにつながることは、多くの人にとって明らかになっています。現在の技術レベルは、許容できる製品品質の古いレベルを排除します。現在、ビジネスではほぼ完璧な品質が求められています。

13.4. 市場インフラ統計

市場 - 売り手と買い手の間の接触を提供する経済関係のシステム。多数の取引が行われ、その対象は、電子機器を詰めた最も複雑なデバイスから単純なパンに至るまで、さまざまな商品です。また、幅広い産業および消費者向けサービスも提供しています。

市場には独自のインフラストラクチャがあり、その分析により、その機能と開発のプロセスをより管理しやすく経済的にすることができます。

市場インフラ - 主要な市場プロセスを組織的かつ物質的にサポートする一連の相互接続された機関および手段: 売り手と買い手による相互検索、商品流通、広告、商品とお金の交換、および市場企業の金融および経済活動。

市場インフラには以下が含まれます。

- 貿易倉庫および管理施設とその設備;

- 広告設備;

- コンピュータおよびその他の情報およびコンピューティング機器;

- 貿易および現金設備、サービス設備;

- 通信手段と車両;

- 労働力。

インフラストラクチャ全体とその要素は、種類、品質、減価償却費を考慮して、金銭的に測定できます。インフラストラクチャの個々の要素とそのタイプは、自然単位で測定されます。統計は、独立した主題として市場のインフラストラクチャを研究します。

市場インフラ統計の主題は、大衆現象とその形成と機能のプロセスであり、販売、貿易とサービス、電子コンピューティングと情報機器、および車両とその他の種類のサポートの材料的および技術的可能性と労働条件を含みます。定量的に表現できる市場活動。

インフラストラクチャとその要素を研究する必要性と重要性は、市場プロセスでインフラストラクチャが果たす重要な役割によって決まります。州の統計では、所有形態に関係なく、市場インフラは国の富と生産の可能性の一部です。

次に、起業家にとって、インフラストラクチャを研究する必要があるのは、それが本質的に、マーケティング機能を実行し、市場プロセスを実装するための組織的および技術的ツールであるという事実によるものです。

市場インフラ統計の主な目的は、材料および技術基盤の状態と能力を評価し、商品の移動とサービスの販売を確保する可能性を研究し、それらの使用の有効性を特徴付けることです。

インフラストラクチャとその要素のタスク、目標、特性の実装は、統計指標のシステムを使用して実行されます。以下が含まれます。

- 貿易企業、大量ケータリングおよびサービスによる固定資産の使用効率:

どこで Fodd - 資産利益率; Femk - 資本集約度; - 固定資産の費用; ?pq - 売上高; - 利益;

- 企業の規模、貿易単位: 店舗およびサービス企業 - 面積 (大量ケータリング企業の場合 - 訪問者のための場所の数、倉庫の場合 - 面積、または容量):

ここで、Mは企業の面積、m2です。 S はコンシューマーの数です。 k - 企業の能力; - スループットに対する貿易形態の漸進性の影響係数。これは、各フォーム (従来のフォームは XNUMX に等しい) に割り当てられた専門家が費やした消費者時間のポイントの算術加重平均として計算され、ターンオーバーで各フォームが占めるシェアによって加重されます。

どこで W - ストレージ容量; Z - 商品在庫; - 倉庫の 1 m2 あたりの商品在庫の配置に関する密度基準。 V は倉庫での商品の偏入係数です。 K は、ストレージスペースボリュームの使用に関する規範的な係数です。 h - 倉庫の高さ; Mskl - 倉庫用エリア。 Мtot - 倉庫の総面積;

- 企業の総面積におけるトレーディングフロア（訪問者用のホール）の面積の割合：

ここで、Mtz はトレーディングフロアの面積です。 Mtot - 店舗の全エリア;

- 企業のスループット:

- インタラクティブマーケティングの場合 - 商業活動に関連する Web サイトの数。

- 電気店の数;

- バイヤーが商品の購入に費やした時間: 取引企業に向かう途中で、サービスのキューで、商品の選択で、商品のリリースで、決済ノードで (サービス企業で: 受信製品の製造と修理の注文、サービスの提供の注文の発行または実行)。

