Полный конспект лекций по статистике. (Конспект лекций по статистике), страница 12

Таким образом, возникает необходимость в наличие процедур, позволяющих обрабатывать данные "низкого качества" из выборок малого объема с переменными, про распределение которых мало что или вообще ничего не известно. Непараметрические методы как раз и разработаны для тех ситуаций, достаточно часто возникающих на практике, когда исследователь ничего не знает о параметрах исследуемой популяции (отсюда и название методов - непараметрические). Говоря более специальным языком, непараметрические методы не основываются на оценке параметров (таких как среднее или стандартное отклонение) при описании выборочного распределения интересующей величины. Поэтому эти методы иногда также называются свободными от параметров или свободно распределенными.

По существу, для каждого параметрического критерия имеется, по крайней мере, один непараметрический аналог. Эти критерии можно отнести к одной из следующих групп:

критерии различия между группами (независимые выборки);

критерии различия между группами (зависимые выборки);

критерии зависимости между переменными.

Различия между независимыми группами. Обычно, когда имеются две выборки (например, мужчины и женщины), которые вы хотите сравнить относительно среднего значения некоторой изучаемой переменной, вы используете t-критерий для независимых. Непараметрическими альтернативами этому критерию являются: критерий серий Вальда-Вольфовица, U критерий Манна-Уитни и двухвыборочный критерий Колмогорова-Смирнова. Если вы имеете несколько групп, то можете использовать дисперсионный анализ. Его непараметрическими аналогами являются: ранговый дисперсионный анализ Краскела-Уоллиса и медианный тест.

Различия между зависимыми группами. Если вы хотите сравнить две переменные, относящиеся к одной и той же выборке (например, математические успехи студентов в начале и в конце семестра), то обычно используется t-критерий для зависимых выборок. Альтернативными непараметрическими тестами являются: критерий знаков и критерий Вилкоксона парных сравнений. Если рассматриваемые переменные по природе своей категориальны или являются категоризованными (т.е. представлены в виде частот попавших в определенные категории), то подходящим будет критерий хи-квадрат Макнемара. Если рассматривается более двух переменных, относящихся к одной и той же выборке, то обычно используется дисперсионный анализ (ANOVA) с повторными измерениями. Альтернативным непараметрическим методом является ранговый дисперсионный анализ Фридмана или Q критерий Кохрена (последний применяется, например, если переменная измерена в номинальной шкале). Q критерий Кохрена используется также для оценки изменений частот (долей).

Зависимости между переменными. Для того, чтобы оценить зависимость (связь) между двумя переменными, обычно вычисляют коэффициент корреляции. Непараметрическими аналогами стандартного коэффициента корреляции Пирсона являются статистики Спирмена R, тау Кендалла и коэффициент Гамма Если две рассматриваемые переменные по природе своей категориальны, подходящими непараметрическими критериями для тестирования зависимости будут: Хи-квадрат, Фи коэффициент, точный критерий Фишера. Дополнительно доступен критерий зависимости между несколькими переменными так называемый коэффициент конкордации Кендалла. Этот тест часто используется для оценки согласованности мнений независимых экспертов (судей), в частности, баллов, выставленных одному и тому же субъекту.

Если данные не являются нормально распределенными, а измерения, в лучшем случае, содержат ранжированную информацию, то вычисление обычных описательных статистик (например, среднего, стандартного отклонения) не слишком информативно. Например, в психометрии хорошо известно, что воспринимаемая интенсивность стимулов (например, воспринимаемая яркость света) представляет собой логарифмическую функцию реальной интенсивности (яркости, измеренной в объективных единицах - люксах). В данном примере, обычная оценка среднего (сумма значений, деленная на число стимулов) не дает верного представления о среднем значении действительной интенсивности стимула. (В обсуждаемом примере скорее следует вычислить геометрическое среднее.) Непараметрическая статистика вычисляет разнообразный набор мер положения (среднее, медиану, моду и т.д.) и рассеяния (дисперсию, гармоническое среднее, квартильный размах и т.д.), позволяющий представить более "полную картину" данных.

РАЗДЕЛ II. Социально – экономическая статистика.

Тема № 1. Система показателей, основные группировки и классификации

в социально-экономической статистике

Понятие социально-экономическая статистика имеет два толкования: как область науки и как область практической деятельности. Социально-экономическая статистика как область науки разрабатывает систему приемов и методов сбора, обработки и анализа числовой информации о социальных явлениях и процессах в обществе. Социально-экономическая статистика как область практической деятельности направлена на выполнение органами государственной статистики и другими организациями работы по сбору и обобщению числовых материалов, характеризующих те или иные социальные процессы.

Социально-экономическая статистика отличается от других отраслей статистики не только своими особыми предметом и объектом исследования. Ее своеобразие состоит и в особых каналах получения исходной информации, и в применении специальных приемов обработки и обобщения этой информации, и в особых путях практического использования результатов анализа. Все это подтверждает необходимость выделения социально-экономической статистики в качестве отдельного направления учетно-статистических работ, а также как особого направления научных разработок, в рамках которого решаются теоретико-методологические вопросы социальной статистики.

Социально-экономическая статистика, как и любая область науки, связана с другими областями знания различными отношениями. Понимание этих отношений способствует более точному определению предмета, объекта и методологии социальной статистики. Наиболее тесными являются связи социально-экономической статистики с другими отраслями статистики, прежде всего с теорией статистики, разрабатывающей общеметодическую базу для отраслевых статистик. Единые по своей сущности методические приемы конкретизируются и модифицируются применительно к задачам и условиям анализа социальных явлений и процессов. Нередко арсенал методов исследования, предоставляемых теорией статистики, оказывается недостаточным. В таких случаях социальная статистика заимствует необходимые методы у других отраслей знания — социологии, психологии, экономики и др.

