Статистические методы в управлении инновациями
1. Понятие об общей статистической методологии.
Как известно, термин «статистика» может рассматриваться в трех значениях:
1. как синоним слова «данные», то есть совокупность сведений об массовых явлениях, публикуемых в сборниках, справочниках и т.д. Не случайно говорят, что степень цивилизованности общества определяется толщиной статистических сборников.
2. как научный метод, содержащий принципы работы с данными, характеризующими массовые случайные явления.
3. как область практической деятельности, направленной на сбор, регистрацию и анализ данных наблюдений.
В связи с вышесказанным, общая методология статистических исследований всегда связана с обязательной реализацией следующих этапов:
1) статистическое наблюдение – планомерный, научно организованный сбор и регистрация данных в соответствии с заранее разработанными программой и формами наблюдений;
2) статистическая сводка и группировка данных, предполагающая классификацию и группирование изучаемых объектов по некоторым существенным признакам;
3) исчисление статистических показателей и формирование статистических выводов.
Говоря о статистических методах в управлении инновациями, нужно понимать, что логика и последовательность анализа должна строго соответствовать общепринятым нормам и законам общей теории статистики.
Законы общей теории статистики вообще можно условно разделить на две группы: 1) описательная статистика и 2) выводная статистика.
В рамках описательной статистики производится первичный анализ данных наблюдений, который может касаться исследования следующих аспектов:
Выводная статистика позволяет проводить:
Следует также отметить, что общая статистическая методология оперирует следующими понятиями:
1. признак – это свойство единиц, которые могут быть наблюдаемы или измерены;
2. вариация – это изменяемость значений признака у отдельных единиц совокупности;
3. статистическая совокупность – это множество объектов или явлений, объединенных по одному или нескольким существенным признакам.
4. показатель – количественная обобщенная характеристика явлений в их качественной обусловленности в условиях конкретного места и времени.
Обращаясь к предметной области, связанной с управлениями инновациями, можно рассмотреть все обозначенные выше категории на следующем примере.
Совокупность предприятий нефтегазохимического комплекса образует статистическую совокупность, которая образована из числа предприятий, объединенных отраслевой принадлежностью. Затраты на технологические инновации по каждому из предприятий могут выступать в роли изучаемого признака. В данном случае речь идет о количественном признаке. Не исключением является выбор в статистических исследованиях качественных признаков. К таковым относятся, например, перечень источников средств на инновации (собственные, заемные), уровни риска (высокий, средний, низкий), квалификация персонала (с высшим образованием, средним специальным) и др.
Традиционно в качестве важнейших количественных признаков при изучении инновационного развития используют, помимо затрат на технологические инновации, объем отгруженных товаров и услуг инновационного характера, число предоставляемых патентных заявок на изобретения, число научно-исследовательских подразделений в организации и т.д.
Если в обозначенной в данном примере совокупности исследовать изменчивость затрат на технологические инновации, пределы их изменения, разброс относительно среднего уровня по исследуемой совокупности, то можно говорить о том, что проводится оценка изменчивости наблюдаемых значений признака, то есть рассматривается вариация этих значений.
И, наконец, завершая обзор основных категорий статистической науки на данном примере, можно упомянуть, что в роли показателя количественной оценки вариации может выступать, например, дисперсия затрат на технологические инновации.
Статистическая методология не только четко выделяет основные понятия и категории, но и содержит ряд основополагающих принципов статистического анализа, связанных с обоснованием той или иной системы показателей применительно к конкретным целям и задачам исследования. Некоторые основные подходы к применению различных статистических показателей приведены в Таблице 1.
Возвращаясь к нашему примеру, можно пояснить следующее. Исчисление среднего объема затрат на технологические инновации по совокупности рассматриваемых предприятий условно будет характеризовать общее свойство, закономерность для данной совокупности. Разбиение общей совокупности затрат на технологические инновации на отдельные статьи затрат с исчисление доли каждой статьи в общем итоге – позволит провести первичный анализ структуры совокупности затрат. Сравнение значений затрат на технологические инновации по совокупности рассматриваемых предприятий за разные периоды времени позволит оценить динамику изучаемого явления. Фактически оказался задействованным практически весь «арсенал» описательной статистики. А сколько новых возможностей для управления может получить исследователь, если обратится к методам выводной статистики, но для этого необходимо будет существенно расширить информационную базу, явившейся основой в рассматриваемом примере.