- 普遍的、専門的、混合的な企業の数と総数に占める割合:

ここで、Nsp は専門企業の数です。 Mtot - 企業の総数;

- 商社の密度係数:

(人口 10 人あたりの企業数またはその面積、場所など);

- 企業（企業）または1万ルーブルあたりの車両、通信手段、情報およびコンピューター技術の数。ひっくり返す;

- 従業員数（合計、専門分野および役職別）、企業あたりの従業員数、トレーディングフロアを含む1平方メートルの面積、従業員あたりの売上高;

- 機器、機構、およびその他の機器（レジを含む）の数：タイプおよびタイプ別、合計で、企業ごと、1万ルーブルごと。ひっくり返す。

13.5. 価格統計

価格統計 - 産業、農業、建設、さまざまなサービスの関税など、経済のさまざまな分野の価格を調査する経済統計のセクションの XNUMX つ。価格統計は、そのレベル、構造、変化のパターン、ダイナミクスを調査し、価格と関税を登録する原則と方法を研究し、価格の変動と比率を研究し、情報プロセスを研究し、人口の金銭的収入の指数化を研究します。物価統計は、消費者物価指数が人口のさまざまな社会集団の量、消費構造、実質所得のレベルに与える影響を評価する問題に特に注意を払い、場所を考慮して特定の条件での価格問題を調査します。、経済発展の時間と期間。

価格の統計調査には、統計的観察、観察の要約とグループ化、得られた一般化された資料と指標の分析の XNUMX つの段階があります。価格登録は XNUMX つの方法で行うことができます。国が設定した安定した価格の条件では、統計会計が適用されました。市場経済への移行に伴い、国内経済は、代表統計と比較可能性の原則に基づいて、フロー経済の国で使用されるサンプリング方法を使用し始めました。第 XNUMX 段階では、代表的なデータが体系化され、一般化されます。統計調査の第 XNUMX 段階では、価格に関する要約統計資料が分析され、傾向とパターンが特定され、その特徴と評価が示されます。価格の統計的研究の過程で、価格レベルとそのダイナミクスが計算されます。

価格レベルは、特定の地域における特定の期間の価格の状態を、同様の消費者特性を持つ商品および商業タイプの全体の観点から特徴付ける一般的な指標です。価格レベルは利用可能な変動を示し、平均値として表示されます。

個別、平均、および一般化された価格レベルを割り当てることができます。

個別物価水準とは、商品単位に対して市場で支払われる金額です。

平均価格は、同種の製品グループの価格、時間または空間で変化する価格の一般化された特性です。平均価格は、特定の期間 (月、四半期、年) について、地域 (特定の種類の製品の価格レベルにおける個々の地域単位の違いを伴う)、商品のグループ (商品の平均価格) ごとに計算されます。さまざまなカテゴリと品種）。

価格の経済的および統計的分析では、さまざまな統計的方法が使用されますが、その中で指数法が特別な位置を占めています。価格統計では、さまざまなタイプの動学的指標と地域指標が広く使用されています。最初のものは、時間の経過に伴う特定のタイプの価格（購入、卸売、小売など）のレベルの変化を特徴付けるのに役立ちます.都市、経済地域、社会集団。

任意の製品の価格のダイナミクスを表すには、比較した期間 (または特定の日付) の価格があれば十分です。既存の価格に対する新しい価格の単純な比率により、特定の商品の価格の変化の方向だけでなく、その変化の程度も確立できます。このような相対値は通常、個別物価指数 (i = p1 / p0 ) と呼ばれます。

価格指数の一般的なタイプは、総計と調和平均です。ほとんどの価格指数は、現在の期間の重みを使用して集計式を使用して計算されます。

ここで、P1 と po は現在の期間と基準期間の商品の価格です。 d1 - 現在の期間の製品数。

この指数の各部分には明確な経済的内容があります。ベース期間。

総物価指数は、物理的に販売 (生産) された製品の数量に関するデータが報告されているすべての場合に計算されます。製品の会計が原価形式でのみ実行される場合、価格指数の計算は、平均調和指数の式に従って実行されます。

