การแสดงออกอย่างสัมบูรณ์ในทางเศรษฐศาสตร์ ปริมาณทางสถิติแอบโซลูท

ตัวบ่งชี้ทางสถิติเป็นลักษณะเชิงปริมาณของกระบวนการหรือปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจและสังคม

ชุดของตัวบ่งชี้ทางสถิติที่มีความสัมพันธ์กัน ซึ่งมีโครงสร้างระดับเดียวหรือหลายระดับ ก่อให้เกิดระบบของตัวบ่งชี้ทางสถิติ

แยกแยะระหว่างตัวชี้วัด - หมวดหมู่และตัวชี้วัดทางสถิติเฉพาะ ตัวบ่งชี้ - หมวดหมู่นี้สะท้อนถึงแก่นแท้ คุณสมบัติเด่นทั่วไปของตัวบ่งชี้ทางสถิติเฉพาะ แต่หลังจากผูกไว้กับที่ใดที่หนึ่ง (วัตถุ) ก็จะกลายเป็นเฉพาะ ตัวอย่างเช่น ขนาดประชากรเป็นคำจำกัดความเชิงคุณภาพ และขนาดประชากรของเมืองเลนินอกอร์สค์ ณ วันที่ 01.01.2010 - สถิติเฉพาะ

ตามความครอบคลุมของหน่วยรวม ตัวบ่งชี้สามารถเป็นรายบุคคลและรวม Pivot แบ่งออกเป็น:

ปริมาตร - ได้มาจากการเพิ่มค่าแอตทริบิวต์ของแต่ละหน่วยของประชากร

คำนวณ - คำนวณตามสูตรต่างๆ และใช้เพื่อวัดความสัมพันธ์ ความผันแปร ลักษณะของการแตกหักของโครงสร้าง ฯลฯ

ตามปัจจัยด้านเวลา ตัวบ่งชี้สามารถเกิดขึ้นได้ทันที - ในวันที่และช่วงเวลา - เป็นระยะเวลาตั้งแต่ ... ถึง ...

ตัวชี้วัดเชิงพื้นที่สามารถอ้างถึงระดับรัฐบาลกลาง ระดับภูมิภาค และระดับท้องถิ่น

จากมุมมองของวัตถุเฉพาะและรูปแบบการแสดงออก ตัวบ่งชี้สามารถเป็นแบบสัมบูรณ์ แบบสัมพัทธ์ ค่าเฉลี่ย

ตัวชี้วัดทางสถิติที่แสดงขนาด (ปริมาตร ระดับ) ของปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจและสังคมในหน่วยวัด น้ำหนัก ปริมาตร ความยาว พื้นที่ ต้นทุน ฯลฯ เรียกว่า สถิติสัมบูรณ์. พวกมันมีมิติที่แน่นอน หน่วยวัดที่แน่นอนเสมอ

การเลือกหน่วยการวัดค่าสัมบูรณ์ถูกกำหนดโดยสาระสำคัญ คุณสมบัติของปรากฏการณ์ที่ศึกษาตลอดจนวัตถุประสงค์ของการศึกษา ในสถิติมีการใช้หน่วยการวัดที่แตกต่างกันจำนวนมาก ในการจำแนกประเภททั่วไปที่สุด พวกเขาสามารถลดลงได้สามประเภท: ธรรมชาติ การเงิน (มูลค่า) และแรงงาน

เป็นธรรมชาติเป็นเรื่องปกติที่จะเรียกหน่วยวัดดังกล่าวซึ่งแสดงเป็นหน่วยวัดน้ำหนักปริมาตรความยาวพื้นที่ ฯลฯ หน่วยวัดเหล่านี้ใช้เพื่อกำหนดลักษณะปริมาตร ประเภทต่างๆสินค้า ขนาดของสินค้า กำลังการผลิตของโรงไฟฟ้า ฯลฯ เหล่านี้คือการผลิตผ้า - ในการทำงานและ (หรือ) ตารางเมตร, การผลิตก๊าซ - เป็นลูกบาศก์เมตร, ไฟฟ้า - ในหน่วยกิโลวัตต์ชั่วโมง

ในบางกรณี, เป็นธรรมชาติตามเงื่อนไข หน่วย ใช้เพื่อนำมูลค่าการใช้ที่เหมือนกันหลายประเภทมารวมกัน หนึ่งในนั้นถือเป็นมาตรฐาน ในขณะที่ส่วนอื่นๆ ถูกคำนวณใหม่โดยใช้สัมประสิทธิ์พิเศษในหน่วยวัดของมาตรฐานนี้ ดังนั้น ในทางปฏิบัติตามสถิติของเรา เชื้อเพลิงทุกประเภทจะถูกคำนวณใหม่เป็นเชื้อเพลิงธรรมดาโดยมีค่าความร้อน 29.3 MJ / kg (7000 kcal / kg)

สบู่ที่มีปริมาณกรดไขมันต่างกันคำนวณใหม่สำหรับปริมาณกรดไขมัน 40% อาหารกระป๋องที่มีปริมาตรต่างกัน - ในกระป๋องทั่วไปที่มีปริมาตร 353.4 ซม. 3 เกวียนบรรทุกสินค้า - แบบสองแกน ฯลฯ

ตัวอย่างเช่น หากมีสบู่ 100 ตันที่มีปริมาณกรดไขมัน 40% และ 100 ตันที่มีปริมาณกรดไขมัน 60% การคำนวณใหม่เป็นสบู่ 40% เราจะได้ 100 + 100 60/40 = สบู่ 250 ตันธรรมดา

แรงงานหน่วยวัด เช่น ชั่วโมงคน วันทำงาน ฯลฯ ใช้เพื่อกำหนดต้นทุนแรงงานสำหรับการผลิตผลิตภัณฑ์ สำหรับประสิทธิภาพการทำงานบางอย่าง โดยคำนึงถึงความเข้มแรงงานของการดำเนินงานแต่ละขั้นตอนของกระบวนการทางเทคโนโลยี .

ในเงื่อนไข เศรษฐกิจตลาด สำคัญมากและใช้กันอย่างแพร่หลาย ค่าใช้จ่าย หน่วยวัดที่ให้การประเมินทางการเงินของปรากฏการณ์และกระบวนการทางเศรษฐกิจและสังคม

ได้แก่ ผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศ มูลค่าการค้า รายได้และรายจ่ายของประชากร เป็นต้น

ตัวบ่งชี้ทางสถิติแบบสัมบูรณ์แบ่งออกเป็นตัวบ่งชี้ปริมาณและตัวบ่งชี้ระดับ

ตัวบ่งชี้ปริมาณช่วยให้คุณสามารถกำหนดลักษณะของประชากรทั้งหมดหรือบางส่วนของประชากรได้ ดังนั้นจำนวนประชากรที่ใช้งานทางเศรษฐกิจในรัสเซียในปี 2541 เท่ากับ 72,572,000 คนรวมถึงผู้ชาย 38355,000 คนผู้หญิง 34217,000 คน นอกจากนี้ยังสามารถแสดงมูลค่ารวมของคุณลักษณะใดๆ ของประชากรทั้งหมดหรือบางส่วนได้

ตัวชี้วัดระดับกำหนดลักษณะของภาระของหน่วยของประชากรหนึ่งโดยองค์ประกอบของประชากรอื่น (ตัวอย่างเช่นในรัสเซียในปี 1999 จำนวนผู้อยู่อาศัยต่อ 1 km2 ของอาณาเขตคือ 8.6 คน) พวกเขายังสามารถกำหนดระดับความอิ่มตัวของชุดหนึ่ง ๆ ที่มีองค์ประกอบของคุณลักษณะบางอย่างของชุดนี้หรือชุดอื่น (ในรัสเซียในปี 1998 ระดับการยังชีพเฉลี่ยต่อคนต่อเดือนคือ 493.3 รูเบิล; ในปี 1998 ในมอสโกค่าเฉลี่ย ราคาขายปลีกสำหรับเสื้อโค้ตเดมี่ของผู้หญิงที่ทำจากผ้าขนสัตว์และกึ่งวูลมีจำนวน 2,128.16 รูเบิล ชิ้น)

นอกจากนี้ยังมี ดิฟเฟอเรนเชียล ตัวชี้วัดที่แน่นอน พวกมันแสดงถึงขนาดสัมบูรณ์ในความแตกต่างระหว่างตัวบ่งชี้สัมบูรณ์สองตัวในเวลาหรือพื้นที่ ความแตกต่างระหว่างการผลิตผลิตภัณฑ์ขนมและรัสเซียในปี 2541 (1,310,000 ตัน) และในปี 2535 (1,829,000 ตัน) เท่ากับ 519,000 ตัน Pa มูลค่านี้ลดลงในหกปีขนาดที่แน่นอนของการผลิต ลูกกวาดในประเทศรัสเซีย

ตัวชี้วัดสัมพัทธ์ตัวบ่งชี้ทางสถิติเรียกว่า กำหนดเป็นอัตราส่วนของค่าสัมบูรณ์ที่เปรียบเทียบกับฐานเปรียบเทียบ ค่าที่ใช้เปรียบเทียบ (ตัวส่วนของเศษส่วน) มักจะเรียกว่าฐาน ฐานของการเปรียบเทียบ หรือค่าฐาน ตัวเศษคือค่าที่จะเปรียบเทียบ เรียกอีกอย่างว่ามูลค่าปัจจุบันหรือที่รายงาน

ตัวอย่างเช่น การแบ่งประชากรในเมืองด้วยประชากรทั้งหมดของประเทศ เราจะได้ตัวบ่งชี้ "ส่วนแบ่งของประชากรในเมือง"

