ผลการวิเคราะห์กระบวนการและปรากฏการณ์ที่ศึกษาโดยใช้วิธีทางสถิติคือชุดของลักษณะเชิงตัวเลขที่สามารถจำแนกเป็นตัวบ่งชี้แบบสัมบูรณ์และแบบสัมพัทธ์
ตัวเลขแน่นอน
ค่าสัมบูรณ์ในแง่ของสถิติแสดงถึงจำนวนหน่วยหรือจำนวนในกลุ่มตัวอย่างซึ่งเป็นผลโดยตรงของการสรุปและการจัดกลุ่มของข้อมูลที่วิเคราะห์ ตัวชี้วัดสัมบูรณ์สะท้อนให้เห็นถึงลักษณะ "ทางกายภาพ" ของกระบวนการและปรากฏการณ์ภายใต้การศึกษา (พื้นที่, มวล, ปริมาตร, พารามิเตอร์เชิงพื้นที่และเวลา) ซึ่งตามกฎแล้วจะถูกบันทึกไว้ในเอกสารทางบัญชีหลัก ค่าสัมบูรณ์มีมิติเสมอ สังเกตว่า ในทางตรงกันข้ามกับการตีความทางคณิตศาสตร์ ค่าสัมบูรณ์ทางสถิติสามารถเป็นค่าบวกหรือค่าลบได้
การจำแนกตัวบ่งชี้แบบสัมบูรณ์
ค่าสัมบูรณ์จำแนกตามวิธีการนำเสนอมิติของปรากฏการณ์ที่ศึกษาเป็นรายบุคคล กลุ่ม และทั่วไป
Individual รวมอินดิเคเตอร์แบบสัมบูรณ์ที่แสดงขนาดตัวเลขของแต่ละหน่วยของประชากรตัวอย่างเช่น จำนวนพนักงานในองค์กร การผลิตของผลผลิตรวมขององค์กร กำไร ฯลฯ
ตัวบ่งชี้กลุ่มคือพารามิเตอร์ที่กำหนดลักษณะมิติหรือจำนวนหน่วยในบางส่วนของประชากร ตัวชี้วัดดังกล่าวคำนวณโดยการรวมพารามิเตอร์สัมบูรณ์ที่สอดคล้องกันของแต่ละหน่วยของกลุ่มการศึกษาหรือโดยการนับจำนวนหน่วยในตัวอย่างโดยตรงจากประชากรทั่วไป
ตัวบ่งชี้สัมบูรณ์ที่อธิบายขนาดของจุดสนใจในทุกหน่วยของประชากรเรียกว่าทั่วไป พารามิเตอร์ดังกล่าวเป็นผลจากการสรุปผลการศึกษาทางสถิติ ตัวชี้วัดเหล่านี้รวมถึงกองทุนค่าจ้างของวิสาหกิจในภูมิภาค การเก็บเกี่ยวข้าวสาลีรวมในรัฐ ฯลฯ
การกำหนดมูลค่าสัมพัทธ์
จากมุมมองของสถิติ ค่าสัมพัทธ์คือพารามิเตอร์ทั่วไปที่อธิบายอัตราส่วนเชิงปริมาณของค่าสัมบูรณ์สองค่า กล่าวอีกนัยหนึ่ง ตัวบ่งชี้สัมพัทธ์แสดงลักษณะความสัมพันธ์และการพึ่งพาอาศัยกันของสองพารามิเตอร์เปรียบเทียบแบบสัมบูรณ์
การใช้ค่าสัมพัทธ์ในการวิจัยทางเศรษฐกิจและสังคม
ตัวบ่งชี้สัมพัทธ์มีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์กระบวนการทางเศรษฐกิจและสังคม เนื่องจากลักษณะเฉพาะเพียงอย่างเดียวไม่ได้ช่วยให้การประเมินปรากฏการณ์ที่วิเคราะห์ได้อย่างถูกต้องเสมอไป บ่อยครั้ง ความสำคัญที่แท้จริงของพวกมันถูกเปิดเผยเมื่อเปรียบเทียบกับตัวบ่งชี้สัมบูรณ์อื่นเท่านั้น
ตัวชี้วัดสัมพัทธ์รวมถึงพารามิเตอร์ที่กำหนดโครงสร้างของปรากฏการณ์ตลอดจนการพัฒนาในช่วงเวลา. ด้วยความช่วยเหลือของพวกเขา ทำให้ง่ายต่อการติดตามแนวโน้มการพัฒนาของกระบวนการภายใต้การศึกษาและคาดการณ์วิวัฒนาการต่อไป
คุณสมบัติหลักของค่าสัมพัทธ์คือช่วยให้คุณทำการวิเคราะห์เปรียบเทียบของกระบวนการที่ไม่สามารถเทียบเคียงได้ในหน่วยสัมบูรณ์ ซึ่งเปิดโอกาสในการเปรียบเทียบระดับการพัฒนาหรือความชุกของ ปรากฏการณ์ทางสังคมต่างๆ
หลักการคำนวณค่าสัมพัทธ์
