Статистика, как наука
Статистика - отрасль знаний, общественная наука, отрасль практической деятельности. Особенностью статистики, как общественой науки, является то, что изучая конкретные общественные явления, статистика определяет их размеры или величину, распространенность, темпы развития, структуру, пропорции. Термин статистика имеет несколько определений: 1). Статистикой называется отрасль знаний, т.е. специальную научную дисциплину (статистическую науку) и, соответственно этому, учебную дисциплину ВУЗов. 2). Статистикой называется отрасль практической деятельности по количественному отражению явлений и процессов общественной жизни. Термин “Статистика” впервые применил немецкий ученый Г. Ахенвальд в середине 18 века. Статистика (от лат. Status) - состояние, положение.

Предмет статистики
Предметом иследования статистики является изучение закономерностей формирования и изменения количественных отношений общественных явлений, рассматриваемых в непосредственной связи с их качественным содержанием. Статистическая наука разрабатывает приемы количественного анализа общественных явлений, которые в совокупности образуют статистическую методологию, используемую многими другими науками. Статистическая наука исследует, преимущественно, такие типы закономерностей, которые присущи массовым явлениям, различаются между собой как по содержанию изучаемых признаков, так и по их количественным значениям. Количественная оценка осуществляется при помощи статистических показателей. В зависимости от тех задач, которые необходимо решить, статистические показатели подразделяются на 2 вида: 1).Учетно - оценочные показатели; 2).Аналитические показатели.
Учетно - оценочные показатели - это статистическая характеристика размера определительного социально - экономического явления в условиях конкретного места и времени. Аналитические показатели - применяются для анализа статистической информации и характеризуют особенности развития изучаемого явления. В качестве аналитического показателя в статистике применяются относительные величины, показатели динамики и т. д. Одной из важных категорий статистики, тесно связаной с показателем, является понятие признака. Под признаком в статистике понимается характерное свойство изучаемого явления, отличающего его от других явлений. Признаки могут выражаться как смысловыми понятиями, так и числовыми значениями. Смысловые признаки называют еще атрибутивными. Признаки, выражаемые числовыми значениями, принято называть количественными. Важной особенностью статистики является то, что изучая какое - то явление она образует статистическую совокупность. Статистическая совокупность - это множество единиц изучаемого явления, объединенных единой качественной основой. Состав статистической совокупности формируется в зависимости от поставленной задачи.

Методология статистики
Для изучения различных явлений общественной жизни статистика разрабатывает и применяет разнообразные методы. Все методы, вместе взятые, образуют статистическую методалогию, но для них характерно три осовных стадии, выполняемых последовательно: 1). Сбор первичной статистической информации. 2). Статистическая сводка и обработка первичной информации. 3). Анализ статистической информации. На первой (начальной стадии) статистического исследования применяется метод массового исследования. Требование массовости единиц наблюдения диктуется тем, что изучаемые закономерности проявляются только в достаточно большом массиве данных на основе действия закона больших чисел. Основное содержание закона больших чисел заключается в том, что в свободных статистических характеристиках действия элементов случайности
взаимопогашаются, хотя они и могут проявляться в признаках индивидуальных единиц статистической совокупности. Важнейшим методом второй стадии статистического исследования является метод статистических группировок, который позволяет выделять в изучаемой совокупности социально-экономические типы. Основное содержание второй стадии заключается в переходе от характеристик единственного к свободным (обобщающим) показателям совокупости в целом. Нельзя нарушать принцип качественной однородности к изучаемой совокупности, так как это приводит к получению не типичных характеристик, искажению результатов исследования. На третьей стадии используется метод обобщающих статистических показателей: 1). Абсолютных величин; 2). Относительных величин; 3). Средних величин; 4). Коэффициентов; и т.д. Анализ позволяет раскрывать причинные связи изучаемых явлений, влияние и взаимодействие различных факторов, последствия принимаемых решений и т.д. При анализе статистической информации широкой применение имеют табличный и графический методы. Органы государственной статистики РФ. Общее руководство статистикой в стране осуществляется государственным комитетом по статистике (Госкомстат), как федеральгый орган исполнительной власти.

Основные категории статистики
Статистика использует оределённые понятия (категории). Объект кон-кретного стат. исследов. называют стат. совок. (множество ед. изучаемого явл. объед-ых еди-ной кач-ой основой). Ед. совок.-это первичная ячейка, от кот. должны быть получены необ-ходимые стат. данные. Кач-ая однородность ед.-это их сходство. Признак- хар-ное св-во изуч. явл. отличающее его от др. явлений. Ва-риация- различия в значениях того или иного признака у отдельных ед. сов-ти. Варьирую-щие признаки могут быть колич-ми и атрибу-тивными. Статист. показатель-это количест-вено-качественная обобщающая хар-ка какого-то свойства группы ед. или совокуп-ности в целом.

