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第一章 概论
《基础统计》
第二节 统计认识方法与活动过程
01
统计认识方法
02
统计认识的几个视角
04
统计与大数据
03
统计活动过程
第二节
一、统计认识方法
统计研究的对象是客观现象总体的数量方面，只有通过大量个体的观察，才能发现现象总体的数量规律。
大量观察法的数理根据是大数定律。个别事物的表现往往具有随机性，当我们抽取足够数量的个体组成样本进行观察时，通过综合平均，个别事物的偶然因素就会在平均中相互抵消，呈现出事物内在的性质。
“大量”是一个相对的概念，当有足够的总体单位构成总体，且能够说明现象总体时，就可以称为“大量”。
(一)大量观察法（或称“整体观察法”）
第二节
一、统计认识方法
按照某一个标志或几个标志，将总体划分为若干部分或组称为统计分组。这可以把相同的部分归并在一起，把组与组明显区别开来。它是对总体进一步研究、区分内部差异的方法。
（二）统计分组法
例如，我们在研究商业企业总体时，除了观察这个总体的全貌，取得整体概念以外，还需要运用统计分组法，按经济成分、经营类型或经营规模等标志分成不同的部分，研究它们的经营特点，以决定我们该采取什么样的政策，如何改进经营管理方式，以提高经济效益。
统计分组法对总体而言是“分”，对个体而言是“合”。
第二节
一、统计认识方法
统计指标法就是运用统计指标来反映和研究社会经济现象总体的数量状况，以认识事物数量特征的本质或规律性的方法。
（三）统计指标法
例如，我们研究商业企业的经营状况，就可以在统计分组的基础上，运用统计指标法对商品销售额、商品销售额构成、人均商品销售额、费用额、费用率、利润总额、人均利润额、资金利润率等多个统计指标进行分析，在现象的相互联系中认识这些被研究事物的数量特征。
统计指标法与统计分组法是贯穿整个统计工作，且相互联系的两种主要方法。通过统计分组而形成的统计指标，可以帮助我们认识总体内部的数量差异和数量关系，以及总体之间的联系与区别。
第二节
一、统计认识方法
统计模型法就是用一套相互联系的统计分组和统计指标，对客观存在的总体及其运动过程作出比较完整的、近似反映或描述的方法。
（四）统计模型法
统计模型法，可以说是大量观察法、统计分组法和统计指标法的进一步综合化、系统化，能够较为严谨的表现出总体的结构和功能，它是系统理论与统计工作相结合的产物。
统计逻辑模型——依据统计指标之间的逻辑关系，构筑的框架式物理模型，如国民经济指标体系。
统计数学模型——依据统计指标之间存在的明确的数量关系，建立的数学方程式或方程组，如回归分析模型。
统计模型法
的两种表达式
第二节
一、统计认识方法
统计推断法是根据部分总体单位组成的样本的数量特征去推断总体。
（五）统计推断法
按时间状态划分
的两种推断方法
静态统计推断——依据同一时间的样本指标去推断总体指标，如家计调查。
动态统计推断——依据前一段时间的指标去推断后一段时间的指标，如市场商品需求预测。
第二节
一、统计认识方法
统计
推断法
大量
观察法
统计
分组法
统计
模型法
统计
指标法
01
05
04
02
03
大量观察法、统计分组法、统计指标法、统计模型法侧重于历史统计资料的描述，统计推断法则是推测与控制未来状态。这五种方法相互联系、相互补充，可以说明社会经济现象的过去、现在和未来。
五种方法之间的关系
第二节
二、统计认识的几个视角
统计在认识社会经济现象时，首先就是研究其质的规定性，研究能够反映社会经济现象的一系列统计指标。
（一）强调质与量的辩证统一，突出量的认识
在质的规定下，侧重认识客观事物存在和发展的规模、水平、构成、速度等量的反映，从量的方面掌握事物发生、发展及其变化的规律。
研究这些“质”是为了研究它们量的表现、量的特点、量的运动过程以及决定质的数量界限。
第二节
二、统计认识的几个视角
政治形势的变化，影响人们的思想观念，进而影响其活动的方式、规模和效益。
（二）注意环境因素，突出主体认识
