Объектом статистического исследования является: 3.Предмет и объект изучения статистики

3.Предмет и объект изучения статистики

Предмет статистики – количественная сторона массовых социально-экономических явлений в неразрывной связи с их качественной стороной. То есть статистика всегда оперирует цифрами. Но в отличие от абстрактных математических чисел, статистические показатели отражают качество, то есть суть явления. Таким образом, статистические показатели – это единство количества и качества. Объектом изучения статистики всегда выступает статистическая совокупность. Статистическая совокупность – это множество однокачественных, варьирующих явлений.

4.Метод статистики. Задачи статистики

Методы:

1) метод группировок – дает возможность все собранные данные повергать систематизации и классификации. 2) статистическое наблюдение – заключается в сборе первичного статистического материала, в научно-организованной регистрации всех существующих фактов, относящихся к рассматриваемому объекту.

3) метод обобщающих показателей – позволяет характеризовать изучаемые явления и процессы при помощи статистических величин (абсолютных, относительных и средних)

Задачи: Изучение уровня и структуры взаимосвязей динамики массовых экономических явлений и процессов. Обобщение и прогнозирование тенденции развития экономики. Выявление резервов повышения эффективности общественного производства. Своевременное обеспечение информацией законодательную и исполнительную власть.

5.Этапы статистического исследования

Методическая последовательность выполнения статистического исследования складывается из определенных этапов.

1 этап. Составление плана и программы исследования.

2 этап. Сбор материала (статистическое наблюдение).

3 этап. Разработка материала, статистическая группировка и сводка

4 этап. Статистический анализ изучаемого явления, формулировка выводов.

5 этап. Литературная обработка и оформление полученных результатов.

По завершении статистического исследования разрабатываются рекомендации и управленческие решения, проводится внедрение результатов исследования в практику, оценивается эффективность.

Первый этап статистического исследования — составление плана и программы — является подготовительным, на котором определяется цель и задачи исследования, составляется план и программа исследования, разрабатывается программа сводки статистического материала и решаются организационные вопросы.

Второй этап — сбор статистического материала (статистическое наблюдение) — заключается в регистрации отдельных случаев изучаемого явления и характеризующих их учетных признаков в регистрационные бланки. Перед и в ходе выполнения этой работы проводится инструктаж (устный или письменный) исполнителей наблюдения, обеспечение их формами регистрации.

Третий этап — группировка и сводка материала — начинается с проверки и уточнения числа наблюдений, полноты и правильности полученных сведений, выявлении и устранении ошибок, дубликатов записей и т. д.

Четвертый этап — статистический анализ — является ответственным этапом исследования. На этом этапе проводится вычисление статистических показателей (частоты, структуры, средних размеров изучаемого явления ),дается их графическое изображение, изучается динамика, тенденции, устанавливаются связи между явлениями. даются прогнозы и т.д. Анализ предполагает интерпретацию полученных данных, оценку достоверности результатов исследования. В заключение делаются выводы.

Пятый этап — литературная обработка является заключительным. Он предполагает окончательное оформление результатов статистического исследования. Результаты могут быть оформлены в виде статьи, отчета, доклада, диссертации и др. Для каждого вида оформления существуют определенные требования, которые должны соблюдаться при литературной обработке результатов статистического исследования.

Стадии статистического исследования. Задачи, методы, объект статистического исследования

Будем благодарны если Вы поддержите проект ссылка на помощь проекту

Введение……………………………………………………………………………………. 3

Понятие статистики…………………………………………………………………….. 4

Стадии статистического исследования………………………………………….. 6

Задачи, методы, объект статистического исследования………………….. 9

Заключение………………………………………………………………………………. 12

Список литературы…………………………………………………………………… 14

Само слово «статистика» многозначно. В настоящее время насчитывается около тысячи его определений. Дать определение статистике как науке пытались экономисты, математики, социологи, философы и, конечно, сами статисты.

Статистика — отрасль знаний, в которой излагаются общие вопросы сбора, измерения и анализа массовых статистических (количественных или качественных) данных; изучение количественной стороны массовых общественных явлений в числовой форме.

История развития человечества показала, что без статистических данных невозможно управление государством, развитие отдельных отраслей и секторов экономики, обеспечение оптимальных пропорций между ними. Необходимость сбора и обобщения множества данных о населении страны, предприятиях, банках, фермерских хозяйствах и т.д. приводит к существованию специальных статистических служб-учреждений государственной статистики.

Статистика — это ряды цифр, которые характеризуют различные стороны жизни государства.

Статистика — это род практической деятельности людей цель которой сбор, обработка и анализ информации.

Статистика — это наука, разрабатывающая статистическую методологию т.е. набор приемов и способов сбора, обработки и анализа информации.

Таким образом, статистика — это общетеоретическая наука (комплекс научных дисциплин), которая изучает количественную сторону качественно определенных массовых социально-экономических явлений и процессов, иэ состав, распределение, размещение в пространстве, движение во времени выявляя действующие взаимозависимости и закономерности в конкретных условиях места и времени.

Объектом изучения статистики является общество, протекающие в нём процессы и закономерности развития.

Статистика как наука представляет собой целостную систему научных дисциплин:

Общая теория статистики — разрабатывает теорию статистического исследования, являющуюся методологической основой остальных отраслей статистики.

Социально-экономическая статистика (Макроэкономическая статистика). Использует методы общей теории статистики, изучает количественную сторону социально-экономических явлений и процессов на уровне национальной экономики.

Математическая статистика и теория вероятности. Изучает случайные величины, законы их распределени.

Международная статистика. Предметом международной статистики является количественная сторона явлений и процессов зарубежных стран и международных организаций.

Отраслевые статистики. Предметом изучения является количественная сторона деятельности различных отраслей экономики (Статистика промышленности, сельского хозяйства).

Общая теория статистики открывает курс изучения статистических дисциплин. Она является основополагающей дисциплиной для изучения отраслевых стастик, создаёт фундамент для усвоения и применения статистических методов анализа.

Общая теория статистики является наукой о наиболее общих принципах и методах статистического исследования социально-экономических явлений и решает другие общественные вопросы. Она разрабатывает систему категорий, рассматривает методы сбора, обобщения и анализа статистических данных.

Общая теория статистики — методологическая основа всех отраслевых статистик.

При изложении основ теории статистики предполагается изучить следующие вопросы:

• предмет, методы и задачи статистики и ее связь с экономической теорией и некоторыми другими смежными дисциплинами;
• система статистических показателей и классификаций, используемых в экономической статистике, их содержание и область применения, взаимосвязи между показателями и классификациями статистики;
• наиболее важные направления статистического анализа, основанного на данных экономики и финансов;
• основные источники первичных данных и основы формирования статистической базы.

Предмет статистики — размеры и количественные соотношения качественно определенных социально-экономических явлений, закономерности их связи и развития в конкретных условиях места и времени.

Предмет статистики (статистика изучает):

• Массовые общественные явления и их динамику при помощи статистических показателей. Требование массовости обусловлено действием закона больших чисел — при большом количестве наблюдений, действия случайных признаков взаимопогашаются. (численность населения, количество произведенной продукции)
• Количественные и качественные явления (Цифровое освещение событий общества).
• Количественную сторону общественных явлений в неразрывной связи с их качественным содержанием, наблюдает процесс перехода количественных изменений в качественные (закономерности).
• Развитие явления во времени (динамику)

В любом статистическом исследовании можно выделить три стадии:

— статистическое наблюдение;

— первичная обработка, сводка и группировка результатов наблюдения;

— обобщение и анализ полученных сводных материалов.

На каждой стадии применяются специальные приемы исследования, определяемые содержанием выполняемой работы.

На первой стадии производится статистическое наблюдение — научно организованный сбор данных о социально-экономических явлениях и процессах. Здесь применяется метод массовых наблюдений. Статистическое наблюдение всегда является массовым, так как статистика изучает закономерности, которые проявляются в массовых явлениях под действием закона больших чисел. Его сущность состоит в том, что закономерность проявляется тем полнее и точнее, чем больше явлений охвачено наблюдением.

В результате взаимопогашения случайных отклонений рассчитанные по массе явлений средние величины становятся типичными, отражающими действия постоянных, существенных факторов. Тенденции и закономерности, вскрытые с помощью закона больших чисел, имеют силу лишь в массе явлений, но не для каждого отдельного элемента. Так, закон непрерывного роста производительности труда не может быть отнесет ко всем предприятиям. Он выражается через преодоление свойственной ее отдельным элементам случайности. Статистические закономерности в отличие от детерминированных не выражают свойства каждого отдельного явления, объекта. Закономерность проявляется лишь в массе явлений, случаев, объектов. Статистическая закономерность опирается на действие закона больших чисел. Сущность закона заключается в том, что в достаточно большом числе случаев (единиц совокупности) различие отдельных единиц взаимопогашаются, и в общих средних величинах выступают существенные характерные черты и взаимосвязи явления в целом. Именно в результате взаимопогашения индивидуальных отклонений от типичного для совокупности уровня и проявляется закономерность. Поэтому в основе статистического наблюдения лежит массовое наблюдение фактов.

Результатом статистического наблюдения являются данные, характеризующие отдельные единицы совокупности. Чтобы охарактеризовать объект в целом, единичные данные необходимо определенным образом обработать. Такая обработка осуществляется на следующей стадии статистического исследования.

Вторая стадия — сводка результатов наблюдения представляет собой комплекс работ по обобщению первичных единичных данных в целях выявления закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом. Основным методом на этой стадии является метод группировок. С его помощью исходные данные распределяют по качественно однородным группам и получают групповые итоги. Одним из этапов процесса группировки является построение рядов распределения.

Результаты сводки и группировки представляются в виде таблиц, которые являются наиболее рациональной и наглядной формой изложения массовых цифровых данных.

На третьей стадии — анализе сводного материала исследуется структура, динамика и взаимосвязи социально-экономических явлений и процессов. На данной стадии широко используются обобщающие показатели в форме абсолютных, относительных и средних величин, индексных систем. Важное значение имеет применение показателей вариации, позволяющих измерить степень колеблемости признаков, однородность статистической совокупности.

Закономерности развития явлений во времени устанавливаются путем исследования рядов динамики, используя ряд специальных приемов обработки и моделирования динамических рядов. Роль факторов-компонентов в изменении сложных явлений определяется с помощью индексного метода.

Количественные характеристики причинно-следственных связей даются в процессе корреляционно-регрессионного анализа. Связи между явлениями изучаются с помощью аналитических группировок, параллельных рядов и т.д.

Широко применяются графические методы, позволяющие наглядно представлять результаты статистических исследований.

Методология статистики

Гуманитарные и естественные науки в процессе исследования широко применяют методы статистики для сбора, обработки и анализа данных. Для разработки предмета статистики применяются специальные приемы и методы, совокупность которых образует методологию статистики.

Статистическая методология — это система приемов, способов и методов, направленных на изучение количественных закономерностей, проявляющихся в структуре, динамике и взаимосвязях социально-экономических явлений.

Общей основой статистического метода познания является диалектический метод, согласно которому общественные явления и процессы рассматриваются в развитии взаимной связи и причинной обусловленности.

Статистика опирается на такие диалектические категории, как количество и качество, причинность и закономерность, индивидуальное и общее.

В процессе исследования статистика может использовать и другие общенаучные методы:

Аналогия — перенесение свойств одного объекта на другой.

Гипотезы — научно обоснованные предположения о возможных причинных связях между явлениями.

Статистические методы используются комплексно — это обусловлено сложностью процесса экономико-статистического исследования.

Статистическое исследование

Статистические методы используются комплексно. Применение конкретных методов предопределяется поставленными задачами и зависит от характера исходной информации.

Статистическое исследование состоит из трех стадий:

Сбор первичной статистической информации

Сводка и группировка

Обработка статистических показателей

Наблюдение. С помощью массового научно обоснованного наблюдения получают первичную информацию об отдельных фактах изучаемого явления. При этом применяют метод массового статистического наблюдения, обеспечивающий полноту и репрезентативность полученной информации.

Сводка и группировка материала. Представляет собой расчленение всей массы случаев на однородные группы и подгруппы, подсчет итогов в каждой группе и оформление полученных результатов в виде статистических таблиц. После проведения группировки приступают к обобщению данных наблюдения по выделенным частям и целому. Эта работа носит название сводка. Методы группировки различаются в зависимости от задач исследования.

Обработка статистических показателей. Анализ результатов для получения обоснованных выводов о состоянии изучаемого объекта и закономерностях его развития. Для этого применяются обобщающие статистические показатели: абсолютные, относительные и средние величины, вариации и статистические индексы. Выявляются причинно-следственные связи, закономерности, оценивается эффективность и возможности экономических и социальных явлений.