Статистические показатели и методы
Выявление общих закономерностей, присущих элементам изучаемой совокупности
Метод исчисления средних величин, показатели центров рядов распределений – модальные и медианные величины
Характеристика вариации наблюдаемых значений
Показатели вариации – дисперсия, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации, децильные и квартильные группы в рядах распределений
Оценка взаимосвязей между признаками
Коэффициенты корреляции, регрессионный анализ, факторный анализ
Оценка структурных сдвигов и изменений
Относительные величины структуры и координации, коэффициенты структурных сдвигов Гатева, Салаи
Исследование динамики наблюдаемого явления
Темпы роста, прироста, абсолютные приросты значений, индексы качественных и количественных показателей
Распространение данных выборочных наблюдений на генеральную совокупность
Построение доверительных интервалов, проверка соответствия эмпирических частот теоретическим законам распределения
Аналитическое выравнивание, выявление циклических колебаний
Группирование и классификация объектов
Метод статистических группировок, кластерный анализ
Таким образом, независимо от предмета исследования, общая статистическая методология содержит определенный перечень показателей и методов, сфера приложений которых может быть различной. В дальнейшем будем говорить о специфических особенностях применения статистической методологии в управлении инновациями.
Статистическая методология
Специфические приемы, с помощью которых статистика изучает свой предмет, образуют статистическую методологию.
Под статистической методологией понимается система приемов, способов и методов, направленных на изучение количественных закономерностей, проявляющихся «структуре, динамике и взаимосвязях социально-экономических явлений.
Статистическое исследование состоит из трех стадий:
1) статистическое наблюдение;
2) сводка и группировка результатов наблюдения;
3) анализ полученных сводных материалов.
Все эти этапы связаны между собой, отсутствие одного из них ведет к разрыву целостности статистического исследования.
Прохождение каждой стадии исследования связано с использованием специальных методов, объясняемых содержанием выполняемой работы.
Полученные в результате статистического наблюдения данные являются исходным материалом для выполнения последующих этапов статистического исследования. Характерным для этой стадии является метод массовых наблюдений, так как статистическое наблюдение всегда массовое. Это объясняется тем, что статистика изучает закономерности, которые выделяются через исследование массовых явлений под действием закона больших чисел. Кроме того, на этом этапе анализа формируются его цели и задачи, разрабатываются программы исследования в целом и по вышеуказанным стадиям, определяются конкретные способы и методы, используемые на каждом этапе исследования; составляется организационный план его проведения, определяются объект (совокупности общественных явлений или процессов) и единица наблюдения.
Эти результаты необходимо определенным образом обработать с тем, чтобы из статистического «сырья» выявить статистические данные. Такая обработка является следующей после наблюдения стадией статистического исследования и представляет собой сводку исходных данных для получения обобщающих характеристик исследуемого процесса или явления.
Метод статистической группировки и статистических таблиц. Вторая стадия статистического исследования представляет собой комплекс последовательных действий по обобщению конкретных единичных фактов, образующих совокупность в целях выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом. Важнейшим специфическим методом на этой стадии является методгруппировок. Статистическая сводка включает в себя распределение исходных данных по группам, качественно однородным по одному или нескольким признакам, и получение групповых итогов.
Для правильного выделения качественно однородных групп следует выбирать основные, наиболее существенные для данного явления или процесса признаки. В зависимости от числа и вида признаков; решаемых задач и исходных данных группировки подразделяются на: простые и комбинационные, по количественным и качественным признакам, типологические, структурные и аналитические, многомерные, первичные и вторичные. Одним из этапов процесса группировки является построениерядов распределения, т. е. группировка единиц наблюдения по величине или значению признака.
Результаты статистической группировки и сводки излагаются в виде статистических таблиц, являющихся наиболее рациональной, систематизированной и наглядной формой представления массовых данных.
