Полный список рефератов    
Рефераты по литературе    
Дипломы по литературе    
Авиация и космонавтика    
Другие рефераты    
Другие дипломы    
Главный форум    







Полный список
Гостевая
Поиск рефератов
Дипломы
Контакты


Оглавление

 

Введение

 

Раздел 1. Социальная статистика как отрасль статистической науки и практики

 

Раздел 2. Методы измерения и анализа социальной информации

 

Раздел 3.Выборочные исследования в социальной статистике

 

Раздел 4. Статистика политической и общественной жизни

 

Раздел 5. Статистика социальной структуры и социальной мобильности населения

 

Раздел 6. Статистика занятости и безработицы

 

Раздел 7. Статистика семьи

 

Раздел 8. Моральная статистика

 

Заключение

 

Примеры решения задач

 

Список используемой литературы

 

 

 


Введение

Зарождение статистики как науки произошло в Англии во второй половине XVII века. В работах школы так называемых политических арифметиков Джона Граунта и Вильяма Петти впервые было показано, что статистика – не только регистрация сведений. Она позволяет с помощью специальных приемов обработки собранного материала обнаружить важные закономерности и взаимосвязи, позволяющие глубже понять смысл общественных явлений. Лишь с середины XX века акцент в статистике был сделан на хозяйственных, экономических сторонах жизни общества.

Таким образом, статистика в первую очередь социальна по своему происхождению и природе. В центре ее внимания – население, образование, культура и другие общественные явления.

Данные социальной статистики нужны для анализа развития общества, своего рода социальной диагностики, выявления тех тенденций, усиление которых может угрожать жизнедеятельности людей. Сведения социальной статистики необходимы органам государственного управления, призванным обеспечивать безопасность жизни и деятельности людей.

В силу того, что сферы социальной жизни и социальные процессы очень специфичны и не могут быть адекватно отображены с помощью универсальных измерительных и аналитических средств, в статистике используются различные измерительные системы и показатели, которые специализированы для соответствующих социальных структур.

Целью данной курсовой работы является рассмотрение методологических основ социальной статистики и отдельных ее направлений: статистика политической и общественной жизни, социальной мобильности населения, занятости и безработицы, семей и домохозяйств, моральная и правовая статистика.


Раздел 1

Социальная статистика как отрасль статистической науки и практики

Понятие «социальная статистика» имеет два толкования: как область науки и как область практической деятельности. Социальная статистика как область науки разрабатывает систему приемов и методов сбора, обработки и анализа числовой информации о социальных явлениях и процессах в обществе. Социальная статистика как область практической деятельности направлена на выполнение органами государственной статистики и другими организациями работы по сбору и обобщению числовых материалов, характеризующих те или иные социальные процессы.

Автономное существование социальной статистики как науки или как области практической деятельности было бы бессмысленным. Эти области должны и могут развиваться лишь в единстве и взаимосвязи.

Социальная статистика отличается от других отраслей статистики не только своим особым предметом и объектом исследования. Ее своеобразие состоит в особых каналах получения исходной информации, и в применении специальных приемов обработки и обобщения этой информации, и в особых путях практического использования результатов анализа.

Статистический анализ явлений и процессов, происходящих в социальной жизни общества, осуществляется с помощью специфических для статистики методов – методов обобщающих показателей, дающих числовое измерение количественных и качественных характеристик объекта, связей между ними, тенденций их измерения. Эти показатели отражают социальную жизнь общества, выступающую как предмет исследования социальной статистики.

К числу наиболее значимых направлений исследования в социальной статистике относятся:

-   социальная и демографическая структура населения и ее динамика;

-   уровень жизни населения;

-   уровень благосостояния;

-   уровень здоровья населения;

-    культура и образование;

-   моральная статистика;

-   общественное мнение;

-   политическая жизнь.

Применительно к каждой области исследования разрабатывается система показателей, определяются источники информации и существуют специфические подходы к использованию статистических материалов в целях регулирования социальной обстановки в стране и регионах. Вместе с тем, все эти направления дают в конечном счете единую последовательную и интегрированную информацию о картине социальной жизни, о тенденциях и закономерностях развития общества.