ค่าที่เปรียบเทียบอาจเป็นชื่อเดียวกันและไม่เหมือนกัน หากเปรียบเทียบค่าของชื่อเดียวกันตัวบ่งชี้ที่เกี่ยวข้องจะแสดงเป็นตัวเลขนามธรรม ตามกฎแล้ว ฐานของการเปรียบเทียบจะเท่ากับ 1,100,1000 หรือ 10000 หากฐานเป็น 1 ค่าสัมพัทธ์จะแสดงสัดส่วนของฐานที่เป็นค่าปัจจุบัน หากฐานเปรียบเทียบคือ 100 ค่าสัมพัทธ์จะแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ (%) หากฐานเปรียบเทียบคือ 1,000 - ใน ppm (% o) 10000 - ใน prodecymilla (% oo)

เมื่อเปรียบเทียบค่าที่ตรงกันข้าม ชื่อของค่าสัมพัทธ์จะเกิดขึ้นจากชื่อของค่าที่เปรียบเทียบ (ความหนาแน่นของประชากรของประเทศ: คน / km2; ผลผลิต: c / ha ฯลฯ )

ขึ้นอยู่กับงาน เนื้อหา และคุณค่าของอัตราส่วนเชิงปริมาณที่แสดงออกมา ตัวชี้วัดสัมพัทธ์ของงานที่วางแผนไว้ การปฏิบัติตามแผน พลวัต โครงสร้าง การประสานงาน การเปรียบเทียบ ความเข้มข้น ระดับของการพัฒนาทางเศรษฐกิจ

ตัวชี้วัดสัมพัทธ์ของงานที่วางแผนไว้(OPPZ) ใช้สำหรับการวางแผนระยะยาวสำหรับกิจกรรมของอาสาสมัครในแวดวงการเงินและเศรษฐกิจ เช่นเดียวกับการเปรียบเทียบผลลัพธ์จริงที่ทำได้กับที่วางแผนไว้ก่อนหน้านี้

ตัวอย่าง ในไตรมาสแรกมูลค่าการขายปลีกของสมาคมการค้าอยู่ที่ 250 ล้านรูเบิล ในไตรมาสที่สองจะมีการวางแผนการขายปลีก 350 ล้านรูเบิล กำหนดมูลค่าสัมพัทธ์ของเป้าหมายที่วางแผนไว้

สารละลาย: OPPZ * 100% = 140% ดังนั้นในไตรมาสที่ 2 จึงมีการวางแผนเพิ่มขึ้น มูลค่าการซื้อขายปลีกสมาคมการค้า 40%

ประสิทธิภาพสัมพัทธ์ของแผน(OPVP) แสดงอัตราส่วนระหว่างระดับจริงและระดับที่วางแผนไว้ของตัวบ่งชี้ มักจะแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ วิธีการคำนวณตัวบ่งชี้สัมพัทธ์ของการดำเนินการตามแผนขึ้นอยู่กับรูปแบบและรูปแบบใดที่ตัวบ่งชี้ของแผนจะได้รับ ตัวบ่งชี้เป้าหมายสามารถตั้งค่าได้ในรูปแบบของค่าสัมบูรณ์และค่าเฉลี่ย หากกำหนดเป้าหมายที่วางแผนไว้ในรูปแบบของค่าสัมบูรณ์และค่าเฉลี่ย ระดับของการดำเนินการตามแผนจะถูกกำหนดโดยการหารมูลค่าที่ทำได้จริงของตัวบ่งชี้ด้วยมูลค่าที่แผนกำหนดไว้

เมื่อแผนถูกกำหนดในรูปแบบของตัวบ่งชี้สัมพัทธ์ (เปรียบเทียบกับเส้นฐาน) การดำเนินการตามแผนจะถูกกำหนดจากอัตราส่วนของขนาดสัมพัทธ์ของไดนามิกกับขนาดสัมพัทธ์ของเป้าหมายที่วางแผนไว้

หากเป้าหมายที่วางแผนไว้มีระดับของตัวบ่งชี้ที่ลดลง ผลลัพธ์ของการเปรียบเทียบระดับจริงกับระดับที่วางแผนไว้ซึ่งมีมูลค่าน้อยกว่า 100% จะบ่งชี้ว่าแผนได้รับการเติมเต็มแล้ว

พลวัตสัมพัทธ์(OPD) เรียกว่า ค่าสถิติ ที่กำหนดระดับการเปลี่ยนแปลงของปรากฏการณ์ที่ศึกษาในช่วงเวลาหนึ่ง แสดงถึงอัตราส่วนของระดับของกระบวนการหรือปรากฏการณ์ที่ศึกษาในช่วงเวลาหนึ่งและระดับของกระบวนการหรือปรากฏการณ์เดียวกันในอดีต

ค่าที่คำนวณด้วยวิธีนี้แสดงจำนวนครั้งที่ระดับปัจจุบันสูงกว่าระดับก่อนหน้า (พื้นฐาน) หรือระดับสุดท้ายเท่าใด ตัวบ่งชี้นี้สามารถแสดงเป็นหุ้นหรือเปอร์เซ็นต์

เมื่อมีข้อมูลอยู่หลายช่วงเวลา การเปรียบเทียบของแต่ละระดับที่กำหนดสามารถทำได้ทั้งกับระดับของช่วงเวลาก่อนหน้า หรือกับระดับอื่นๆ ที่ถือเป็นฐานเปรียบเทียบ (เส้นฐาน) อันแรกเรียกว่าตัวบ่งชี้สัมพัทธ์ของไดนามิกพร้อมฐานเปรียบเทียบตัวแปรหรือ เชื่อมต่อ, ตัวบ่งชี้ที่สอง - สัมพัทธ์ของไดนามิกพร้อมฐานการเปรียบเทียบคงที่หรือ ขั้นพื้นฐาน.ตัวบ่งชี้สัมพัทธ์ของไดนามิกเรียกว่าอัตราการเติบโตและอัตราการเติบโต

มีความสัมพันธ์ดังต่อไปนี้ระหว่างตัวบ่งชี้ที่สัมพันธ์กันของเป้าหมายที่วางแผนไว้ การดำเนินการตามแผน และการเปลี่ยนแปลง: OPPZ อปท. = อปท. จากความสัมพันธ์นี้ สำหรับสองตัวบ่งชี้ที่รู้จัก คุณสามารถกำหนดค่าที่สามที่ไม่รู้จักได้ตลอดเวลา

ตัวชี้วัดโครงสร้างสัมพัทธ์(OPS) แสดงถึงความสัมพันธ์ของส่วนหนึ่งและทั้งหมด พวกเขาอธิบายลักษณะโครงสร้างองค์ประกอบของปรากฏการณ์ทางสังคมและเศรษฐกิจชุดใดชุดหนึ่ง จากคำจำกัดความของตัวบ่งชี้สัมพัทธ์ของโครงสร้าง มันตามมาว่าเมื่อคำนวณพวกมัน ค่าของทั้งหมดจะถูกนำมาเป็นฐานเปรียบเทียบ (ผลรวมทั้งหมดสำหรับตัวบ่งชี้ใด ๆ ) และค่าของตัวบ่งชี้ของแต่ละส่วน ทั้งหมดนี้จะถูกเปรียบเทียบ

ตัวชี้วัดสัมพัทธ์ของการประสานงาน(GPC) แทนอัตราส่วนของประชากรส่วนหนึ่งต่ออีกส่วนหนึ่งของประชากรเดียวกัน

เป็นผลมาจากการแบ่งส่วนนี้ เราจะได้จำนวนประชากรส่วนนี้มากกว่า (น้อยกว่า) พื้นฐานกี่เท่า หรือกี่เปอร์เซ็นต์ของประชากร หรือกี่หน่วยของส่วนโครงสร้างที่กำหนดมีต่อ 1 หน่วย ต่อ 100 ต่อ 1,000 เป็นต้น - ส่วนที่ใช้เป็นฐานเปรียบเทียบ

ตัวบ่งชี้ความเข้มสัมพัทธ์(OPI) กำหนดลักษณะระดับของความอิ่มตัวหรือการพัฒนาของปรากฏการณ์ที่กำหนดและแสดงอัตราส่วนของตัวบ่งชี้ที่ศึกษาต่อขนาดของสภาพแวดล้อมโดยธรรมชาติ

ชนิดของตัวบ่งชี้ความเข้มสัมพัทธ์นั้นสัมพันธ์กัน ตัวชี้วัดระดับการพัฒนาเศรษฐกิจ (OPUER). พวกเขากำหนดลักษณะผลผลิตต่อหัวและมีความสำคัญมากในการประเมินสถานะของเศรษฐกิจของรัฐ

เนื่องจากตัวชี้วัดเชิงปริมาตรของการผลิตโดยธรรมชาติเป็นช่วง และตัวบ่งชี้ของขนาดประชากรอยู่ชั่วขณะ การคำนวณจึงใช้ขนาดประชากรเฉลี่ยสำหรับช่วงเวลานั้น (เช่น ค่าเฉลี่ยรายปี):

ตัวบ่งชี้การเปรียบเทียบแบบสัมพัทธ์(OPSr) คืออัตราส่วนของค่าเดียวกันที่เกี่ยวข้องกับวัตถุต่างๆ (องค์กร บริษัท อำเภอ ภูมิภาค ประเทศ ฯลฯ):

ด้วยความช่วยเหลือของตัวบ่งชี้ดังกล่าว เราสามารถเปรียบเทียบขนาดประชากร ขนาดของอาณาเขต ขนาดของพื้นที่เพาะปลูกตามประเทศ ภูมิภาค อำเภอ ฯลฯ

ค่าเฉลี่ยเป็นเรื่องปกติที่สุดในสถิติ สิ่งเหล่านี้แสดงถึงลักษณะทั่วไปเชิงปริมาณของแอตทริบิวต์ในประชากรทางสถิติ พวกเขาให้คำอธิบายทั่วไปของปรากฏการณ์ประเภทเดียวกันตามคุณลักษณะที่แตกต่างกันอย่างใดอย่างหนึ่ง