Методы анализа с помощью обобщающих показателей. Статистический анализ является заключительной стадией статистического исследования.
В соответствии с ранее сформулированными познавательными задачами статистики как науки в процессе статистического анализа исследуются структура, динамика и взаимосвязи общественных явлений или процессе».
Выделяют следующие основные этапы анализа:
1) констатация фактов и их оценка;
2) установление характерных черт и причин явления;
3) сопоставление явления с другими, в том числе с оптимальными;
4> формулирование гипотез, выводов и предложений.
Характерным для статистических методов на этой стадии является применениеобобщающих показателей: абсолютных, относительных, средних величин и индексных систем. Некоторые общие черты формирования обобщающих показателей устанавливаются посредством измерения их вариации. Изучение вариации наряду с применением средних и относительных величин имеет большое практическое и научное значение. Показатели вариации дополняют средние величины, за которыми скрываются индивидуальные различия. Они характеризуют степень однородности статистической совокупности по данному признаку. Показатели вариации определяют границы вариации признака. Соотношение показателей вариации выражает взаимосвязь признаков.
Закономерности причинно-следственных связей общественных процессов и явлений устанавливаются с помощьюкорреляционно-регрессионного анализа, а такжеметодов многомерного статистического анализа. Взаимосвязи явлений также изучаются с помощью статистических группировок, параллельных рядов, взаимосвязанных индексов и т. д.
Широкое применение в статистике находят графические методы, позволяющие в наглядной форме представлять результаты статистических исследований.
Вопросы для самопроверки:
1. Назовите основные особенности предмета статистики?
2. Что такое предмет статистики и статистическая совокупность?
3. Что является объектом статистического исследования?
4. Дайте определение единице статистической совокупности.
5. Понятие вариации в статистике.
6. Что такое статистический показатель?
7. Изучение структуры массовых явлений.
8. Перечислите основные стадии статистического исследования.
9. Основные методы статистического исследования.
10. В чем сущность статистических методов и какие из них применяются в статистических исследованиях?
Лекция по статистике «Предмет, метод и задачи статистики»
Тема 1 «Предмет, метод и задачи статистики»
История возникновения статистики.
Этапы развития статистики в России.
История возникновения статистики.
Статистика имеет многовековую историю. Более чем за две тысячи лет до нашей эры в Китае проводился подсчет населения, скота, земельных угодий, имущества и т.д.
Считается, что основы статистической науки заложены английским экономистом У.Петти. В связи с его работами «Политическая арифметика», «Разное о деньгах» и др. Карл Маркс назвал их автора «в некотором роде изобретателем статистики».
В середине XVII века немецкий ученый Г.Ахенваль в Марбургском университете начал читать новую дисциплину, названную им «статистикой» Основным содержанием курса было описание политического состояния и достопримечательностей государств.
Математическое направление в статистике развивалось в работах К.Пирсона, Р.Фишера, Стьюдента.
Видное место в отечественной науке и практике принадлежит И.К.Кириллову, В.Н.Татищеву, А.А.Чупрову, Б.С.Ястремскому, В.С.Немчинову и др.
Статистическая наука сложилась в результате теоретических обобщений накопленных человечеством опыта учетно-расчетных работ, обусловленных потребностями управления обществом. Термин «статистика» произошел от латинских слов stato (государство) status (положение вещей, политическое состояние). Статистика – это наука, изучающая количественную сторону массовых явлений и процессов в неразрывной связи с их качественной стороной, количественное выражение закономерностей общественного развития в конкретных условиях места и времени. Статистика – это отрасль практической деятельности по сбору, накоплению, обработке и анализ цифровых данных, характеризующих население, экономику, культуру, образование и другие явления общественной жизни и предназначенную для задач государственного регулирования и управления. Статистика – это собственно данные (цифровой материал), который обрабатывается определенными методами.
