统计学关于数据分析论文发表_1.docx

统计学关于数据分析论文发表浅谈统计数据在统计分析中的恰当运用“数据是统计”统计数据是统计工作人员从事统计活动工作过程的主要“产品”。可以认为，统计工作人员生产的统计数据越多、越快、越准确，则说明统计工作的效率越高。但是，大量的统计数据在统计分析中也有一个科学运用的问题。如果运用得当，社会经济情况就会正确、清晰的反映出来;但如果运用不当，则可能不能准确反映社会经济发展的客观情况，甚至做出歪曲的反映。那如何将统计数据科学的运用到统计分析中去，使统计分析做到有理有据有用，最大限度的发挥统计工作的服务职能，是统计人员做好统计工作的重点和难点。一、将绝对指标与相对指标综合运用统计指标从表现形式看，一般可分为绝对指标和相对指标两类，即绝对数和相对数。绝对数是经过汇总而成的数据，如GDP总量、工资总额、投资总量等;相对数则是两个数据相比而成的数据，如增长率、失业率、生产率、税率等。要正确认识社会经济的发展水平和速度，往往需要将绝对数和相对数结合起来运用。笔者曾在一份报纸上看到这样一篇报表：某省某企业通过改制后“生产率比改制前提高了5倍，利税比改制前增长了7倍，职工收入比改制前增长了4倍”。这一组数据看起来确实振奋人心，但是仔细琢磨起来，数据不够严密，只有相对数，没有绝对数，绝对数是多少呢?没有绝对数，仅有相对数是不能准确反映该企业发展情况的。以职工收入为例，如果改制前，企业几乎开不出工资，那么改制后增长4倍也不会有多少;如果改制前每有就有千元的话，则改制后增加到4千元，那的确是令人兴奋的。可见，只有绝对数而不与相对数相结合运用，往往不能准确反映实际情况。因此我们应清醒的看到我们的差距，客观评价我们取得的进步。二、将总量指标与平均指标结合运用总量指标是反映事物总体水平的指标，平均指标则是反映事物平均水平。在总量指标值不变的前提下，平均水平的高低则受总体单位数的影响很大。因此在运用统计数据时，总量指标往往要与平均指标结合起来才能做出更准确的反映。比较典型的例子是我国的经济总量与人均量的分析。论经济总量，我国的GDP在世界已排名第六位，论实物产量，我国的粮食、棉花、油料以及钢、水泥、服装等很多产品都居世界各国前列。但是，由于我国人口基数大，用人口基数作除数，则人均指标在世界上都排在百位左右。因此，我们认清形势，只有经过长期的努力，才能改变我国的相对落后地位。对企业的分析也是如此。如仅分析相对数或相对数，则往往不能正确反映实际。如我们分析企业的工资增加情况，如果仅知道一个企业比上年增加了100万元人民币工资，我们能得出什么结论呢?如果这家企业有100名员工，则人均增加1万元人民币，则可以判断为工资增长很快;如果这家企业有1万名员工，则人均只增加100元人民币，则可以判断为工资增长很慢。可见绝对数不与平均数相结合分析，是难以得以正确的结论。三、将平均指标与标志变异指标结合运用平均指标是某一变量集中趋势的代表值，抽象了各标志值的差异，其大小易受极端值的影响;标志变异指标则正好描述变量的离散程度，反映平均数代表性的大小，因此在运用平均指标来做决策时，需要将平均指标与标志指标结合起来运用。假如一家企业有两个下游厂商可提供它必需的零件，价格与质量相同，甲厂商平均交货天数为5天，乙厂商为5.15天。如果单纯的只从平均数来看，甲厂商的平均交货比乙厂商短，可较快拿到货品比较好，故向甲厂商订货。但是仔细观察甲、乙两厂商最近8次的交货记录，甲厂商为(2，2，7，4，1，9，7，8)，乙厂商为(4，5，6，5，5，6，5)，不难发现甲厂商的平均交货天数较少，但交货的情况极其不稳定，有时1天就可交货，有时要延长到9天能交货。反之，乙厂商的平均交货天数虽然较长，但它均能在4至5天时准时交货，可见，如果公司不考虑两厂商交货时间的均衡性，公司很有可能面临生产过程不流畅的困境。四、将发展速度与平均发展速度结合运用发展速度是以某一时期(或时点)为基数计算出的动态相对数，平均发展速度计算的是以某一时期平均每年(或月、日)的发展速度。发展速度又分定期与环比两类，定期发展速度是固定某一年为基期计算的发展速度，环比发展速度是以前一期为基期计算的发展速度，定基与环比往往受基期的影响很大。以我国职工平均工资发展速度为例。自1952年以来，我国职工平均工资的增长经过了几起几伏。计算发展速度时，基数选择不同，得出的速度不同甚至相反。如1972年平均工资为588元人民币，比1970年的561元人民币增长4.8%，但比1965年的590元人民币却有所下降。平均发展速度则能较全面准确的反映一定时期的发展速度。还是以平均工资为例，1952年(445元人民币)至1982年(798元人民币)的30年中我国职工平均工资增长79.3%，这个速度看起来不低，但用30年平均一算，则平均每年增长不到2%，这个速度则是很