ในความสัมพันธ์กับอินดิเคเตอร์แบบสัมบูรณ์ ซึ่งเป็นข้อมูลอินพุตสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ ค่าสัมพัทธ์จะมาจากค่าเหล่านี้หรือค่าทุติยภูมิ การคำนวณตัวบ่งชี้สัมพัทธ์ในแง่ทั่วไปทำได้โดยการหารพารามิเตอร์สัมบูรณ์ตัวหนึ่งด้วยอีกตัวหนึ่ง ในเวลาเดียวกัน ค่าในตัวเศษเรียกว่า การเปรียบเทียบ หรือ ปัจจุบัน และตัวบ่งชี้ในตัวส่วนที่ใช้เปรียบเทียบเป็นฐาน (ฐาน) ของการเปรียบเทียบ
เห็นได้ชัดว่ามันเป็นไปได้ที่จะทำการเปรียบเทียบแม้ค่าสัมบูรณ์ที่ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องกันโดยสิ้นเชิง ควรเลือกตัวบ่งชี้สัมพัทธ์ที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติตามวัตถุประสงค์ของการศึกษาเฉพาะและลักษณะของข้อมูลหลักที่มีอยู่ ในกรณีนี้ จำเป็นต้องได้รับคำแนะนำจากหลักการมองเห็นและความง่ายในการรับรู้
ไม่เพียงแต่สัมบูรณ์แต่คุณลักษณะสัมพัทธ์ยังสามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้ปัจจุบันและพื้นฐานสำหรับการคำนวณ พารามิเตอร์สัมพัทธ์ที่ได้จากการเปรียบเทียบลักษณะสัมบูรณ์เรียกว่าตัวบ่งชี้ลำดับแรก และพารามิเตอร์สัมพัทธ์เรียกว่าตัวบ่งชี้คำสั่งซื้อที่สูงขึ้น
มิติของค่าสัมพัทธ์
การวิเคราะห์ทางสถิติช่วยให้คุณคำนวณตัวบ่งชี้ที่สัมพันธ์กันสำหรับค่าที่เหมือนกันและค่าต่างกัน ผลลัพธ์ของการเปรียบเทียบพารามิเตอร์ของชื่อเดียวกันคือค่าสัมพัทธ์ที่ไม่มีชื่อซึ่งสามารถแสดงเป็นปัจจัยหลายหลากซึ่งแสดงถึงจำนวนครั้งที่ตัวบ่งชี้ปัจจุบันมากกว่าหรือน้อยกว่าฐานหนึ่ง (ในกรณีนี้จะใช้หนึ่งเป็นพื้นฐานสำหรับ การเปรียบเทียบ). บ่อยครั้งในการศึกษาทางสถิติ จะใช้ฐานเปรียบเทียบเท่ากับ 100 ในกรณีนี้ ขนาดของตัวบ่งชี้สัมพัทธ์ที่ได้รับจะเป็นเปอร์เซ็นต์ (%)
เมื่อเปรียบเทียบพารามิเตอร์ต่าง ๆ อัตราส่วนของมิติที่สอดคล้องกันของตัวบ่งชี้ในตัวเศษและตัวส่วนจะถูกนำมาเป็นมิติของค่าสัมพัทธ์ที่ได้รับ (เช่น ตัวบ่งชี้ของ GDP ต่อหัวมีขนาดล้านรูเบิลต่อ คน).
การจำแนกค่าสัมพัทธ์
ในบรรดาพารามิเตอร์สัมพัทธ์ที่หลากหลาย มีการแยกประเภทต่อไปนี้:
- ตัวบ่งชี้ไดนามิก
- ตัวชี้วัดของแผนและการดำเนินการตามแผน;
- ตัวบ่งชี้ความเข้ม;
- ตัวบ่งชี้โครงสร้าง
- ตัวบ่งชี้การประสานงาน
- ตัวบ่งชี้การเปรียบเทียบ
ดัชนีไดนามิก (DPI)
พารามิเตอร์นี้อธิบายอัตราส่วนของระดับการพัฒนาในปัจจุบันของปรากฏการณ์ที่กำลังศึกษาต่อบางคน นำมาเป็นฐาน ระดับการพัฒนาในช่วงเวลาก่อนหน้า แสดงเป็นหลายอัตราส่วน ตัวบ่งชี้สัมพัทธ์ของไดนามิกเรียกว่าปัจจัยการเติบโตและเป็นเปอร์เซ็นต์ - อัตราการเติบโต
ตัวชี้วัดแผน (PIP) และตัวชี้วัดการดำเนินการตามแผน (PRP)
ตัวชี้วัดดังกล่าวถูกใช้โดยทุกวิชาของเศรษฐกิจที่เกี่ยวข้องกับการวางแผนในปัจจุบันและเชิงกลยุทธ์ คำนวณได้ดังนี้
ลักษณะที่กล่าวถึงข้างต้นสัมพันธ์กันโดยความสัมพันธ์ต่อไปนี้:
OPD=OPPOPP.