Основные задачи и направления реформирования государственной статистики в РФ
1 этап.В нач. 90-х Прав-во РФ приняло «Гос. пограмму перехода РФ на принятую в междуна-родной практике систему учёта и стат. в соответствии с требованиями рын. эк ». Выполнение этой программы возложено на Госкомстат РФ. В резуль-тате реализации 1-го этапа прграммы создана сис-тема национ-ых счетов(СНС).В стандартах СНС сформированы основные макроэкономические по-каз., среди них- показ., хар-щие занятость, рынок труда, уров. жизни, уров. и динамику цен и.т.д. Определён состав стат.показ.. в доста-точ. Степени отражщ-ий различные аспекты развития Рос. эк-ки. 2-ой этап. Одно из главн. направлений-разработка и организация получения инф-ции о теневой эк-ке.Также предусматр-тся разворач-ие системы мониторингов (спец-но организованных систематичес-ких наблюде-ний). Подписан совмесный приказ Госком-стата и Госналогслужбы о взаимодействии стат.регистра и регистра налогоплат-щиков.

Статистическое наблюдение
Это нач-ная стадия экон-стат. исслед-ния. Она пред-ет собой работу по собиранию массовых первичных данных. Стат. набл.- то набл. кот. регулируется в учётных документах для последующего обо-бщения. Формы стат. набл.: 1) стат. набл. осущ-ся путём предоставл. отчётности. 2)-проведение пециально организ. стат. набл. Виды стат.набл.:1) по времени сбора данных (текущие,переодич.,единовременное).2) по степени охвата едениц исслед. свокупн. (сплошное, несплошное). При подготовке к провед-ию стат. набл. нужно составить орга-низац, план, в кот. должны быть 2 группы вопросов :1) прграмно-методологич.(объект, цель, программа.) 2) организационные (сроки и место проведения наблюдения).

Сводки статистических данных
В результате 1-ой стадии стат. исследования получают стат. информацию, представляющую собой большое кол-во первичных, разрозненных сведений об отдельных ед. объекта исследования. Дальнейшая задача стат. в том, чтобы привести эти материалы в определённый порядок, систематизировать. Это достигается в результате сводки – второй стадии стат. исследования. Стат.сводка - это научно организованная обработка материалов наблюдения. Включающая в себя систематизацию, группировку данных, составление таблиц, подсчёт итогов. Стат. сводка должна производиться по определённой прграмме и плану. Программа устанавливает следующие этапы: 1)выбор группировочных признаков 2) определение порядка формир-ния групп 3) разработ-ка системы стат. показателей для хар-ки групп и объ-екта в целом 4) разработка макетов стат. таблиц для предоставления результатов сводки. План сводки содержит указания о последовательности и сроках выполнения отдельных частей сводки.

Задачи и виды группировок
Стат. группировка - процесс образования однородных групп на основе разделения стат. совокупности на части или объединение изучаемых единиц в частное совокупности по существующих для них признаку. Признак - для составления групировок существенным критерием является признак, который выбирается в зависимости от той задачи, которая ставится перед исследованием. Признаки, по которым производится распределение единиц наблюдаемой совокупности на группы называются групировочными признаками или основание групировки. Условно выделены основные типы групировок: 1. Типологические. 2. Структурные. 3. Аналитические. Главное их содержание - выделение из множества признаков только тех, которые качественно однородны. Структурные - используются для изучения строения стат. совокупностей. При выборе признака определяющими являются признаки, позволяющие выбрать типичные черты и свойства изучаемого объекта. Все признаки можно классифицировать по следующим группам: 1. Атрибутивные. 2. Количественные. 3. Факторные.

Выполнение групировки по количественному признаку
Число групп и величена интервала определяются обычно так, чтобы равномерно распределить единицы, совокупности по группам и достигнуть при этом их качественной однородности. Под величиной интервала обычно понимают разность между максимальным и минимальным значениями каждой группы. Число групп определяется в зависимости от объема совокупности и конкретных обстоятельств. Интервалы могут быть равными и неравными, открытыми и закрытыми.