Для отображения и изучения количественной и качественной сторон явлений и процессов общественной жизни в социальной статистике используется система показателей. Статистический показатель является важнейшей категорией социальной статистики. Это очень емкое и широко применяемое понятие. Оно насыщается конкретным содержанием применительно к различным явлениям, их свойствам, формам. Статистический показатель непосредственно связан с количественной стороной социального явления. Следовательно, статистический показатель – это количественно-качественное понятие. Нельзя назвать конкретный статистический показатель без упоминания его качественного содержания. Таковы, например, показатели реальных располагаемых денежных доходов, объема платных услуг, средней продолжительности жизни населения и другие.

Поскольку социальная статистика изучает явления общественной жизни в конкретных условиях места и времени, то и всякий статистический показатель в виде конкретного числа содержит в себе пространственную и временную определенность.

Таким образом, конкретный статистический показатель в его полной определенности содержит:

-         количественную определенность;

-         качественную определенность;

-         определенность пространства;

-         определенность времени.

Например, численность населения Московской области на 1 января 1998 года составляла 6,6 млн человек. Здесь численность населения – качественная определенность показателя;

 Московская область – пространственная определенность; на 1 января 1998г. – временная определенность; 6,6 млн – количественная определенность.

Абстрактных чисел безотносительно к пространству, времени и качественному содержанию в статистике нет.

Таким образом, показатель социальной статистики – обобщенная количественная характеристика качественно определенного общественного явления. 

Определяя задачи социальной статистики, следует выделить те, которые решаются любой отраслевой статистикой применительно к своему объекту исследования. Такими задачами для социальной статистики являются:

-   систематический анализ в социальной сфере;

-   анализ важнейших тенденций и закономерностей развития отраслей социальной инфраструктуры;

-   изучение уровня и условий жизни населения;

-   оценка степени дифференциации этих характеристик;

-   анализ динамики;

-   прогнозирование наиболее вероятного хода развития на ближайшую и более отдаленную перспективу;

-   исследование факторов, под влиянием которых сложилась данная ситуация;

-   оценка степени соответствия фактических параметров их нормативным значениям;

-   выяснение соотношений и роли объективных и субъективных факторов;

-   исследование взаимодействия социальных процессов с другим составляющими общественного развития.

Кроме того, существуют особые задачи, присущие именно социальной статистике. Их специфика зависит прежде всего от трудностей, возникающих в практике изучения социальных процессов. К ним относятся следующие.

1.   Преодоление автономности отдельных направлений социальной статистики и обусловленной этим несопоставимости многих статистических показателей; действительной формирование единой взаимосвязанной системы социальной статистики. недоработки в этой области объясняются не только объективной причиной  - резкими различиями в сущности и формах проявления разных социальных процессов, но и некоторыми организационными предпосылками. Сбор социальной информации осуществляется разными подразделениями органов государственной статистики: статистики цен, бюджетов, статистики труда и т.д. Социальные показатели оказываются изначально включенными в разные подсистемы показателей социально-экономической статистики, что накладывает отпечаток на решение ряда методологических вопросов. Вместе с тем влияет и разный «возраст» отдельных показателей социально статистики: одни показатели используются в практике статистических работ давно и по инерции сохраняется традиционный подход к решению методологических вопросов; другие показатели возникли недавно и более ориентированы на современные методологии.

2.   Достижение соответствия ряда статистических показателей оценке сущности социальных явлений и процессов, так как показатели не дают их качественных характеристик. Учитываются лишь отдельные формальные количественные параметры. например, состояние системы здравоохранения трудно реально оценить, опираясь лишь на данные о числе приходящихся на 1000 человек населения врачей и больничных коек. По мере расширения различных форм медицинской помощи, основанных на коммерческих началах, возрастает дифференциация качества работы, доступности, разнообразия видов специализированных медицинских учреждений. Все должно найти отражение в статистических показателях.

3.   Интегрирование исследований на макро- и микроуровнях, что позволяет более глубоко и полно вскрыть первопричины и механизмы изучаемых процессов. Пока еще социальная статистика ориентирована преимущественно на исследование явлений и процессов на макроуровне, где обнаруживаются конечные результаты процесса. Децентрализация всей системы управления в стране усиливает актуальность информационного обеспечения на региональном уровне.

