СЛОВАТЬ ТЕРМИНОВ
СЛОВАТЬ ТЕРМИНОВ А Абсолютные величины (показатели) – отражают уровень развития явления и являются основой всех форм учета и количественного анализа. Абсолютные показатели характеризуют итоговую численность единиц совокупности или ее частей, размеры (объемы, уровни) изучаемых явлений и процессов, выражают временные характеристики. Абсолютные показатели могут быть только именованными числами, где единица измерения выражается в конкретных единицах (рублях, штуках, часах), а также могут быть как положительными, так и отрицательными (убытки, потери). В зависимости от сущности исследуемого явления и поставленных задач единицы измерения могут быть натуральными, условно-натуральными, стоимостными и трудовыми. Абсолютные показатели не могут дать исчерпывающего представления об изучаемой совокупности или явлении, поскольку не могут отразить структуру, взаимосвязи, динамику. Абсолютные показатели являются основой для определения относительных показателей. Вся совокупность абсолютных величин включает как индивидуальные показатели (характеризуют значения отдельных единиц совокупности), так и суммарные показатели (характеризуют итоговое значение нескольких единиц совокупности или итоговое значение существенного признака по той или иной части совокупности). Абсолютные показатели следует также подразделить на моментные и интервальные. · Моментные абсолютные показатели характеризуют факт наличия явления или процесса, его размер (объем) на определенную дату времени. · Интервальные абсолютные показатели характеризуют итоговый объем явления за тот или иной период времени (например, количество зарегистрированных преступлений за квартал или за год и т. д.), допуская при этом последующее суммирование. Абсолютный прирост (снижение) измеряет абсолютную скорость роста (или снижения) уровня ряда за единицу времени (месяц, квартал, год и т.д.). Определяется как разность между двумя уровнями динамического ряда. Показывает, на сколько единиц увеличился или уменьшился уровень ряда по сравнению с базисным, т.е. за тот или иной промежуток времени. Абсолютный прирост скорости (замедления) или ускорения – абсолютный показатель, который определяет, на сколько данная скорость развития явления больше (меньше) предыдущей. Абсолютные показатели вариации – это размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение и дисперсия. Абсолютный размер 1% прироста – абсолютный показатель, который определяет, какое содержание имеется в 1% прироста, вес 1%. Абсцисса (ось х) – горизонтальная ось графика. На ней откладываются значения независимой переменной или времени, или значения признака. Автокорреляция – корреляционная зависимость между последовательными (т.е. соседними) значениями уровней динамического ряда. Может иметь место при аналитическом выравнивании. Автокорреляцию можно установить с помощью перемещения уровня на одну дату (см.: коэффициент автокорреляции). Авторегрессия – регрессия, учитывающая влияние предыдущих уровней ряда не последующие. Альтернативный признак –качественный признак, имеющий две взаимоисключающие разновидности (например, мужчины и женщины). Альтернативный признак принимает всего два значения: 1 – наличие признака; 0 – отсутствие признака. Анализ – это метод научного исследованияобъекта путем рассмотрения его отдельных сторон и составных частей. Анализ и обобщение статистических данных – заключительный этап статистического исследования, конечной целью которого является получение теоретических выводов и практических заключений о тенденциях и закономерностях изучаемых социально-экономических явлений и процессов. Атрибутивные признаки регистрируются в виде текстовой записи (например, образование, семейной положение, вид преступления, социальная группа населения). В Вариация (варьирующие признаки). Термин «вариация» имеет латинское происхождение – variatio, что означает различие, изменение, колеблемость – это количественное различие значений одного и того же признака у отдельных единиц совокупности, т.е. несовпадение уровней одного и того же показателя у разных объектов. Иначе – это изменение значения признака при переходе от одной единицы совокупности к другой. Для измерения вариации признака используют как абсолютные, так и относительные показатели. · К абсолютным показателям вариации относят: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, дисперсию. · К относительным показателям вариации относят: коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации, относительное линейное отклонение и др. Вариационный ряд распределения представляет собой ряд, если за основу группировки взят количественный признак, они состоят их двух элементов вариантов и частот (частостей). · Варианты – это конкретные значения группировочного признака или это числовые значения колличественного признака в ряду распределения, они могут быть положительными и отрицательными, абсолютными и относительными. · Частоты f (частота повторения) – число повторений отдельного варианта значений признака. Накопленные частоты S показывают, какое количество единиц совокупности имеет значение признака не большее, чем данное значение. Сумма всех частот называется объемом совокупности и определяет число