Содержание:

1. Виды статистической  связи………………………………………….2-6

Список использованной литературы…………………………………….11 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1. Виды статистической  связи.

      Основной задачей любой науки является выявление и теоретическое обоснование закономерностей развития тех или иных предметов статистики (явлений, процессов), которые изучаются данной наукой. Эти закономерности отражают объективно существующие причинные связи в развитии и изменении изучаемого явления или процесса (признака). 
В статистике, как и в других науках, большое значение имеет закон всеобщей связи между показателями, между группами (частями совокупностей), между явлениями. 
      При изучении любого массового явления существенное значение имеет объективное описание изучаемой совокупности: определить по данным массового наблюдения наиболее типичные (средние) величины признаков, вычислить другие характеристики (например, максимальное и минимальное значение признака, показателей изменчивости и так далее). Важно также выяснить, почему различаются единицы совокупности между собой, выявить причинно-следственный механизм, формирующий развитие данного массового явления.

      В процессе статистического исследования зависимостей вскрываются причинно-следственные отношения между явлениями, что позволяет выявлять факторы, оказывающие основное влияние на вариацию изучаемых процессов и явлений. Решение вопросов о том, существует ли в действительности причинная связь между изучаемыми показателями, признаками, процессами, явлениями, усложняется тем, что любое явление благодаря всеобщей (многообразной) взаимосвязи явлений зависит не от одной какой-либо причины, а от многих причин. Например, объём производимой продукции зависит от численности рабочих, от уровня их производительности труда, от уровня технической оснащённости производства и труда, от организации производственного процесса и от многих других факторов. 

      Причинно-следственные отношения — это связь явлений и процессов, когда изменение одного из них — причины — ведет к изменению другого — следствия. Причина — совокупность условий, обстоятельств, действия которых приводит к появлению следствия. Причинные связи носят всеобщий многообразный характер. Для обнаружения причинно-следственных связей необходимо отбирать отдельные явления и изучать их изолированно. Особенностью причинно-следственных связей является их транзитивность, т.е. причина Х и следствие Y связаны следующим образом

Статистическое  изучение связей состоит из этапов:

• качественный анализ изучаемого явления; 
• построение модели связи (методы статистики);
• интерпретация полученных результатов.

      Изучение причинной зависимости усложняется также и тем, что сила и характер влияния отдельных причин различны по месту и времени. Например, в рассмотренной ситуации на общий объём продукции, безусловно, влияют численность рабочих и производительность их труда, тогда как то, или иное изменение в организации производственного процесса в данных условиях может вообще не оказать, или оказать слабое влияние. 
Исследование причинной зависимости ещё более усложняется вследствие того, что признак или явление, принимаемое в данном исследовании за причину (воздействующий фактор), может в свою очередь складываться под влиянием других причин (факторов). Например, уровень производительности труда зависит от квалификации рабочих, квалификация рабочих в свою очередь зависит от возраста рабочего, длительности производственного стажа, уровня его образования и других факторов. 
При этом важно не только установление факта наличия связи, а также придание выявленным связям количественной определённости. Без количественной оценки закономерности, связи невозможно доводить результаты статистических разработок до такого уровня, чтобы они могли использоваться для практических целей.

      В статистике по степени тесноты различают функциональную связь и стохастическую зависимость. Функциональной называют связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно и только одно значение результативного признака.

      Если причинная зависимость проявляется не в каждом отдельном случае, а в общем, среднем при большом числе наблюдений, то такая зависимость называется стохастической. Частным случаем стохастической связи является корреляционная связь, при которой изменении среднего значения результативного признака обусловлено изменением факторных признаков.

По направлению  выделяют связь прямую и обратную.

      При прямой связи с увеличением или уменьшением значений факторного признака происходит увеличение или уменьшение значений результативного. В случае обратной связи значения результативного признака изменяются под воздействие факторного в противоположном направлении по сравнению с изменением факторного признака.

      По аналитическому выражению выделяют связи прямолинейные и нелинейные.

      Если статистическая связь между явлениями может быть приближенно выражена уравнением прямой линии, то ее называют линейной связью; если же она выражается уравнением какой-либо кривой линии — то нелинейной или криволинейной.

      В статистике принято различать также следующие основные виды связей: балансовая, компонентная, факторная.