Задачи статистики

Одной из основных задач статистики является освещение социально-экономического положения РФ. Наличие полной информации о происходящих процессах и явлениях.

Основные задачи статистики:

Изучение уровня и структуры взаимосвязей динамики массовых экономических явлений и процессов.

Обобщение и прогнозирование тенденции развития экономики.

Выявление резервов повышения эффективности общественного производства.

Своевременное обеспечение информацией законодательную и исполнительную власть.

Статистика имеет многовековую историю. Потребность в статистической практике появилась с образованием государств: необходимо было собирать сведения о наличии земель, численности и имущественном положении населения. Еще несколько тысячелетий назад такой учет проводился в Китае, Древнем Риме, Египте. В России первые упоминания о статистике относятся к десятому веку; сбор различного рода сведений был связан с налогообложением. В начале 18 века петровские реформы потребовали значительно большего числа точных статистических данных: вводился учет цен на хлеб, учет городов и городского населения, внешней торговли, регистрация новых фабрик и заводов, зарождался текущий учет численности населения (осуществляемая церковью регистрация браков, рождений, смертей).

По мере усложнения общественной жизни круг учитываемых явлений расширялся. Развитие мирового общественного производства, торговых и международных отношений послужили стимулом развития учета и статистики, так как требовались сведения о размерах и размещения промышленного и сельскохозяйственного производства, рынков сбыта товаров, рынках труда, сырьевых ресурсах. Возросла потребность в анализе экономической конъюнктуры. Поэтому с середины 17 века статистика стала развиваться как наука по двум направлениям: описательному и математическому.

Представители описательного направления, немецкие ученые, задачей статистики считали описание «государственных достопримечательностей» (территория, государственное устройство, население, религия, внешняя политика). Анализ же закономерностей и взаимосвязей общественных процессов отсутствовал.

Представители математического направления (политические арифметики), которое зародилось в Англии, своей задачей ставили выявление закономерностей и взаимосвязей экономических явлений с помощью различных расчетов. «Политические арифметики» видели основное значение статистики в изучении массовых общественных явлений. История показала, что последнее слово в статистической науке осталось именно за математической школой.

1. Балдин, К.В. Общая теория статистики: Учебное пособие / К.В. Балдин, А.В. Рукосуев. — М.: Дашков и К, 2012. — 312 c.
2. Батракова, Л.Г. Теория статистики: Учебное пособие / Л.Г. Батракова. — М.: КноРус, 2013. — 528 c.
3. Громыко, Г.Л. Теория статистики: Практикум / Г.Л. Громыко. — М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. — 238 c.
4. Ефимова, М.Р. Общая теория статистики: Учебник / М.Р. Ефимова, Е.В. Петрова, В. Н. Румянцев. — М.: ИНФРА-М, 2013. — 416 c.
5. Лысенко, С.Н. Общая теория статистики: Учебное пособие / С.Н. Лысенко, И.А. Дмитриева. — М.: ИД ФОРУМ, НИЦ ИНФРА-М, 2013. — 208 c.
6. Мелкумов, Я.С. Социально-экономическая статистика: Учебное пособие / Я.С. Мелкумов. — М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. — 186 c.
7. Яковлева, А.В. Экономическая статистика: Учебное пособие / А.В. Яковлева. — М.: ИЦ РИОР, 2013. — 95 c.

НОУ ИНТУИТ | Лекция | Введение в статистику

Аннотация: Изучение любой дисциплины предполагает ознакомление с ее историей, предметом и методом, используемой терминологией. Без такой информации сложно понять и идентифицировать место науки в системе знаний, которые определяют экономическое образование.

1.1. Краткая история статистики. Основные этапы ее развития в России

Статистическому учету более 2000 лет! Действительно, статистические работы упоминаются даже в Библии. «;В те дни вышло от кесаря Августа повеление сделать перепись (выделено авт.) по всей земле. Эта перепись была первая в правлении Квириния Сириею. И пошли все записываться, каждый в свой город. Пошел также и Иосиф из Галилеи, из города Назарета … записаться с Мариею, обрученною ему женою… Когда же они были там, наступило время родить Ей; и родила Сына Своего первенца… и сказал им Ангел: …родился вам в городе Давидовом Спаситель, Который есть Христос Господь…» (Новый Завет: Евангелие от Луки, глава 2, стихи 1-11). Как видим, столь значительное для всего человечества, и в частности для христиан, событие сопровождалось не чем иным, как переписью населения.

Находки археологов свидетельствуют: в XXIII в. до нашей эры в Китае довольно успешно была проведена первая перепись населения, в ходе которой описывался половой и возрастной состав населения, собирались и некоторые хозяйственные сведения, в основном касающиеся сельского хозяйства.

В исторических документах есть упоминания о статистическом учете и в Древнем Риме. Проводились так называемые цензы — переписи свободных граждан. Известный римский историк Тит Ливий свидетельствовал, что в 550 г. до нашей эры. Сервий Туллий произвел учет собственности всех свободных граждан империи с указанием числа их рабов, земельных владений, получаемого дохода.

Распространение статистического учета в древних царствах Малой Азии, Индии, Китае, Японии объясняется как военными нуждами, так и целями налогообложения населения. Известно, например, что в Японии сведения о населении (его численности, имуществе и доходах) обновлялись каждые шесть лет.

В средневековой Англии мы уже находим нечто похожее на современные статистические анкеты. В них содержались вопросы, касающиеся земельных поместий английских лендлордов. Интересно, что на вопросы следовало отвечать под присягой. Полученные сведения впоследствии вошли в знаменитую «Книгу страшного суда» и долго оставались источником ценной информации для королевского двора (название «Книга страшного суда» было дано по аналогии со страшным судом, ожидающим человека после смерти, на котором будет вскрыта вся неправда).

В XVI в. в Голландии и Венеции появляются первые статистические издания, которые содержат сведения о политическом устройстве государств, их населении, промышленности и сельском хозяйстве, развитии ремесел и торговли, достопримечательностях городов.

В середине XVII в. в Англии возникает новое научное направление — «школа политических арифметиков», в задачу которой входит изучение общественных явлений с помощью количественных характеристик. Яркие представители этой школы Джон Граунт и Уильям Петти считаются родоначальниками статистики в ее современном понимании. Они изучали данные не в статике, а в динамике, сделав предметом изучения статистики массовые общественные явления. По данным статистических наблюдений Джон Граунт и Уильям Петти дополнительно проводили арифметические расчеты, что и дало название их школе.

Школа политических арифметиков развивалась по двум главным направлениям: демографическому (Джон Граунт, Эдмунт Галлей — известный астроном) и экономическому (Уильям Петти).

К Граунту известность пришла в 1662 г., после того, как он опубликовал научный труд, посвященный естественному движению населения английской столицы. В нем Граунт предпринял попытки впервые построить таблицу смертности населения, которая в дальнейшем использовалась для расчетов по страхованию жизни. Кроме того, он выявил ряд закономерностей в демографии, например, установил соотношение между числом родившихся мальчиков и девочек и др.

Петти впервые показал возможность получения значений статистических показателей в условиях неполных данных. Так, он определил численность населения Англии следующим образом: сначала установил численность населения Лондона путем умножением числа умерших за год (регистрация смертей жителей Лондона велась довольно точно) на 30 (было известно, что на 30 жителей приходится один умерший), получилось 669 930 человек. Далее Петти перепроверил свои вычисления, умножив количество обитаемых в Лондоне домов на среднюю численность проживаемых в них человек (по его оценкам, это восемь человек) и получил цифру, близкую к полученной на основе первых расчетов. Зная, что доля налогов, вносимых в королевскую казну лондонцами, составляет примерно 1/11 часть, он получил численность населения Англии как произведение 669 930 на 11.

Петти считается создателем экономической статистики: он разработал методы количественного анализа национального богатства, дохода, сельского хозяйства и торговли. Помимо получения количественных характеристик представители школы политических арифметиков ставили перед собой задачу изучения закономерностей в развитии массовых явлений. У этой шкалы было много последователей в других странах Европы, например, в Голландии, Франции. Так, Эдмунд Галлей в 1693 г. построил таблицу смертности населения города Бреславля, а также попытался сформулировать закон больших чисел и с его помощью устранить случайные отклонения.

Во Франции под руководством известного математика Пьера Симона Лапласа в 1802 г. выборочным методом была проведена перепись населения, которая охватила лишь 7% граждан. Лаплас предпринял попытки оценить ошибку, возникающую при использовании выборки, которая понималась им как случайная, а ее значение было представлено в интервальной форме.

Научная деятельность представителей школы политических арифметиков нередко подвергалась критике, поскольку некоторые цифры, используемые в вычисления, они получали экспертным путем, что не всегда было обоснованно.

В Германии во второй половине XVII в. Герман Конринг основал школу государствоведения (описательная школа), которая достигла расцвета благодаря трудам Готфрида Ахенваля и Августа Людвига Шлецера. Термин «статистика» как название науки ввел в обиход именно Готфрид Ахенваль.

Свою задачу представители данной школы видели в описании таких «государственных достопримечательностей», как территория, политическая структура, население, климат, промышленность, сельское хозяйство, ремесла, торговля и т.д. Они не ставили перед собой цель анализировать полученную информацию, а тем более выявлять закономерности, поэтому чаще всего школу государствоведения называют описательной.

Два научных направления — английская школа политических арифметиков и описательная немецкая школа государствоведения — заложили основы статистики как науки. Но в истории статистики есть и третье направление — статистико-математическое, возникновение которого относят к началу XIX в. Бельгийский ученый Адольф Кетле (1796-1874) соединил основы описательной школы статистики с возможностями математики, в результате чего появилась наука, очень похожая на математическую статистику в ее современном понимании. Главные идеи Кетле связаны с поиском статистических закономерностей в массовых количественных данных, которые можно описать с помощью математических функций (Адольф Кетле был учеником известного математика Пьера Симона Лапласа; отсюда и его понятие о статистике как о социальной физике, законы которой устойчивы как физические). Кетле дал определение предмету статистики, с его именем связано проведение в 1858 г. в Бельгии первого Международного статистического конгресса, также он считается основоположником учения о средних величинах.

Но еще за несколько лет до блестящих работ Кетле появились работы таких математиков, как Якоб Бернулли (1654-1705), Пьер Симон Лаплас (1749-1827), Карл Гаусс (1777-1855), которые создали предпосылки статистико-математического направления в статистике и оказали непосредственное влияние на создание теории вероятности и математической статистики. В этих работах получили свое развитие закон больших чисел, некоторые законы и плотности распределения случайных величин, были разработаны вопросы теории несплошного наблюдения и др.

Начало XX в. в истории статистики ознаменовалось появлением таких ученых, как Карл Пирсон (1857-1936), известный своими работами по корреляции случайных величин. Рональд Фишер (1890-1962), много работавший над теорией статистики, а также над теорией математической статистики (при проверке статистических гипотез, например, используется F-распределение Фишера). Фишер применил методы теории вероятности и математической статистики к изучению уровня жизни населения, качества продукции, покупательского спроса.

Какова же история статистики в России? Исторические памятники Древней Руси — летописи — также содержат упоминания о проводимых учетах населения, начиная с XIII в. Новгородские писцовые книги XV в. приводят данные о возрастном и половом составе населения, описание земельных владений и получаемого с них дохода.

В 1718 г. в соответствии с указом Петра I в России начали проводить первую своеобразную перепись населения — ревизию, которая продлилась целых шесть лет. (Для сравнения — современный период проведения переписи населения составляет всего несколько дней!) Ревизия предполагала учет жителей мужского пола (женщины интереса для переписчиков в этом плане не представляли), их дворов, земель и угодий, крепостных душ. Не подлежали учету элитные слои общества, такие, как дворяне, священники и др. Всего провели 10 ревизий. Последняя ревизия была в 1857 г. и предполагала учет и женского населения, кроме того, значительно расширился сам перечень подлежащих учету слоев общества. Информативную ценность проведенных за период с 1718 по 1857 гг. ревизий трудно переоценить — это был практически единственный источник информации о населении страны того времени, хотя вопросы достоверности и полноты охвата не были должным образом решены. Исторические хроники свидетельствуют, что запуганное излишней суетой и слухами население всячески сопротивлялось ревизиям, крепостные души, за которые следовало уплачивать подушную подать, укрывались помещиками, сроки проведения ревизий были слишком большие и разные, что приводило к определенной несопоставимости информации при попытке ее сведения на государственном уровне.