Этапы развития статистики в России
В настоящее время принято выделять три этапа в развитии статистики:
Первый этап – описательная статистика. В Англии этот этап связывают с именем Вильяма Петти (1623–1687), издавшего книгу «Политическая арифметика», где содержалась богатая информация о состоянии экономики Англии того времени. Таблицами и статистическими данными из этой книги широко пользовался К. Маркс в «Капитале». Сам Маркс назвал Петти «изобретателем статистики». Почти одновременно с Петти аналогичную работу в Германии выполнил Генрих Конринг (1606–1681). Однако статистика, как наука, стала формироваться позднее, когда появилось и само слово «статистика».
Второй этап – объяснительная статистика. Как уже упоминалось, слово «статистика» происходит от слова status – состояние, и одновременно аналогичное слово означает государство (по-английски state). Статистику впервые назвал «статистикой», то есть «государствоведением» – наукой о состоянии государстве и государственном устройстве – немецкий ученый Годфрид Ахенваль, который впервые начал читать курс лекций по статистике в Марбургском университете. Бельгийский ученый А. Кетле (1796–1874) впервые сформулировал тезис о том, что статистика должна не только описывать, но прежде всего объяснять причины различных социально-экономических процессов и явлений. А. Кетле опубликовал книгу под названием «Социальная физика», в которой разработал учение о средних величинах в статистике (показав, что в зависимости от способа расчета средней величины, может быть получен совершенно различный результат). Поэтому для обоснованных выводов необходимо четко сформулировать цель исследований и выбрать тот способ расчета средней, который соответствует данной цели. Кроме того, А. Кетле разработал теорию устойчивости статистических показателей. В то же время А. Кетле допустил одну методологическую ошибку, которую впоследствии отметили его последователи. Свои исследования Кетле проводил на примере статистических данных о показателях состояния здоровья новобранцев, призванных в армию (рост, вес, объем грудной клетки и т.п.). Эти данные были опубликованы в открытой печати и послужили материалом для статистического анализа.
Третий этап – математическая статистика. Этот этап связывают с именами крупных ученых, математиков, специалистов по теории вероятностей и математической статистике. Их имена часто встречаются в теории математической статистики, поскольку в честь них названы многие теоремы, законы распределения вероятностей, критерии, показатели и т.п. Это Ф. Гальтон (1822–1911), К. Пирсон (1857–1936), В. Госсет (писавший под псевдонимом Стьюдент, 1876–1936), Р. Фишер (1890–1962) и другие. Определенный вклад в развитие теории статистики на данном этапе внесли и отечественные ученые. В частности, широко известна теорема Чебышева «Закон больших чисел», которая стала основой расчета оптимальной численности выборочной совокупности статистических единиц при проведении выборочных исследований.
Решать столь сложную задачу, как выявление и анализ причинно-следственных зависимостей между разными процессами, статистика была не в состоянии без использования сравнительно сложного математического аппарата, который стал неотъемлемой частью статистики с тех пор, как была разработана теория вероятностей и на ее основе в начале XX века стала развиваться математическая статистика. В настоящее время математические методы широко используются в любых статистических исследованиях. Основные особенности трех этапов развития статистики показаны в таблице 1.
Таблица 1 – Этапы развития статистики
Имена ведущих специалистов
Описательный (XVII–XVIII вв.)
Издал книгу «Политическая арифметика» К. Маркс назвал В. Петти основателем статистики и использовал его труды для обоснования своих выводов в «Капитале»
Г. Конринг (1606–1687)
Выполнил аналогичные исследования в Германии
Объяснительный (конец XVIII –начало XIX вв.)