4.   Разработка показателей, построение моделей, оценка гипотез, дифференцирование для наиболее характерных социально-культурных, социально-этнических, социально-демографических групп населения.  Используемые при этом схемы группировок населения следует корректировать по мере того, как происходят сдвиги в составе населения. действующая системы показателей социальной статистики  практически нивелирует реально существующую дифференциацию условий жизнедеятельности различных групп населения, системы их ценностных ориентаций и т.д. тенденция возрастания социального расслоения общества усиливает актуальность этого вопроса.

5.   Преодоление существующей несопоставимости показателей социальной статистики  и показателей, представленных в других отраслевых статистиках.

6.   Моделирование социально-экономических связей с целью обнаружения механизмов взаимодействия в общественной системе. На макроуровне представлен ряд объективно существующих ограничительных факторов, предопределяющих пределы возможных колебаний социальных показателей в конкретных условиях (без разрушения системы). Это важно учитывать при выработке социальных программ.

7.   Расширение круга показателей статистики мнений. Актуальность этой задачи заключается в том, что важнейшей составляющей социальных  процессов выступает психологический фактор. Субъективные личностные оценки факторов и событий предопределяют реакцию населения на них, поведение населения в различных сферах жизнедеятельности.

8.   Проведение специальных мер, компенсирующих по возможности такие слабые стороны многих показателей как: элементы субъективизма; неточности данных анамнеза[1]; неполнота учета фактов, о которых люди неохотно дают информацию; отсутствие объективных однозначных критериев и шкал для различного рода оценочных суждений и т.д.  Это одно из важных условий построения полноценной системы показателей социальной статистики, повышающее ее достоверность и информационную емкость. Смягчить негативные проявления можно с помощью ряда специальных приемов. Среди них: совместный анализ информации о фактах и мнениях по одному и тому же вопросу; повторное обращение в анкетах к тому же вопросу с некоторыми изменениями оттенков смысла и редакции; детализация вопроса, то есть расчленение его на несколько отдельных вопросов с последующим построением интегрального показателя; контрольные вопросы, позволяющие выявить недостоверные ответы и т.д.

Приведенными примерами далеко не исчерпывается перечень актуальных задач совершенствования методологии и методики социальной статистики.

Статистика разрабатывает специальную методологию получения информации: отбора, измерения, фиксации и агрегирования данных, а также их последующие преобразования. К таким специальным методам можно отнести: массовые статистические наблюдения, метод группировок, методы средних величин, индексов, балансовый метод и ряд других. Статистика как наука включает в себя следующие разделы: общую теорию статистики, экономическую статистику, отраслевые статистики – промышленную, сельскохозяйственную, строительство, транспорта, связи и т.д. Именно в рамках отраслевых статистик в настоящее время развивается социальная статистика. Социальная статистика, в свою очередь, также состоит из нескольких разделов.

Основными разделами социальной статистики как науки являются:

-   теория статистики, в которой рассматриваются вопросы сущности статистики как науки, ее предмета, общие категории, понятия и т.д.

-   социальная статистика и ее отраслевые статистики, изучающие социальные явления (политическая статистика, статистика уровня жизни и потребления материальных благ и услуг, жилищно-коммунального хозяйства и бытового обслуживания населения, народного образования, культуры и искусства, здравоохранения, физической культуры и социального обеспечения, науки и научного обслуживания, управления)

-   статистика населения, изучающая процессы и явления, происходящие в области народонаселения, - численность, состав населения, рождаемость, смертность, миграция и т.д.


Раздел 2

Методы измерения и анализа
социальной информации

Изучаемые статистические процессы и явления в сфере демографии, в социальной и политической областях, как правило, характеризуется внутренней структурой, которая с течением времени может изменяться. Динамика структуры вызывает изменение внутреннего содержания исследуемых объектов, приводит к изменению установившихся причинно-следственных связей. Именно поэтому изучение структуры и структурных сдвигов занимает важное место в курсе теории статистики.