คุณสมบัติที่สำคัญที่สุดของค่าเฉลี่ยคือความสามารถในการสะท้อนถึงค่าทั่วไปที่มีอยู่ในทุกหน่วยของประชากร ค่าเฉลี่ยสะท้อนถึงระดับทั่วไปของลักษณะเมื่อคำนวณจากประชากรที่เป็นเนื้อเดียวกันในเชิงคุณภาพ หากประชากรไม่เป็นเนื้อเดียวกัน ค่าเฉลี่ยโดยรวมควรเสริมด้วยค่าเฉลี่ยกลุ่ม ซึ่งคำนวณจากการจัดกลุ่มข้อมูลประชากรเบื้องต้น

ประเภทเฉลี่ยที่ใช้บ่อยที่สุดในสถิติ ได้แก่ :

เลขคณิตซึ่งสามารถง่ายและสมดุล

เลขคณิตหมายถึงง่ายใช้เมื่อทำการคำนวณกับข้อมูลที่ไม่ได้จัดกลุ่ม สำหรับสิ่งนี้ ผลรวมของค่าของตัวบ่งชี้ต่างๆ จะถูกหารด้วยจำนวนทั้งหมด

ค่าเฉลี่ยเลขคณิตถ่วงน้ำหนัก ใช้เมื่อค่าของคุณสมบัติตัวแปรซ้ำกัน ในกรณีนี้ อัตราการทำซ้ำของค่าดังกล่าวจะถูกกำหนดและค่าเฉลี่ยจะคำนวณจากข้อมูลที่จัดกลุ่มโดยใช้สูตร:

หรือตามสูตร:

เมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักตามข้อมูลของชุดช่วงเวลา จำเป็นต้องย้ายจากค่าช่วงเป็นค่ามัธยฐาน

ฮาร์มอนิกเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก - ใช้เมื่อรู้ตัวเศษของอัตราส่วนเริ่มต้นของค่าเฉลี่ย แต่ไม่รู้จักตัวส่วน ในกรณีนี้ การคำนวณจะดำเนินการตามสูตร:

ที่ไหน w i = x ฉัน ฉัน

ถ่วงน้ำหนักสามารถใช้ในกรณีที่ค่า ฉันสำหรับหน่วยของประชากรเท่ากัน (ระยะเวลาที่วางแผนไว้ของวันทำงาน) คำนวณโดยสูตร:

ค่าเฉลี่ยเรขาคณิตไม่ถ่วงน้ำหนักคำนวณโดยสูตร:

น้ำหนักฮาร์มอนิกเฉลี่ยคำนวณโดยสูตร:

สถิติที่ใช้บ่อยที่สุดในสถิติคือแฟชั่นและค่ามัธยฐาน แฟชั่น แสดงถึงคุณค่าของคุณลักษณะที่ศึกษาซึ่งทำซ้ำด้วยความถี่สูงสุด

ค่ามัธยฐานคือค่าของจุดสนใจที่อยู่ตรงกลางของประชากรที่มีลำดับ (ตามคำสั่ง) คุณสมบัติหลักของค่ามัธยฐานคือผลรวมของการเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ของค่าแอตทริบิวต์จากค่ามัธยฐานน้อยกว่าค่าอื่นๆ

ตามข้อมูลที่จัดกลุ่ม ตัวดัดแปลงจะถูกกำหนดโดยตาราง

ค่ามัธยฐานของคุณสมบัติคำนวณโดยสูตร:

ที่ไหน พี- ปริมาณของประชากร

ในอนุกรมช่วงเวลา โหมดคำนวณโดยสูตร:

ที่ไหน, X 0 - ขอบล่างของช่วงโมดอล (ช่วงที่มีความถี่สูงสุด), h - ความกว้างของช่วงโมดอล mMo คือความถี่ของช่วงโมดอล

ตู่ Mo-1 คือความถี่ของช่วงก่อนโมดอล

ตู่ Mo + 1 คือความถี่ของช่วงหลังโมดอล

ในอนุกรมช่วงเวลา ค่ามัธยฐานคำนวณโดยสูตร:

โดยที่: x0 คือเส้นขอบล่างของช่วงค่ามัธยฐาน (ช่วงแรกที่ความถี่สะสมเกินครึ่งหนึ่งของผลรวมของความถี่ทั้งหมด) h คือความกว้างของช่วงมัธยฐาน ตู่ i คือความถี่ของช่วง i-th;

ส M e -1 - ความถี่สะสมของช่วงก่อนค่ามัธยฐาน

ตู่ฉัน คือความถี่ของช่วงมัธยฐาน

ตัวบ่งชี้ทางสถิติ- ลักษณะเชิงปริมาณของปรากฏการณ์และกระบวนการทางเศรษฐกิจและสังคมในสภาวะความแน่นอนเชิงคุณภาพ

แยกแยะระหว่างตัวบ่งชี้หมวดหมู่และตัวบ่งชี้ทางสถิติเฉพาะ:

สถิติเฉพาะเป็นลักษณะดิจิทัลของปรากฏการณ์หรือกระบวนการที่ศึกษา ตัวอย่างเช่น ประชากรของรัสเซียในขณะนี้คือ 145 ล้านคน

ตัวชี้วัดทางสถิติมีความโดดเด่นตามรูปแบบ:

• แอบโซลูท
• ญาติ

ตามความครอบคลุมของหน่วย ตัวชี้วัดรายบุคคลและตัวชี้วัดรวมมีความโดดเด่น

รายบุคคลตัวชี้วัด - กำหนดลักษณะของวัตถุที่แยกจากกันหรือหน่วยแยกต่างหากของการรวม (กำไรของ บริษัท ขนาดของการมีส่วนร่วมของแต่ละบุคคล)

สรุปตัวชี้วัด - ระบุลักษณะของประชากรบางส่วนหรือประชากรทางสถิติทั้งหมดโดยรวม สามารถรับเป็นปริมาตรและคำนวณได้ ตัวบ่งชี้ปริมาณได้มาจากการเพิ่มค่าคุณลักษณะของแต่ละหน่วยของประชากร ค่าที่ได้จะเรียกว่าปริมาณของคุณลักษณะ ตัวชี้วัดที่คำนวณได้คำนวณตามสูตรต่างๆ และใช้ในการวิเคราะห์ปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจและสังคม

ตัวชี้วัดทางสถิติสำหรับปัจจัยด้านเวลาแบ่งออกเป็น:

• ชั่วขณะตัวบ่งชี้ - สะท้อนสถานะหรือระดับของปรากฏการณ์ ณ จุดใดเวลาหนึ่ง ตัวอย่างเช่น จำนวนเงินฝากใน Sberbank เมื่อสิ้นสุดระยะเวลา
• ช่วงเวลาตัวชี้วัด - กำหนดลักษณะผลลัพธ์สุดท้ายของช่วงเวลา (วัน สัปดาห์ เดือน ไตรมาส ปี) โดยรวม เช่น ปริมาณสินค้าที่ผลิตต่อปี

มีการเชื่อมโยงตัวบ่งชี้ทางสถิติ ดังนั้น เพื่อสร้างมุมมององค์รวมของปรากฏการณ์หรือกระบวนการที่กำลังศึกษาอยู่ จึงจำเป็นต้องพิจารณาระบบตัวบ่งชี้

ค่าสัมบูรณ์

วัดและแสดงออกถึงปรากฏการณ์ของชีวิตทางสังคมโดยใช้หมวดหมู่เชิงปริมาณ - ค่าทางสถิติ ผลลัพธ์จะได้มาในรูปของค่าสัมบูรณ์เป็นหลัก ซึ่งใช้เป็นพื้นฐานในการคำนวณและวิเคราะห์ตัวบ่งชี้ทางสถิติในขั้นต่อไปของการวิจัยทางสถิติ

ค่าสัมบูรณ์- ปริมาตรหรือขนาดของเหตุการณ์หรือปรากฏการณ์ที่ศึกษา กระบวนการ แสดงในหน่วยการวัดที่เหมาะสมในสภาวะเฉพาะของสถานที่และเวลา

ประเภทของค่าสัมบูรณ์:

• ค่าสัมบูรณ์ส่วนบุคคล - กำหนดลักษณะหน่วย
• ค่าสัมบูรณ์รวม - แสดงลักษณะกลุ่มของหน่วยหรือประชากรทั้งหมด

ผลลัพธ์ การสังเกตทางสถิติเป็นตัวชี้วัดที่กำหนดขนาดสัมบูรณ์หรือคุณสมบัติของปรากฏการณ์ที่ศึกษาในแต่ละหน่วยการสังเกต เรียกว่าค่าสัมบูรณ์ส่วนบุคคล หากตัวบ่งชี้กำหนดลักษณะของประชากรทั้งหมด พวกเขาจะเรียกว่าการสรุปตัวบ่งชี้แบบสัมบูรณ์ ตัวชี้วัดทางสถิติในรูปแบบของค่าสัมบูรณ์มักจะมีหน่วยของการวัด: ธรรมชาติหรือการเงิน

รูปแบบการบัญชีสำหรับค่าสัมบูรณ์:

• ธรรมชาติ - หน่วยทางกายภาพ (ชิ้น, คน)
• เป็นธรรมชาติตามเงื่อนไข - ใช้เมื่อคำนวณผลลัพธ์สำหรับผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพผู้บริโภคเท่ากัน แต่มีความหลากหลาย การแปลงเป็นมิติแบบมีเงื่อนไขดำเนินการโดยใช้ปัจจัยการแปลง:
  อัตราการแปลง = คุณภาพผู้บริโภคที่แท้จริง / การอ้างอิง (คุณภาพที่กำหนดไว้ล่วงหน้า)
• การบัญชีมูลค่า - หน่วยการเงิน

หน่วยวัดธรรมชาติคือ ง่าย ประสมและเงื่อนไข.