А. Кетле (1796 – 1874) Г. Ахенваль, Г. Шлицер
Опубликовал книгу «Социальная физика», разработал учение о средних величинах. Выдвинул тезис о том, что статистика должна не описывать, а объяснять суть явлений Впервые разработали учебную программу по курсу статистики для немецких студентов
Математический (с конца XIX в. до наших дней)
Ф. Гальтон (1823–1911) К. Пирсон (1857–1936) В. Госсет (Стьюдент) (1876–1936) И. Фишер (1867–1947)
На основе теории вероятностей развивали методы математической статистики и разработали новые методы статистического анализа, которые до сих пор применяются в экономических исследованиях
Развитие статистики в России связывают в основном с земской статистикой, которая стала развиваться после отмены крепостного права. Тем не менее определенные успехи в данной области были достигнуты. Богатый статистический материал содержится и в книге Александра Радищева «Путешествие из Петербурга в Москву», и в трудах географа П.П. Семенова-Тянь-Шаньского, который в 1864 г. возглавил в дореволюционной России Центральный статистический комитет и руководил им в течение 30 лет. Большой вклад в развитие статистических исследований внесли И.К. Кириллов (1689–1737), В.Н. Татищев (1686–1750), М.В. Ломоносов (1711–1765). Проблемами теории статистики занимался К.Ф. Гофман, который впервые издал в России книгу «Всеобщая теория статистики» (1809 г.). Профессора Д.П. Журавский, А.И. Чупров, Ю.Э. Янсон читали курс статистики в Петербургском и Московском университетах.
В советской России (после 1917 г.) статистические исследования продолжались.
В июне 1918 г. был проведен Первый Всероссийский съезд статистиков, на котором был обсужден проект Положения о государственной статистике. 25 июля 1918 г. это положение было подписано, и в соответствии с ним создан Высший орган государственной статистики – Центральное статистическое управление (ЦСУ) на правах народного комиссариата. Наиболее важными работами, проведенными под руководством ЦСУ в 20-е годы ХХ века можно назвать составление баланса народного хозяйства СССР в 1923–1924 гг. и Всесоюзную перепись населения в 1926 г. Наиболее значительные успехи в советское время были достигнуты в математической статистике. Органы государственной статистики неоднократно подвергались реорганизации.
Статистика – общественная наука, изучающая количественную сторону качественно определенных массовых социально-экономических явлений и закономерностей их развития в конкретных условиях места и времени.
1). Массовые общественные явления при помощи статистических показателей (численность населения, кол-во произведённой продукции и т.д.) и их динамику (изменения).
2). Количественную сторону общественных явлений и даёт количественное, цифровое освещение общественных явлений.
3). Количественную сторону общественных явлений в неразрывной связи с их качественным содержанием; наблюдает в обществе процесс перехода количественных изменений в качественные ( экспорт и импорт – экономика страны);
4). Количественную сторону общественных явлений в конкретных условиях места и времени (динамику численности населения, распределение доходов и т.д.); характеризует явления общественной жизни в конкретных пространственных и временных границах;
5). Количественные связи между общественными явлениями с помощью специальной методологии; использует математические методы при исчислении ряда статистических показателей (ошибок выборки, тесноты связи и т.д.), в свою очередь гуманитарные и естественные науки широко применяют в своих исследованиях методы статистики для сбора и анализа данных.
В статистике 5 основных понятий :
Статистическая совокупность – совокупность социально-экономических объектов или явлений общественной жизни, объединённых некой качественной основой, общей связью, но отличающихся отдельными признаками. Совокупности могут быть однородными (семьи) и разнородными (по доходам, месту жительства).
Единица совокупности – первичный элемент статистической совокупности, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации, и основой ведущегося при обследовании счёта.
Признак – качественная особенность единицы совокупности (работник – возраст, стаж работы, образование и т.д.).
Статистический показатель – понятие (категория), отображающее количественные характеристики (размеры) соотношения признаков общественных явлений (средние величины, стат. показатель).
Система статистических показателей – совокупность статистических показателей, отражающая взаимосвязи, которые объективно существуют между явлениями (макроуровень, микроуровень).
Статистика опирается на диалектические категории, как количество и качество, необходимость и случайность, единичное и массовое, индивидуальное и общее.
Статистические методы используются комплексно (системно). Это обусловлено сложностью процесса экономико – статистического исследования, состоящего из трёх стадий:
При изучении статистической информации широкое применение имеют табличный и графические методы.
Контрольные вопросы и задания.
Дайте определение статистики.
Назовите основные этапы развития статистики в России.
§ 5. Особенности статистической методологии. Статистический метод
Методология (учение о методе) — это совокупность принципов и способов организации и построения теоретической и практической деятельности, а также учение об этой системе2. Отсюда методология статистическая — совокупность взаимосвязанных специфических методов, способов и приемов исследования, применяемых в статистике.