В статистике под структурой понимают совокупность единиц, обладающих определенной устойчивостью внутригрупповых связей при сохранении основных признаков, характеризующих эту совокупность как целое. Основные направления изучения структуры включают:

а) характеристику структурных сдвигов отдельных частей совокупности за два и более периодов;

б) обобщающую характеристику структурных сдвигов в целом по совокупности;

в) оценку концентрации и централизации.

Рассмотрим последовательно эти направления исследования.

Частные показатели структурных сдвигов. Анализ структуры и ее изменений базируется на относительных показателях структуры – долях и удельных весах, представляющих собой соотношение размеров частей и целого. При этом как частные, так и обобщающие показатели структурных сдвигов могут отражать либо «абсолютное» изменение структуры в процентных долях или долях единицы (кавычки показывают, что данные показатели являются абсолютными по методологии расчета, но не по единицам измерения), либо ее относительное изменение в процентах или коэффициентах.

Абсолютный прирост удельного весаi-й части совокупности показывает, на сколько процентных пунктов возросла или уменьшилась данная структурная часть и j-й период по сравнению с (j-1) периодом:

;

где dij – удельный вес (доля) i-й части совокупности в j-й период;

      dij-1 – удельный вес (доля) i-й части совокупности в j-1 период.

Знак прироста показывает направление изменения удельного веса данной структуры части («+» – увеличение, «–» – уменьшение), а его значение – конкретную величину этого изменения.

Темп роста удельного веса представляет собой отношение удельного веса i-й части совокупности в j-й период времени к удельному весу той же части в предшествующий период:

.

Темпы роста удельного веса выражаются в процентах и всегда являются положительными величинами. Однако, если в совокупности имели место какие-либо структурные изменения, часть темпов роста будет больше 100%, а часть – меньше.

Если изучаемая структура представлена данными за три и более периода, появляется необходимость в динамическом осреднении приведенных выше показателей, то есть в расчете средних показателей структурных сдвигов.

Средний «абсолютный» прирост удельного весаi-й структурной части показывает, на сколько процентных пунктов в среднем за какой-либо период (день, неделю, месяц, год и т.п.) изменяется данная структурная часть:

,

где n – число осредняемых периодов.

Сума средних «абсолютных» приростов удельных весов всех k структурных частей совокупности, так же как и сумма их приростов за один временной интервал, должна быть равна нулю.

Средний темп роста удельного веса характеризует среднее относительное изменение удельного веса i-й структурной части за n периодов и рассчитывается по формуле средней геометрической:

.

Подкоренное выражение этой формулы представляет собой последовательное произведение цепных темпов роста удельного веса за все временные интервалы. После проведения несложных алгебраических преобразований данная формула примет следующий вид:

.

При анализе структуры исследуемого объекта или явления за ряд периодов также можно определить средний удельный вес каждой i-й части за весь рассматриваемый временной интервал. Однако для его расчета одних лишь относительных данных об удельных весах структурных частей недостаточно, необходимо располагать еще и информацией о размерах этих частей в абсолютном выражении. Используя эти данные, средний удельный вес любой i-й структурной части можно определить по формуле:

,

где Xij - величина i-й структурной части в j-й период времени в абсолютном выражении.

Обобщающие показатели структурных сдвигов. В отдельных случаях исследователю необходимо в целом оценить структурные изменения в изучаемом социальном явлении за определенный временной интервал, которые характеризуют подвижность или стабильность данной структуры. Как правило, это требуется для сравнения динамики одной и той же структуры в различные периоды или несколько структур, относящихся к разным объектам. Во втором случае число структурных частей у разных объектов необязательно должно совпадать.

Среди применяемых для этой цели обобщающих показателей наиболее распространен линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов, представляющий собой суму приростов удельных весов, взятых по модулю, деленную на число структурных частей:

.

Этот показатель отражает то среднее изменение удельного веса (в процентных пунктах), которое имело место за рассматриваемый временной интервал в целом по всем структурным частям совокупности.

Также применяют квадратический коэффициент «абсолютных» структурных сдвигов, который рассчитывается по формуле:

.

Линейный и квадратический коэффициенты «абсолютных» структурных сдвигов позволяют получить сводную оценку скорости изменения удельных весов отдельных частей совокупности. Для сводной характеристики интенсивности изменения удельных весов используется квадратический коэффициент относительных структурных сдвигов:

.