К началу XIX в. в России сложилась практика проведения описей крепостных крестьянских хозяйств в помещичьих имениях. Сведения, сообщаемые крестьянами, проверялись непосредственным осмотром, все скрытое от переписи в случае его обнаружения отбиралось.

К середине XIX в. практически на всей территории страны имелись свои местные статистические органы, сведения от которых направлялись в Центральный статистический комитет Министерства внутренних дел. Известно, что даже удаленные от центра территории подвергались статистическому наблюдению. Так, в 1853 г. создается Якутский статистический комитет, сведения для него собираются трудом политических ссыльных, в большинстве своем людей высокообразованных, по весьма обширному перечню вопросов: «пространство земли», народонаселение, хозяйство и промышленность, народное образование и нравственность (!). К программам обследования прилагались макеты разработочных таблиц, подробно описывалась методология проведения опросов.

В 1856 г. в России выходит первый выпуск «Статистических таблиц Российской империи».

Во второй половине XIX в. в России появляется земская статистика. Связано это со следующими обстоятельствами. Крепостное право пало, и, естественно, возник вопрос: что будет с крестьянами и как произошедшие события отразятся на России в целом? Образуются земские управы, в которых бытует мнение, что «при разрешении почти всех земских дел необходимы точные статистические сведения».

В 1870-х гг. в большинстве российских губерний были созданы статистические бюро. С 1864 по 1897 г. государственную статистику (Центральный статистический комитет) возглавлял П.П. Семенов — путешественник и географ, более известный как П.П. Семенов-Тяншанский, под руководством которого началась работа по подготовке и проведению подворных переписей крестьянских хозяйств.

Подворная перепись представляла собой единовременное статистическое обследование, направленное на сбор демографических, экономических и социальных сведений о крестьянских хозяйствах.

Впервые подворную перепись провели в Борисоглебском уезде Тамбовского земства в 1880 г., а за 1886 г. их количество составило уже 26. Однако с этого времени размах проведения переписей начинает уменьшаться: за 1897 г. проведена только одна перепись.

Программы подворных переписей с течением времени совершенствовались, круг вопросов расширялся. Например, программа, составленная русским ученым-агрономом А.Г. Болотовым, состояла из следующих вопросов: «Имена жителей. Возраст и состояние оных (совершенный работник, полуработник, малолетний, дряхлый, свойства и качества оных). Промыслы. Состояние двора (краткая характеристика). Причины тому. Численность лошадей, коров, телят, овец, свиней, коз, гусей, кур, пчел. Экономические записки… Земли тягловой… Пашет на господина, подушного платит, поборы…» Как видим, предполагался сбор довольно подробных сведений о крестьянских хозяйствах, которые имеют также и описательный характер («состояние оных… свойства и качества оных… экономические записки»). Поэтому самым распространенным методом наблюдения явился монографический, предполагающий подробное описание объекта исследования. Считалось, что только полученные таким методом сведения приведут к верным выводам.

Приблизительно к этому же времени относится статистическая программа Вольного экономического общества, содержавшая много примеров, которыми можно было руководствоваться и во время проведения переписей. Эта программа была систематизирована по разделам: 1. Состав общины. 2. Способ пользования землей. 3. Порядок переделов. 4. Устройство хозяйственных дел. 5. Общинная обработка с дележом продукта. 6. Состояние хозяйства в общине. 7. Платежи и повинности, лежащие на общине. 8. Юридические отношения членов общины. 9. Положение посторонних лиц в общине. 10. Отношение отдельных общин между собой. 11. Переход от общинного владения к участковому и обратно — от участкового к общинному.

За период 1883-1889 гг. усилиями Тверского земства было проведено сплошное статистическое обследование Тверской губернии. Его возглавил В.И. Покровский — один из основателей земской статистики в стране. Результаты переписи составили более 20 томов (!) — Покровский был яростным сторонником монографического способа обследования, его программы содержали около 250 вопросов! Аналитическую ценность подобных исследований трудно переоценить. Например, на их основе В.И. Покровскому удалось написать научный труд о влиянии размеров собранного урожая на естественное движение населения.

Земская статистика внесла неоценимый вклад в развитие русской статистической школы. Во-первых, подворные переписи имели огромную информационную ценность: размер собранных материалов был настолько велик и многообразен, что земские статистики даже не могли полностью их обработать (впоследствии многие экономисты возвращались к этим трудам, пытаясь переосмыслить). Во-вторых, в процессе подготовки и непосредственного анализа данных переписей было создано много новых приемов и методов статистической обработки информации, а также усовершенствованы некоторые старые приемы, что развивало статистику как науку: описан табличный метод обработки данных в части группировочных и комбинационных таблиц (А.П. Шликевич), детально разработаны правила проведения монографических исследований (В.И. Покровский), введен метод непосредственного опроса крестьян (интервьюирование), разрабатывалась теория средних величин (применены групповые средние) и др.

В научном аспекте теория статистики в России развивалась следующим образом. Идеи описательной школы статистики начинают приживаться с XVIII в. Среди представителей этого направления можно назвать М.В. Ломоносова (1711-1765), К.Ф. Германа (1767-1838), И.К. Кириллова (1689-1737), В.Н. Татищева (1686-1750), М.И. Чулкова (1740-1793), К.И. Арсеньева (1789-1865) и др.

Так, в начале XVIII в. вышла работа И.К. Кириллова «Цветущее состояние Всероссийского государства», написанная по материалам ревизий Петра I; В.Н. Татищев составлял программы обследований, в результате которых также собирались географические сведения о стране. М.В. Ломоносов попытался дать аналитическую характеристику обследований В.Н. Татищева, им усовершенствованы некоторые пункты программы.

В начале XIX в. усилиями К.Ф. Германа создается «Статистический журнал» — первое статистическое периодическое издание. К сожалению, вышло всего четыре номера журнала. Известен также учебник, выпущенный К.Ф. Германом, — «Всеобщая теория статистики», в котором уже содержались определенные методы систематизации статистических сведений.

Экономико-географическое описание российских территорий того времени было дано в работе К.И. Арсеньева «Статистические очерки России», увидевшей свет в 1848 г.

Ярким представителем школы политических арифметиков в России явился Даниэль (Даниил) Бернулли (1700-1782). Он занимался разработкой теории решения вероятностных задач (математическая статистика), которую продолжили русские математики П.П. Чебышев (1821-1894), А.А. Марков (1856-1922) и А.М. Ляпунов (1857-1919). Неравенство и теорема Чебышева, теорема Бернулли, центральная предельная теорема Ляпунова получили затем общее название закона больших чисел.

К представителям школы политических арифметиков в России можно также отнести А.Н. Радищева, А.И. Герцена, Н.П. Огарева. Известны их работы в области средних величин, группировок в экономической и судебной статистике.

В XX в. теория статистики продолжала развиваться, невзирая на информационную цензуру в Советской России. Крупнейшими статистиками того времени были В.С. Немчинов (1894-1964), С.Г. Струмилин (1877-1974), Л.В. Некраша (1886-1949), Б.С. Ястремский (1877-1962), П.П. Маслов (1902-1978), А.Я. Боярский (1906-1985), Н.К. Дружинин (1896-1984) и др.

Много занимался историей статистики и математической статистикой Н.К. Дружинин. Ему принадлежит мнение о том, что методы статистики могут использоваться не только при анализе экономических и социальных явлений, но и в естественных науках.

В середине XX в. особое внимание уделялось предмету статистики, ее связи с другими науками. Например, в центральной печати велись интересные дискуссии на тему, является ли статистика самостоятельной наукой или же она представляет собой набор универсальных методов анализа цифровой информации. В 1950-х годах российские статистики единодушно определили статистику как самостоятельную науку, имеющую свой предмет и метод исследования.

До сих пор на академическом уровне ведутся споры о том, в каком соотношении находятся теория статистики с теорией вероятности и математической статистикой. Эти науки настолько взаимосвязаны, что подчас трудно отделить области их применения: они как бы перетекают одна в другую.

Современный этап в развитии российской статистики связан с именами таких ученых, как С.А. Айвазян, О.Э. Башина, И.К. Беляевский, Г.Л. Громыко, И.И. Елисеева, М.Р. Ефимова, Ю.Н. Иванов, С.Д. Ильенкова, Г.Д. Кулагина, В.С. Мхитарян, М.Г. Назаров, В.Е. Овсиенко, В.И. Рябикин, Б.Т. Рябушкин, В.М. Рябцев, В.М. Симчера, Е.М. Четыркин, Р.А. Шмойлова и многими другими.

Статистическое наблюдение, его организация. Объект наблюдения, единица наблюдения,

Поможем написать любую работу на аналогичную тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту

Узнать стоимость

единица учета Программа наблюдения. Статистический формуляр.

Статистическое наблюдение – это первая стадия всякого статистического исследования, представляющая собой научно организованный по единой программе учет фактов, характеризующих явления и процессы общественной жизни, и сбор полученных на основе этого учета массовых данных.

Однако не всякий сбор сведений является статистическим наблюдением. О статистическом наблюдении можно говорить лишь тогда, когда, во-первых, обеспечивается регистрация устанавливаемых фактов в специальных учетных документах и, во-вторых, изучаются статистические закономерности, т.е. такие, которые проявляются только в массовом процессе, в большом числе единиц какой-то совокупности. Поэтому статистическое наблюдение должно быть планомерным, массовым и систематическим.

К статистическому наблюдению предъявляются следующие требования:

1) полноты и практической ценности статистических данных;

2) достоверности и точности данных;

3) их единообразия и сопоставимости.

Любое статистическое исследование необходимо начинать с точной формулировки его цели и конкретных задач, а тем самым и тех сведений, которые могут быть получены в процессе наблюдения. После этого определяются объект и единица наблюдения, разрабатывается программа, выбираются вид и способ наблюдения.

Объект наблюдения – совокупность социально-экономических явлений и процессов, которые подлежат исследованию, или точные границы, в пределах которых будут регистрироваться статистические сведения. Например, при переписи населения необходимо установить, какое именно население подлежит регистрации – наличное, т.е. фактически находящееся в данной местности в момент переписи, или постоянное, т.е. живущее в данной местности постоянно.

В ряде случаев для отграничения объекта наблюдения пользуются тем или иным цензом. Ценз есть ограничительный признак, которому должны удовлетворять все единицы изучаемой совокупности.

Единицей наблюдения называется составная часть объекта наблюдения, которая служит основой счета и обладает признаками, подлежащими регистрации при наблюдении.

Так, например, при переписи населения единицей наблюдения является каждый отдельный человек.

Программа наблюдения – это перечень вопросов, по которым собираются сведения, либо перечень признаков и показателей, подлежащих регистрации. Программа наблюдения оформляется в виде бланка (анкеты, формуляра), в который заносятся первичные сведения. Необходимым дополнением к бланку является инструкция (или указания на самих формулярах), разъясняющая смысл вопроса. Состав и содержание вопросов программы наблюдения зависят от задач исследования и от особенностей изучаемого общественного явления.

Организационные вопросы статистического наблюдения включают в себя определение субъекта, места, времени, формы и способа наблюдения.

Как бы тщательно ни был составлен инструментарий наблюдения, проведен инструктаж исполнителей, всегда материалы наблюдения нуждаются в контроле. Это объясняется массовым характером статистических работ и сложностью их содержания.

Прежде всего проверяется полнота охвата единиц наблюдением. С этой целью производится сверка данных по спискам предприятий и организаций, ЕГРПО; пересчитываются заполненные анкеты.

Одновременно на этой стадии проверяется полнота заполнения каждого формуляра наблюдения — формы отчетности, анкеты и т. д.

После такой общей проверки проводится детальная проверка каждого полностью заполненного формуляра.

Чтобы хорошо организовать проверку, нужно представлять характер возможных ошибок. Все ошибки наблюдения можно назвать ошибками регистрации. Но они имеют разный характер и по-разному сказываются на результатах статистического исследования. Ошибки могут быть случайными и систематическими. Те и другие чаще всего возникают при опросе, но могут быть допущены и при непосредственном или документальном наблюдении.

Внимание!

Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы.

Понятие о статистике. Цели и задачи статистического исследования —

Слово «статистика» используется в нескольких значениях: прежде всего как синоним слова «данные». Именно в этом смысле можно сказать: «статистика рождаемости и смертности в России» или «статистика преступлений».

Статистикой называется отрасль знаний, объединяющая принципы и методы работы с числовыми данными, характеризующими массовые явления.

Статистикой называют также отрасль практической деятельности, направленной на сбор, обработку, анализ статистических данных.