элементов всей совокупности. · Частности w – выражены в относительных числах (долях или процентах). Они представляют собой отношения частот каждого интервала к их общей сумме (% к итогу). Вероятность события (проявления признака) – это количественная мера возможности наступления (не наступления) случайного события (проявления признака). Количественная мера его случайности простирается в интервале от единицы до нуля. Время наблюдения (объективное время) – это время, к которому относятся данные наблюдения. Если объектом наблюдения является процесс,то определяется интервал времени, в течение которого накапливаются данные. Если объектом наблюдения является состояние,то избирается критический момент – момент времени, по состоянию на который регистрируются данные. Поскольку зарегистрировать все население страны в одну минуту невозможно, тоустанавливается период наблюдения (субъективное время) – время, в течение которого осуществляется регистрация данных. Выборочное наблюдение – это способ несплошного наблюдения, при котором обследуется только часть исследуемой совокупности, отобранная в случайном порядке, и обеспечивающая получение данных, характеризующих всю совокупность. Совокупность, из которой производится отбор, называется генеральной совокупностью. Отобранные данные составляют выборочную совокупность. При выборочном наблюдении используют два обобщающих показателя: долю и среднюю величину. Г Генеральная совокупность –множество элементов, имеющих какую-либо характеристику, указывающую на их принадлежность к данной системе. Графическое представление данных – способ наглядного экспресс-анализа погруппового распределения частот, сравнения средних и дисперсий в группах, оценки мер положения, рассеяния, различия и сходства.Графическое представление данных обычно выполняется в виде графиков, диаграмм, графов. График – представляет собой условное изображение числовых величин и их соотношений посредством чертежа, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными показателями, описываются с помощью условных геометрических фигур, линий, знаков, рисунков или графических картосхем. Используется дляизложения статистических показателей, что позволяет придать последним наглядность, облегчить их восприятие, уяснить сущность изучаемого явления, его закономерности и особенности, увидеть тенденции его развития, взаимосвязь характеризующих его показателей. Абсцисса (ось х) – горизонтальная ось графика. Не ней откладываются значения независимой переменной или времени, или значения признака. Ордината (ось у) – вертикальная ось графика. На ней откладываются значения зависимой переменной или уровни ряда динамики, или частота повторения значений признака. Графический образ – совокупность точек, линий, фигур, с помощью которых изображаются статистические показатели. Группировка – это распределение множества единиц исследуемой совокупности по группам в соответствии с существенным для данной группы признаком. Метод группировки позволяет обеспечивать первичное обобщение данных, представление их в более упорядоченном виде. Благодаря группировке появляется возможность сравнивать, анализировать причины различий между группами, изучать взаимосвязи между признаками, делать вывод о структуре совокупности и о роли отдельных групп этой совокупности. Метод группировки основывается на двух категориях: группировочном признаке и интервале. Группировочный признак – это признак, по которому происходит объединение отдельных единиц совокупности в однородные группы. В зависимости от цели исследования и сложности массового процесса используются один, два и более группировочных признаков. Простая группировка – если для построения группировки используется только один признак. Сложная группировка – если группировка проводится по нескольким признакам, выделяют комбинационную и многомерную группировку. Группировка типологическая – это распределение качественно неоднородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы. Основная задача такой группировки – идентификация типов. При этом очень важно правильно отобрать группировочный признак, который поможет идентифицировать выбранный тип. В типологических группировках часто используются специализированные интервалы. Группировка структурная – применяется для характеристики структуры и структурных сдвигов, осуществляется путем разделения однородной совокупности на группы по тому или иному варьирующему группировочному признаку. Примерами такого вида группировок могут быть группы населения по полу, возрасту, месту проживания, доходу и т.д. Разновидностью структурной группировки является ряд распределения. Группировка аналитическая (факторная) характеризует взаимосвязь между двумя и более признаками, из которых один рассматривается как результат, а другой (другие) как фактор (факторы). Метод аналитической группировки заключается в исследовании взаимосвязей между факторными признаками в качественно однородной совокупности. С помощью аналитических группировок удается выявлять признаки, которые могут выступать или причиной, или следствием того или иного явления. В аналитических группировках чаще всего используются неравные интервалы. Д Диаграмма рассеяния – графическое изображение взаимосвязи между двумя переменными. Диаграммы динамики – линейные, спиральные, радиальные, квадратные, круговые, ленточные, фигур-знаков, секторные. Диаграммы сравнения – столбиковые, ленточные, направленные, квадратные, круговые, фигур-знаков. Динамика – процесс развития, движения социальных явлений во времени. Дискретный вариационный ряд – это такой ряд распределения, в основу построения которого положены признаки с прерывным изменением (дискретные признаки). К последним можно отнести количество детей в семье, число работников в отделе и т.