หน่วยธรรมชาติที่เรียบง่ายการวัดคือตัน กิโลเมตร ชิ้น ลิตร ไมล์ นิ้ว ฯลฯ ในหน่วยทางธรรมชาติอย่างง่าย ปริมาตรของประชากรทางสถิติจะถูกวัดด้วย กล่าวคือ จำนวนหน่วยที่เป็นส่วนประกอบ หรือปริมาตรของส่วนที่แยกจากกัน

หน่วยธรรมชาติคอมโพสิตการวัดมีตัวบ่งชี้ที่คำนวณได้เป็นผลคูณของตัวบ่งชี้สองตัวหรือมากกว่าที่มีหน่วยการวัดอย่างง่าย ตัวอย่างเช่น การบัญชีค่าแรงในสถานประกอบการจะแสดงเป็นการทำงานแบบ man-day (จำนวนพนักงานในองค์กรคูณด้วยจำนวนวันทำงานในช่วงเวลาหนึ่ง) หรือชั่วโมงการทำงาน (จำนวนพนักงานในองค์กรคือ คูณด้วยระยะเวลาเฉลี่ยของหนึ่งวันทำการและจำนวนวันทำการในช่วงเวลานั้น) การหมุนเวียนของการขนส่งแสดงเป็นตัน-กิโลเมตร (มวลของสินค้าที่ขนส่งคูณด้วยระยะทางของการขนส่ง) เป็นต้น

หน่วยธรรมชาติทั่วไปการวัดที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิเคราะห์ กิจกรรมการผลิตเมื่อจำเป็นต้องค้นหามูลค่ารวมของตัวบ่งชี้ประเภทเดียวกันซึ่งหาที่เปรียบมิได้โดยตรง แต่กำหนดคุณสมบัติเดียวกันของวัตถุ

หน่วยธรรมชาติจะถูกแปลงเป็นหน่วยธรรมชาติตามเงื่อนไขโดยการแสดงความหลากหลายของปรากฏการณ์ในหน่วยของมาตรฐานบางอย่าง

ตัวอย่างเช่น:

• เชื้อเพลิงฟอสซิลประเภทต่างๆ จะถูกแปลงเป็นเชื้อเพลิงธรรมดาโดยมีค่าความร้อน 29.3 MJ / kg
• สบู่เกรดต่างๆ - เป็นสบู่ธรรมดาที่มีปริมาณกรดไขมัน 40%
• อาหารกระป๋องขนาดต่างๆ - ในกระป๋องธรรมดาที่มีปริมาตร 353.4 cm3
• ในการคำนวณปริมาณงานขนส่งทั้งหมด ให้บวกตัน-กิโลเมตรของสินค้าที่ขนส่งและจำนวนผู้โดยสาร-กิโลเมตรที่ผลิตโดยการขนส่งผู้โดยสาร เท่ากับปริมาณการขนส่งของผู้โดยสารหนึ่งคนด้วยการขนส่งสินค้าหนึ่งตัน เป็นต้น

การแปลงเป็นหน่วยทั่วไปทำได้โดยใช้สัมประสิทธิ์พิเศษ ตัวอย่างเช่น หากมีสบู่ 200 ตันที่มีปริมาณกรดไขมัน 40% และ 100 ตันที่มีปริมาณกรดไขมัน 60% จากนั้นในอัตราส่วน 40% เราจะได้สบู่ทั่วไปจำนวน 350 ตัน ( ปัจจัยการแปลงถูกกำหนดเป็นอัตราส่วน 60: 40 = 1 , 5 และดังนั้น 100 t * 1.5 = 150 t ของสบู่ธรรมดา)

ตัวอย่างที่ 1 หาขนาดชีวิตแบบมีเงื่อนไข:

สมมติว่าเราผลิตโน้ตบุ๊ก:

• 12 แผ่น - 1,000 ชิ้น;
• 24 แผ่น - 200 ชิ้น;
• 48 แผ่น - 50 ชิ้น;
• 96 แผ่น - 100 แผ่น

สารละลาย:
เรากำหนดมาตรฐาน - 12 แผ่น
เราคำนวณปัจจัยการแปลง:

• 12/12=1
• 24/12=2
• 48/12=4
• 96/12=8

ตอบ: ค่าธรรมชาติตามอัตภาพ = 1,000 * 1 + 200 * 2 + 50 * 4 + 100 * 8 = 2400 เล่ม อย่างละ 12 แผ่น

ในเงื่อนไขที่มีความสำคัญและการประยุกต์ใช้มากที่สุดคือหน่วยวัดการเงิน: รูเบิล, ดอลลาร์, ยูโร, หน่วยการเงินทั่วไป ฯลฯ ในการประเมินปรากฏการณ์และกระบวนการทางเศรษฐกิจและสังคม ตัวชี้วัดจะใช้ในราคาปัจจุบันหรือราคาจริงหรือในราคาที่เทียบเคียงได้

โดยตัวมันเอง ค่าสัมบูรณ์ไม่ได้ให้ภาพที่สมบูรณ์ของปรากฏการณ์ที่กำลังศึกษา ไม่แสดงโครงสร้าง ความสัมพันธ์ระหว่างแต่ละส่วน การพัฒนาในเวลา ไม่เปิดเผยความสัมพันธ์กับค่าสัมบูรณ์อื่นๆ ดังนั้น สถิติซึ่งไม่จำกัดเฉพาะค่าสัมบูรณ์ ทำให้ใช้วิธีทางวิทยาศาสตร์ทั่วไปในการเปรียบเทียบและการวางนัยทั่วไปอย่างกว้างขวาง

ค่าสัมบูรณ์มีความสำคัญทางวิทยาศาสตร์และในทางปฏิบัติอย่างมาก พวกเขาอธิบายลักษณะความพร้อมใช้งานของทรัพยากรบางอย่างและเป็นพื้นฐานสำหรับตัวบ่งชี้ที่เกี่ยวข้องต่างๆ

ค่าสัมพัทธ์

นอกจากค่าสัมบูรณ์แล้ว ยังใช้ค่าสัมพัทธ์ต่างๆ อีกด้วย ค่าสัมพัทธ์แสดงถึงอัตราส่วนหรือเปอร์เซ็นต์ต่างๆ

สถิติสัมพัทธ์- เป็นตัวชี้วัดที่ให้การวัดอัตราส่วนของสองปริมาณที่เปรียบเทียบกันได้

เงื่อนไขหลักสำหรับการคำนวณค่าสัมพัทธ์ที่ถูกต้องคือการเปรียบเทียบค่าที่เปรียบเทียบและการมีอยู่ของการเชื่อมต่อที่แท้จริงระหว่างปรากฏการณ์ภายใต้การศึกษา

ค่าสัมพัทธ์ = ค่าเปรียบเทียบ / เกณฑ์

• ค่าในตัวเศษของอัตราส่วนเรียกว่ากระแสหรือเปรียบเทียบ
• ค่าในตัวส่วนของอัตราส่วนเรียกว่าฐานหรือฐานของการเปรียบเทียบ

ตามวิธีการได้มา ค่าสัมพัทธ์จะเป็นค่าอนุพันธ์ (รอง) เสมอ

พวกเขาสามารถแสดง:

• ในสัมประสิทธิ์ถ้าเอาฐานเปรียบเทียบมาเป็นหน่วย (AbsValue / พื้นฐาน) * 1
• เป็นเปอร์เซ็นต์ถ้าใช้ฐานเปรียบเทียบเป็น 100 (AbsValue / พื้นฐาน) * 100
• เป็น ppmถ้าใช้ฐานเปรียบเทียบเป็น 1000 (AbsValue / พื้นฐาน) * 1,000
  ตัวอย่างเช่น อัตราการเกิดในรูปแบบของค่าสัมพัทธ์ซึ่งคำนวณเป็น ppm แสดงจำนวนการเกิดต่อปีต่อ 1,000 คน
• ในโปรเดซีมิลลาถ้าใช้ฐานเปรียบเทียบเป็น 10000 (AbsValue / พื้นฐาน) * 10000

แยกแยะ ประเภทต่อไปนี้สถิติสัมพัทธ์:

ขนาดสัมพัทธ์ของการประสานงาน

ขนาดสัมพัทธ์ของการประสานงาน(ตัวบ่งชี้การประสานงาน) - แสดงถึงอัตราส่วนของส่วนต่าง ๆ ของประชากรต่อกัน ในกรณีนี้ส่วนที่มีมากที่สุด แรงดึงดูดเฉพาะหรือเป็นลำดับความสำคัญจากมุมมองทางเศรษฐกิจ สังคม หรือมุมมองอื่นๆ

OVK = ตัวบ่งชี้ที่บอกลักษณะส่วนหนึ่งของประชากร / ตัวบ่งชี้ที่แสดงถึงส่วนหนึ่งของประชากร เลือกเป็นพื้นฐานในการเปรียบเทียบ

ค่าสัมพัทธ์ของการประสานงานแสดงจำนวนครั้งที่ประชากรส่วนหนึ่งของประชากรมากกว่าหรือน้อยกว่าอีกส่วนหนึ่ง นำมาเป็นฐานเปรียบเทียบ หรือจำนวนเปอร์เซ็นต์ของประชากร หรือจำนวนหน่วยของส่วนหนึ่งของทั้งหมดอยู่ใน 1 10, 100, 1000, ..., หน่วยของส่วนอื่น ๆ (ฐาน) ตัวอย่างเช่นในปี 2542 ในรัสเซียมีผู้ชาย 68.6 ล้านคนและผู้หญิง 77.7 ล้านคนดังนั้นจึงมี (77.7 / 68.6) * 1,000 = 1133 ผู้หญิงต่อ 1,000 คน ในทำนองเดียวกัน คุณสามารถคำนวณจำนวนวิศวกรต่อ 10 (100) คนที่มีช่างเทคนิคได้ จำนวนเด็กชายต่อเด็กหญิง 100 คนในทารกแรกเกิด ฯลฯ