      Балансовая связь применительно к экономическим явлениям характеризует зависимости между источниками формирования ресурсов (средств) и их использованием. Например, товарный баланс выражается в виде формулы:

Он + П = Р +Ок, где Он – остатки товаров на начало изучаемого периода; П – поступление товаров за период; Р – расход товаров в изучаемом периоде; Ок – остаток товаров на конец периода. Важное практическое значение количественного выражения балансовой зависимости состоит в том, что при отсутствии значения одного из составляющих элементов оно может быть определено на основе соответствующей формулы.

      Компонентные связи характеризуются тем, что изменение обобщающего показателя определяется изменением компонентов (элементов), входящих в этот показатель, как множители: a=bc. Компонентные связи широко используются в индексном методе (для выявления роли отдельных факторов в совокупном изменении сложного показателя, индекса сложного явления с использованием индексов взаимосвязанных с ним составляющих явлений). 
Важная практическая значимость показателей, состоящих в компонентной связи, в том, что по известным из них можно определить величину одного из неизвестных компонентов (a=bc, b=a/c, c=a/b).

      Факторные связи характеризуются тем, что они проявляются в согласованной вариации изучаемых показателей. При этом одни показатели выступают как независимые (факторные), а другие – как результативные. В свою очередь, факторные связи подразделяются на функциональные и корреляционные. 
      При наличии функциональной связи изменению одного явления во всех случаях соответствует строго определённое изменение другого явления, находящегося с ним в причинной связи. Например, балансовые и компонентные связи относятся к функциональным; между объёмом газа и давлением также существуют функциональные зависимости. 
      При корреляционной связи определённому изменению одного явления соответствуют различные по величине изменения другого явления. Например, один и тот же прирост уровня производительности труда у двух рабочих не обязательно сопровождается одинаковым увеличениям их заработанной платы. Следовательно, корреляционная связь не проявляется в каждом отдельном случае. Вследствие этого наличие корреляционной связи может быть выявлено только при исследовании массы случаев однородной совокупности. 
      Нередко при характеристике задач измерения статистической связи имеют в виду только два вида связи: функциональную и корреляционную. Строго говоря, функциональные связи могут быть установлены из теории, путём осуществления экспериментов. Поэтому объектом специфически статистического изучения связи, как правило, является корреляционная связь. Отсюда вытекает отождествление понятий статистическая связь и корреляционная связь.

      Правильное представление здесь в следующем: корреляционная связь - понятие более узкое, чем статистическая связь. Все виды связи, изучаемые в статистике - это статистическая связь: и балансовая, и компонентная, и факторная. Корреляционная связь состоит в приближенно-функциональной связи средней величины одного признака со значением другого. Все другие случаи измерения вариации одного признака в зависимости от другого, рассматриваемые в статистике, уже к корреляционной связи не относятся, хотя тоже имеет место «свободная связь», а не функциональная. 
Изучение взаимосвязи явлений может осуществляться также с помощью соответствующих приёмов и методов статистики и математики (математической статистики).

Список  использованной литературы:

1.     «Система национальных счетов - инструмент макроэкономического анализа», Учеб. Пособие /Под ред. Ю.Н. Иванова, - М.

      Финстатинформ, 2003;

2.     «Курс социально-экономической статистики», Учебник для вузов / Под ред. проф. М.Г.Назарова, - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007;

3.     «Экономическая статистика», Учебник / Под ред. Ю.Н Иванова, М.: Инфра-М, 2004;

4.     Елисеева И.И., «Социальная статистика», - М.: Инфра, 2002;

5.     Башкатов Б.И., Кулагина Г.Д., «Экономическая статистика», - М.: изд-во МНЭПУ, 2003;

6.     Сажина М.А., Чибриков Г.Г., «Экономическая теория. Учебник для вузов», – М.: Издательская группа НОРМА – ИНФРА, 2005;

7.     Глазырина И.П., «Природный капитал в экономике переходного периода», - М.: РЭФИА, 2001;

8.     Базылева Н.И., Гурко С.П., «Экономическая статистика», - Минск: Экоперспектива, 2004;

9.     Гордонов М.Ю., «Совершенствование статистики национального богатства Российской Федерации» // Вопросы статистики, №3, 2000;

10. Нестеров Л., Лунина И., «Проблемы отечественной статистики национального богатства» // Вопросы статистики, № 10, 2006;

11. Предложения по расчету национального богатства применительно к СНС: Статкомитет СНГ, - М.: 2003;