Данный показатель отражает тот средний относительный прирост удельного веса (в процентах), который наблюдался за рассматриваемый период.

Для сводной оценки структурных изменений в исследуемой совокупности в целом за рассматриваемый временной интервал, охватывающий несколько недель, месяцев, кварталов или лет, наиболее удобным является линейный коэффициент «абсолютных» структурных сдвигов за n периодов:

.

Этот показатель используется как для сравнения динамики двух и более структур, так и для анализа динамики одной и той же структуры за разные по продолжительности периоды времени.

Показатели концентрации и централизации. Одна из задач статистического анализа структуры заключается в определении степени концентрации изучаемого признака по единицам совокупности или в оценке неравномерности его распределения. Такая неравномерность может иметь место в распределении доходов по группам населения, жилой площади по группам семей и т.д. При исследовании неравномерности распределения изучаемого признака по территории понятие «концентрация» обычно заменяется понятием «локализация».

Оценка степени концентрации наиболее часто осуществляется по кривой концентрации Лоренца и рассчитываемым на ее основе характеристикам. Для построения кривой концентрации необходимо иметь частотное распределение единиц исследуемой совокупности и соответствующее ему частотное распределение изучаемого признака. При этом для удобства вычислений, как правило, разбиваются на равные группы – 10 групп по 10% единиц в каждой, 5 групп по 20% и т.д.

Наиболее известным показателем концентрации является коэффициент Джини, обычно используемый как мера дифференциации или социального расслоения:

;

где dxi – доля i-й группы в общем объеме совокупности;

      dуi – доля i-й группы в общем объеме признака;

      dНуi – накопленная доля i-й группы в общем объеме признака.

Если доли выражены в процентах, данную формулу можно преобразовать:

для 10%-ного распределения –

 ;

для 20%-ного распределения -

.

Чем ближе к 1 (100%) значение данного показателя, тем выше уровень концентрации; при нуле мы имеем равномерное распределение признака по всем единицам совокупности.

Оценка степени концентрации также может быть получена на основе коэффициента Лоренца:

.

При использовании данного коэффициента можно оперировать как долями единицы, так и процентами. Коэффициент Лоренца изменяется в тех же границах, что и коэффициент Джини.

Если под концентрацией понимается степень неравномерности распределения изучаемого признака, не связанная ни с объемом совокупности, ни с численностью отдельных групп, то централизация означает сосредоточение объема признака у отдельных единиц. Обобщающий показатель централизации имеет следующий вид:

,

где mi – значение признака i-й совокупности;

      М – объем признака всей совокупности.

Максимальное значение, равное 1, данный коэффициент достигает в том случае, когда вся совокупность состоит только из одной единицы, обладающей всем объемом признака. Минимальное значение коэффициента приближается к нулю, но никогда его не достигает.

Исследуя общество, необходимо считаться со взаимосвязью наблюдаемых процессов и явлений. При этом полнота описания так или иначе определяется количественными характеристиками причинно-следственных связей между ними. Оценка наиболее существенных из них, а также воздействие одних факторов на другие является одной из основных задач статистики.

Количественная оценка связей социальных явлений осуществляется на основе расчета и анализа целого ряда коэффициентов.

Методы оценки тесноты связи подразделяются на корреляционные (параметрические) и непараметрические. Параметрические методы основаны на использовании, как правило, оценок нормального распределения и применяются в случаях, когда изучаемая совокупность состоит из величин, которые подчиняются закону нормального распределения.

Непараметрические методы не накладывают ограничений на закон распределения изучаемых величин. Их преимуществом является и простота вычислений.

Если изучается взаимосвязь двух качественных признаков, то используют комбинационное распределение единиц совокупности в форме так называемых таблиц взаимной сопряженности.

Рассмотрим методику анализа таблиц взаимной сопряженности на конкретном примере социальной мобильности как процесса преодоления замкнутости отдельных социальных и профессиональных групп населения. В таблице 1 приведены  данные о распределении выпускников средних школ по сферам занятости с выделением аналогичных общественных групп их родителей.

