Способы изучения статистических взаимосвязей

Решение названных задач  опирается на соответствующие приемы, алгоритмы, показатели, применение которых дает основание говорить о статистическом изучении взаимосвязей.

Следует заметить, что  традиционные методы корреляции и регрессии  широко представлены в разного рода статистических пакетах программ для  ЭВМ. Исследователю остается только правильно подготовить информацию, выбрать удовлетворяющий требованиям анализа пакет программ и быть готовым к интерпретации полученных результатов. Алгоритмов вычисления параметров связи существует множество, и в настоящее время вряд ли целесообразно проводить такой сложный вид анализа вручную. Вычислительные процедуры представляют самостоятельный интерес, но знание принципов изучения взаимосвязей, возможностей и ограничений тех или иных методов интерпретации результатов является обязательным условием исследования.

Другим важным требованием, обеспечивающим надежность выводов  корреляционного анализа, является требование достаточного числа наблюдений. Как уже указывалось, влияние  существенных причин может быть затушевано действием случайных факторов, "взаимопогашение" влияния которых на результативный показатель в известной мере происходит при выведении средней результативного показателя для массы случаев.

Определенные требования существуют и в отношении факторов, вводимых в исследование. Все множество  факторов, оказывающих влияние на величину результативного показателя, к действительности не может быть введено в рассмотрение, да практически в этом и нет необходимости, так как их роль и значение в формировании величины результативного показателя могут иметь существенные различия. Поэтому при ограничении числа факторов, включаемых в изучение, наряду с качественным анализом целесообразно использовать и определенные количественные оценки, позволяющие конкретно охарактеризовать влияние факторов на результативный показатель (к оценкам можно отнести парные коэффициенты корреляции, ранговые коэффициенты при экспертной оценке влияния факторов и др.). Включаемые в исследование факторы должны быть независимыми друг от друга, так как наличие тесной связи между ними свидетельствует о том, что они характеризуют одни и те же стороны изучаемого явления и в значительной мере дублируют друг друга.

Заключение

В данной курсовой работе рассмотрено статистическое изучение взаимосвязи.

В процессе данной работы был изучен теоретический материал, относящийся к статистическим методам исследования взаимосвязей.

При изучении взаимосвязей необходимо применять несколько  статистических методов, поскольку  каждый метод позволяет выявить  свой аспект связи признаков, кроме  того, методы отличаются наглядностью представления связей. Метод параллельных рядов наиболее прост в исполнении и позволяет при первом взгляде увидеть, существует ли между признаками какая-либо зависимость и оценить ее направление. В то же время, если связь неявная, метод рядов не подходит для определения ее направления. Метод группировок применим, если требуется выяснить, является ли связь между признаками достаточно тесной, и определить структуру этой связи. Тем не менее, метод группировок не обеспечивает достаточной наглядности, так как результаты представляются в таблице, и не позволяют определить уравнение связи без громоздких расчетов.  
По результатам представленного материала можно заключить, что описанные в работе методы применимы не только при изучении взаимосвязи факторного и результативного признаков, но и при исследовании связей признаков, один из которых не является непосредственной причиной другого.

Список используемой литературы

 
1) Гусаров В. М. Статистика: Учеб. Пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009. – 463 с. 
2) Статистический словарь/ Гл. ред. Ю. А. Юрков. – М.: Финстатинформ, 2011. – 479 с. 
3) Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник/ Под ред. А. А. Спирина, О. Э. Башиной. – М.: Финансы и статистика, 2010. – 296 с. 
4) Практикум по статистике: Учеб. Пособие для вузов (Под ред. В. М Симчеры). ВЗФЭИ. – М.: ЗАО «Финстатинформ», 2010. – 259 с. 
5) Экономическая статистика: Учебник/ Под ред. Ю. Н. Иванова. – М.: Инфра, 2008. – 480 с. 
6) Общая теория статистики: Учебник/ Под ред. И. И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2011. – 368 с.