ตัวบ่งชี้สัมพัทธ์ของแผนกำหนดความเข้มข้นของงานเมื่อเทียบกับช่วงก่อนหน้า และการดำเนินการตามแผนจะกำหนดระดับของการดำเนินการ
ดัชนีโครงสร้าง (FSI)
ตัวบ่งชี้สัมพัทธ์นี้แสดงองค์ประกอบโครงสร้างของประชากร และแสดงโดยสัมพันธ์กับขนาดของคุณลักษณะสัมบูรณ์ของส่วนโครงสร้างของวัตถุภายใต้การศึกษากับขนาดของคุณลักษณะของประชากรโดยรวม กล่าวอีกนัยหนึ่ง การคำนวณตัวบ่งชี้โครงสร้างประกอบด้วยการคำนวณสัดส่วนของประชากรแต่ละส่วน:
OPV มักจะแสดงเป็นเศษส่วนของหน่วย (สัมประสิทธิ์) หรือเปอร์เซ็นต์ ผลรวมของน้ำหนักเฉพาะของส่วนโครงสร้างของประชากรที่ศึกษาควรเท่ากับหนึ่งหรือร้อยเปอร์เซ็นต์ตามลำดับ
เป็นต้น
ดัชนีการประสานงาน (CIR)
พารามิเตอร์นี้แสดงลักษณะอัตราส่วนของลักษณะของประชากรทางสถิติบางส่วนต่อลักษณะของส่วนฐาน ตัวบ่งชี้สัมพัทธ์ของการประสานงานใช้ในการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างแต่ละส่วนของประชากรที่ทำการศึกษาได้ชัดเจนยิ่งขึ้น
เลือกส่วนของประชากรที่มีความถ่วงจำเพาะสูงสุดหรือมีความสำคัญเป็นอันดับแรก
ดัชนีความเข้ม (IIR)
ลักษณะนี้ใช้เพื่ออธิบายการแพร่กระจายของปรากฏการณ์ที่ศึกษา (กระบวนการ) ในสภาพแวดล้อมของตัวเอง สาระสำคัญของมันอยู่ที่การเปรียบเทียบปริมาณที่มีชื่อตรงข้ามกันซึ่งเกี่ยวข้องกันในทางใดทางหนึ่ง
ตัวอย่างคือตัวบ่งชี้ระดับของ GDP ต่อหัว ตัวชี้วัดทางประชากรศาสตร์ของการเพิ่มขึ้น (ลดลง) ตามธรรมชาติของประชากรต่อ 1,000 (10,000) คน เป็นต้น
ตัวบ่งชี้เปรียบเทียบ (CRR)
พารามิเตอร์นี้อธิบายอัตราส่วนของคุณสมบัติสัมบูรณ์ของวัตถุต่าง ๆ ที่มีชื่อเดียวกัน:
ตัวบ่งชี้การเปรียบเทียบแบบสัมพัทธ์สามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์เปรียบเทียบได้ เช่น ประชากรของประเทศต่างๆ ราคาสำหรับสินค้าเดียวกันของแบรนด์ต่างๆ ประสิทธิภาพแรงงานในองค์กรต่างๆ เป็นต้น
การคำนวณลักษณะสัมพัทธ์เป็นขั้นตอนสำคัญในการวิเคราะห์ทางสถิติ อย่างไรก็ตามการพิจารณาสิ่งเหล่านี้โดยไม่คำนึงถึงตัวชี้วัดหลักที่แน่นอน เราสามารถสรุปได้ไม่น่าเชื่อถือ ดังนั้น การประเมินที่ถูกต้องของกระบวนการและปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจและสังคมต่างๆ ควรยึดตามระบบพารามิเตอร์ ซึ่งรวมถึงตัวชี้วัดแบบสัมบูรณ์และแบบสัมพัทธ์