ตัวอย่าง: บริษัทจ้างผู้จัดการ 100 คน พนักงานส่งของ 20 คน และผู้บริหาร 10 คน
สารละลาย: HVAC = (100/20) * 100% = 500% มีผู้จัดการมากกว่าคนส่งสารถึง 5 เท่า
เช่นเดียวกับ OBC (ตัวอย่างที่ 5): (77% / 15%) * 100% = 500%

ขนาดโครงสร้างสัมพัทธ์

ขนาดโครงสร้างสัมพัทธ์(ตัวบ่งชี้โครงสร้าง) - กำหนดลักษณะส่วนแบ่งของส่วนหนึ่งในปริมาตรทั้งหมด ขนาดสัมพัทธ์ของโครงสร้างมักเรียกว่า "ความถ่วงจำเพาะ" หรือ "สัดส่วน"

OVS = ตัวบ่งชี้ที่แสดงถึงส่วนหนึ่งของประชากร / ตัวบ่งชี้สำหรับประชากรทั้งหมดโดยรวม

ตัวอย่าง: บริษัทจ้างผู้จัดการ 100 คน พนักงานส่งของ 20 คน และผู้บริหาร 10 คน จำนวน 130 คน

• ส่วนแบ่งการจัดส่ง = (20/130) * 100% = 15%
• ส่วนแบ่งของผู้จัดการ = (100/130) * 100% = 77%
• ผู้นำ OBC = 8%

ผลรวมของ OBC ทั้งหมดต้องเท่ากับ 100% หรือหนึ่งรายการ

ค่าเปรียบเทียบสัมพัทธ์

ค่าเปรียบเทียบสัมพัทธ์(ตัวบ่งชี้เปรียบเทียบ) - กำหนดลักษณะอัตราส่วนระหว่างประชากรที่แตกต่างกันตามตัวบ่งชี้ที่มีชื่อเดียวกัน

ตัวอย่างที่ 8: ปริมาณสินเชื่อที่ออกให้แก่บุคคลธรรมดา ณ วันที่ 1 กุมภาพันธ์ 2551 โดย Sberbank แห่งรัสเซียมีจำนวน 520189 ล้านรูเบิล สำหรับ Vneshtorgbank - 10915 ล้านรูเบิล
สารละลาย:
OBC = 520189/10915 = 47.7
ดังนั้นปริมาณสินเชื่อที่ออกให้แก่บุคคลโดย Sberbank ของรัสเซีย ณ วันที่ 1 กุมภาพันธ์ 2549 นั้นสูงกว่าของ Vneshtorgbank ถึง 47.7 เท่า

เพื่ออธิบายลักษณะปรากฏการณ์มวล สถิติใช้ ปริมาณทางสถิติ (ตัวชี้วัด). แบ่งออกเป็น แน่นอน, ญาติและ เฉลี่ย.

ผลจากการสังเกตทางสถิติเป็นค่าสัมบูรณ์ที่สะท้อนถึงระดับของการพัฒนาของปรากฏการณ์หรือกระบวนการ ค่าสัมบูรณ์ถูกระบุโดย Xและจำนวนรวมในประชากรทางสถิติ นู๋.

ค่าสัมบูรณ์มักมีหน่วยวัด (มิติ) ของตัวเองอยู่ในปรากฏการณ์ที่กำลังศึกษาอยู่ หน่วยวัดประเภทต่อไปนี้ใช้กันอย่างแพร่หลาย:

• เป็นธรรมชาติแบ่งออกเป็นแบบง่าย (เช่น ชิ้น ตัน เมตร) และเชิงซ้อน (คอมโพสิต) ซึ่งเป็นปริมาณที่ตรงกันข้ามกัน (เช่น กิโลวัตต์-ชั่วโมง)
• เป็นธรรมชาติตามเงื่อนไข(เช่น เครื่องดื่มแอลกอฮอล์นับเป็นเดซิลิตรของแอลกอฮอล์ 100% และเชื้อเพลิงประเภทต่างๆ จะถูกวัดตามเชื้อเพลิงที่เทียบเท่ากันโดยมีค่าความร้อน 7000 kcal / kg หรือ 29.3 MJ / kg)
• ค่าใช้จ่ายช่วยให้คุณวัดสินค้าในรูปเงินที่ไม่สามารถวัดได้ใน ในประเภท(ดอลลาร์สหรัฐรูเบิล ฯลฯ )

จำนวนหน่วยที่มีค่าแอตทริบิวต์เดียวกันจะถูกระบุโดย ฉและเรียกความถี่ แน่นอน เมื่อรวมจำนวนหน่วยทั้งหมดที่มีค่าแอตทริบิวต์เดียวกัน เราจะได้ น.

เมื่อวิเคราะห์ค่าสัมบูรณ์ เช่น ข้อมูลทางสถิติเกี่ยวกับการค้า จำเป็นต้องเปรียบเทียบข้อมูลเหล่านี้ในเวลาและพื้นที่ เพื่อศึกษารูปแบบของการเปลี่ยนแปลงและการพัฒนา และศึกษาโครงสร้างของมวลรวม ด้วยความช่วยเหลือของค่าสัมบูรณ์ งานเหล่านี้ไม่สามารถทำได้ ในกรณีนี้ จำเป็นต้องใช้ ค่าสัมพัทธ์.

ขนาดสัมพัทธ์ เป็นผลจากการหาร (เปรียบเทียบ) ค่าสัมบูรณ์สองค่า ตัวเศษของเศษส่วนประกอบด้วยค่าที่กำลังเปรียบเทียบ และตัวส่วนประกอบด้วยค่าที่ใช้เปรียบเทียบ (ฐานเปรียบเทียบ) ตัวอย่างเช่น หากผู้เข้าอบรมวันนี้มี 80 คน และมาบรรยายครั้งที่แล้ว 50 คน ค่าสัมพัทธ์จะแสดงว่าผลคะแนนเพิ่มขึ้น 80/50 = 1.4 เท่า ในขณะที่ฐานเปรียบเทียบคือ รายชื่อนักศึกษาในการบรรยายครั้งก่อน ... ค่าสัมพัทธ์ที่ได้จะแสดงเป็น ค่าสัมประสิทธิ์ซึ่งแสดงว่าค่าที่เปรียบเทียบมากกว่าค่าพื้นฐานกี่ครั้ง ในตัวอย่างนี้ จะใช้ฐานเปรียบเทียบเป็นหนึ่งเดียว หากฐานถูกนำมาเป็น 100 ค่าสัมพัทธ์จะแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ (%) หากเป็น 1,000 - ใน ppm (‰) ทางเลือกของค่าสัมพัทธ์รูปแบบใดรูปแบบหนึ่งขึ้นอยู่กับค่าสัมบูรณ์:

• หากค่าที่เปรียบเทียบมากกว่าฐานเปรียบเทียบ รูปแบบของสัมประสิทธิ์จะถูกเลือก (ดังในตัวอย่างข้างต้น จะแสดงเป็น "ครั้ง")
• หากค่าที่เปรียบเทียบมีค่าใกล้เคียงกัน ค่าสัมพัทธ์จะแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ (%)
• ถ้าค่าที่เปรียบเทียบมากกว่ามากในแง่ของมูลค่าของฐานเปรียบเทียบ ค่าสัมพัทธ์จะแสดงเป็น ppm (‰)

ค่าสัมพัทธ์ประเภทต่อไปนี้มีความโดดเด่นเพื่อความกระชับซึ่งต่อไปนี้จะเรียกว่าดัชนี:

• ลำโพง;
• โครงสร้าง
• การประสานงาน;
• การเปรียบเทียบ;
• ความเข้ม

แสดงการเปลี่ยนแปลงของปรากฏการณ์เมื่อเวลาผ่านไปและแสดงถึงอัตราส่วนของค่าของปรากฏการณ์ที่ศึกษาในช่วงเวลาการรายงาน (วิเคราะห์) (ช่วงเวลา) ของเวลาต่อฐาน (ก่อนหน้า) หนึ่ง ดัชนีนี้ถูกกำหนดโดยสูตร

โดยที่ตัวเลขหมายถึง: 1 - ช่วงเวลาการรายงานหรือการวิเคราะห์, 0 - ช่วงเวลาที่ผ่านมาหรือฐาน

ค่าเกณฑ์ของดัชนีไดนามิกคือหนึ่ง (หรือ 100%) นั่นคือถ้ามากกว่า 1 ก็จะมีการเพิ่มขึ้น (เพิ่มขึ้น) ในปรากฏการณ์เมื่อเวลาผ่านไปและหากเท่ากับ 1 ความเสถียร แต่ หากน้อยกว่า 1 จะสังเกตเห็นการลดลง (ลดลง) ในปรากฏการณ์

อีกชื่อหนึ่งสำหรับดัชนีไดนามิกคือค่าสัมประสิทธิ์การเติบโต (อัตรา) ลบหนึ่ง (100%) จากนั้นจะได้รับอัตราการเปลี่ยนแปลง (อัตราการเติบโต) ด้วยค่าเกณฑ์ 0 ซึ่งกำหนดโดยสูตร

