सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करके अध्ययन की गई प्रक्रियाओं और घटनाओं के विश्लेषण का परिणाम संख्यात्मक विशेषताओं का एक समूह है जिसे निरपेक्ष और सापेक्ष संकेतकों में वर्गीकृत किया जा सकता है।
पूर्ण आंकड़े
आंकड़ों के संदर्भ में निरपेक्ष मान नमूने में इकाइयों या मात्राओं की संख्या का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो विश्लेषण किए गए डेटा के सारांश और समूहीकरण का प्रत्यक्ष परिणाम हैं। निरपेक्ष संकेतक प्रतिबिंबित करते हैं, इसलिए बोलने के लिए, अध्ययन के तहत प्रक्रियाओं और घटनाओं की "भौतिक" विशेषताएं (क्षेत्र, द्रव्यमान, मात्रा, अनुपात-अस्थायी पैरामीटर), जो एक नियम के रूप में, प्राथमिक लेखांकन दस्तावेजों में दर्ज की जाती हैं। निरपेक्ष मूल्यों का हमेशा एक आयाम होता है। यह भी ध्यान दें कि, गणितीय व्याख्या के विपरीत, सांख्यिकीय निरपेक्ष मान या तो धनात्मक या ऋणात्मक हो सकता है।
पूर्ण संकेतकों का वर्गीकरण
व्यक्तिगत, समूह और सामान्य में अध्ययन के तहत घटना के आयामों को प्रस्तुत करने की विधि के अनुसार निरपेक्ष मूल्यों को वर्गीकृत किया जाता है।
व्यक्तिगत में जनसंख्या की व्यक्तिगत इकाइयों के संख्यात्मक आकार को व्यक्त करने वाले पूर्ण संकेतक शामिल हैं।उदाहरण के लिए, संगठन में कर्मचारियों की संख्या, उद्यम के सकल उत्पादन का उत्पादन, लाभ, आदि।
समूह संकेतक वे पैरामीटर हैं जो जनसंख्या के एक निश्चित हिस्से में आयामी विशेषताओं या इकाइयों की संख्या निर्धारित करते हैं। इस तरह के संकेतकों की गणना अध्ययन समूह की अलग-अलग इकाइयों के संबंधित निरपेक्ष मापदंडों को जोड़कर या सामान्य आबादी से एक नमूने में इकाइयों की संख्या की सीधे गणना करके की जाती है।
समष्टि की सभी इकाइयों में एक विशेषता के आकार का वर्णन करने वाले निरपेक्ष संकेतक सामान्य कहलाते हैं। ऐसे पैरामीटर सांख्यिकीय अध्ययनों के परिणामों के सारांश का परिणाम हैं। इन संकेतकों में क्षेत्र में उद्यमों की मजदूरी निधि, राज्य में सकल गेहूं की फसल आदि शामिल हैं।
सापेक्ष मूल्य का निर्धारण
सांख्यिकी के दृष्टिकोण से, सापेक्ष मूल्य एक सामान्यीकरण पैरामीटर है जो दो पूर्ण मूल्यों के मात्रात्मक अनुपात का वर्णन करता है। दूसरे शब्दों में, सापेक्ष संकेतक दो तुलनात्मक निरपेक्ष मापदंडों के संबंध और अन्योन्याश्रयता की विशेषता बताते हैं।
सामाजिक आर्थिक अनुसंधान में सापेक्ष मूल्यों का उपयोग
सापेक्ष संकेतक सामाजिक-आर्थिक प्रक्रियाओं के विश्लेषण में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, क्योंकि अकेले पूर्ण लक्षण हमेशा विश्लेषण की गई घटना के सही मूल्यांकन की अनुमति नहीं देते हैं। अक्सर, उनका वास्तविक महत्व किसी अन्य निरपेक्ष संकेतक से तुलना करने पर ही पता चलता है।
सापेक्ष संकेतकों में ऐसे पैरामीटर शामिल हैं जो घटना की संरचना को निर्धारित करते हैं, साथ ही साथ इसके विकास के दौरानसमय। उनकी मदद से, अध्ययन के तहत प्रक्रिया के विकास के रुझानों का पता लगाना और इसके आगे के विकास का पूर्वानुमान लगाना आसान है।