Слово «статистика» происходит от латинского слова status – состояние, положение вещей. Первоначально оно употреблялось в значении «политическое состояние». Отсюда итальянское слово stato –государство и statista – знаток государства. В научный обиход слово «статистика» вошло в XVIII в. и первоначально употреблялось в значении «государствоведение». В настоящее время статистика может быть определена как собирание, представление, анализ и интерпретация числовых данных. Это особый метод, который используется в различных сферах деятельности, в решении разнообразных задач.

Статистика изучает количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной или их содержанием. Статистика позволяет выявить и измерить закономерности развития социально-экономических явлений и процессов, взаимосвязей между ними. Познание закономерностей возможно лишь в том случае, если изучаются не отдельные явления, а совокупности явлений – ведь закономерности проявляются в полной мере лишь в массе явлений. В каждом отдельном явлении необходимое – то, что присуще всем явлениям данного вида, проявляется в единстве со случайным, индивидуальным, присущим лишь этому конкретному явлению. Так, например, реклама какого-либо товара может не оказать влияния на рост объема продажи этого товара, однако обобщение данных о затратах на рекламу товаров и объеме их реализации показывает наличие прямой связи между этими показателями.

Закономерности, в которых необходимость неразрывно связана в каждом отдельном явлении со случайностью и лишь во множестве явлений проявляет себя как закон, называются статистическими. Понятию статистической закономерности противостоит понятие динамической закономерности, проявляющейся в отдельном явлении. Свойство статистических закономерностей проявляется лишь в массе явлений при обобщении данных по достаточно большому числу единиц; оно получило название закона больших чисел. Этот закон отражает свойство закономерностей формироваться и проявляться только в массовом процессе при достаточно большом числе элементов совокупности. Данный закон заключается во взаимном постепенном погашении случайных индивидуальных отклонений отдельных единиц совокупности от определенного типичного уровня, характерного для всей совокупности, которое возрастает по мере увеличения их количества.

Соответственно, предметом статистического изучения всегда выступают совокупности тех или иных явлений, включающие все множество проявлений исследуемой закономерности. Предмет статистической науки: исследование не отдельных фактов, а массовых социально-экономических явлений и процессов, выступающих как множество отдельных фактов, обладающих как индивидуальными, так и общими признаками.

Итак, предмет статистического изучения это – совокупности: множества однокачественных, варьирующих явлений. Примеры статистических совокупностей: сельскохозяйственные предприятия, семьи, браки, студенты, граждане какой-либо страны.

Статистическая совокупность – это множество единиц, обладающих массовостью, однородностью, определенной целостностью, взаимозависимостью состояний отдельных единиц и наличием вариации. В это определение входят три основные черты совокупности любых явлений: во-первых, – это множество явлений; во-вторых, – это множество явлений, объединенных общим качеством, представляющих собой проявления одной и той же закономерности; в-третьих, – это множество варьирующих явлений, отличающихся по своим характеристикам. Именно последнее свойство вызывает необходимость изучения всего множества явлений одного вида. Если бы единицы совокупности были полностью тождественны друг другу, то не было бы потребности обращаться к множеству единиц: достаточно лишь изучить одну единицу, чтобы знать все о всех явлениях этого вида.

Несмотря на материальные различия изучаемых статистикой совокупностей, все они имеют общие черты. Статистическая совокупность состоит из единиц совокупности. Каждая единица совокупности представляет собой частный случай проявления изучаемой закономерности. Единицы статистической совокупности характеризуются общими свойствами, именуемыми в статистике признаками, т.е. под качественной однородностью сово­купности понимается сходство единиц (объектов, явлений, процес­сов) по каким-либо существенным признакам, но различие по каким-либо другим признакам. Например, признаки человека: возраст, образование, занятие, рост, вес, семейное положение и т.д.; признаки предприятия: форма собственности, специализация (отрасль), численность работников, величина уставного фонда, экономическая эффективность его деятельности и т.д.

Единицы совокупности наряду с общими для всех единиц признаками, обусловливающими качественную определенность совокупности, обладают индивидуальными особенностями и различиями, отличающими их друг от друга, т.е. существует так называемая вариация признаков, которая обусловлена различным сочетанием условий, составляющих развитие элементов множества. Например, уровень производительности труда отдельного рабочего определяется его возрастом, квалификацией, отношением к труду и т.д.

Единица совокупности – это первичный элемент совокупности, являющийся носителем регистрируемых признаков и основой дробления объекта исследования, при котором сохраняются все свойства изучаемого процесса. Объект статистического исследования – вся статистическая совокупность.

Задача статистического исследования – получение обобщающих показателей и выявление закономерностей общественной жизни в конкретных условиях места и времени, которые проявляются лишь в большой массе явлений через преодоление случайности, свойственной единичным элементам. Чтобы охарактеризовать массовое общественное явление или процесс в целом, необходимо рассмотреть всю или очень большую массу относящихся к ним отдельных явлений или процессов.

Основная особенность статистики состоит в том, что она изучает количественную сторону качественно определенных массовых общественных явлений в данных условиях места и времени. Количественную характеристику статистика выражает через числа, которые называются статистическими показателями. Статистический показатель отражает результат измерения единиц совокупности и совокупности в целом. Статистический показатель имеет три обязательных атрибута: количественную определенность, место и время (момент или период времени).

Другая особенность статистики как науки заключается в том, что она характеризует структуру общественных явлений. Структура – это внутреннее строение массовых явлений, то есть внутреннее строение статистического множества. Статистика должна эту структуру обнаружить, выразить и отразить с помощью статистических показателей.

При анализе структуры выявляются составные части социально-экономических явлений. Эти составные части сопоставляются с явлением в целом и между собой. Производится сравнение данной структуры с другими однотипными структурами, а также с заданной (плановой, нормативной и т.п.) и выявление причин отклонений. Подготавливаются предложения по оптимизации структуры. В процессе ее анализа используется метод группировок.

Каждому общественному явлению свойственны изменения не только в пространстве, но и во времени. Изменения в пространстве, т.е. в статике, выявляются анализом структуры общественного явления, а изменения во времени, т.е. в динамике, – исследованием уровня и структуры явления. Такова еще одна особенность статистики как науки.

Анализ динамики включает:

1. Установление уровня общественного явления на определенный момент или промежуток времени и определение среднего уровня;

2. Выявление характера изменений за каждый промежуток времени и в целом;

3. Определение величины и темпов изменения;

4. Установление основной тенденции изменений, их закономерностей и составление статистического прогноза.

Учитывая вышесказанное, сформулируем определение статистики как науки. Статистика – общественная наука, которая изучает количественную сторону качественно определенных массовых социально-экономических явлений и процессов, их структуру и распределение, размещение в пространстве, движение во времени, выявляет действующие количественные зависимости, тенденции и закономерности в конкретных условиях места и времени.

Определим следующие познавательные задачи статистики как науки. Это изучение следующих характеристик:

• уровня и структуры массовых социально-экономических явлений;

• взаимосвязи массовых социально-экономических явлений и процессов;

• динамики массовых социально-экономических явлений.

Таким образом, цель статистического исследования, как и любого научного исследования, – раскрыть сущность массовых явлений и процессов, а также присущие им закономерности. Отличительная особенность этих закономерностей в том, что они относятся не к каждой отдельной единице совокупности, а ко всей массе единиц в целом. Общим принципом, лежащим в основе исследования статистических закономерностей, выступает так называемый закон больших чисел.

Статистика Тесты с ответами ИММиФ Тема 1-2

Для быстрого поиска по странице нажмите Ctrl+F и в появившемся окошке напечатайте слово запроса (или первые буквы)

ТЕМА 1

Предметом статистики как науки является…

метод статистики

статистические показатели

+количественные закономерности массовых варьирующих общественных явлений

группировки и классификации

Статистическая наука начала оформляться…

+в XVII в.

в VII в.

в XIX в.

до начала современного летоисчисления

Укажите, что из перечисленного не является характерной особенностью статистики как науки

изучение количественной стороны массовых общественных явлений в неразрывной связи с качественной стороной

+изучение всех общественных и природных явлений

изучение явлений в конкретных условиях места и времени

выявление тенденций и закономерностей в массовых социально-экономических явлениях и процессах

Основным разделом статистической науки является…

+общая теория статистики

промышленная статистика

теория вероятностей

математическая статистика

Элементом какой отрасли статистической науки является статистика строительства

+экономической статистики

общей теории статистики

социальной статистики

математической статистики

«Социальной физикой» называл статистику представитель «статистико-математического» школы (кто?)…

Граунт, Галлей (Англия, 17 век)

Ахенваль (Германия, 18 век)

М.Ломоносов (Россия, 18 век)

+Кетле (Бельгия, 19 век)

Укажите неправильное суждение. Государственная статистика в России…

+издает 1 ежемесячный, 1 ежеквартальный журнал, 1 статистический ежегодник

разрабатывает и утверждает формы стат. отчетности, обязательные к исполнению юри-дическими лицами в РФ

имеет территориальные органы в регионах страны

представлена Госкомстатом РФ

Работник, для которого сбор статистических данных является профессиональной деятельностью, именуется…

сборщиком данных

статистом

переписчиком

+статистиком

Выберите наиболее точное определение: «Совокупность статистическая – это…»

множество элементов, обладающих общими признаками

множество элементов, обладающих одним общим и одним варьирующим признаками

любое предметное множество явлений природы и общества

+реально существующее множество однородных элементов, обладающих общими при-знаками и внутренней связью

Что является носителем информации в статистической совокупности?

+единица совокупности

элемент математического множества

атрибутивный варьирующий признак

признак совокупности

Статистическая совокупность отличается от математической…

тем, что преподается в статистике

существованием элементов в абстрактном представлении

количеством элементов

+существованием элементов в материальной действительности

Элемент статистической совокупности – это…

элемент таблицы Менделеева

элемент математического множества

признак совокупности

+носитель информации

Признак «площадь земельных участков для индивидуального строительства» является…

атрибутивным

+количественным

качественным

количественно-качественным

Признак «социальный слой в обществе» является…

+атрибутивным

+качественным

количественным

количественно-качественным

Вариация – это:

изменение состава совокупности

изменение массовых явлений во времени

изменение структуры статистической совокупности в пространстве

+изменение значений признака внутри наблюдаемой совокупности

Какой из перечисленных признаков является варьирующим?

скорость падения тела в пустоте

+курс доллара

+цена одного килограмма винограда

температура кипения воды

 

Тема 2

Чем отличается статистическое наблюдение от наблюдения писателя, художника

различием времени наблюдения

+различной целью наблюдения

+научной организованностью и планомерностью

различием объекта наблюдения

Перечень признаков (или вопросов), подлежащих регистрации в процессе наблюдения, называется

+программой наблюдения

инструментарием наблюдения

статистическим формуляром

инструкцией

Вопрос в формуляре статистического обследования «Сколько времени Вы посвящаете просмотру ТВ-передач (часов в неделю)?», — является по форме составления…

закрытым

+открытым

открыто-закрытым

смешанным

Вопрос в формуляре статистического обследования «Как часто Вы ходите в кинотеатры?»: « Почти каждую неделю», « Один раз вмесяц», «Реже, чем один раз в месяц», — является по форме составления…

косвенным

открыто-закрытым

+закрытым

открытым

Объект статистического наблюдения – это…

единица наблюдения

единица статистической совокупности

отчетная единица

+статистическая совокупность

Объект статистического наблюдения – это…

единицей наблюдения

единицей статистической совокупности

+отчетной единицей

учетной единицей

Единица наблюдения и отчетная единица – это понятия, которые…

никогда не совпадают

совпадают всегда

одно и то же

+иногда могут совпадать

Срок (период) наблюдения – это

критический момент (дата) наблюдения

+время, в течение которого происходит заполнение статистических формуляров

конкретный день года, час дня, по состоянию на который должна быть проведена регистрация признаков по каждой единице совокупности

Непрерывное статистическое наблюдение задолго временными процессами, имеющими фиксированное начало, стадию развития и фиксированный конец – это…

специально организованное статистическое наблюдение

+регистровая форма наблюдения

выборочное наблюдение основного массива

форма статистического наблюдения перепись населения России относится к…

единовременное, специально организованное наблюдение

периодическое, регистровое, выборочное наблюдение

+периодическое, специально организованное, сплошное наблюдение

Перепись населения России проводится…

один раз в 25 лет

один раз в 5 лет

+один раз в 10 лет

один раз в 15 лет

Перепись населения РФ проводилась в период с 9 по16 октября 2002 г.Критическим моментом было 00 часов ночи с 08 на 09 октября. Счетчик пришел в семью 16 октября. В семье 14 октября родился ребенок. Как должен поступить счетчик относительно этого ребенка?