ถ้า T> 0 แสดงว่ามีปรากฏการณ์เพิ่มขึ้น Т = 0 - ความเสถียร Т ในตัวอย่างที่พิจารณาข้างต้น ผลลัพธ์ของนักเรียนคำนวณได้อย่างแม่นยำจากดัชนีไดนามิก ซึ่งแสดงให้เห็นว่าจำนวนผู้เข้าแข่งขันเพิ่มขึ้น 1.4 เท่าหรือ 40%

ความหลากหลายของดัชนีไดนามิกคือดัชนี เป้าหมายที่วางแผนไว้และ การดำเนินการตามแผนคำนวณเพื่อวางแผนปริมาณต่างๆ และติดตามการนำไปปฏิบัติ

- นี่คืออัตราส่วนของมูลค่าตามแผนของตัวบ่งชี้ที่ศึกษาต่อการตรวจวัดพื้นฐาน ถูกกำหนดโดยสูตร

ที่ไหน X’- มูลค่าตามแผน; X o - ค่าพื้นฐานของคุณสมบัติ

ในการกำหนดเปอร์เซ็นต์ของความสมบูรณ์ของแผน จำเป็นต้องคำนวณดัชนีความสมบูรณ์ของแผน กล่าวคือ อัตราส่วนของค่าแอตทริบิวต์ที่สังเกตได้ต่อค่าที่วางแผนไว้ (เหมาะสมที่สุด สูงสุดที่เป็นไปได้) ตามสูตร

ดัชนีโครงสร้าง (หุ้น)คืออัตราส่วนของส่วนใดส่วนหนึ่งของวัตถุ (ชุด) ต่อวัตถุทั้งหมด ถูกกำหนดโดยสูตร

ตัวอย่างเช่น ถ้าในกลุ่มนักเรียน 50 คน มีนักเรียนหญิง 40 คน ส่วนแบ่งของพวกเขาจะเป็น d= 40/50 = 0.8 หรือ 80%

- นี่คือความสัมพันธ์ของส่วนใดส่วนหนึ่งของวัตถุกับส่วนอื่น ๆ ของวัตถุ โดยถือเป็นพื้นฐาน (ฐานเปรียบเทียบ) ถูกกำหนดโดยสูตร

ตัวอย่างเช่น ถ้าในกลุ่มนักเรียน 50 คน มีผู้หญิง 40 คน ดังนั้น 10 คนเป็นผู้ชาย ดัชนีการประสานงานของหญิงจะเท่ากับ 40/10 = 4 นั่นคือมีผู้หญิงในกลุ่มมากกว่าผู้ชาย 4 เท่า

- นี่คือการเปรียบเทียบ (อัตราส่วน) ของวัตถุต่าง ๆ สำหรับคุณสมบัติเดียวกัน ถูกกำหนดโดยสูตร

โดยที่ A, B เป็นวัตถุเปรียบเทียบ

ตัวอย่างเช่น หากมีนักเรียน 50 คนในห้องเรียนหนึ่งห้อง และในห้องเรียนข้างเคียง 20 คน ดัชนีเปรียบเทียบจะเท่ากับ 50/20 = 2.5 นั่นคือห้องเรียนหนึ่งมีนักเรียนมากกว่าอีก 2.5 เท่า

คืออัตราส่วนของคุณสมบัติต่าง ๆ ของวัตถุหนึ่งต่อกัน ถูกกำหนดโดยสูตร

โดยที่ X เป็นคุณลักษณะหนึ่งของวัตถุ Y เป็นอีกสัญลักษณ์หนึ่งของวัตถุเดียวกัน
ตัวอย่างเช่น ตัวชี้วัดผลผลิตต่อหน่วยของเวลาทำงาน ต้นทุนต่อหน่วย ราคาต่อหน่วย เป็นต้น

1. การศึกษาปรากฏการณ์ทางสังคมในวงกว้าง สถิติในข้อสรุปขึ้นอยู่กับข้อมูลตัวเลขที่ได้รับในสภาวะเฉพาะของสถานที่และเวลา ผลลัพธ์ของการสังเกตทางสถิติจะถูกบันทึกในรูปแบบของค่าสัมบูรณ์หลัก ดังนั้นตัวบ่งชี้สัมบูรณ์ทางเศรษฐกิจของประเทศจำนวนมากจึงถูกบันทึกไว้ในเอกสารทางบัญชีหลัก ค่าสัมบูรณ์สะท้อนถึงระดับการพัฒนาของปรากฏการณ์ ในสถิติ มีการตั้งชื่อค่าสัมบูรณ์ทั้งหมด วัดในหน่วยเฉพาะ และตรงกันข้ามกับแนวคิดทางคณิตศาสตร์ของค่าสัมบูรณ์ อาจเป็นค่าบวกหรือค่าลบก็ได้ (ขาดทุน ขาดทุน ขาดทุน ฯลฯ) หน่วยวัดตามธรรมชาติสามารถเป็นแบบง่าย ๆ (ตัน ชิ้น เมตร ลิตร) และเชิงซ้อน ซึ่งเป็นการรวมกันของปริมาณที่ตรงกันข้ามหลาย ๆ (การหมุนเวียนของสินค้า การขนส่งทางรถไฟหน่วยเป็นตัน-กิโลเมตร การผลิตไฟฟ้าในหน่วยกิโลวัตต์-ชั่วโมง) ในสถิติ ยังใช้ตัวบ่งชี้สัมบูรณ์ด้วย ซึ่งแสดงในหน่วยการวัดตามธรรมชาติตามเงื่อนไข (เช่น เชื้อเพลิงประเภทต่างๆ จะถูกแปลงเป็นเชื้อเพลิงธรรมดา) สำหรับการแปลงเป็นหน่วยทั่วไป จะใช้ปัจจัยการแปลง K:

ใช้หน่วยค่าเช่นเพื่อแสดงปริมาณของผลิตภัณฑ์ที่ต่างกันในรูปแบบมูลค่า (การเงิน) - รูเบิล เมื่อใช้เครื่องวัดค่า ราคาจะพิจารณาการเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป การขาดการวัดค่านี้จะเอาชนะได้โดยใช้ราคา "คงที่" หรือ "เปรียบเทียบ" ในช่วงเวลาเดียวกัน ในหน่วยวัดแรงงาน (วันทำงาน ชั่วโมงทำงาน) คำนึงถึงต้นทุนแรงงานทั้งหมดในองค์กรและความเข้มข้นของแรงงานในการดำเนินงานแต่ละรายการ จากมุมมองของการศึกษาเฉพาะ ชุดของค่าสัมบูรณ์ถือได้ว่าประกอบด้วยตัวบ่งชี้แต่ละตัว การกำหนดลักษณะขนาดของคุณลักษณะในแต่ละหน่วยของประชากร และผลรวม การกำหนดลักษณะค่าสุดท้ายของคุณลักษณะสำหรับ ส่วนหนึ่งของประชากร

เนื่องจากตัวบ่งชี้แบบสัมบูรณ์เป็นพื้นฐานของการบัญชีทุกรูปแบบและวิธีการวิเคราะห์เชิงปริมาณ จึงจำเป็นต้องแยกความแตกต่างระหว่างค่าสัมบูรณ์ของโมเมนต์และช่วงเวลา อดีตแสดงการมีอยู่จริงหรือระดับของปรากฏการณ์ ณ ช่วงเวลาหนึ่ง วันที่ (เช่น การปรากฏตัวของวัสดุหรือ เงินทุนหมุนเวียน, จำนวนงานที่ทำ, จำนวนผู้อยู่อาศัย ฯลฯ) ประการที่สองคือผลลัพธ์สะสมขั้นสุดท้ายสำหรับช่วงเวลาทั้งหมด (ปริมาณของผลิตภัณฑ์ที่ผลิตในหนึ่งเดือนหรือหนึ่งปี การเติบโตของประชากรในช่วงเวลาหนึ่ง ปริมาณการเก็บเกี่ยวธัญพืชรวมสำหรับหนึ่งปีและสำหรับระยะเวลาห้าปี เป็นต้น) โดยตัวมันเอง ค่าสัมบูรณ์ไม่ได้ให้ภาพที่สมบูรณ์ของปรากฏการณ์ที่กำลังศึกษา ไม่แสดงโครงสร้าง ความสัมพันธ์ระหว่างแต่ละส่วน การพัฒนาในเวลา มันไม่ได้เปิดเผยความสัมพันธ์กับตัวบ่งชี้ที่แน่นอนอื่น ๆ ฟังก์ชันเหล่านี้ดำเนินการโดยตัวบ่งชี้สัมพัทธ์ซึ่งพิจารณาจากค่าสัมบูรณ์

2. ค่าสัมพัทธ์แสดงถึงอัตราส่วนของตัวชี้วัดทางสถิติบางตัวต่อตัวอื่นๆ ปริมาณทางสถิติสัมพัทธ์เป็นประเภทต่อไปนี้:

■ ลำโพง;

■ เป้าหมายที่วางแผนไว้;

■ การดำเนินการตามแผน;

■ โครงสร้าง;

■ การประสานงาน;

■ ความรุนแรงของระดับการพัฒนาเศรษฐกิจ

■ การเปรียบเทียบ

ค่าสัมพัทธ์มีค่าสัมประสิทธิ์หรือรูปแบบร้อยละของการแสดงออกและยังสามารถวัดได้ใน ppm, prodecemilla

มูลค่าสัมพัทธ์ของการปฏิบัติตามแผน (OVVP):

มูลค่าสัมพัทธ์ของเป้าหมายที่วางแผนไว้ (OVPZ):

ขนาดสัมพัทธ์ของไดนามิก (ATS) คืออัตราส่วนของระดับของกระบวนการหรือปรากฏการณ์ที่ศึกษาในช่วงเวลาที่กำหนด ( ณ ช่วงเวลาที่กำหนด) กับระดับของกระบวนการหรือปรากฏการณ์เดียวกันในอดีต:

มีความสัมพันธ์ระหว่าง OVVP, OVPZ และ OVD ATS = OVVP × OVPZ

ตัวอย่างที่ 1: ในปี 2545 มูลค่าการซื้อขายของบริษัทการค้าคือ 2,500 ล้านรูเบิล ในปี 2546 บริษัทหวังว่าจะเพิ่มมูลค่าการซื้อขายเป็น 3200 ล้านรูเบิล ผลประกอบการที่แท้จริงของ บริษัท ในปี 2546 มีจำนวน 2800 ล้านรูเบิล

เราจะคำนวณ OVVP, OVPZ, OVD และกำหนดความสัมพันธ์:

ORPZ = 3200 ÷ 2500 = 1.28 = 128%

ORVP = 2800 ÷ 3200 = 0.875 = 87.5%

มีความสัมพันธ์ดังต่อไปนี้ระหว่างค่าสัมพัทธ์ของงานออกแบบ การเติมเต็มของงานออกแบบ และการเปลี่ยนแปลง:

OVVP × OVPZ = OVD

ในตัวอย่างของเรา:

1.28 x 0.875 = 1.12 หรือ 1.12 x 100% = 112%;

ตัวอย่างที่ 2: มีข้อมูลองค์กรต่อไปนี้:

มาคำนวณค่าสัมพัทธ์ของไดนามิก:

ก) ตามทุนการผลิต:

b) สำหรับเงินทุนหมุนเวียน:

ค) ด้วยวิธีการของตนเอง:

d) สำหรับกองทุนที่ยืม:

ค่าสัมพัทธ์ที่คำนวณได้ของไดนามิกแสดงให้เห็นว่า ณ วันที่ 1 มกราคม 2547 เมื่อเทียบกับวันที่ 1 มกราคม 2546 ทุนการผลิตขององค์กรเพิ่มขึ้น 6.51% ในเวลาเดียวกันเงินทุนหมุนเวียนลดลง 9.68% และส่วนของผู้ถือหุ้น - 18.18% เงินกู้ยืมเพิ่มขึ้น 0.79%

ขนาดโครงสร้างสัมพัทธ์ (RMS)  อัตราส่วนของส่วนโครงสร้างของวัตถุที่อยู่ระหว่างการศึกษาและทั้งหมด:

ตัวอย่างที่ 3: การใช้ข้อมูลของตัวอย่างที่ 2 เราคำนวณค่าสัมพัทธ์ของโครงสร้าง

1. ส่วนแบ่งของเงินทุนหมุนเวียนใน ค่าใช้จ่ายทั้งหมดทุนการผลิตขององค์กรจะเป็น:

2. ส่วนแบ่งของกองทุนของตัวเองในมูลค่ารวมของเงินทุนหมุนเวียนจะเป็น:

จะเห็นได้จากตัวชี้วัดที่ได้รับว่าในองค์กรส่วนแบ่งของเงินทุนหมุนเวียนในต้นทุนการผลิตทั้งหมดลดลง 1.98% และ ณ วันที่ 1 มกราคม 2547 เท่ากับ 11%

ส่วนแบ่งของทุนในต้นทุนรวม เงินทุนหมุนเวียนณ วันที่ 1 มกราคม พ.ศ. 2546 คิดเป็น 55.19% และ ณ วันที่ 1 มกราคม พ.ศ. 2547 ลดลงและมีจำนวน 50% นั่นคือเพียง 50% ของหุ้นและต้นทุนที่องค์กรต้องการจะได้รับเงินของตัวเอง

ขนาดสัมพัทธ์ของการประสานงาน (ROC) คืออัตราส่วนของประชากรส่วนหนึ่งต่ออีกส่วนหนึ่งของประชากรเดียวกัน:

ตัวอย่างที่ 4: นำข้อมูลของตัวอย่างที่ 2 และคำนวณค่าสัมพัทธ์ของการประสานงาน

1. อัตราส่วนเงินกู้ยืมและเงินทุนขององค์กรจะเป็น:

ตัวบ่งชี้นี้บ่งชี้ว่าสำหรับแต่ละรูเบิลของกองทุนของบริษัทเอง ณ วันที่ 1 มกราคม พ.ศ. 2546 มี 81.18 kopecks ยืมเงินและในวันที่ 1 มกราคม 2547 - 1 rub

2. อัตราส่วนของเงินทุนของตัวเองและเงินกู้ยืมจะเป็น:

ตัวบ่งชี้นี้แสดงลักษณะ ความยั่งยืนทางการเงินหรือการละลายของวิสาหกิจ นั่นคือ ความสามารถในการชำระภาระผูกพัน

ค่าความเข้มสัมพัทธ์ (RVI) กำหนดลักษณะระดับของการแพร่กระจายของกระบวนการหรือปรากฏการณ์ที่ศึกษา และแสดงถึงอัตราส่วนของตัวบ่งชี้ที่ศึกษาต่อตัวบ่งชี้ของสภาพแวดล้อมโดยธรรมชาติ ตัวชี้วัดเหล่านี้รวมถึงค่าสัมประสิทธิ์ทางประชากร (การเจริญพันธุ์ การตาย การแต่งงาน):

ความผันแปรของค่าสัมพัทธ์ของความเข้มคือค่าสัมพัทธ์ของระดับการพัฒนาเศรษฐกิจ ซึ่งกำหนดลักษณะการผลิตต่อหัวและมีบทบาทสำคัญในการประเมินการพัฒนาเศรษฐกิจของรัฐ

ตัวอย่างที่ 5: มาคำนวณตัวบ่งชี้สัมพัทธ์ของระดับการพัฒนาเศรษฐกิจตามข้อมูลต่อไปนี้: ในปี 2545 ผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศ สหพันธรัฐรัสเซียมีจำนวน 10,863.3 พันล้านรูเบิล ประชากรเฉลี่ยต่อปี - 145.18 ล้านคน ดังนั้นตัวบ่งชี้ที่ต้องการจะเท่ากับ:

ดังนั้นในปี 2545 จีดีพีต่อหัวมีจำนวน 74,826 รูเบิล

ค่าเปรียบเทียบสัมพัทธ์ (OVS p)  อัตราส่วนของตัวบ่งชี้แบบสัมบูรณ์เดียวกันซึ่งกำหนดลักษณะของวัตถุที่แตกต่างกัน:

ตัวอย่างที่ 6: คำนวณค่าเปรียบเทียบแบบสัมพัทธ์ตามข้อมูลต่อไปนี้ ในปี 2545 การลงทุนในระบบเศรษฐกิจของสหพันธรัฐรัสเซียมีจำนวนดังนี้:

ไซปรัส - 2.327 ล้านดอลลาร์ สหรัฐอเมริกา;

สหรัฐอเมริกา - 1.133 ล้านดอลลาร์ สหรัฐอเมริกา.

การลงทุนของไซปรัสในระบบเศรษฐกิจของสหพันธรัฐรัสเซียนั้นสูงกว่าการลงทุนของสหรัฐอเมริกาถึง 2 เท่า

หมายเหตุ: การศึกษาทางสถิติแต่ละครั้งเริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับหน่วยการสังเกตที่เลือก บนพื้นฐานของข้อมูลนี้ ตัวชี้วัดทางสถิติจะถูกกำหนดซึ่งให้ลักษณะเชิงปริมาณของปรากฏการณ์และกระบวนการทางเศรษฐกิจและสังคมที่ศึกษา ตัวชี้วัดทางสถิติสามารถเป็นค่าสัมบูรณ์ ค่าสัมพัทธ์ และค่าเฉลี่ยได้ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับวิธีการคำนวณ ตัวบ่งชี้ทางสถิติสามารถเป็นแบบรายบุคคลได้ หากอ้างอิงถึงหน่วยการสังเกตที่แยกจากกัน หรือทำให้เป็นภาพรวม ถ้าตัวบ่งชี้นี้แสดงลักษณะของประชากรทางสถิติทั้งหมดหรือบางส่วน

5.1. ปริมาณทางสถิติแอบโซลูท

ปริมาณทางสถิติที่แน่นอนกำหนดลักษณะ มิติข้อมูลสัมบูรณ์(ระดับ) ของปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจและสังคม เช่น ขนาดประชากร ปริมาณการผลิต การเพิ่มจำนวนประชากร พื้นที่ปลูก จำนวนบริษัทประกันภัย เป็นต้น

ตัวบ่งชี้ส่วนบุคคลในรูปแบบของค่าสัมบูรณ์จะได้รับในกระบวนการสังเกตทางสถิติซึ่งเป็นผลมาจากการนับ การกำหนดค่าของลักษณะเชิงปริมาณสำหรับแต่ละหน่วยสังเกตเฉพาะ

ตัวบ่งชี้ทั่วไป (สรุป) ในรูปแบบของค่าสัมบูรณ์ถูกกำหนดโดยการรวมค่าที่ลงทะเบียนของแอตทริบิวต์สำหรับหน่วยสังเกตทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งในกระบวนการสรุปและจัดกลุ่มผลการสังเกต ตัวบ่งชี้แบบสัมบูรณ์โดยสรุปจะกำหนดคุณลักษณะ ประการแรก จำนวนหน่วยในกลุ่มหรือประชากรโดยรวม และประการที่สอง ขนาดรวมของคุณลักษณะในกลุ่มหรือประชากรโดยรวม

ค่าสัมพัทธ์และค่าเฉลี่ยคำนวณโดยใช้ตัวบ่งชี้แบบสัมบูรณ์ อินดิเคเตอร์แบบสัมบูรณ์มีหน่วยวัดเสมอ ไม่ว่าจะเป็นโดยธรรมชาติ หรือมูลค่า หรือแรงงาน