सापेक्ष मूल्यों की मुख्य विशेषता यह है कि वे आपको उन प्रक्रियाओं का तुलनात्मक विश्लेषण करने की अनुमति देते हैं जो निरपेक्ष इकाइयों में तुलनीय नहीं हैं, जो बदले में, विकास के स्तर या प्रसार की तुलना करने के अवसरों को खोलता है। विभिन्न सामाजिक घटनाएं।
सापेक्ष मूल्य की गणना का सिद्धांत
पूर्ण संकेतकों के संबंध में, जो सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए इनपुट डेटा हैं, सापेक्ष मान उनसे प्राप्त होते हैं, या द्वितीयक। सामान्य शब्दों में सापेक्ष संकेतकों की गणना एक निरपेक्ष पैरामीटर को दूसरे से विभाजित करके की जाती है। साथ ही अंश में मान को तुलना, या करंट कहा जाता है, और हर में वह सूचक जिसके साथ तुलना की जाती है, तुलना का आधार (आधार) होता है।
जाहिर है, पूरी तरह से असंबंधित निरपेक्ष मूल्यों की तुलना करना भी संभव है। सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए आवश्यक सापेक्ष संकेतकों को किसी विशेष अध्ययन के उद्देश्यों और उपलब्ध प्राथमिक डेटा की प्रकृति के आधार पर चुना जाना चाहिए। इस मामले में, दृश्यता और धारणा में आसानी के सिद्धांतों द्वारा निर्देशित होना आवश्यक है।
न केवल निरपेक्ष, बल्कि सापेक्ष विशेषताओं का भी गणना के लिए वर्तमान और बुनियादी संकेतकों के रूप में उपयोग किया जा सकता है। निरपेक्ष विशेषताओं की तुलना करके प्राप्त सापेक्ष मापदंडों को प्रथम-क्रम संकेतक कहा जाता है, और सापेक्ष मापदंडों को संकेतक कहा जाता हैउच्च आदेश।
सापेक्ष मूल्यों के आयाम
सांख्यिकीय विश्लेषण आपको समान और भिन्न दोनों मानों के लिए सापेक्ष संकेतकों की गणना करने की अनुमति देता है। एक ही नाम के मापदंडों की तुलना करने का परिणाम अनाम सापेक्ष मान है, जिसे बहुलता कारकों में व्यक्त किया जा सकता है, यह दर्शाता है कि वर्तमान संकेतक कितनी बार आधार से अधिक या कम है (इस मामले में, एक को आधार के रूप में लिया जाता है) तुलना)। अक्सर सांख्यिकीय अध्ययनों में, तुलना आधार 100 के बराबर लिया जाता है। इस मामले में, प्राप्त सापेक्ष संकेतकों का आयाम प्रतिशत (%) होगा।
विभिन्न मापदंडों की तुलना करते समय, अंश और हर में संकेतकों के संबंधित आयामों के अनुपात को प्राप्त सापेक्ष मूल्य के आयाम के रूप में लिया जाता है (उदाहरण के लिए, प्रति व्यक्ति सकल घरेलू उत्पाद के संकेतक में प्रति व्यक्ति मिलियन रूबल का आयाम होता है। व्यक्ति)
सापेक्ष मूल्यों का वर्गीकरण
सापेक्ष मापदंडों की विविधता के बीच, निम्नलिखित प्रकार प्रतिष्ठित हैं:
- गतिशील संकेतक;
- योजना के संकेतक और योजना के कार्यान्वयन;
- तीव्रता संकेतक;
- संरचना संकेतक;
- समन्वय संकेतक;
- तुलना संकेतक।
गतिशीलता संकेतक (डीपीआई)
यह पैरामीटर अध्ययन के तहत घटना के विकास के वर्तमान स्तर के अनुपात का वर्णन करता है, जिसे आधार के रूप में लिया जाता है, पिछली अवधि में इसके विकास का स्तर। एक से अधिक अनुपात के रूप में व्यक्त, गतिकी का सापेक्ष संकेतकविकास कारक कहा जाता है, और प्रतिशत के रूप में - विकास दर।