认识这些环境因素的目的，是为了更全面、准确认识活动主体，从而分清主、客观原因。
科学技术的发展，促使产品更新换代、推陈出新、从而引导消费需求、并推动社会生产方式的变革。
自然条件的变化，一方面影响物质资源的产出，另一方面也影响社会的需求总量及其构成。
第二节
二、统计认识的几个视角
宏观层次的统计，侧重于全社会的经济效益和社会效益以及于此相关的问题；
（三）区别层次差异，重视规律性的认识
不论是哪一个层次的统计，都应该在初步调查的基础上，对事物进行深入细致的分析，重视规律性的认识，从而为政策、计划、决策等提供科学依据。
中观层次的统计则是考虑某一行业、某一部门或某一区域范围的效益及其相关问题。
微观层次的统计，侧重于企业的经济效益；
第二节
三、统计活动过程
统计设计就是根据统计活动的目的，结合研究对象的性质、特点，对统计范围、指标体系、分类目录、资料搜集整理方法、分析要求及有关组织工作等方面所作出的整个规划。
（一）统计设计
统计设计的结果，一般表现为统计调查方案或统计报表制度。简单的统计设计也可以表现为统计调查提纲。
第二节
三、统计活动过程
统计调查就是根据统计活动的目的所确定的统计指标体系，把研究对象中各单位的某些必须了解的特征记录下来。统计调查是搜集客观资料的具体过程。
统计调查需要搜集丰富的资料：
原始资料或次级资料；
相关的业务资料、会计资料；
数字资料和有关的活情况。
（二）统计调查
第二节
三、统计活动过程
统计整理就是根据统计设计的要求，将调查资料进行审核、分组、汇总、编制统计表等科学加工处理的过程，以便清晰地反映研究总体的综合特征。
统计整理包括两个方面：
数字整理主要是依据事先设计的表格和要求进行；
文字整理主要是依据事先拟定的调查提纲归类。
（三）统计整理
第二节
三、统计活动过程
统计分析就是根据统计研究的任务，以统计数据为基础，结合具体情况进行分析研究，肯定成绩、发现问题、找出原因，探究事物的本质及其规律性，提出解决问题的办法，为经济活动服务。
统计分析是完成统计工作的重要阶段，也是统计研究过程中的最终环节，是发挥统计信息、咨询和监督职能作用的充分体现。
（四）统计分析
第二节
三、统计活动过程
统计
设计
统计
调查
统计
整理
统计
分析
统计活动的四个阶段是密切联系的，它们构成一个完整的工作过程。一般来说，统计设计以定性研究为基础，构筑定量研究的框架；统计调查侧重于个体事物量的认识；统计整理侧重于现象总体数量特征的描述性认识；统计分析侧重于现象总体本质或规律性的认识。
四个阶段不宜截然分开。在设计、调查、整理资料阶段也需要分析，在分析研究阶段还存在着进一步调查、整理的问题。同时，还要防止和克服对统计工作的不完整理解，比如只调查不分析，或仅用指标的计算分析代替系统分析。
第二节
四、统计与大数据
以多元形式从多种渠道搜集而来的海量般的结构化和非结构化的集合。
什么是大数据？
大数据的“5V”特征
Volune (海量的数据规模)
Velocity (快速的数据流转)
Variety (多样的数据类型)
Value (巨大的数据价值)
Vitality (动态的数据体系)
随着现代信息技术的飞速发展，大数据浪潮正以浩浩荡荡、锐不可当之势向我们袭来。它是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性技术变革的产物。
第二节
四、统计与大数据
大数据时代对统计活动提出了严峻的挑战，同时也为统计方法提供了广泛的用武之地。
统计与大数据相伴而生
大数据时代的出现，提升了统计学科的社会地位，拓宽了统计学科的应用领域，增强了统计学科的实践价值，促进了统计学科的进一步发展。
将统计方法和大数据挖掘技术融合，有针对性地进行相关分析，就可以把大数据中蕴藏的价值挖掘出来为社会经济活动服务。
谢 谢
同学们的聆听
1-02
统计认识方法
与活动过程
讲授完毕

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