หน่วยวัดตามธรรมชาตินั้นง่าย ประกอบและมีเงื่อนไข

หน่วยวัดทางธรรมชาติอย่างง่าย ได้แก่ ชิ้น กิโลเมตร กิโลกรัม ตัน เมตร ลิตร ไมล์ นิ้ว เป็นต้น ในหน่วยทางธรรมชาติอย่างง่ายจะวัดปริมาตรของประชากรทางสถิติหรือปริมาตรของส่วนที่แยกจากกันด้วย (จำนวนวิสาหกิจซึ่งจำนวนวิสาหกิจขนาดเล็กจำนวนวัตถุประกันซึ่งจำนวนวัตถุที่เสียหาย ; จำนวนพนักงานธนาคาร เป็นต้น)

หน่วยวัดธรรมชาติแบบผสมได้คำนวณตัวบ่งชี้ที่ได้มาจากผลคูณของตัวชี้วัดสองตัวหรือมากกว่าที่มีหน่วยการวัดอย่างง่ายเช่น: ปริมาตรของพลังงานที่ผลิตถูกนำมาพิจารณาเป็นกิโลวัตต์ชั่วโมง (กำลังของโรงไฟฟ้าคูณด้วย จำนวนชั่วโมงการทำงาน) สินค้าคูณด้วยระยะทางของการขนส่ง)

หน่วยวัดตามธรรมชาติแบบมีเงื่อนไขนั้นใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิเคราะห์กิจกรรมการผลิต เมื่อจำเป็นต้องค้นหามูลค่ารวม (ผลรวม) ของตัวบ่งชี้ประเภทเดียวกันซึ่งหาที่เปรียบมิได้โดยตรง แต่กำหนดคุณสมบัติเดียวกันของวัตถุ ตัวอย่างเช่น ในอุตสาหกรรมเชื้อเพลิง เพื่อกำหนดปริมาณรวมของเชื้อเพลิงที่ผลิตได้ ประเภทต่างๆ ของเชื้อเพลิงจะถูกคำนวณใหม่เป็นเชื้อเพลิงทั่วไป ซึ่งหน่วยดังกล่าวมีค่าความร้อน 29.3 MJ / kg

ตัวอย่างที่ 5.1 ลองหาปริมาตรรวมของการใช้เชื้อเพลิงโดยองค์กรสำหรับปีตามข้อมูลตาราง:

ตารางที่ 5.1. ปริมาณการใช้เชื้อเพลิงทั้งหมดโดยองค์กรสำหรับปี

ประเภทของเชื้อเพลิง	การบริโภคในหน่วยธรรมชาติ	ค่าความร้อนหน่วยเชื้อเพลิง MJ / kg	ปัจจัยการแปลงเทียบเท่าเชื้อเพลิง	การบริโภคในหน่วยธรรมชาติทั่วไป เทียบเท่าเชื้อเพลิงพันตัน
ก๊าซธรรมชาติพันลูกบาศก์เมตร	5,6	35,2	35,2: 29,3 = 1,20	5.6 x 1.2 = 6.72
ถ่านหินบิทูมินัสพันตัน	4,2	25,2	25,2: 29,3 = 0,86	4.2 x 0.86 = 3.612
พีทพันตัน	8,3	24,0	24,0: 29,3 = 0,82	8.3 x 0.82 = 6.806
ทั้งหมด	-	-	-	17,138

ดังนั้นปริมาณการใช้เชื้อเพลิงโดยรวมขององค์กรจึงเท่ากับ 17.138 พันตันของเชื้อเพลิงมาตรฐาน

นอกจากอุตสาหกรรมเชื้อเพลิงแล้ว หน่วยวัดธรรมชาติแบบมีเงื่อนไขยังใช้ในอุตสาหกรรมอื่นๆ อีกด้วย โดยส่วนใหญ่เมื่อทำบัญชีสำหรับการผลิตและการบริโภคผลิตภัณฑ์ประเภทต่างๆ เช่น ในการผลิตอาหารกระป๋อง ปริมาณรวมจะถูกคำนวณใหม่เป็นเงื่อนไข กระป๋องที่มีปริมาตร 353.4 ซม. 3; สบู่ - เป็นสบู่แบบมีเงื่อนไขที่มีปริมาณกรดไขมัน 40% ฯลฯ

เมื่อวิเคราะห์ปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจและสังคม หน่วยวัดมูลค่าที่แพร่หลายที่สุดคือรูเบิล ดอลลาร์ ยูโร สกุลเงินของประเทศอื่นๆ มูลค่าวิเคราะห์ของหน่วยการเงินอยู่ที่ข้อเท็จจริงที่อนุญาตให้คุณสรุปหรือเปรียบเทียบตัวชี้วัดที่ไม่สามารถเทียบเคียงได้กับหน่วยวัดตามธรรมชาติ เช่น กำหนดปริมาณรวมของการผลิตผลิตภัณฑ์ประเภทต่างๆ ปริมาณรวมทั้งหมด ต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับการผลิตผลิตภัณฑ์ อย่างไรก็ตาม ในบางกรณี ปัญหาอาจเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น เป็นไปไม่ได้ที่จะเปรียบเทียบผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศของรัสเซียโดยตรงในปี 2000 และ 2004: ควรมีการแนะนำปัจจัยการปรับเพื่อพิจารณาเงินเฟ้อ นอกจากนี้ยังเป็นไปไม่ได้ที่จะเปรียบเทียบจำนวนเงินบำนาญสำหรับช่วงเวลาเหล่านี้โดยตรง - ไม่สามารถเปรียบเทียบได้เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงของราคา

ตัวเลขสัมบูรณ์สามารถแสดงเป็นหน่วยแรงงานได้ ดังนั้น การบัญชีค่าแรงในสถานประกอบการจึงแสดงเป็นวันทำงาน (จำนวนพนักงานในองค์กรคูณด้วยจำนวนวันทำงานในช่วงเวลาหนึ่ง) หรือชั่วโมงการทำงาน (จำนวนพนักงานในองค์กรคูณด้วย โดยระยะเวลาเฉลี่ยของหนึ่งวันทำการและจำนวนวันทำงานในช่วงเวลาหนึ่ง)

5.2. สถิติสัมพัทธ์

สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ การมีค่าสัมบูรณ์เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ ตัวอย่างเช่น กำไรจากการขายผลิตภัณฑ์ของบริษัทในปี 2548 มีจำนวน 120,000 รูเบิล การประเมินว่ามากหรือน้อยยากไหม? แต่ถ้าเราพูดให้ต่างออกไป กล่าวคือ กำไรขององค์กรจากการขายสินค้าเพิ่มขึ้น 25% เมื่อเทียบกับปีที่แล้วก็จะชัดเจน - ผลลัพธ์ทางการเงินกิจกรรมขององค์กรได้รับการปรับปรุง ดังนั้น เมื่อวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ จึงจำเป็นต้องเปรียบเทียบตัวชี้วัดทางสถิติในเวลา ในอวกาศ เพื่อเปรียบเทียบตัวชี้วัดจริงกับแผน เพื่อศึกษาโครงสร้างของประชากรตามเกณฑ์หนึ่งหรือเกณฑ์อื่น เพื่อเปรียบเทียบระดับการพัฒนาของตัวใดตัวหนึ่ง ปรากฏการณ์กับพื้นหลังของการพัฒนาของปรากฏการณ์อื่นที่เกี่ยวข้อง

ค่าสัมพัทธ์ใช้เพื่อแก้ปัญหาเหล่านี้

ค่าสัมพัทธ์เป็นตัววัดอัตราส่วนเชิงปริมาณของตัวชี้วัดทางสถิติ พวกมันจะได้มาเป็นผลหารจากการหารค่าที่เปรียบเทียบกันสองค่าเสมอ นอกจากนี้ หากค่าที่เปรียบเทียบเป็นชื่อเดียวกันและมีขนาดเท่ากัน ค่าสัมพัทธ์ที่ได้จะแสดงเป็นอัตราส่วนหลายค่าอย่างง่าย (ค่าสัมประสิทธิ์) มันแสดงให้เห็นว่าค่าในตัวเศษมากกว่าค่าในตัวส่วนกี่ครั้ง - ฐานของการเปรียบเทียบ นำมาเป็นหน่วย หากผลหารของการหารค่าเปรียบเทียบสองค่าคูณด้วย 100 ค่าสัมพัทธ์จะแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ (%) เป็นต้น ค่าในตัวส่วนถือเป็น 100 หน่วย ถ้า 1,000 - จากนั้นใน ppm (‰ ฯลฯ ค่าในตัวส่วนจะถูกนับเป็น 1,000 หน่วย)

หากค่าที่เปรียบเทียบมีชื่อต่างกัน อัตราส่วนของพวกมันจะเป็นค่าสัมพัทธ์ที่มีหน่วยการวัดที่ซับซ้อนซึ่งเกิดขึ้นจากชื่อของหน่วยวัดของตัวชี้วัดที่เปรียบเทียบ: c / ha, rubles / piece, m2 / person , ดอลลาร์ / ท่าน. ฯลฯ

ขึ้นอยู่กับเป้าหมายของการวิเคราะห์ทางสถิติ ตัวบ่งชี้ประเภทต่อไปนี้มีความโดดเด่นในรูปแบบของค่าสัมพัทธ์:

• ตัวบ่งชี้แผนสัมพันธ์
• อัตราสัมพัทธ์ของการดำเนินการตามแผน
• ตัวบ่งชี้สัมพัทธ์ของพลวัต
• ตัวบ่งชี้สัมพัทธ์ของโครงสร้าง
• ตัวบ่งชี้สัมพัทธ์ของการประสานงาน
• ตัวบ่งชี้ความเข้มสัมพัทธ์
• ตัวบ่งชี้เปรียบเทียบของการเปรียบเทียบ