Распространение выборочных результатов на генеральную совокупность
Конечной целью выбор. набл. является хар-ка генеральной совокупн. На основе выборочных результатов. Выборочные средние и относительные величины распространяются на генеральную совокупн. с учётом предела их возможной ошибки. В каждой конкретной выборке расхождение между выборочной и генеральной может быть меньше средней ошиб-ки выборки ( средняя из возможных ошибок), равно ей или больше её. Причём каждое из этих расхождений имеет различную вероятность (объективную возможность появления события). Поэтому фактические расхождения между выборочной средней и генеральной можно рассматривать как некую предельную ошибку, связанную со средней ошибкой и гарантируемую с определённой вероятностью Р.

Понятие о рядах динамики
Изучение и анализ какого - либо явления можно производить при помощи динамических рядов. Основная цель статистического изучения динамики состоит в выявлении и измерении закономерностей их развития во времени. Это достигается по средствам построения и анализа статистических рядов динамики. Рядами в динамике называются статистические данные, отображающие развитие изучаемого явления во времени. В каждом ряду динамики имеются 2 основных элемента: показатель времени; соответствующие им уровни развития изучаемого явления. Показателем времени могут быть определённые даты, либо отдельные периоды, кварталы, годы и т. д. Уровни развития, изучаемого явления отображают количественную оценку явления и могут выражаться абсолютными, относит или средними величинами. Уровни рядов динамики могут относиться или к определённым датам времени, или к отдельным периодам и в соответствие с этим ряды динамики делятся на моментные и интервальные. Моментные ряды динамики отображают состояние изучаемого явления на определённые даты времени. Интервальные рядами называются ряды динамики, которые отображают итоги развития изучаемого явления за отдельные периоды времени. Статистическое отображение развития изучаемого явления во времени может быть представлено рядами динамики с нарастающими итогами. Они применяются когда результаты развития показателей нужны не только за отчётный период, а за весь истекающий период, начиная от обусловленной даты. При составлении таких рядов производятся последовательное суммирование смежных периодов.

Показатели анализа ряда динамики
Для оценки динамики применяются следующие статистические показатели - абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, темп наращивания и др.
В основе расчета показателей динамики лежит сравнение его уровней.В зависимости от применяемого способа сопоставления показатели динамики могут вычисляться на постоянной и переменной базах сравнения. Для расчета показателей на постоянной базе каждый уровень ряда сравнивается с одним и тем же базисным уровнем. Это называется базисные показатели. Для расчета показателей динамики на переменной базе каждый последующий уровень ряда сравнивается с предыдущим. Вычисленные таким образом показатели динамики называются цепными. Абсолютный прирост. Определяется как разность 2-х уровней ряда динамики в единицах измерения исходной информации. Темп роста - это отношение 2-х уровней ряда, которое выражается в виде коэффициента или в процентах. Темп прироста - это абсолютный прирост, но в относительных величинах. Между показателями темпа роста и темпа прироста - имеется взаимосвязь.Формулы расчёта показателей динамики, где V - изучаемый показатель.

Методы анализа основной тенденции развития в рядах динамики
Одной из важнейших задач стат. явл. определение в рядах динамики общей тенденции развития явления (тренда). Тренд- это плавное и устойчивое изменение уровня явления во времени, свободное от случайных колебаний. Для того, чтобы выявить общую тенденцию в изменении уровней ряда, освобождённую от действия случ. Факторов, ряды динамики подвергаются обработке методами укрупнения интервалов (укрупнение периодов времени, к которым относяться уровни ряда динамики (одновременно уменьшается кол-во интервалов)), скользящей средней и аналитического выравнивания.

Экстраполяция в рядах динамики и прогнозирование
Ряды динамики дают картину изменения показателей за прошедшее время, но часто на базе этих показателей требуется получить оценку развития на будущее. Для этого применяется метод экстраполяции. Под экстраполяцией понимается распространение выявленных в анализе рядов динамики закономерностей изучаемого явления. Важно предположить, выявленная закономерность сохраняется и в дальнейшем именно от этого зависит точность прогноза. Чем длиннее базовый ряд и чем короче срок прогноза, тем надежнее результат экстраполяции. Для экстраполяции применяется следующая формула (при абсолютных приростах). Yn+c=Yn+Dy*e, где Yn+c - экстраполяционный уровень; Yn - конечный уровень; е - срок прогноза; Dy - постоянный абсолютный прирост. Формула экстраполяции по темпам роста. Yn+e=Yn(Тр)е, где Тр - стабильный темп роста. При разработки прогнозов соц.-эк. явлений привлекается дополнительная информация, на основе которой, в полученные методом экстраполяции количественной оценке, вносятся соответствующие коррективы.

