Экономика и статистика ч 2

Возникающие и существующие проблемы по сбору информации об экономике сталкиваются с препятствиями теоретического и практического плана. Из проблемы определения того, что и для чего необходимо собирать, возникают или вытекают проблемы, которые можно назвать методологическими. Методологические трудности, в первую очередь, возникают из-за многослойности методологии, использование статистических методов может включать в себя различные моменты, которые необходимо учитывать при анализе собираемых цифр. Выбор метода: Выбор подходящего статистического метода, которые разрабатываются в основном применительно к признакам, ошибка измерения которых не существенна по сравнению с дисперсией оценок признака в данной популяции (биология, медицина и т. п.) может быть сложным из-за разнообразия доступных методов. Неправильный выбор метода может привести к неверным результатам и неправильным выводам. Конечно, разработаны методы, позволяющие учитывать в модели наличие ошибок измерений для случая, когда независимые переменные сами являются случайными величинами. Как выбирать статистический метод, который наилучшим образом соответствует характеру данных и целям исследования, никому неизвестно. В основном, выбор метода определяется интуицией и профессионализмом аналитика. Большинство статистических методов имеют определен-ные предположения - предпосылки (например, нормальность распределения. Перед применением статистических методов необходимо проверить выполнение всех предпосылок этих методов. Нарушение предпосылок может привести к неверным результатам. Методологические трудности возрастают с течением времени, а информационная база качественно меняется как по форме, так и по содержанию. Постоянно происходит непрерывное изменение методологии учета вследствие радикальных преобразований в теоретических подходах. Прежде всего, важен необходимый набор индикаторов и показателей, с помощью которых можно с достаточной полнотой охарактеризовать состояние и/или динамику развития экономики (народного хозяйства). Однако входящие в статистические данные многие показатели неравнозначны по уровню информативности и весомости с точки зрения оценки развития экономики. Качество данных (выборки), на которых основан анализ, может сильно влиять на результаты статистического анализа или выборка способна привести к искаженным результатам. Данные могут быть неполными, неправильно классифицированными или иметь другие проблемы, которые затрудняют проведение статистического анализа. Проблемы измерения в статистике. Прежде, чем перейти к проведению анализа статистических данных представляется уместным остановиться на анализе измерительных проблем в данной области. Некоторые общественные и экономические явления могут быть сложными, для которых в качестве причин может выступать много факторов, что усложняет их измерение и анализ. Проблемы измерения в статистике могут быть разнооб-разными и зависят от контекста исследования. Вот несколько ключевых аспектов, на которые стоит обратить внимание: Недостаточная выборка. Первая проблема организации данных — это проблема их отбора. Если выборка, на основе которой проводится измерение, недостаточно представительна – мал объем данных, то результаты исследования могут быть неверными или искаженными. Неоднородность выборки. Статистический анализ может быть искажен, если данные собраны из различных источников или получены разными методами. Недостоверность информации. Главная проблема исполь-зования статистики – достоверность используемых данных. В статистике могут возникать проблемы с недостоверностью информации, например, из-за ошибок при сборе данных или неполноты их представления. Дело в том, что в периоды качественных сдвигов в эконо-мике утрачивается сопоставимость временных рядов. По России представление сопоставимых данных за значительные и длинные периоды времени пока что роскошь. Так что, даже, если в стране имеются цифры, то получить их – большая проблема. Недостаточная точность. Некорректная оценка точности измерения также может привести к ошибкам и искажениям данных. Статистическая значимость: Важно определить, явля-ются ли результаты исследования статистически значимыми и не получены ли они случайно. Сопоставимость: Данные должны быть сопоставимы между различными исследованиями и странами, что требует единых стандартов измерения. Эти аспекты являются лишь верхушкой айсберга в широком спектре вопросов, связанных с измерением в статистике. Они подчеркивают важность тщательного планирования и анализа при проведении статистических исследований. При использовании статистических методов важно сохранять объективность и непредвзятость в анализе данных, чтобы избежать искажения результатов под влиянием субъективных убеждений или предпочтений. Любая статистика часто требу-ет специальных знаний для ее интерпретации. Это может затруднить использование данных для принятия решений или про-ведения исследований. Каждое число, полученное из статистики, еще должно быть понято в отношении его истинного смысла.