योजना संकेतक (पीआईपी) और योजना कार्यान्वयन संकेतक (पीआरपी)
ऐसे संकेतक वर्तमान और रणनीतिक योजना में शामिल अर्थव्यवस्था के सभी विषयों द्वारा उपयोग किए जाते हैं। उनकी गणना इस प्रकार की जाती है:
उपरोक्त चर्चा की गई विशेषताएं निम्नलिखित संबंधों से संबंधित हैं:
ओपीडी=ओपीपीओपीपी।
योजना का सापेक्ष संकेतक पिछली अवधि की तुलना में कार्य की तीव्रता को निर्धारित करता है, और योजना का कार्यान्वयन इसके कार्यान्वयन की डिग्री निर्धारित करता है।
संरचना संकेतक (एफएसआई)
यह सापेक्ष संकेतक जनसंख्या की संरचनात्मक संरचना को दर्शाता है और समग्र रूप से जनसंख्या की विशेषता के आकार के अध्ययन के तहत वस्तु के संरचनात्मक भाग की पूर्ण विशेषता के आकार के संबंध में व्यक्त किया जाता है। दूसरे शब्दों में, संरचना संकेतकों की गणना में जनसंख्या के प्रत्येक भाग के अनुपात की गणना करना शामिल है:
ओपीवी को आमतौर पर एक इकाई (गुणांक) या प्रतिशत के अंश के रूप में व्यक्त किया जाता है। अध्ययन की गई जनसंख्या के संरचनात्मक भागों के विशिष्ट भारों का योग क्रमशः एक या एक सौ प्रतिशत के बराबर होना चाहिए।
आदि
समन्वय सूचकांक (सीआईआर)
यह पैरामीटर सांख्यिकीय आबादी के कुछ हिस्से की विशेषताओं के आधार भाग की विशेषताओं के अनुपात को दर्शाता है। समन्वय के सापेक्ष संकेतक का उपयोग सांख्यिकीय विश्लेषण में अध्ययन आबादी के अलग-अलग हिस्सों के बीच संबंधों को अधिक स्पष्ट रूप से दर्शाने के लिए किया जाता है।
अधिकतम विशिष्ट गुरुत्व या प्राथमिकता होने के कारण जनसंख्या का वह भाग आधार के रूप में चुना जाता है।
तीव्रता सूचकांक (आईआईआर)
इस विशेषता का उपयोग अध्ययन की गई घटना (प्रक्रिया) के अपने वातावरण में प्रसार का वर्णन करने के लिए किया जाता है। इसका सार एक-दूसरे से किसी न किसी रूप में संबंधित विपरीत नामित राशियों की तुलना में निहित है।
उदाहरण प्रति व्यक्ति सकल घरेलू उत्पाद के स्तर के संकेतक हैं, प्रति 1000 (10000) लोगों पर जनसंख्या की प्राकृतिक वृद्धि (कमी) के जनसांख्यिकीय संकेतक, आदि।
तुलना संकेतक (सीआरआर)
यह पैरामीटर एक ही नाम से विभिन्न वस्तुओं की निरपेक्ष विशेषताओं के अनुपात का वर्णन करता है:
तुलनात्मक विश्लेषण के लिए सापेक्ष तुलना संकेतक का उपयोग किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, विभिन्न देशों की जनसंख्या, विभिन्न ब्रांडों के एक ही सामान की कीमतें, विभिन्न उद्यमों में श्रम उत्पादकता आदि।
सांख्यिकीय विश्लेषण में सापेक्ष विशेषताओं की गणना एक महत्वपूर्ण कदम है, हालांकि,प्राथमिक निरपेक्ष संकेतकों की परवाह किए बिना उन पर विचार करते हुए, कोई अविश्वसनीय निष्कर्ष पर आ सकता है। इसलिए, विभिन्न सामाजिक-आर्थिक प्रक्रियाओं और घटनाओं का एक सही मूल्यांकन मापदंडों की एक प्रणाली पर आधारित होना चाहिए, जिसमें निरपेक्ष और सापेक्ष संकेतक दोनों शामिल हों।