Индексы и их классификация
Индекс - это относительная величина, показывающая, во сколько раз уровень изучаемого явления в данных условиях отличается от уровня других условий. В статистике, где индекс имеет широкое распространение, он чаще всего понимается как обобщающий показатель 2 и более совокупностей, состоящих из элементов, которые не поддаются суммированию. В определении этого термина оговариваются условия в которых происходят изучаемые явления. Различие условий может проявляться во времени - и тогда это будут индексы динамики, а при различиях в пространстве это будут территориальные индексы. В экономической сатистике индексы используются, в частности, для сопоставления уровней изучаемого явления. Далее относительная величина, полученная при сравнении уровней, называется индивидуальным индексом. В этом случае не расчитывается структура изучаемого явления, а количественную оценку уровня в данных условиях сравнивают с такой же конкретной. Формула индивидуального индекса. IQ=Q1/Q0 Наряду с индивидуальным индексом товарооборота можно определить индивидуальный индекс цены (ip), а также индивидуальный индекс кол-ва проданного товара (iq). При анализе показатели товарооборота индивидуальный индекс кол-ва проданного товара (iq) показывает во сколько раз увеличилась или уменьшелась общая сумма выручки под влиянием изменения объема продажи в натуральных единицах, а индивидуальный индекс цен (ip) показывает во сколько раз изменилась общая сумма выручки под влиянием изменения цены товара.

Общие индексы количественных и качественных показателей
В экономической практике в настоящее время сначала выясняется вклад в общий прирост товарооборота количественного фактора, т.е. без учета изменения цены, а затем вклад качественного фактора, т.е. за чсет изменения цены, но без учета изменения объема продажи. Если известно, что изучаемые явления неоднородны и сравнение уровней можно провести только после приведения их к общей мере, экономический анализ выполняют при помощи так называемых общих индексов. Становится общим, когда в расчетной формуле показывается неоднородность изучаемой совокупности. Например, неоднородной совокупностью является общая масса проданных товаров или всех или какой-то группы, тогда сумма выручки можно записать в виде агрегата, т.е. сумма произведений взвешивающего показателя на объемный Q=Sp*q Веса индексов - это соизмерители, т.е. неизменное количество, неизменный набор товаров, неизменный набор цен, т.о. агрегатный индекс - наборный индекс.

Понятие о средних величинах
Это обощающие показатели в кот. находят выражение действие общих условий, закон-ть изучаемого явл. Они выражают величину признака, отнесён-ную к ед. совокупности. Стат. сред. расчит-тся на основе массовых данных стат. наблюдОни должны расчитываться на базе данных, собранных по кач-но однородной совокупн.Ср. вел.- вел. абстрактная, т.к она хар-ет не конкретную ед. совокупности, а усредн., т.к. средн. вел. отражают общее в изуч-м общ. явл. Кажд. ср. величина хар-ет изучаемую совокупность по одному признаку. Чтобы получить полное представление, необход. рассч. несколько сред. величин по разным призн., что позволит иметь более расшире-нную информ. о совокупности.

Абсолютные и относительные статистические величины
Абсолютные величины выражают размеры (уровни, объёмы) явлений и процессов. Любая статистическая информация начинает формироваться с абсолютных величин. В зависимости от целей анализа величины могут быть натуральные, денежные (стоимостные), трудовые. Изучая экономические явления нельзя ограничиться только абсолютными величинами. В анализе статистической информации важное место занимают относительные величины. Относительные величины представляют собой частное от деления 2-х статистических величин и характеризует количественное отношение между ними, в числителе всегда находится показатель, который изучается, а в знаменателе с чем сравнивается, этот показатель называется базой сравнения. Относительная величина (результат сравнения) может быть выражена в % или в виде коэффициента. При расчёте относительных показателей важно обеспечить сопоставимость числителя и знаменателя. Относительные показатели находят большое применение: 1).они могут использоваться при изучении структуры статистической совокупности. 2). Относительные величины используются для изучения динамики, т.е. для характеристики изменения изучаемого явления во времени. 3).Относительные величины могут использоваться для сравнения одноименных показателей, но относящихся к различным объектам статистического наблюдения. 4).Относительные величины могут использоваться для характеристики интенсивности изучаемого явления, т.е. насколько широко распространено данное явление в той или иной среде. Важным условием является комплексное применение абсолютных и относительных величин, если их разорвать, то можно прийти к неправильным выводам и только их совместное применение даёт всестороннюю, объективную характеристику изучаемого явления.