С этих позиций статистику рассматривают обычно как науку о методах изучения массовых явлений и процессов. Однако отношение статистической науки к статистическому методу нельзя сводить к простому утверждению, что статистика — наука, которая пользуется для решения задач статистическим методом. Каково же их соотношение?
И наука, и метод исходят из рассмотрения массовых явлений. Но, как отметил А.А. Чупров, эта чисто внешняя связь приводит к расхождению между ними, поскольку в статистической науке массовое явление имеет одно значение, а в статистическом методе — другое. Для науки оно служит самоцелью, а для метода — лишь средством достижения цели.
Статистика непосредственно заинтересована в исследованных ею совокупностях, так как они представляют собой предмет, изучаемый статистикой. Статистический метод, напротив, пользуется совокупностями лишь для того, чтобы с помощью дальнейших логических операций, совершаемых на основе рассмотрения совокупностей, прийти к выводам о причинных связях. Тем не менее, хотя массовые явления ими рассматриваются с разных точек зрения, между статистической наукой и статистическим методом существуют тесные отношения, до известной степени оправдывающие сходство в их наименовании. Это сходство логически зако-
номерно, так как, в конечном счете, имеет общие задачи, решение которых — цель и статистической науки, и статистического метода1.
Метод науки (исследования) в самом общем значении слова — способ, путь познания и преобразования действительности. Верная картина изучаемого объекта может быть получена лишь при правильном подходе к нему, лишь при правильном методе.
Исследойать явление методами статистики — значит исследовать его как явление массовое. То есть наблюдать множество его элементов или наблюдать само явление во множестве его повторений в пространстве или времени, характеризовать результаты наблюдений в их совокупности статистическими показателями, анализировать их с учетом формы проявления закономерностей в массовых фактах, с учетом действующих в них общих законов. В статистической совокупности обнаруживаются сходство и различия, типичность явлений, она используется для вычисления обобщающих показателей.
Статистический метод направлен на познание массовых процессов объективной действительности. Он противопоставляется методу индукции (процесс рассуждения от частного к общему). Статистический метод можно успешно применять во всех областях научной работы, где речь идет о множественности причин и следствий.
История статистики показывает, что ее развитие имело две тенденции. Первая — фатализм, связанный с трактовкой* закономерностей массовых социальных процессов как законов природы, которые не зависят от воли людей. Так, А. Кетле считал неизбежным существование преступности как тяготеющих над человеческим обществом законов природы, которые человек не может из-«
менить. Вторая — математический формализм. Обе тенденции исходили из отрицания объективного характера законов науки, поэтому статистика не стремится к изучению причинных связей, определяющих массовые процессы, а ограничивается их формально-математическим описанием. При таких исходных предположениях не возникает потребности увязывать статистические исследования с качественным анализом, который осуществляется науками, исследующими различные факторы.
Время, переживаемое Россией, обусловливает трудности различения социально-исторической действительности и видимости (кажимости в философии) на разных уровнях ее научного познания и практического преобразования, переоценку многих традиционных методологических постулатов, в том числе и в области статистики вообще и правовой в частности.
В обществе происходит очищение от идеологических догм, которые в статистике являлись чуть ли неотъемлемой, если не важнейшей, частью (основой) ее методологии (партийный, классовый характер нашей статистической науки и антинародный — буржуазных стран).
Прочный фундамент развития статистической теории был заложен диалектической философией. Основные законы (единства и борьбы противоположностей, взаимного превращения количественных и качественных изменений, отрицания отрицания), касающиеся самых общих вопросов теории развития материальных объектов, и ее категории (явления и сущности, качества, количества и меры, пространства и времени, возможности, действи^-тельности и кажимости, необходимости и случайности, причинности и взаимодействия и др.), составляющие основу теории материи как носителя развития.
Научная разработка указанных законов и категорий дает возможность философски осмыслить предмет, метод и задачи теории статистики и всех ее отраслей.