д. Эти признаки могут принимать только конечное число определенных значений. Дискретный вариационный ряд представляет таблицу, которая состоит из двух граф. В первой графе указывается конкретное значение признака, а во второй – число единиц совокупности с определенным значением признака. Дисперсия – сумма квадратов отклонений наблюдений выборки от среднего, деленная на N. Эта мера разброса используется в основном в статистических выводах и в методах корреляционного и регрессионного анализа. Дисперсия выборки обозначается – s2; дисперсия генеральной совокупности – σ2. Различают три вида дисперсий: общая, средняя внутригрупповая и межгрупповая. Достоверность результатов исследования – характеристика качества результатов исследования, соответствие выводов, сделанных исследователем, действительности, степень адекватности полученного знания изучаемому объекту. Е Единица наблюдения – это первичная единица, от которой получают информацию (сведения о признаках единиц совокупности). Так, в процессе переписи населения используют две единицы наблюдения: домохозяйство и отдельный его член. Единица совокупности – это первичный элемент объекта, который является носителем признаков, подлежащих регистрации. В переписи населения единицей совокупности является каждый человек. З Зависимая переменная (следствие) – при взаимосвязи между двумя переменными зависимой называется переменная, рассматриваемая как эффект (следствие). Символ У, используется для обозначения любой зависимой переменной. Закон больших чисел – ряд теорем теории вероятностей, выражающих общий принцип, в силу которого совокупные действия большого числа случайных факторов приводят при некоторых общих условиях к результату, почти не зависящему от случая. Суть этого закона состоит в исчезновении в сводном показателе элемента случайности, с которой связаны индивидуальные характеристики. Закономерности распределения – закономерности изменения частот в вариационных рядах. И Измерение – это процедура, с помощью которой измеряемый объект сравнивается с некоторым эталоном и получает числовое выражение в определенном масштабе и шкале, т.е. осуществляется приписывание объекту числа по определенному правилу, которое устанавливает соответствие между измеряемым свойством объекта и результатом измерения – признаком. Измерительная шкала – система чисел или иных элементов, принятых для измерения или оценки тех или иных величин. В определении шкал участвуют понятия равенства, порядка, расстояния между пунктами (интервалы), начала отсчета и единицы измерения. В зависимости от наличия или отсутствия этих элементов возникают различные типы шкал. · Номинальная шкала (шкала наименований). Число на номинальной шкале служит лишь для опознания, играет роль ярлыка (метки). К таким числам не применимы обычные правила арифметики. Номинальная шкала обладает только свойством симметричности и транзитности. · Порядковая (ординарная или ранговая) шкала. Это шкала, на которой числа могут быть упорядочены. Однако определить и интерпретировать расстояние между числами на этой шкале невозможно. Шкала порядка допускает операции: «равенство-неравенство», «больше-меньше». · Количественные (метрические) шкалы подразделяются на интервальные и пропорциональные, позволяют выполнять различные арифметические операции: сложение, умножение, деление. · Интервальная шкала (порядковая шкала с интервалом) – позволяет не только установить прядок, но и определить интервал между числами. Величина интервала устанавливается по косвенным признакам или на основе субъективных оценок. Интервальная шкала допускает операции: «равенство-неравенство», «больше-меньше», «равенство-неравенство интервалов». · Пропорциональная шкала (отношений) – представляет собой интервальную шкалу с естественным началом отсчета (абсолютным нулем). Пропорциональная шкала в отличие от предыдущих шкал позволяет выяснить, во сколько раз один признак больше или меньше другого. Индекс – относительный показатель, который выражает соотношение величин какого-либо явления во времени, в пространстве или сравнение фактических данных с любым эталоном (план, прогноз, норматив и т.д.). Это сводный обобщенный итоговый показатель изменения изучаемого явления. Индекс представляет собой результат сравнения двух одноименных показателей, при исчислении которого следует различать числитель индексного отношения (сравниваемый или отчетный уровень) и знаменатель индексного отношения (базисный уровень, с которым производится сравнение). Выбор базы зависит от цели исследования. Индикатор (от лат. indicator – указатель) – доступная наблюдению и измерению характеристика изучаемого объекта.
|