Существует полная или частичная общность объекта исследования социально-экономической статистики с объектами ряда наук — демографии, социологии, статистики населения, экономики труда, экономики предприятия, макроэкономики, экономики денежного обращения, этнографии, медицинской статистики и др. С ними социальная статистика имеет некоторые точки соприкосновения и в отношении предмета исследования, хотя они выражены значительно слабее общности объектов исследования. В большей мере близость наук может проявляться в вопросах определения методологии, методики, объекта исследования.

Статистический анализ явлений и процессов, происходящих в социальной и экономической жизни общества, осуществляется с помощью специфических для статистики методов — методов обобщающих показателей, дающих числовое измерение количественных и качественных характеристик объекта, связей между ними, тенденций их изменения. Эти показатели отражают социальную жизнь общества, выступающую как предмет исследования социальной статистики.

Сложная и многогранная по своей природе социальная и экономическая жизнь общества представляет собой систему отношений разного свойства, разных уровней, разного качества. Будучи системой, эти отношения взаимосвязаны и взаимообусловлены. Их единство проявляется в разнообразных формах: во взаимодействии, в соподчиненности, в противоречивости. Из этого следует, что вычленение отдельных направлений исследования в рамках социально-экономической статистики не более чем условный прием, облегчающий познание. Изолированно взятая статистика жилищных условий населения или статистика бюджетов населения столь же условна. как, например, выделение в самостоятельную область медицины таких специализаций, как дерматология, микробиология, онкология и др.

Наиболее результативен такой подход к определению предмета социально-экономической статистики, при котором одновременно выделяются для анализа отдельные стороны социальной жизни общества и принимаются во внимание их единство и взаимосвязь.

К числу наиболее значимых направлений исследования в социально-экономической статистике относятся: социальная и демографическая структура населения и ее динамика, уровень жизни населения, уровень благосостояния, уровень здоровья населения, культура и образование, моральная статистика, общественное мнение, политическая жизнь. Применительно к каждой области исследования разрабатывается система показателей, определяются источники информации и существуют специфические подходы к использованию статистических материалов в целях регулирования социально-экономической обстановки в стране и регионах. Вместе с тем все эти направления дают в конечном счете единую последовательную и интегрированную информацию о картине социальной жизни, о тенденциях и закономерностях развития общества.

Определяя в общем виде задачи социально-экономической статистики, следует выделить те, которые решаются любой отраслевой статистикой применительно к своему объекту исследования. Такими задачами для социально-экономической статистики являются: систематический анализ ситуации в социально-экономической сфере; анализ важнейших тенденций и закономерностей развития отраслей социальной инфраструктуры: изучение уровня и условий жизни населения:

- оценка степени дифференциации этих характеристик; анализ динамики: прогнозирование наиболее вероятного хода развития на ближайшую и более отдаленную перспективу; исследование факторов, под влиянием которых сложилась данная ситуация:

- оценка степени соответствия фактических параметров их нормативным значениям; выяснение соотношения и роли объективных и субъективных факторов; исследование взаимодействия социально-экономических процессов с другими составляющими общественного развития.

Кроме того, существуют особые задачи, присущие именно социально-экономической статистике. Их специфика зависит прежде всего от трудностей, возникающих в практике изучения социальных процессов. К ним относятся следующие.

1. Преодоление автономности отдельных направлений социально-экономической статистики и обусловленной этим несопоставимости многих статистических показателей; действительное формирование единой взаимосвязанной системы социальной статистики. Недоработки в этой области объясняются не только объективной причиной — резкими различиями в сущности и формах проявления разных социально-экономических процессов, но и некоторыми организационными предпосылками. Сбор социальной информации осуществляется разными подразделениями (секторами, отделами) органов государственной статистики: статистики цен, бюджетов, статистики труда и т. д. Социальные показатели оказываются изначально включенными в разные подсистемы показателей социально-экономической статистики, что накладывает отпечаток на решение ряда методологических вопросов. Вместе с тем влияет и разный "возраст" отдельных показателей социальной статистики: одни показатели используются в практике статистических работ давно и по инерции сохраняется традиционный подход к решению методических вопросов; другие показатели возникли недавно и более ориентированы на современные методологии.

2. Достижение соответствия ряда статистических показателей оценке сущности социально-экономических явлений и процессов, так как показатели не дают их качественных характеристик. Учитываются лишь отдельные формальные количественные параметры..

3. Интегрирование исследований на макро- и микроуровнях, что позволит более глубоко и полно вскрыть первопричины и механизмы изучаемых процессов. Пока еще социально-экономическая статистика ориентирована преимущественно на исследование явлений и процессов на макроуровне, где обнаруживаются конечные результаты процесса. Децентрализация всей системы управления в стране усиливает актуальность информационного обеспечения на региональном уровне.

4. Разработка показателей, построение моделей, оценка гипотез, дифференцирование для наиболее характерных социально-культурных, социально-этнических, социально-демографических групп населения. Используемые при этом схемы группировок населения следует корректировать по мере того, как происходят сдвиги в составе населения. Действующая система показателей социальной статистики практически нивелирует реально существующую дифференциацию условий жизнедеятельности различных групп населения, системы их ценностных ориентации и т. д. Тенденция возрастания социального расслоения общества усиливает актуальность этого вопроса.