Основные трудности, связанные с применением количественных математико-статистических методов, заключаются в том, что они достаточно нейтральны к исследуемым социально-экономическим процессам. Поэтому важным этапом проведения статистического исследования на информационной базе, характеризующей реальные социально-экономические явления, является критическая оценка исходных данных с точки зрения их достоверности и научной обоснованности.
Под критической оценкой статистического материала следует понимать полноту, качество и достоверность его соответствия целям и задачам исследования.
Надежность выводов и заключений по анализу статистических данных обеспечивается минимизацией в исходной информации неточностей, несопоставимости, неопределенности и т. д.
Кроме того, необходимо больше внимания уделять критической оценке и априорному анализу исходной статистической информации. Развитие новых организационно-правовых форм, наличие коммерческой тайны и так далее увеличивают вероятность получения преднамеренно недостоверных фактов, искажающих результаты производственно-хозяйственной деятельности фирм, банков и других структур.
Методы априорного анализа включают:
• выявление экономически обоснованных и существенных причинно-следственных связей между признаками и явлениями;
• оценку однородности исследуемой совокупности;
• анализ характера распределения совокупности по изучаемым признакам.
Одной из основополагающих предпосылок проведения научно обоснованного статистического анализа, адекватно отражающего причинно-следственные связи и зависимости, тенденции .развития реальных явлений и процессов в статике и динамике, является однородность статистической совокупности.
Анализ однородности статистической совокупности целесообразно проводить в следующей последовательности:
определение степени однородности всей совокупности по одному или нескольким существенным признакам;
определение и анализ аномальных наблюдений;
выбор оптимального варианта выделения однородных совокупностей.
Однако следует учитывать, что любая исследуемая совокупность наряду со значениями признаков, сложившихся под влиянием факторов, непосредственно характерных для анализируемой совокупности, может содержать и значения признаков, полученных под воздействием иных факторов, не характерных для основной совокупности. Такие значения резко выделяются, и, следовательно, использование методологии статистического анализа данной совокупности без предварительного анализа и изучения аномальных наблюдений приводит к серьезным ошибкам. Резко выделяющиеся из общей совокупности наблюдения требуют изучения.
Причины появления в совокупности аномальных наблюдений условно подразделяют следующим образом:
внешние, возникающие в результате технических ошибок;
внутренние, объективно существующие.
Такие наблюдения представляют интерес для исследователя, так как могут содержать за счет влияния неучтенных факторов особую информацию. На практике в зависимости от условий места и времени влияние одних факторов в каждый конкретный исследуемый момент или промежуток времени значительнее, чем других. Выбор того или иного метода выявления, анализа аномальных наблюдений определяется объемом совокупности, характером исследуемых процессов и задач (одномерных и многомерных).
Нецелесообразность исключения аномальных наблюдений из изучаемой совокупности реализуется широким использованием метода группировок.
Важной задачей статистических исследований на этапе априорного анализа является выделение однородных групп (даже аномальных). В данном случае в анализе эффективно применять сложные комбинационные группировки с развернутым сказуемым.
Всесторонний качественный анализ исходных данных является залогом проведения научно-обоснованного, логически выверенного экономико-статистического исследования социально-экономических явлений и процессов.