Виды средних и способы их вычисления
Средняя величина - это один из распространенных приемов обобщения. Применение средней величин позволяет избежать искажения действительности и какбы сглаживает различия в величинах признаков, возникающих под влиянием случайных причин. Средние величины - это обобщающие показатели, в которых находят выражение действия общих условий, закономерность изучаемых явлений. Они выражают величину признака, отнесенную к единицы совокупности. Стат. средняя величина расчитывается на основе массовых данных стат. наблюдения (сплошного или выборочного), но они должны рассчитываться на базе данных, собранных по качественно-однородной совокупности. Средняя величина вычисляется для признаков качественно-однородных, отличающихся только количественно. Математическая статистика предлогает общюю формулу по безопасному рассчету средней величины.

Показатели вариации
Изучаемые статистикой массовые общественные явления и процессы обладают как общим для всей совокупности свойствами и эти различия между общими и индивидуальными называются вариацией. Таким образом, вариация, т.е. несовпадение уровней одного и того же показателя у разных объектов, имеет объективный характер и помогает познать сущность изучаемого явления. Вариация присуща всем без исключения явлениям природы и общества, кроме законадательно закреплённых нормативных значений отдельных социальных признаков. В статистических научных исследованиях для измерения вариаций чаще используется следующий показатель вариации - дисперсия, или средний квадрат отклонений. Дисперсия обозначается символом - сигма малая в квадрате. Она представляет собой сумму отклонений всех вариаций от средней арифметической, но возведённых в квадрат и из полученных квадратов отклонений исчисляется средняя величина.

Понятие о выборочном наблюдении, его задачи
Основным вид-ом несплошного стат. набл. явл. выбор. набл. При выборочном набл. исполь-зуется метод основного массива. При этом обследованию подвергается та часть сово-купности, у кот. величина изучаемого признака явл. преобладающей во всём V-ме. При выборочном наблюдении исполь-зуется также анкетное исследование- сбор данных основанный на добровольном заполнении адресатами анкет. Выбр. набл-это набл. при кот. хар-ка всей совокупности фактов даётся по некоторой их части, отобранной в случай-ном порядке. Совокупн., из кот. производится отбор, назыв. генеральной, а все её обобщающие показате-ли- генеральными. Совокупн. отобранных ед. имену-ют выбор-ой совокупностью, и все её обобщающие показатели- выбороч. Выбор. набл. должно быть организованно и проведено в строгом соответствии с принципами теории выбороч. метода: обеспечение случайности (равной возможности попадания в выборку) отбора ед. и достаточного их числа. Соблюдение этих принципов позволяет получить объективную гарантию репрезентативности полученной вы-бор. совок. Понятие репрезентативности отобранной совок. Не следует понимать как её представительство по всем признакам изуч. совок., а только в отноше-нии тех признаков. Кот. изучаются или оказывают существенное влияние на формирование сводных обобщающих хар-ик. Основная задача выборочного наблюдения в экономике состоит в том, чтобы на основе хар-ик выборочной совокупности получить достоверные суждения о показателях в генеральной совокупности.

Индексы-дефляторы
Этот инд. использ. при изучении динамики ВВП. Дефлятор-изме-ритель инфл.общего уровня цен в стране. При сравн-ии V ВВП в отчётном году по сравн. с предыдущ. измен. может произойти за счёт увелич. кол-ва произв-ых товаров или за счет общего роста цен или за счет и того и др. Ответ на этот вопрос может дать введение таких понятий: ном. ВВП (рассчит. в текущ. ценах отч. года.) и реальн. ВВП (рассчит. в ценах базисного года). Для исчисл. Реальн. ВВП использ. Дефлятор.Т. к дефл. ВВП основан на вычислениях, учитывающих все призв. В стране тов., он явл. всеобъемлющим инд. цен.