 





Таблица 1

Занятия родителей

Число детей, занятых в

Всего

промыш-ленности

сельском хозяйстве

сфере обслуживания

сфере интеллекту-ального труда

1.промыш-ленность

40

5

7

39

91

2.сельское хозяйство

34

29

13

12

88

3.сфера обслуживания

16

6

15

19

56

4.сфера интеллекту-ального труда

24

5

9

72

110

Всего

114

45

44

142

345

 

Распределение частот по строкам и столбцам таблицы взаимной сопряженности позволяет выявить основные закономерности социальной мобильности: 42,9% детей родителей группы 1(промышленность) заняты в сфере интеллектуального труда (39 из 91); 38,9% детей, родители которых трудятся в сельском хозяйстве, работают в промышленности (34 из 88) и т.д.

Можно заметить и явную наследственность в передаче профессий. Так, из пришедших в сельское хозяйство 29 человек или 64,4% являются детьми работников сельского хозяйства; более чем у 50% в сфере интеллектуального труда родители относятся к той же социальной группе и т.д.

Однако важно получить обобщающий показатель, характеризующий тесноту связи между признаками и позволяющий сравнивать проявление связи в разных совокупностях. Для этой цели исчисляют, например, коэффициенты взаимной сопряженности Пирсона (С) и Чупрова (К):

;

,

где - показатель средней квадратичной сопряженности, определяемый путем вычитания единицы из суммы отношений квадратов частот каждой клетки корреляционной таблицы к произведению частот соответствующего столбца и строки:

, ;

К1, К2 – число групп по каждому из признаков.

Величина коэффициента взаимной сопряженности, отражающая тесноту связи между качественными признаками, колеблется в обычных для этих показателей пределах от 0 до 1.

Таблица 2

Занятия родителей

Число детей, занятых в

 

 

промыш-ленности

сельском хозяйстве

сфере обслужи-вания

сфере интеллекту-ального труда

Всего

А

1.          

2.          

3.          

4.          

5.          

6.          

1.   промыш-ленность

40

1600

14,04

5

25

0,56

7

49

1,11

39

1521

10,71

91

-

26,42

0,2903

2.   сельское хозяйство

34

1156

10,14

29

841

18,69

13

169

3,84

12

169

3,84

88

-

33,68

0,3827

3.   сфера обслужи-вания

16

256

2,25

6

36

0,8

15

225

5,11

19

361

2,54

56

-

10,7

0,1911

4.   сфера интеллек-туального труда

24

576

5,05

5

25

0,56

9

81

1,84

72

5184

36,51

110

-

43,96

0,3996

Итого (fj)

114

45

44

142

345

1,264

 

Цифры в левом верхнем углу каждой клетки данной таблицы перенесены из предыдущей. Цифры в центре клеток представляют собой результат возведения частот в квадрат (fij2). Путем деления fij2 на итоговые частоты соответствующих столбцов (fj) получаем значения, которые записываем в нижнем правом углу каждой клетки.

Суммируя данные величин (из последнего, 6-го столбца), получим

;

;

.

Величина первого коэффициента свидетельствует о наличии достаточно заметной связи между изучаемыми признаками. Коэффициент Чупрова обычно дает более осторожную оценку связи.

Некоторые особенности имеет анализ взаимосвязи между двумя альтернативными признаками, который производится с помощью четырехклеточных таблиц.

Оценить тесноту связи между признаками можно с помощью коэффициентов взаимной сопряженности С или К. Но проще это сделать с помощью коэффициентов ассоциации и контингенции.

 Для их вычисления составляется таблица, которая показывает связь между двумя явлениями, каждое из которых должно быть альтернативным, то есть состоящим из двух качественно отличных друг от друга значений признака (например, хороший, плохой). (Таблица 3)

Таблица 3
Таблица для вычисления коэффициентов ассоциации и контингенции
a
b
a+b
c
d
c+d
a+c
b+d
a+b+c+d
Коэффициенты вычисляются по формулам:
ассоциации:  ;
 
Далее
Magazilla

Мобильные телефоны от $44

Ноутбуки от $319

Цифровые камеры от $78

Стиральные машины от $199

LCD-телевизоры от $249
Copyright © 2005-2011,
База курсовых и дипломов.