проконсультироваться у руководства

пометить в блокноте

внести в переписной лист

+не вносить запись в переписной лист

Перепись населения РФ проводилась в период с 9 по 16 октября 2002 г.Критическим моментом было 00 часов ночи с 08 на 09 октября. Счетчик пришел всемью 11 октября. В семье 10 октября умер человек. Как должен поступить счетчик

пометить в блокноте

+внести с пометкой о смерти

не вносить сведения об умершем в переписной лист

внести без пометки о смерти

Перепись населения РФ проводилась в период с 9 по16 октября 2002 г.Критическим моментом было 0 часов ночи с 08 на 09 октября. Счетчик пришел всемью 15 октября и попал на свадьбу. Два часа назад молодожены возвратились из ЗАГСа после регистрации брака (до этого в браке они не состояли). Что должен записать счетчик в переписном листе в вопросе: «Состоите ли Вы в браке внастоящее время?» о каждом из супругов?

+не состоит в браке

состоит в браке

поставить прочерк, т.к. затруднительно определить

Почему переписи населения проводятся обычно в зимнее время?

меньшие транспортные расходы

достигается экономия ресурсов на подготовку персонала

не нужен критический момент наблюдения

+наименьшая подвижность опрашиваемых

В РФ существует такая форма статистического наблюдения, как регистр населения?

+только проектируется

+Нет

Да

Что такое статистический анализ?

От

Статистический анализ — это сбор и интерпретация данных для выявления закономерностей и тенденций. Это компонент аналитики данных. Статистический анализ может использоваться в таких ситуациях, как сбор интерпретаций исследований, статистическое моделирование или планирование опросов и исследований. Это также может быть полезно для организаций бизнес-аналитики, которым приходится работать с большими объемами данных.

В контексте бизнес-аналитики (BI) статистический анализ включает сбор и тщательную проверку каждой выборки данных в наборе элементов, из которых могут быть взяты выборки.В статистике выборка — это репрезентативный выбор, взятый из общей совокупности.

Целью статистического анализа является выявление тенденций. Например, розничный бизнес может использовать статистический анализ для поиска закономерностей в неструктурированных и полуструктурированных данных о клиентах, которые можно использовать для создания более положительного впечатления клиентов и увеличения продаж.

Этапы статистического анализа

Статистический анализ можно разбить на пять отдельных этапов, а именно:

• Опишите характер данных для анализа.
• Изучите отношение данных к основной совокупности.
• Создайте модель, чтобы обобщить понимание того, как данные относятся к основной совокупности.
• Подтвердить (или опровергнуть) достоверность модели.
• Используйте прогнозную аналитику для запуска сценариев, которые помогут направлять будущие действия.

Программное обеспечение для статистического анализа Программное обеспечение

для статистического анализа обычно позволяет пользователям выполнять более сложный анализ, включая дополнительные инструменты для организации и интерпретации наборов данных, а также для представления этих данных.IBM SPSS Statistics, RMP и Stata — некоторые примеры программного обеспечения для статистического анализа. Например, IBM SPSS Statistics охватывает большую часть аналитического процесса. От подготовки данных и управления данными до анализа и отчетности. Программное обеспечение включает в себя настраиваемый интерфейс, и даже несмотря на то, что кому-то может быть сложно им пользоваться, оно относительно легко для тех, кто разбирается в том, как оно работает.

Последнее обновление: сентябрь 2020 г.

Следующие шаги

Упрощается ли процесс интеллектуального анализа данных с помощью SAS Enterprise Miner?

Продолжить чтение о статистическом анализе

Типы, термины, шаги, цели и достоинства

Определение и введение:

Статистика — это методология, разработанная учеными и математиками для сбора, систематизации и анализа данных и получения на их основе выводов.Точнее, статистический анализ придает значение несущественным данным или числам.

Статистика — это «раздел математики, занимающийся сбором, анализом, интерпретацией и представлением большого количества числовых данных». — Словарь Мерриама-Вебстера

Статистика

упоминается как «числовое изложение фактов в любом отделе расследования, относящееся друг к другу» — статистик сэр Артур Лайон Боули

Статистика начала свой путь в 5 веке до нашей эры, но она начала привлекать внимание больше, чем теория исчисления и вероятностей в 18 ^-м веке до нашей эры.

Типы статистических методов:

Статистические методы бывают двух типов:

• Описательный метод : в этом методе используются графики и числовые сводки.
• Метод вывода: Этот метод использует доверительный интервал и тест значимости, которые являются частью прикладной статистики.

Основные условия статистики:

Население:

Население — это большая группа людей или объектов, с которой исследователь или исследователь начинает свое исследование или расследование.

Образец:

Выборка относится к случайно выбранному набору людей или объектов из совокупности.

Параметры и статистика:

• Неизвестный числовой брифинг населения — параметр.
• Известная числовая сводка выборки, используемая для вывода о параметре, называется статистикой.
• Статистика иллюстрирует выборку, тогда как параметр показывает совокупность, из которой была выбрана выборка.

Основы описательной статистики:

Среднее значение, также называемое средним, вычисляется путем деления общего значения или суммы исследованных значений на количество наблюдений.

Например: 20, 30,60, 80, 90

Среднее / Среднее = (20 + 30 + 60 + 80 + 90) / 5 = 280/5 = 56

Стандартное отклонение обеспечивает понятие близости всего набора данных к среднему или среднему значению. Небольшое стандартное отклонение означает, что наборы данных плотно сгруппированы.Большое стандартное отклонение означает, что все наборы данных разбросаны по широкому диапазону значений.

Дисперсия вычисляет степень распространения набора данных. Нулевая дисперсия означает, что все значения похожи. Дисперсия — это квадрат стандартного отклонения, поэтому он никогда не может быть отрицательным. Небольшое отклонение означает, что точки данных очень близки к среднему значению или среднему значению. С другой стороны, большая дисперсия означает, что точки данных очень широко разбросаны вокруг среднего значения или среднего значения.

шагов статистического анализа данных:

Цель статистики — сделать вывод на основе данных. Любой анализ данных включает следующие этапы:

1. Запуск
2. Постановка задачи исследования
3. Определение генеральной совокупности и выборки
4. Проведение описательного анализа данных
5. Использование соответствующих статистических методов для решения исследовательской задачи
6. Сообщение о результате или результате.

Цели статистического анализа:

Статистический анализ преследует следующие цели:

• Определение типа и количества данных, которые необходимо собрать.
• Организация и обобщение данных.
• Анализ данных и выводы из них.
• Оценка сильных сторон выводов и их неопределенность.

Достоинства статистического анализа:

• Предоставляет дизайн: Статистический анализ обеспечивает дизайн для планирования и завершения исследовательских исследований.
• Предоставляет описание: Статистический анализ предоставляет описание данных путем их систематизации и обобщения.
• Обеспечивает заключение: Статистический анализ дает заключение путем прогнозирования и обобщения явлений, проиллюстрированных данными.

Деловые люди должны обладать базовыми знаниями в области статистического анализа для сбора, систематизации и анализа данных, а также делать выводы из них для принятия эффективных бизнес-решений.

Определение статистики

Что такое статистика?

Статистика — это отрасль прикладной математики, которая включает сбор, описание, анализ и вывод выводов на основе количественных данных.Математические теории статистики в значительной степени опираются на дифференциальное и интегральное исчисление, линейную алгебру и теорию вероятностей. Статистики, занимающиеся статистикой, особенно озабочены определением того, как сделать надежные выводы о больших группах и общих явлениях на основе наблюдаемых характеристик небольших выборок, которые представляют лишь небольшую часть большой группы или ограниченное количество примеров общего явления. .

Две основные области статистики известны как описательная статистика, которая описывает свойства данных выборки и генеральной совокупности, и выводная статистика, которая использует эти свойства для проверки гипотез и получения выводов.

Некоторые общие статистические инструменты и процедуры включают следующее:

Ключевые выводы

• Статистика — это изучение и обработка данных, включая способы сбора, анализа, анализа и вывода из данных.
• Двумя основными областями статистики являются описательная и логическая статистика.
• Статистика может использоваться для принятия более информированных деловых и инвестиционных решений.

Понимание статистики

Статистика используется практически во всех научных дисциплинах, таких как физические и социальные науки, а также в бизнесе, гуманитарных науках, правительстве и производстве.Статистика — это, по сути, отрасль прикладной математики, которая развивалась от применения математических инструментов, включая исчисление и линейную алгебру, до теории вероятностей.

На практике статистика — это идея, которую мы можем узнать о свойствах больших наборов объектов или событий (совокупности), изучая характеристики меньшего числа подобных объектов или событий (выборка). Поскольку во многих случаях сбор исчерпывающих данных обо всей совокупности является слишком дорогостоящим, трудным или совершенно невозможным, статистика начинается с выборки, которую можно удобно или по доступной цене наблюдать.

При анализе данных используются два типа статистических методов: описательная статистика и логическая статистика. Статистики измеряют и собирают данные об отдельных лицах или элементах выборки, а затем анализируют эти данные для создания описательной статистики. Затем они могут использовать эти наблюдаемые характеристики выборочных данных, которые правильно называются «статистикой», чтобы делать выводы или обоснованные предположения о неизмеряемых (или неизмеряемых) характеристиках более широкой совокупности, известных как параметры.

Описательная статистика

Описательная статистика в основном сосредоточена на центральной тенденции, изменчивости и распределении выборочных данных. Центральная тенденция означает оценку характеристик, типичного элемента выборки или совокупности, и включает описательную статистику, такую ​​как среднее значение, медиана и мода. Вариабельность относится к набору статистических данных, которые показывают, сколько различий существует между элементами выборки или совокупности по измеряемым характеристикам, и включает такие показатели, как диапазон, дисперсия и стандартное отклонение.

Распределение относится к общей «форме» данных, которая может быть изображена на диаграмме, такой как гистограмма или точечный график, и включает такие свойства, как функция распределения вероятностей, асимметрия и эксцесс. Описательная статистика также может описывать различия между наблюдаемыми характеристиками элементов набора данных. Описательная статистика помогает нам понять коллективные свойства элементов выборки данных и сформировать основу для проверки гипотез и составления прогнозов с использованием статистических выводов.

Выводная статистика

Логическая статистика — это инструменты, которые статистики используют, чтобы делать выводы о характеристиках совокупности на основе характеристик выборки и решать, насколько они могут быть уверены в надежности этих выводов. На основе размера выборки и распределения выборочных данных статистики могут рассчитать вероятность того, что статистика, измеряющая центральную тенденцию, изменчивость, распределение и взаимосвязи между характеристиками в выборке данных, предоставит точную картину соответствующих параметров всей генеральной совокупности. из которого взят образец.

Статистические данные используются для обобщения больших групп, например для оценки среднего спроса на продукт путем изучения выборки покупательских привычек или для попытки предсказать будущие события, такие как прогноз будущей доходности ценной бумаги или класса активов на основе по доходам за выбранный период.

Регрессионный анализ — это распространенный метод статистического вывода, который пытается определить силу и характер связи (или корреляции) между одной зависимой переменной (обычно обозначаемой Y) и рядом других переменных (известных как независимые переменные).Выходные данные регрессионной модели могут быть проанализированы на предмет статистической значимости, что относится к утверждению, что результат результатов, полученных в результате тестирования или экспериментов, вряд ли произошел случайно или случайно, а скорее всего может быть отнесен к конкретной выясненной причине по данным. Статистическая значимость важна для академических дисциплин или практиков, которые в значительной степени полагаются на анализ данных и исследования.

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между описательной и выводимой статистикой?

Описательная статистика используется для описания или обобщения характеристик выборки или набора данных, таких как среднее значение переменной, стандартное отклонение или частота.В статистике вывода, напротив, используется любое количество методов для связи переменных в наборе данных друг с другом, например, с использованием корреляционного или регрессионного анализа. Затем их можно использовать для оценки прогнозов или определения причинно-следственной связи.

Кто пользуется статистикой?

Статистика широко используется во множестве приложений и профессий. Каждый раз, когда данные собираются и анализируются, ведется статистика. Это может быть как правительственные учреждения, так и академические исследования и анализ инвестиций.

Как статистика используется в экономике и финансах?

Экономисты собирают и изучают всевозможные данные, начиная от потребительских расходов и заканчивая ростом цен на жилье и инфляцией и ростом ВВП. В сфере финансов аналитики и инвесторы собирают данные о компаниях, отраслях, настроениях, а также рыночные данные о ценах и объемах. В совокупности использование выводимой статистики в этих областях известно как эконометрика. Несколько важных финансовых моделей, от CAPM до современной теории портфеля (MPT) и модели ценообразования опционов Блэка-Шоулза, основаны на статистических выводах.

