загрузка...
загрузка...
На головну

Апріорне аналіз і його роль в дослідженні соціально-економічних явищ

Основні труднощі, пов'язані із застосуванням кількісних математико-статистичних методів, полягають в тому, що вони досить нейтральні до досліджуваним соціально-економічним процесам. Тому важливим етапом проведення статистичного дослідження на інформаційній базі, що характеризує реальні соціально-економічні явища, є критична оцінка вихідних даних з точки зору їх достовірності та наукової обгрунтованості.

 під критичною оцінкою статистичного матеріалу слід розуміти повноту, якість і достовірність його відповідності цілям та завданням дослідження.

 Надійність висновків і висновків з аналізу статистичних даних забезпечується мінімізацією в вихідної інформації неточностей, непорівнянності, невизначеності і т. Д.

 Крім того, необхідно більше уваги приділяти критичній оцінці і апріорно аналізу вихідної статистичної інформації. Розвиток нових організаційно-правових форм, наявність комерційної таємниці і так далі збільшують ймовірність отримання навмисно недостовірних фактів, що спотворюють результати виробничо-господарської діяльності фірм, банків та інших структур.

 Методи апріорного аналізу включають:
- Виявлення економічно обґрунтованих і істотних причинно-наслідкових зв'язків між ознаками і явищами;
- Оцінку однорідності досліджуваної сукупності;
- Аналіз характеру розподілу сукупності з досліджуваних ознаками.

 Однією з основних передумов проведення науково обгрунтованого статистичного аналізу, адекватно відображає причинно-наслідкові зв'язки і залежності, тенденції. розвитку реальних явищ і процесів в статиці і динаміці, є однорідність статистичної сукупності.

 Аналіз однорідності статистичної сукупності доцільно проводити в наступній послідовності:

  1. визначення ступеня однорідності всієї сукупності по одному або декільком істотним ознаками;
  2. визначення та аналіз аномальних спостережень;
  3. вибір оптимального варіанта виділення однорідних сукупностей.

Однак слід враховувати, що будь-яка досліджувана сукупність поряд зі значеннями ознак, сформованих під впливом чинників, безпосередньо характерних для аналізованої сукупності, може містити і значення ознак, отриманих під впливом інших факторів, не характерних для основної сукупності. Такі значення різко виділяються, і, отже, використання методології статистичного аналізу даної сукупності без попереднього аналізу і вивчення аномальних спостережень призводить до серйозних помилок. Різко виділяються із загальної сукупності спостереження вимагають вивчення.

 Причини появи в сукупності аномальних спостережень умовно поділяють наступним чином:

  1. зовнішні, що виникають в результаті технічних помилок;
  2. внутрішні, об'єктивно існуючі.

Такі спостереження представляють інтерес для дослідника, так як можуть містити за рахунок впливу неврахованих факторів особливу інформацію. На практиці в залежності від умов місця і часу вплив одних факторів в кожен конкретний досліджуваний момент або проміжок часу значніше, ніж інших. Вибір того чи іншого методу виявлення, аналізу аномальних спостережень визначається обсягом сукупності, характером досліджуваних процесів і завдань (одновимірних і багатовимірних).

 Недоцільність виключення аномальних спостережень з досліджуваної сукупності реалізується широким використанням методу угруповань.
Важливим завданням статистичних досліджень на етапі апріорного аналізу є виділення однорідних груп (навіть аномальних). В даному випадку в аналізі ефективно застосовувати складні комбінаційні угруповання з розгорнутим присудком.

 Всебічний якісний аналіз вихідних даних є запорукою проведення науково-обґрунтованого, логічно вивіреного економіко-статистичного дослідження соціально-економічних явищ і процесів.

Читайте також:

Абсолютні і середні показники варіації і способи їх розрахунку

Визначення помилки вибіркової середньої і необхідної чисельності вибірки

Поняття і форми статистичного спостереження

Предмет, основні поняття і методологія статистики

Поняття і види індексів

Повернутися в зміст: Статистика

Всі підручники

© om.net.ua