Опираясь на законы и категории диалектики, статистика исследует социальные явления и процессы не изолированно, а в их взаимодействии, взаимосвязи, не в состоянии покоя и неизменности, а в движении, в изменении и развитии.
Краеугольным камнем познания (гносеологии) является теория отражения как методологическая основа статистики. С этой фундаментальной категорией диалектического (философского) метода тесно связан принцип отражения, служащий основой тре70
бования объективности, адекватности результатов познания своим оригиналам. Это теоретико-познавательное требование характеризуется тремя основными показателями, имеющими самое непосредственное отношение к статистической методологии: 1) достоверностью (а для теоретических построений — доказательностью, обоснованностью научным опытом); 2) точностью и полнотой; 3) глубиной или существенностью отображаемых свойств и отношений оригинала’.
Оригиналом в статистике считается совокупность явлений и фактов социальной действительности.
Знание диалектических законов и категорий позволяет статистике правильно понять и истолковать явления и факты, подлежащие статистическому исследованию, выбрать надлежащий инструментарий и методологически правильный подход к их изучению. Еще русский историк В.О. Ключевский (1841—1911) писал: «Факт, не приведенный в схему, есть смутное представление, из которого нельзя сделать научного употребления»2.
Вместе с тем статистика как наука, опираясь на основные законы и категории философии, разрабатывает свои специфические приемы, способы и методы, обусловленные особенностями ее предмета, которые в своей совокупности и образуют статистическую методологию.
Таким образом, под статистической методологией понимается система приемов, способов и методов, направленных на изучение количественных закономерностей в структуре, динамике и взаимосвязях социально-экономических явлений.
Особенности статистической методологии вытекают из объективного характера свойств и закономерностей количественных отношений и связей, изучаемых статистикой: исследование массовых объектов и явлений, дифференциация их по группам и подгруппам, определение сводных количественных характеристик (специальных показателей, средних величин, индексов и т.д.).
Благодаря этим особенностям выявляются общие, типичные свойства и закономерности явлений, устраняются (нивелируются) случайные, единичные особенности последних, выделяются характерные группы и типы явлений.
Наряду с этим (что не следует забывать) основная особенность статистической методологии — также конкретность исследований, выражающаяся в неразрывной связи количественного анализа с установлением качественного своеобразия объектов в конкретно-исторических условиях места и времени.
Использование при этом приемов математической статистики и других разделов математики (прикладной, в частности) становится техническим средством реализации статистической методологии.
Методы статистики принято делить на две основные группы: методы статистического наблюдения и методы обработки и анализа статистических данных (т.е.
Процесс статистического исследования проходит три основные стадии (иногда их называют этапами).
Первая стадия — массовое статистическое наблюдение. Здесь в результате регистрации фактов по научной и тщательно разработанной программе получают объективные данные об изучаемых социально-экономических явлениях.
Вторая стадия — сводка и обработка, группировка (классификация) и систематизация материалов, собранных в результате массового статистического наблюдения.
Третья стадия — анализ показателей, полученных в результате сводки и обработки статистических материалов.
На каждой из стадий применяются специфические приемы и способы (методы массовых наблюдений, группировок, обобщающих показателей — средних и относительных величин, индексный метод, метод табличных и графических изображений, методы теории вероятности и математической статистики (в частности, эти методы применяются для измерения ошибки выборки, анализа связи между факторами и оценки надежности результатов — корреляционное исчисление, дисперсионный анализ и др.), которые в совокупности и образуют статистическую методологию. В процессе статистического исследования эти и другие методы статистики обычно применяются комплексно. Например, в анализе рядов динамики сочетается использование таких приемов, как выравнивание (сглаживание) рядов, исчисление средних и индексов, построение графиков и т.д.
Все три стадии статистического исследования находятся между собой в тесной связи и требуют взаимосогласованности при их реализации. Отсутствие одной из них ведет к разрыву целостности статистического исследования. Однако простое перечисление стадий не дает возможности увидеть специфику статистического метода. Только в совокупности они представляют законченное применение статистического метода исследования при условии всестороннего качественного анализа наблюдаемых общественных явлений и процессов.