Назначение статистических моделей — математический класс [Видео 2021 года]

Типы статистических моделей

Прежде чем вы сможете понять типы статистических моделей, вы должны сначала понять, почему эти модели существуют. Статистические модели существуют, потому что мы ищем взаимосвязь между двумя, а иногда и более переменными. Например, в случае Бенджамина есть две переменные: количество дней, в течение которых растения растут, и высота растений. Ранее мы знаем, что чем больше дней растут растения, тем выше они становятся.Конечно, это зависит от состояния растений, количества воды, количества света и т. Д. Это все другие переменные, которые могут повлиять на эксперимент. Но пока давайте ограничим эти две переменные, чтобы не усложнять задачу. Связь между высотой растений и количеством дней, в течение которых растения растут, известна как корреляция , которая представляет собой соотношение между двумя переменными или наборами данных. Корреляционный тест — это один из видов статистической модели.

По сути, все статистические модели существуют для нахождения выводов между различными типами переменных, а поскольку существуют разные типы переменных, существуют разные типы статистических моделей.Например, предположим, что Бенджамин собирал информацию о различных типах растений, произрастающих в его регионе. Он будет собирать данные, которые будут сгруппированы по категориям, которые известны как категориальные данные. В этом эксперименте Бенджамин должен был бы использовать статистическую модель, отличную от той, которую он использовал, чтобы найти корреляцию между высотой растений и количеством дней, в течение которых они росли.

Некоторые типы моделей или статистических тестов включают регрессию, дисперсионный анализ, ковариационный анализ и хи-квадрат.Это всего лишь несколько примеров статистических моделей; есть много разных способов анализа данных в зависимости от переменных. Мы подробно обсудим многие из этих моделей в будущих уроках.

Теперь поговорим подробнее о типах переменных, используемых в различных статистических моделях.

Типы переменных

Бенджамин экспериментировал со своими растениями. Он добавил к некоторым растениям другой тип удобрений, разное количество воды и разное количество влаги и солнечного света.Сейчас на одном из растений начали цвести только синие цветы, что очень редко. К сожалению, Бенджамин не уверен, какое из изменений или комбинаций изменений привело к тому, что растение распустило синие цветы. Чтобы понять это явление, Бенджамину необходимо понимать два типа переменных: ответные и объяснительные.

Ответная переменная — это наблюдаемая или рассматриваемая переменная. В случае Бенджамина синие цветы будут переменной ответа. Это похоже на зависимую переменную , которая представляет собой условие или часть данных в эксперименте, который контролируется или находится под влиянием внешнего фактора, чаще всего независимой переменной.Однако иногда данные могут быть собраны без проведения эксперимента, и в этих случаях по-прежнему существует переменная ответа.

При анализе данных мы часто спрашиваем: «Что вызывает переменную ответа?» Бенджамин задавал тот же вопрос: «Что вызывает синие цветы?» Чтобы ответить на его вопрос, вам нужно понимать объясняющие переменные.

Объясняющая переменная — это переменная или набор переменных, которые могут влиять на переменную ответа. В случае Бенджамина это относится ко всему, что он делал со своими растениями, например, к поливу, добавлению удобрений, изменению влажности и солнечного света.Все эти факторы могли повлиять на внешний вид синего цветка.

Это похоже на независимую переменную , которая представляет собой условие или часть данных в эксперименте, которые можно контролировать или изменять. Разница между независимыми и независимыми переменными состоит в том, что независимые переменные не всегда можно контролировать или изменять. Например, если Бенджамин не контролирует влажность в своей теплице, тогда влажность не является независимой переменной, которую Бенджамин может контролировать, но она все же может быть фактором внешнего вида синего цветка.

Переменные собираются в виде данных, которые могут быть категориальными или количественными. Каждый тип категориальных данных может быть порядковым или номинальным, а каждый тип количественных данных может быть дискретным или непрерывным. Номинальные данные — это категориальные данные, которые присваивают числовые значения как атрибут объекту, животному, человеку или любому другому, не числовому. Они используются только для идентификации объектов; ими нельзя манипулировать как числами. Порядковые данные — это данные, которые можно упорядочивать и ранжировать, но нельзя измерять, например уровни достижений, призы, рейтинги и места размещения.

Дискретные данные — это данные, которые нельзя разделить. Он отличается и может встречаться только в определенных значениях. Например, при сборе данных у вас может быть только целое лицо, а не половина или четверть человека. Непрерывные данные — это данные, которые можно разделить бесконечно; он не имеет каких-либо ценностных различий, таких как время, рост и вес.

Как видите, многие типы данных допускают множество комбинаций объясняющих переменных и переменных отклика, и именно поэтому у нас есть разные статистические модели для анализа этих данных.

Резюме урока

Цель статистики — описать и предсказать информацию. Это можно разделить на описательную статистику и статистику выводов, что просто означает, что иногда мы собираем данные, пытаясь описать характеристики населения, а иногда мы собираем данные и анализируем их для прогнозирования информации. Для обеих этих целей мы должны использовать статистическую модель.

Статистическая модель — это комбинация выводов на основе собранных данных и понимания совокупности, используемая для прогнозирования информации в идеализированной форме.Существуют различные типы статистических моделей, известные как тесты, которые можно использовать для анализа данных.

По сути, все статистические модели существуют для нахождения выводов между различными типами переменных, а поскольку существуют разные типы переменных, существуют разные типы статистических моделей. Некоторые из типов моделей или статистических тестов включают регрессию, дисперсионный анализ, ковариационный анализ и хи-квадрат.

Есть много разных способов использования моделей для анализа данных, в зависимости от типов переменных.Переменная ответа — это наблюдаемая переменная или рассматриваемая переменная. В эксперименте Бенджамина синие цветы были переменной отклика. Это похоже на зависимую переменную , которая представляет собой условие или часть данных в эксперименте, который контролируется или находится под влиянием внешнего фактора, чаще всего независимой переменной.

Объясняющая переменная — это переменная или набор переменных, которые могут влиять на переменную ответа. В случае Бенджамина это относится ко всему, что он делал со своими растениями, например, к поливу, добавлению удобрений, изменению влажности и солнечного света.Все эти факторы могли повлиять на внешний вид синего цветка. Это похоже на независимую переменную , которая представляет собой условие или часть данных в эксперименте, которые можно контролировать или изменять.

Помните, переменные собираются в виде данных, которые могут быть категориальными или количественными. Каждый тип категориальных данных может быть либо порядковым номером , либо номинальным , и каждый тип количественных данных может быть либо дискретным , либо непрерывным .Это может привести к необходимости использования множества различных типов статистических моделей для правильного анализа каждой комбинации данных.

Если вам интересно узнать о различных типах статистических моделей или вас смущает какая-либо из этих концепций, представленных в этом уроке, не волнуйтесь! Продолжайте, и мы поговорим обо всех этих концепциях более подробно в других уроках.

Результаты обучения

По завершении этого урока вы сможете:

• Определить назначение статистики и статистических моделей
• Перечислить различные типы статистических моделей
• Определите характеристики переменной ответа и независимой переменной
• Сравните независимые и независимые переменные
• Опишите категориальные и количественные данные
• Различие между порядковыми и номинальными данными
• Обратите внимание на различия между дискретными и непрерывными данными

Цель статистического анализа: среднее и стандартное отклонение

Если вы попросите двух людей оценить одну и ту же картину, одному она может понравиться, а другому — нет.Их мнение субъективно и основано на личных предпочтениях. Что, если вам нужна более объективная мера принятия? Статистические инструменты, такие как среднее значение и стандартное отклонение, позволяют получить объективную оценку мнения или субъективных данных и обеспечивают основу для сравнения.

Среднее

Среднее — это тип среднего. В качестве примера предположим, что у вас есть три разных ответа. Первый оценивает картину на 5. Второй оценивает картину на 10. Третий оценивает картину на 15.Среднее значение этих трех оценок вычисляется путем нахождения суммы оценок и последующего деления на количество рейтинговых ответов.

Расчет среднего

Расчет среднего в этом примере равен (5 + 10 + 15) / 3 = 10. Среднее значение затем используется в качестве основы для сравнения для других оценок. Рейтинг выше 10 теперь считается выше среднего, а рейтинг ниже 10 считается ниже среднего. Среднее значение также используется для расчета стандартного отклонения.

Стандартное отклонение

Стандартное отклонение используется для разработки статистической меры средней дисперсии. Например, разница между средним значением и рейтингом, равным 20, равна 10. Первым шагом в нахождении стандартного отклонения является определение разницы между средним значением и рейтингом для каждого рейтинга. Например, разница между 5 и 10 равна -5. Разница между 10 и 10 равна 0. Разница между 15 и 10 равна 5.

Расчет стандартного отклонения

Для завершения расчета возьмите квадрат каждой разницы.Например, квадрат 10 равен 100. Квадрат -5 равен 25. Квадрат 0 равен 0, а квадрат 5 равен 25. Найдите их сумму и затем извлеките квадратный корень. Ответ: 100 + 25 + 0 + 25 = 150. Квадратный корень из 150 равен 12,24. Теперь вы можете сравнивать рейтинги как на основе среднего, так и на основе стандартного отклонения. Одно стандартное отклонение составляет 12,24. Два стандартных отклонения — 24,5. Три стандартных отклонения — 36,7. Таким образом, если следующий рейтинг равен 22, он попадает в два стандартных отклонения от среднего.

Что такое статистический анализ? — businessnewsdaily.com

Стремясь систематизировать свои данные и прогнозировать будущие тенденции на основе информации, многие предприятия полагаются на статистический анализ.

В то время как у организаций есть множество вариантов того, что делать со своими большими данными, статистический анализ позволяет исследовать их как единое целое, а также разбивать на отдельные выборки.

Статистический анализ определен

Статистика (или статистический анализ) — это процесс сбора и анализа данных для выявления закономерностей и тенденций.Это метод использования чисел, чтобы попытаться устранить любую предвзятость при просмотре информации. Его также можно рассматривать как научный инструмент, который может помочь в принятии решений.

Фирма, занимающаяся онлайн-технологиями, TechTarget.com описывает статистический анализ как аспект бизнес-аналитики, который включает в себя сбор и изучение бизнес-данных и формирование отчетов о тенденциях.

«Статистический анализ исследует каждую отдельную выборку данных в генеральной совокупности (набор элементов, из которых могут быть взяты выборки), а не поперечное представление выборок, как это делают менее сложные методы», — пишет TechTarget на своем веб-сайте.

Они указывают на конкретные способы выполнения статистического анализа. Они сказали, что в ходе процесса предпринимаются пять шагов, в том числе:

• Опишите характер данных, которые нужно проанализировать.
• Изучите отношение данных к основной совокупности.
• Создайте модель, чтобы обобщить понимание того, как данные относятся к основной совокупности.
• Подтвердить (или опровергнуть) достоверность модели.
• Используйте прогнозную аналитику, чтобы предвидеть будущие тенденции.

Поставщик программного обеспечения и услуг бизнес-аналитики SAS определяет статистический анализ как науку о сборе, изучении и представлении больших объемов данных для выявления основных закономерностей и тенденций.

Дэн Салливан , , автор, системный архитектор и консультант с более чем 20-летним опытом работы в ИТ в области системной архитектуры, безопасности предприятия, расширенной аналитики и бизнес-аналитики, говорит, что существует несколько способов, с помощью которых компании могут использовать статистический анализ для их преимущество, в том числе нахождение наиболее эффективных линеек продуктов, выявление неэффективных продавцов и понимание того, насколько различаются показатели продаж в разных регионах страны.

В записи блога Tom’s IT Pro Салливан пишет, что инструменты статистической аналитики могут использоваться для помощи в прогнозном моделировании. Он сказал, что вместо того, чтобы показывать простые прогнозы тенденций, на которые может повлиять ряд внешних факторов, инструменты статистического анализа позволяют предприятиям копать глубже, чтобы увидеть дополнительную информацию.

«Статистические инструменты могут помочь вам обнаружить эту дополнительную информацию», — написал Салливан.

Типы статистического анализа

Существует два основных типа статистического анализа: описательный и логический, также известный как моделирование.

Описательная статистика

Согласно веб-сайту My Market Research Methods, описательная статистика — это то, что организации используют для обобщения своих данных.

«Описательная статистика предназначена для описания большого массива данных со сводными диаграммами и таблицами, но не пытается делать выводы о совокупности, из которой была взята выборка», — пишет компания на своем веб-сайте. «Вы просто обобщаете данные, которые у вас есть, с помощью красивых диаграмм и графиков — вроде как рассказываете кому-то ключевые моменты книги (резюме), а не просто вручаете им толстую книгу (необработанные данные).»