ここで、i =p1/p0

経済内容に関しては、これらの物価指数は同一です。どちらの形式のインデックスも、平均価格レベルの相対的な変化を特徴付けます。インデックスの形式を選択するときは、まず、特定の商品の価格設定の詳細と、完全または選択的な会計に基づいて取得されたレポートの初期データの可用性から進みます。

価格指数は、特定のタイプの価格のセット全体と、その個々の部分の両方について計算されます。実際には、年次指数は価格の種類ごとに計算されるだけでなく、より短い期間 (四半期ごとおよび月ごと) についても計算されます。

価格ダイナミクスの分析では、インデックス、価格のダイナミックなシリーズ、グループの平均価格、コストに関するデータ、および個々のタイプの商品の価格構造が広く使用されています。平均価格を計算するさまざまな方法が使用されますが、その選択は情報の入手可能性に依存します。多くの経済計算では、平均グループ価格が広く使用されています。たとえば、すべての種類と品種の肉 1 トンの価格です。これらは加重算術平均または加重調和平均として計算できます。さらに、平均グループ価格は、各製品タイプの価格レベルと販売構造 (販売量における各製品タイプのシェア) の両方に依存します。物価水準は、人口所得の購買力と密接に関連しています。この値は、貨幣所得に相当する商品によって測定され、相対的な価格水準を表しています。

お金の収入の購買力は、一人当たりの平均お金の収入、平均賃金、平均年金などの金額に対して、任意の量の商品を購入する能力を示しています。計算は、人口全体と個々の社会集団の両方に対して実行できます。国全体または個々の地域で:

どこで PS - 購買力; D - 一人当たりの現金収入; P - 商品の平均価格。

したがって、価格は商品の価値を通貨単位で表し、購買力は商品で表されるお金の価値、つまり、XNUMXつの通貨単位でいくつの商品を購入できるかを示します。ルーブルの購買力の成長に伴い、消費者物価のみのレベルを使用する必要があり、お金の購買力は、商品の種類と品質のみが価格に影響されることに留意する必要があります。価格構造、および闇市場の不在は変わりません。価格水準は、さまざまな品揃えの変化の影響を受けます。新しいタイプの商品の出現、古い商品の消失、消費構造における個々の商品の割合の変化、季節的な価格変動などです。

文学

1. Eliseeva I.I.、Yuzbashev M.M. 統計の一般理論: 教科書。 M.、1998年。

2. Efimova M.R.、Petrova E.V.、Rumyantsev V.N. 統計の一般理論。 M.、1996 年、2002 年。

3. 社会経済統計コース / Ed. M.G. ナザロフ。 M.、2000年。

4. 統計学の一般理論: 教科書/編。 Spirina, O.E. バティナ。 M.、1994年。

5. 統計学の一般理論: 教科書/編。 O.E. バティナ。スピリン。第5版。 M.、1999年。

6. 統計理論に関するワークショップ: 教科書 / 編。教授シュモイロワ。 M.、1998 年、2000 年。

7. Sidenko A.V.、Popov G.Yu.、Matveeva V.M. 統計: 教科書。 M.、2000年。

8.社会経済統計：教科書/編。 B.I. バシカトフ。 M.、2002年。

9. 商品とサービスの統計: 教科書/編。 I.K. ベリャフスキー。 M.、2002年。

10. 企業の経済学と統計 / Ed. SD。イリエンコバ。 M.、2000年。

注釈

1.統計の理論：教科書/編。教授R.A. シュモイロワ。第三、編。改訂M.、3年。 S. 2001。

2. 社会経済統計コース: 大学向け教科書 / Ed. 教授M.G. ナザロフ。 M., 2000. S. 407.

3.経済統計：教科書/編。 Yu.N. イワノワ。第2版、追加。 M.、2002年。 S. 480。

4. Zherebin V.M.、Ermakova N.A. 人口の生活水準 - 今日理解されているように // 統計の問題。 2000. No. 8. P. 4.

5.社会統計：教科書/編。 I.I. エリセバ。 M.、1997年。 S. 69-70。

作者: ネガノヴァ L.M.

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