Ошибки выборки
При любых стат. исслед. Возникают ошибки 2-х видов: ошибки регистрации и репрезентативности. Ошибки регистрации могут иметь случайный и систематический хар-р. Случай-ные обычно уравновешивают друг друга, т.к не имеют преимуществ. направления в сторону преу-величения или приуменьшения значений. Система-тические ошибки направл. в одну сторону вслед-ствие преднамеренного нарушения правил отбора. Ошибки репрезентативности присущи только выбор. наблюдению и возникают из-за того, что выборочная совок. Не полностью воспроизводит генеральную. Они представляют собой расхожде-ние между величинами выборных и соответству-ющих генеральных показателей. Для каждого кон-кретного выборочного набл. значение ошибки реп-резентативности может быть определено по соот-ветствующим формулам, кот. зависят от вида, мето-да и способа формирования выборочн. совокуп. По виду различают индивидуальный, групповой и ком-бинированный отбор. При индивидуальном отборе в выборочную совок. отбираются отдельные ед. генеральной совок.; при групповом отборе – качес-твенно однородные группы; комбинированный от-бор предполагает сочетание первого и второго. По методу отбора различают повторную и бесповтор-ную выборки. При повторной общая численность ед. генеральной совок. в процессе выборки остаёт-ся неизменной. Ту или иную ед., попавшую в вы-борку, после регистрации снова возвращают в гене-ральную совок., и она сохраняет равную возмож-ность со всеми прочими ед. при повторном отборе ед. вновь попасть в выборку. При бесповторной выборке численность ед. генеральной совок. сокра-щается в процессе исследования. Способом отбора определяется конкретный механизм или процедура выборки ед. из генеральной совокупности. Приме-няя выборочный метод в стат., обычно используют 2 вида обобщ. показат.: среднюю величину кол-го признака и относительную величину альтернатив-ного признака (доля ед. в стат. совок., кот. отли-чаются от всех других ед. этой совок. только нали-чием изучаемого признака). Ошибка выборки пред-ставляет собой разность соответствующих выборочных и генеральных хар-ик: для средней колич.

Статистические методы моделирования связи
Общественные явления, особенно такие как экономика, юридические и т.п., почти всегда взаимосвязаанны между собой и эти зависимости реализуются в форме причинности. Эти взаимосвязи общественных явлений возникают из-за объективно - реальных связей. Это объективно - необходимая связь в которой одно или несколько взаимосвязанных явлений именуемых причиной (фактором), порождают другое явление, именуемое следствием (результатом) и может быть названо причинностью. Оценка наиболее существенных общественных явлений, т.е. связей между причиной и следствием, а также воздействия одних факторов на другие является одной из основных задач статистики. Формы проявления взаимосвязей весьма разнообразны. В качестве двух самых общих их видов выделяют функциональную (полную) и корреляционную (неполную) связи. В первом случае величина причинного признака строго соответствует один или несколько значений результата (следствия). А такая форма причинной связи, при которой причина определяет следствие неодназначно, а лишь с определенной долей вероятности является неполной и называется корреляционной связью. Неполная связь проявляется в среднем для массовых явлений, когда заданным значениям зависимой переменной соответствует некоторый ряд вероятных значений независимой переменной. Поэтому действие той или иной причины можно обнаружить лишь в очень большой массе случаев, но даже и на массовом статистическом уровне, где влияние случайных факторов как-то не варьируются путем взаимоуничтожения, обнаруженные зависимости не могут быть полными и точными, т.е. функциональными, потому что действие неучтенных, неизвестных факторов проявляется в том, что изучаемые связи оказываются не только не полными, но и приблизительными. В том случае, когда следствие (результат) возрастает с увеличением причины (фактора) называется прямая корреляционная связь, а когда наоборот, т.е. результат уменьшается с увеличением причины (фактора) называется обратная корреляционная связь. Такие связи можно назвать, соответственно, положительными или отрицательными. При прямой корреляционной связи возможен вариант, когда исследуется связь между одним фактором и одним следствием, такое исследование связи 2-х признаков принято называть парной корреляцией. Когда изучается влияние многих взаимодействующих между собой факторов на следствие, то это называется множественной корреляцией. Эти две классификации связей наиболее часто встречаются в статистическом анализе. Множественная корреляция используется достаточно редко, прежде всего из-за того, что неналажен целенаправленный учет всех признаков факторов. Если говорить о взаимосвязях признаков в целом, то корреляционные связи одних явлений с другими видны уже на первых стадиях статистической обработки данных.
Сводка и группировка статистических показателей, вычисление относительных и средних величин, построение вариационных и динамических рядов позволяет установить наличие взаимосвязи, изучаемых явлений и даже ее характер: прямой и обратный. Следует подчеркнуть, что статистические методы различ. обобщений, указывая на наличие прямой или обратной связи между причиной (признаком - фактором) и следствием (признаком - следствием) не дают ответа на вопрос о количественном выражении таких связей. Этот недостаток восполняется методами корреляцинного анализа, который позволяют выделить из комплекса факторов влияния одного или многих обстоятельств, установить характер взаимосвязи и математически точно измерить ее.