Поскольку диаграммы, графики и таблицы являются основными компонентами, описательная статистика упрощает понимание и визуализацию необработанных данных. Laerd Statistics, которая помогает студентам в их статистической работе, отмечает, что описательная статистика — это просто способ описания данных, а не используется для того, чтобы делать выводы, выходящие за рамки проанализированных данных, или делать выводы относительно любых выдвинутых гипотез.

«Таким образом, описательная статистика позволяет нам представлять данные более значимым образом, что позволяет более просто интерпретировать данные», — пишет Laerd на своем веб-сайте. .

Среди некоторых полезных данных, которые поступают из описательной статистики, есть мода, медиана и среднее значение, а также диапазон, дисперсия и стандартное отклонение.

Статистическая интерференция

Второй тип статистического анализа — вывод. Логическая статистика — это способ еще больше изучить данные.

Согласно данным My Market Research, статистика выводов позволяет организациям проверять гипотезы и делать выводы о данных. В этих случаях обычно исследуется выборка всех данных, а результаты применяются ко всей группе в целом.

Процесс статистического анализа

Согласно поставщику онлайн-учебников Boundless, выводы статистического вывода являются статистическим предложением. Они указывают на некоторые распространенные формы статистических предложений:

• Оценки: Конкретное значение, которое наилучшим образом приближает некоторый интересующий параметр, называется оценкой.
• Доверительный интервал: Интервал, построенный с использованием набора данных, взятого из генеральной совокупности, чтобы при повторной выборке таких наборов данных такие интервалы содержали истинное значение параметра с вероятностью на установленном уровне достоверности, определяемой как доверительный интервал.Другими словами, доверительный интервал — это мера того, насколько хорошо модель предсказывает фактически записанные данные.
• Достоверные интервалы: Набор значений, содержащий, например, 95% апостериорного убеждения, называется достоверным интервалом. Это способ стандартизации доверительных интервалов. Когда вы читаете об исследовании с уверенностью 95%, они ссылаются на достоверный интервал.

  В конце концов, описательная статистика используется для описания данных, в то время как логическая статистика используется для вывода выводов и гипотез относительно той же информации.

В конце концов, описательная статистика используется для описания данных, в то время как логическая статистика используется для вывода выводов и гипотез относительно той же информации.

Преимущества статистического анализа

Действительно ли стоит инвестировать в большие данные и статистический анализ? Лучший способ ответить на этот вопрос — изучить преимущества. В целом статистика помогает выявить тенденции, которые без этих методов ускользают от внимания. Анализ также придает объективность процессу принятия решений.При хорошей статистике интуитивные решения не нужны.

Чтобы быть более конкретным, статистический анализ зарекомендовал себя во многих случаях. Twiddy & Company Realtors — это фирма, которая использовала статистику для сокращения своих операционных расходов на 15%. Анализ выявил расточительные траты и помог их устранить.

Подобные истории показывают, что данные помогают в анализе рынка. Статистика показывает, где происходит больше всего продаж, где продажи имеют наибольшую ценность и какой маркетинг связан с этими продажами.Это позволяет повысить эффективность во всех аспектах продаж и маркетинга.

Точно так же статистический анализ может помочь в повышении эффективности работы. Во многих случаях предоставление правильных инструментов позволяет сотрудникам максимально эффективно работать. Статистический анализ позволит работодателям тщательно изучить эффективность каждого инструмента и сосредоточиться на наиболее эффективных.

Программное обеспечение статистического анализа

Поскольку не каждый является математическим гением, способным легко вычислить необходимую статистику по массивам данных, которые собирает компания, большинство организаций используют ту или иную форму программного обеспечения статистического анализа.Программное обеспечение, предлагаемое рядом поставщиков, обеспечивает конкретный анализ, необходимый организации для улучшения ее бизнеса.

Программное обеспечение может быстро и легко создавать диаграммы и графики при проведении описательной статистики, и в то же время проводить более сложные вычисления, которые требуются при проведении статистических выводов.

Среди наиболее популярных сервисов программного обеспечения для статистического анализа — IBM SPSS, SAS, Revolution Analytics ‘R, Minitab и Stata.

Функции

Двумя наиболее важными функциями статистического программного обеспечения являются анализ и представление. Функции анализа включают статистические инструменты, которые делают тяжелую работу, когда дело доходит до расчетов. Типичные аналитические инструменты включают стандартное моделирование, доверительные интервалы и вычисления вероятностей. Они обеспечивают основную ценность статистического программного обеспечения и являются основной причиной инвестирования в такое программное обеспечение в первую очередь. Несмотря на это, аналитические инструменты не должны быть главной проблемой при покупке программного обеспечения.

Презентация, возможно, важнее. Это то, что заполняет диаграммы и графики. это то, что позволяет создавать отчеты в режиме реального времени и все визуальные функции, которые делают статистические результаты доступными и ценными. Статистическое представление всегда должно быть основным соображением при выборе программного обеспечения.

Лучший способ принимать бизнес-решения

Если ваша компания не уделяет пристального внимания своим данным, существует целый мир возможностей, которые вы упускаете.

С помощью бизнес-аналитики ваша организация может делать больше со своими данными, чем когда-либо прежде, вам просто нужно знать, с чего начать.Делаете ли вы прогнозы или выявляете тенденции, статистический анализ — лучший выбор для получения необходимой информации.

Что такое статистический анализ?

Статистический анализ — это процесс сбора и анализа выборок данных для выявления закономерностей и тенденций и прогнозирования того, что может произойти дальше, для принятия более точных и более научных решений.

Бизнес может многое сделать со своими большими данными, и статистический анализ — это способ для организаций разумно изучить их и извлечь из них уроки.Он имеет дело с различными компонентами данных, включая сбор данных, опросы и эксперименты.

Как аспект бизнес-аналитики, статистический анализ изучает бизнес-данные и сообщает о тенденциях с использованием пяти основных шагов.

1. Опишите тип данных, которые будут анализироваться
2. Изучить связь данных с основной совокупностью
3. Создайте модель, чтобы обобщить понимание того, как данные относятся к основной совокупности
4. Подтвердить или опровергнуть правомерность модели
5. Используйте прогнозную аналитику для запуска сценариев, которые будут определять будущие действия

В статистике населения — это вся группа данных, которая анализируется.Это может относиться к таким данным, как целая группа людей, объектов, животных, количество посещений больницы в год, события или даже измерения. Он может быть любого размера, если он включает в себя все анализируемые данные.

Важность статистического анализа

После сбора данных статистический анализ можно использовать для многих целей в вашем бизнесе. Некоторые включают:

• Обобщение и представление данных в виде графика или диаграммы для представления основных результатов
• Обнаружение важных показателей в данных, например среднего
• Вычисление, если данные немного сгруппированы или рассредоточены, что также определяет сходство
• Прогнозирование будущего на основе поведения в прошлом
• Проверка гипотезы экспериментом

Есть несколько способов, которыми компании могут использовать статистический анализ в своих интересах.Некоторые из этих способов включают в себя определение того, кто в вашем торговом персонале работает плохо, выявление тенденций в данных о клиентах, сужение основных производственных линий продуктов, проведение финансового аудита и получение лучшего понимания того, как показатели продаж могут отличаться в разных регионах страны .

Анализ данных и статистический анализ

В мире бизнес-аналитики нередко путают статистический анализ и анализ данных для решения различных проблем, с которыми может столкнуться организация.Однако инструменты анализа данных и общий процесс имеют ключевые отличия по сравнению с обычными типами статистического анализа.

Статистический анализ применяет определенные статистические методы к выборке данных, чтобы получить представление о генеральной совокупности. Это позволяет делать выводы о конкретных рынках, когортах и ​​общей группе, чтобы потенциально предсказать поведение и характеристики других.

Анализ данных — это процесс проверки и очистки всех доступных данных и их преобразования в полезную информацию, понятную для нетехнических специалистов.Это очень важно, если учесть, что данные могут быть бессмысленными, если их не понимают те, кто принимает решения.

Анализ данных может использоваться в качестве входных данных для выполнения статистического анализа, поскольку данные из различных источников могут быть объединены для выполнения статистического процесса.

Какие виды статистического анализа?

При применении статистического анализа к вашему бизнесу вы будете использовать два основных типа: описательный и выводной. Однако есть и другие типы, которые также используют многие компании, в зависимости от общей цели или вопроса, на который организация хочет ответить.

Описательный статистический анализ

Описательный анализ создает простые отчеты и графики с использованием программного обеспечения для визуализации данных, которое позволяет компаниям понять, что произошло в конкретный момент. Важно отметить, что описательный анализ относится только к событиям, которые произошли в прошлом.

Фактические данные, входящие в состав описательной аналитики, сосредоточены на том, чтобы ответить на вопрос «что произошло» таким образом, чтобы глубже погрузиться в прошлые данные.

Как следует из названия, он используется, чтобы описать основные характеристики прошлой информации и резюмировать ее в простой и рациональной форме.Важно помнить, что этот тип статистического анализа не используется для выводов. Вы можете только описать, что есть что-то и что представляют данные из прошлого.

Например, компания может использовать описательный статистический анализ, чтобы проанализировать трафик вашей компании за последний год. Вы можете увидеть, когда трафик упал, когда он восстановился, в каком месяце было больше всего трафика и средний трафик каждого месяца. Однако эти данные не говорят вам , почему упал трафик .

Описательный статистический анализ только описывает данные или суммирует информацию, окружающую данные. По-прежнему важно осмысленно понимать свои данные.

Таким образом, целями описательного анализа являются:

• Описать данные визуально
• Объясните, что представляют данные

Логический статистический анализ

Хотя у описательной статистики есть ограничение, заключающееся в том, что она допускает только более широкие предположения о данных, объектах или людях, которых вы измеряете, логический статистический анализ может устранить это ограничение.

Выводная статистика — это результат более сложных математических оценок. Это позволяет пользователям делать выводы или делать выводы о тенденциях в отношении большей популяции на основе анализируемых выборок. По сути, он берет данные из выборки, а затем делает выводы о большей популяции или группе.

Логический статистический анализ часто используется для изучения взаимосвязи между переменными в выборке, что позволяет делать выводы и обобщения, которые точно представляют совокупность.И, в отличие от описательного анализа, предприятия могут проверять гипотезы и делать различные выводы на основе этих данных.

В качестве примера предположим, что вы хотите узнать, какая пицца самая любимая во всем мире. Скорее всего, вы не собираетесь идти и брать интервью у каждого человека во всем мире. Вместо этого вы попытаетесь отобрать репрезентативную популяцию людей и попытаться выдвинуть гипотезы о своих результатах.

С более деловой и реалистичной точки зрения, возможно, вы захотите задать каждому из ваших клиентов вопрос о вашем продукте или услуге.Если у вас 100 000 клиентов, будет довольно сложно опросить каждого из них. Вместо этого вы выберете выборочную группу клиентов.

Хотя этот процесс несовершенен и вам может быть сложно избежать ошибок, он позволяет исследователям легко делать обоснованные выводы о популяции.

Целями выводимой статистики являются:

• Сделать выводы на основании проанализированных данных
• Проверить различные гипотезы, связанные с данными

Связано: Узнайте больше о том, как выборка данных может помочь вашему бизнесу получить более широкую картину.

Прогнозная аналитика

Когда дело доходит до прогнозирования будущих событий, с которыми может столкнуться ваш бизнес, обратитесь к прогнозной аналитике, которая детализирует, что может произойти дальше. Этот анализ основан на текущих и исторических фактах и ​​использует статистические алгоритмы и машинное обучение для определения вероятности будущих тенденций на основе исторических данных.

Отрасли, которые получают максимальную отдачу от прогнозной аналитики, — это маркетинговые компании, страховые компании и финансовые услуги, но любой бизнес может получить огромную выгоду от подготовки к непредсказуемому будущему.

Цель прогнозной аналитики:

• Предвидеть будущие события, используя данные
• Определить вероятность различных тенденций в поведении

Совет: Чтобы сделать еще один шаг вперед в прогнозной аналитике, узнайте, как использовать бизнес-прогнозирование, чтобы лучше планировать будущее и получить преимущество перед конкурентами.

Директивная аналитика

Предписывающий анализ может быть чрезвычайно сложным, поэтому он пока не широко используется в компаниях при проведении статистического анализа.

