border=0


border=0

Priori analýza a jej úloha pri štúdiu sociálno-ekonomických javov

Hlavnými ťažkosťami spojenými s uplatňovaním kvantitatívnych matematických a štatistických metód je to, že sú pomerne neutrálne voči študovaným sociálno-ekonomickým procesom. Dôležitým krokom pri vykonávaní štatistickej štúdie na informačnej báze charakterizujúcej skutočné sociálno-ekonomické javy je preto kritické posúdenie zdrojových údajov z hľadiska ich spoľahlivosti a vedeckej platnosti.

Kritické hodnotenie štatistického materiálu by sa malo chápať ako úplnosť, kvalita a spoľahlivosť jeho súladu s cieľmi a cieľmi štúdie.

Spoľahlivosť záverov a záverov z analýzy štatistických údajov je zabezpečená minimalizáciou nepresností, neporovnateľnosti, neistoty v pôvodných informáciách atď.

Okrem toho by sa mala väčšia pozornosť venovať kritickému hodnoteniu a a priori analýze počiatočných štatistických informácií. Vývoj nových organizačných a právnych foriem, prítomnosť obchodných tajomstiev atď. Zvyšuje pravdepodobnosť úmyselne nespoľahlivých skutočností, ktoré skresľujú výsledky výrobných a obchodných činností firiem, bánk a iných štruktúr.

Metódy a priori analýzy zahŕňajú:
• identifikácia ekonomicky realizovateľných a významných kauzálnych vzťahov medzi znakmi a javmi;
• hodnotenie uniformity skúmanej populácie;
• analýza charakteru distribúcie populácie podľa študovaných charakteristík.

Jedným zo základných predpokladov na vykonanie vedecky podloženej štatistickej analýzy, ktorá primerane odráža príčinné vzťahy a závislosti, trendy a vývoj reálnych javov a procesov v statike a dynamike, je uniformita štatistickej populácie.

Analýza homogenity štatistickej populácie by sa mala vykonať v tomto poradí:

  1. určenie stupňa homogenity celej populácie na základe jedného alebo viacerých základných znakov;
  2. identifikácia a analýza neobvyklých pozorovaní;
  3. výber najlepšej možnosti na výber homogénnych populácií.

Malo by sa však pamätať na to, že akákoľvek skúmaná populácia, spolu s hodnotami znakov, ktoré sa vyvinuli pod vplyvom faktorov priamo charakteristických pre analyzovanú populáciu, môžu obsahovať aj hodnoty atribútov získaných pod vplyvom iných faktorov, ktoré nie sú charakteristické pre hlavnú populáciu. Takéto hodnoty sa výrazne vyznačujú, a preto použitie metodiky štatistickej analýzy tejto populácie bez predbežnej analýzy a štúdia anomálnych pozorovaní vedie k závažným chybám. Pozorovania, ktoré sa výrazne líšia od celkovej populácie, si vyžadujú štúdium.

Dôvody objavenia sa neobvyklých pozorovaní v agregáte sa zvyčajne delia takto:

  1. vonkajšie vznikajúce v dôsledku technických chýb;
  2. interný, objektívne existujúci.

Takéto pozorovania sú zaujímavé pre výskumného pracovníka, pretože môžu obsahovať špeciálne informácie v dôsledku vplyvu nezohľadnených faktorov. V praxi je v závislosti od podmienok miesta a času vplyv niektorých faktorov v každom konkrétnom okamihu alebo v sledovanom časovom intervale výraznejší ako v iných. Výber jednej alebo druhej metódy na identifikáciu, analýzu anomálnych pozorovaní je určený objemom populácie, povahou študovaných procesov a úloh (jednorozmerné a viacrozmerné).

Nevyhnutnosť eliminácie anomálnych pozorovaní zo skúmanej populácie sa realizuje širokým využitím metódy zoskupovania.
Dôležitou úlohou štatistických štúdií vo fáze a priori analýzy je rozdelenie homogénnych skupín (aj abnormálnych). V tomto prípade je pri analýze efektívne používať zložité kombinačné skupiny s podrobným predikátom.

Komplexná kvalitatívna analýza zdrojových údajov je kľúčom k uskutočneniu vedecky podloženého, ​​logicky overeného hospodárskeho a štatistického štúdia sociálno-ekonomických javov a procesov.





Prečítajte si tiež:

Pojem selektívne pozorovanie

Pojem a formy štatistického pozorovania

Ekonomická a štatistická analýza

Malá vzorka

Absolútne a relatívne hodnoty

Späť na obsah: Štatistika

2019 @ edudocs.pro