В то время как другие инструменты аналитики можно использовать для того, чтобы делать выводы, предписывающий анализ дает вам реальные ответы. Для этих типов отчетов необходим высокий уровень использования машинного обучения, поскольку они содержат информацию о дальнейших действиях. Он также использует такие методы, как сложная обработка событий, анализ графиков и моделирование.

При использовании предписывающей аналитики цели следующие:

• Ответьте на вопрос: «что делать дальше?»
• Уточните правильную рекомендацию для конкретного решения

Анализ разведочных данных

Исследовательский анализ данных, также известный как EDA, используется в дополнительной форме к статистическим выводам.Этот подход направлен на выявление закономерностей в данных для поиска потенциальных неизвестных взаимосвязей.

Целью этого метода является:

• Откройте для себя новые связи в данных
• Проверить отсутствие данных или ошибок при сборе данных
• Соберите как можно больше информации о наборе данных
• Обзор предположений и гипотез

Причинно-следственный анализ

Если ваша бизнес-цель состоит в том, чтобы понять и определить причины, по которым что-то произошло, вам следует выбрать случайный анализ.

Независимо от того, к какой отрасли относится ваша организация, время от времени вы обязательно будете терпеть неудачи. Причинный анализ используется для определения причин, по которым случаются отказы, и сужения точного корня причины.

Одним из примеров причинно-следственного анализа является область ИТ, когда предприятия проводят контроль качества различного программного обеспечения. Этот тип статистического анализа будет использоваться для изучения причин отказа конкретного программного обеспечения, наличия ошибки, утечки данных или DDoS-атаки.

Цели причинно-следственного анализа:

• Определите ключевые проблемные области в данных
• Исследовать и определить основную причину возникновения неисправности

Механический анализ

Из всех видов статистического анализа механистический анализ является наименее распространенным. Однако с точки зрения анализа больших данных и биологической науки он играет решающую роль в этом процессе.

Этот метод заключается в понимании конкретных изменений в переменных, которые вызывают другие изменения в других переменных.Он не принимает во внимание внешние факторы, неподконтрольные бизнесу, такие как температура и время. Этот метод используется, чтобы показать, как что-то происходит, а не рассказывать, как что-то будет происходить позже, поэтому он не используется для прогнозов.

Пример механистического анализа в действии — это когда специалисты в области биологии изучают вирусы и проверяют, как изменения в медицине влияют на различные части вируса.

Цель механического анализа:

• Понимать точные изменения переменных, которые приведут к изменениям других переменных
• Сообщите, что любые данные являются результатом того, что произошло, когда субъект выполнял определенную деятельность

Пример статистического анализа

Поскольку статистический анализ может быть сложной темой для понимания, давайте рассмотрим простой и реальный пример.

Допустим, у вас есть франчайзинговый магазин популярного нового фитнес-зала. С тех пор, как вы открыли его двери в 2010 году, вы стали свидетелями неуклонного уменьшения числа новых участников, а также числа участников, расторгающих свои контракты. Вы считаете, что одной из основных причин сокращения числа новых участников и продления контрактов может быть недавняя популярность оборудования для домашних тренировок.

Чтобы проверить эту гипотезу, вы должны:

1. Соберите данные двух рассматриваемых переменных — новых участников и продления контрактов.
2. Поместите эти данные в программу, которая может запускать различные методы статистического анализа.
3. Запустите тест линейной регрессии, используя формулу регрессии в качестве модели анализа для визуализации данных. В этом случае будет использоваться регрессия для визуализации тенденции данных, что поможет доказать связь между сокращением числа участников и ростом популярности домашнего оборудования для тренировок.
4. Проанализировать результаты.

После завершения вы сможете увидеть, не оказала ли растущая популярность домашнего оборудования для тренировок негативное влияние на ваше здоровье и фитнес в тренажерном зале.

Какое программное обеспечение для статистического анализа самое лучшее?

Когда дело доходит до программного обеспечения для статистического анализа, вы можете выбирать из множества вариантов. В этом программном обеспечении используются специализированные программы, позволяющие пользователям выполнять сложный статистический анализ, который они не могут выполнить вручную.

Программные инструменты статистического анализа обычно используются специалистами по обработке данных и математиками, но могут предоставлять специфические для отрасли функции. Каждый инструмент предоставляет уникальный набор функций, которые, возможно, подойдут вашей компании.

Вот десять лучших программ статистического анализа из G2’s Winter 2020 Grid® Report.

ОТКАЗ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ: Некоторые обзоры могут быть отредактированы для ясности.

1. IBM SPSS Statistics

На первом месте по популярности находится IBM SPSS Statistics, которая используется для решения отраслевых бизнес-задач и помогает в принятии решений. Он предоставляет пользователям определенные функции, которые можно настроить для разных уровней навыков, а также предоставляет графики и отчеты, которые легко показывают результаты.

Что говорят пользователи:

«У IBM SPSS есть бесчисленное множество статистических инструментов, необходимых для выполнения моего анализа как рабочего. Я часто использую пересечение переменных, построение гипотез, процентили, выборку, графики, таблицы и отчеты, необходимые для представления анализа, полученного в результате социологических исследований. С помощью этих инструментов я могу делать вероятности, предсказывать события и планировать действия, которые приносят пользу сообществам, выполняя мои задачи как социологического аналитика и цели в моей работе.

Однако было немного сложно изучить каждый из его инструментов и то, как правильно их использовать, чтобы получить результаты, которые я ожидал вначале. Я научился пользоваться учебниками по чтению IBM SPSS, и по сей день я довольно умело с ними обращаюсь, получая аналитические результаты, которые мне нужны ».

Обзор IBM SPSS Statistics, Дуглас П.

2. RStudio

RStudio — это инструмент, созданный для обработки данных и статистических вычислений. Это помогает группам пользователей работать вместе, совместно использовать вычислительные ресурсы и публиковать результаты для лиц, принимающих решения в своей организации.

Что говорят пользователи:

«Rstudio — это не только великолепный графический интерфейс для языка R, но и полноценная среда для пользователя и разработки. С RStudio очень легко автоматически импортировать наборы данных и перемещаться по исходным файлам и рабочим областям без написания строчки кода. Кроме того, он позволяет очень эффективно управлять созданными графиками и потоком команд.

Одним из недостатков является то, что некоторые графические компоненты могут быть более заметны при изменении стиля значка.”

RStudio обзор Антонио З.

3. Stata

Stata — это универсальный инструмент для управления данными, статистического анализа и высококачественной графики, все у вас под рукой.

Что говорят пользователи:

«Что мне больше всего нравится в Stata, так это то, что у нее простой интерфейс, команды хорошо объяснены в разделе справки и онлайн-руководстве, а также имеется широкая поддержка сообщества. Также легко ориентироваться, использовать графики для презентаций, и я считаю, что анализ удобен для пользователя.

Однако новым пользователям и новичкам может быть довольно сложно уверенно использовать Stata в процессе исследования. Необходимо иметь глубокие знания, например, в графической интерпретации, использовании регрессии и стандартных ошибок ».

Обзор

Stata от Джона Т.

4. JMP

JMP — это инструмент статистического анализа, сочетающий мощную статистику с динамической графикой в ​​памяти и на рабочем столе. Его интерактивная и визуальная парадигма позволяет ему раскрывать идеи, которые невозможно получить из необработанных таблиц чисел или статических графиков.

Что говорят пользователи:

«JMP содержит множество функций, которые могут помочь решить статистические проблемы в вашей отрасли. Он имеет простой в использовании интерфейс, который направляет пользователей в процессе выполнения анализа. Он содержит множество руководящих материалов, которые могут помочь пользователям провести более глубокий анализ процессов обеспечения качества.

Единственное, что мне не нравится, это цена. Есть другое программное обеспечение, которое продается по более низкой цене. Но если вы хотите вложить эти дополнительные деньги, вы получите массу преимуществ.”

Обзор JMP Риши Р.

5. Minitab 18

Minitab 18 — это статистическое программное обеспечение, которое предоставляет пользователям инструменты, необходимые для анализа данных и поиска эффективных решений сложных бизнес-проблем. От простой подготовки данных до удобных презентаций — есть что открыть.

Что говорят пользователи:

«Minitab 18 имеет потрясающий пользовательский интерфейс. Найти и использовать инструменты на основе их категоризации очень легко. Функция Help также великолепна.Вы можете просто щелкнуть правой кнопкой мыши и выбрать Справка для любой функции, и вы увидите пошаговое описание функции. С другой стороны, некоторые функции не так интуитивно понятны, как могли бы быть. Должно быть проще избавиться от графиков и данных, чтобы не засорять пользовательский интерфейс так сильно ».

Обзор Minitab 18 Майка К.

6. Аналитическая платформа KNIME

KNIME Analytics Platform работает как открытое решение для инноваций, основанных на данных, помогая пользователям обнаруживать потенциал, скрытый в данных, добывать свежие идеи или предсказывать новые перспективы.Он может похвастаться более чем 2000 модулей, сотнями готовых к работе примерами и обширным набором интегрированных инструментов.

Что говорят пользователи:

«Программа предлагает проверки рабочего процесса, статистические и математические функции, алгоритмы машинного обучения и сложные алгоритмы прогнозирования. KNIME чрезвычайно полезен при оценке больших объемов информации с помощью сложных алгоритмов и кодов без программирования, поскольку он использует блочные модули для выполнения графических задач.

Одним из недостатков является то, что он использует много памяти на вашем рабочем столе, что влияет на общую эффективность машины ».

Обзор платформы KNIME Analytics, Бетти Э.

7. OriginPro

OriginPro — это удобное и простое в освоении программное приложение, которое обеспечивает анализ данных и возможности построения графиков с качеством публикации, адаптированные к потребностям ученых и инженеров. Те, кто использует OriginPro, могут настраивать такие операции, как импорт, построение графиков и анализ, и все это из графического интерфейса.Графики, результаты анализа и отчеты обновляются автоматически при изменении данных или параметров.

Что говорят пользователи:

«Обслуживание клиентов — лучшая часть Origin. Они быстрые и очень полезные. Графика, которую вы можете сделать, очень профессиональна и всегда очень эстетична. Кроме того, вы можете сделать так много на одной платформе. Я использую его для анализа различных данных и никогда не чувствую себя ограниченным. Единственное, что есть кривая обучения, которую трудно преодолеть.Если вы хотите провести с ним время, вы поблагодарите себя позже ».

Обзор

OriginPro от Луи К.

8. NumXL

Что отличает NumXL, так это то, что это набор надстроек Excel для временных рядов, которые превращают Microsoft Excel в первоклассное программное обеспечение для временных рядов и инструмент эконометрики, предлагая статистическую точность, поскольку он интегрируется с Excel, добавляя различные эконометрические функции, богатый набор ярлыков и интуитивно понятный пользовательский интерфейс, который проведет вас через весь процесс.

Что говорят пользователи:

«С ним очень легко работать, особенно это простая надстройка в Excel. Я легко могу сезонно корректировать все данные, прогноз и многое другое. Служба поддержки клиентов — одна из лучших, которые я когда-либо испытывал, и это было огромным преимуществом. Я обращался с вопросами поздно вечером в воскресенье и сразу получил на них ответы. Теперь это поддержка клиентов! В NumXL нет ничего, что мне не нравится ».

Обзор NumXL от Калена К.

9. SAS / STAT

SAS / STAT предлагает пользователям точные методы для небольших наборов данных, высокопроизводительные инструменты статистического моделирования для задач с большими данными и современные методы анализа данных с пропущенными значениями. Пользователи также будут получать регулярные обновления, множество готовых статистических процедур и ряд статистических методов.

Что говорят пользователи:

«Я ценю хороший баланс между способностью писать код и возможностью использовать пакеты и макросы, когда у меня нет времени писать подробный код.Что мне не нравится, так это то, что не хватает вариантов помощи, когда у кого-то есть вопросы о том, как кодировать различные статистические уравнения ».

Обзор

SAS / STAT, Брейден Т.

10. База SAS

SAS Base — это программное обеспечение на языке программирования, которое предоставляет веб-интерфейс программирования. Он предлагает готовые к использованию программы для обработки данных, хранения и поиска информации, описательной статистики и отчетности. Этот мощный инструмент анализа данных также обеспечивает кроссплатформенную и многоплатформенную поддержку.

Что говорят пользователи:

«База SAS чрезвычайно обтекаема и не требует особых излишеств. Вы настраиваете свои данные, пишете код, запускаете его, а затем просматриваете вывод или передаете его другой программе для дальнейшего анализа. Он делает это быстро и эффективно, если у вас все настроено правильно. Однако он может быть немного неуклюжим в использовании — он кажется несколько устаревшим в том, что касается интерфейса, и требует относительно крутого обучения ».