Что такое варьирующий признак приведите пример

Сущность статистической вариации признаков

Вариация (от латинского variatio – изменение) представляет собой изменение признака (вариант) в статистической совокупности, т.е. принятие единицами совокупности или их группами разных значений признака. Вариация присуща всем явлениям окружающей жизни (природы, общества, человеческого мышления).

Природа вариации любого признака чрезвычайно сложна, так как на его изменение оказывает влияние множество факторов. Например, колебания урожайности пшеницы обусловлены многочисленными причинами, которые сосредоточены в природных, технологических и экономических условиях формирования этой урожайности.

Физические, химические, электрические, тепловые, молекулярные, биологические, биохимические и другие формы движения всех явлений окружающего мира могут проявляться во взаимодействии, либо переходят друг в друга, что и порождает вариацию любого признака в каждой статистической единице и совокупности в целом. Вариация, как результат взаимодействия различных форм движения – это база для постоянного и бесконечного совершенствования явлений. Объективно присуща всем явлениям, претерпевающим качественные и количественные изменения во времени и пространстве.

Вариация признаков в пространстве представляет собой количественное различие любого признака по каждой единице статистической совокупности за один и тот же период или по состоянию на один и тот же момент времени. Например, вариация урожайности пшеницы на различных посевных участках в 2010 г.; вариация поголовья свиней на различных животноводческих комплексах по состоянию на начало 2011 г.

Именно вариация предопределяет необходимость использования статистики. В тех случаях, где имеют место «неварьирующие» признаки, необходимость в статистике отпадает. Так, нет необходимости изучать статистическую вариацию стандартных упаковок по каждому виду молочных продуктов, выпускаемых перерабатывающей организацией.

При качественной характеристике явлений статистические признаки могут принимать одно из двух противоположных значений. В таких случаях вариация признается альтернативной. Например, человек грамотный – неграмотный, рабочий квалифицированный — неквалифицированный. При измерении такой вариации значения признака могут быть обозначены 1 и 0: рабочий квалифицированный –1, неквалифицированный –0.

Если вариация признака идет в определенном направлении, но изменение не обусловлено внутренним законом развития явления, то ее принято называть систематической; если же вариация не имеет явно выраженного направления, то ее называют случайной. Примером систематической вариации может быть колебание годового удоя коров под воздействием только породы или уровня кормления, либо их совместного влияния; случайной вариации удоя – под воздействием каких – либо иных факторов.

Колебания количественных значений признака от одной к другой единице в статистической совокупности принято называть варьирующим признаком. Например, в качестве статистической совокупности взят коллектив работников льноперерабатывающей организации. О каждом из работников можно получить информацию в различном направлении. При этом в первую очередь вызывает интерес вопрос – о стаже работы каждого работника. Колебания по числу лет работы в организации значительные – от 1 до 40 лет. Это означает, что интересующий нас варьирующий признак, т.е. стаж имеет значительные колебания.

Варьирующие признаки подразделяются на прерывные и непрерывные.

Прерывный, или дискретный (от латинского diskretus – разделенный) представляет собой такой признак, который может иметь некоторые вполне определенные значения, между которыми не может быть промежуточных величин. Прерывные признаки всегда являются результатом счета и выражаются только целыми числами. Так, число членов любой семьи может выражаться только целым числом: 2, 3, 4, 5 и т.д. Совершенно очевидно, что не может быть семей с дробным числом членов. Или такой пример. В сельскохозяйственной организации всегда имеется только целое число производственных подразделений, физических голов животных, физических тракторов, комбайнов и других видов техники. Дробные же значения прерывный признак может принимать только в расчетах.

Непрерывный в отличие от прерывного представляет собой такой признак, количественные значения которого способны принимать любые значения в определенных пределах и выражаются лишь приближенно, т.е. с определенной степенью точности. При этом значения его отличаются друг от друга на сколь угодно малую величину.

Непрерывная вариация обычно возникает в результате взвешивания массы или измерения длины, площади, объема и выражается наиболее часто в виде дробных чисел. Например, рост и масса человека, выработка тракторного агрегата (в га и т), валовой сбор культур, валовое производство продукции переработки (в т, ц и кг). В этих примерах используется допустимо разумное округление чисел, хотя теоретически можно было бы взвесить, например, массу продукции с точностью до грамма. Иначе, в случае непрерывной вариации общее число возможных чисел бесконечно велико, в то время как в случае прерывной вариации оно выражается в виде определенного конечного числа. В этом состоит принципиальная разница между прерывной и непрерывной вариациями, между дискретным и непрерывным варьирующими признаками.

Источник

ВАРЬИРУЮЩИЕ ПРИЗНАКИ И ИХ УЧЕТ

В результате проведения эксперимента в руках экспериментатора оказывается разнообразный экспериментальный материал, содержащий ценную информацию. Эту информацию нужно уметь извлечь, правильно интерпретировать и суметь сделать на ее основе определенные выводы. Как уже неоднократно подчеркивалось, ценность экспериментального материала во многом зависит от соблюдения всех основных условий проведения эксперимента, а также от правильности применения различных методов сбора массового материала (анкет, тестов и других видов письменных данных испытываемых).

Способы обработки данных сильно зависят от характера вариации изучаемых признаков. Если различия между вариантами выражаются в каких-то качествах, то такую вариацию называют качественной.

Широко используется понятие количественной вариации. Здесь случаи различия между вариантами будут количественными. Количественная вариация может быть двух типов: дискретная и непрерывная. В первом случае значения вариант отличаются друг от друга целыми числами и тогда говорят, что количественный признак имеет точечное распределение. При непрерывной вариации значения вариант могут быть не только целыми, но и дробными числами. В этом случае существует непрерывная вариация, которая выражается в том, что величина вариации может принимать любые дробные, а иногда и действительные значения. Количественный признак при этом имеет интервальное распределение. При изучении непрерывной вариации необходимо члены совокупности характеризовать количественно с той степенью точности, которая требуется по условиям эксперимента. В случаях, когда число возможных значений изучаемого признака сравнимо с объемом выборки, считается, что данный признак имеет интервальное распределение.

В зависимости от того, какой характер распределения имеют собранные данные, процесс их обработки идет по одному из двух путей. В дальнейшем, каждый раз будет говориться, о каком распределении данных идет речь.

Контрольные вопросы.

1. Что такое варианта?

2. В каких случаях говорят, что изучаемый признак имеет точечный (интервальный) тип распределения?

ТАБЛИЧНЫЙ СПОСОБ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ.ГРУППИРОВКА ДАННЫХ ПРИ КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ДИСКРЕТНОЙ ВАРИАЦИИ

Итак, после того, как исследователь, используя тот или иной способ отбора, получил данные, следует их систематизировать и, таким образом, начинается следующий этап статистической обработки данных.

Группировку данных при количественной дискретной вариации просто показать на примере.

Пример 1. Пусть 40 человек выполняли контрольную работу по математике, в которой было 5 задач. Варианты (количество решенных учеником задач) этой совокупности выражаются числами:

Группировку вариант целесообразнее всего провести по значениям отдельных вариант: минимальное число решенных задач- 1, максимальное-5. Для данной совокупности целесообразнее всего установить 5 классов: одна решенная задача, две и т.д. Далее все эти варианты следует распределить по этим 5 классам.

Таблица 1

В нашем примере количество классов было взято таким, каково число возможных значений вариант (т.к., число возможных вариант невелико по сравнению с объемом выборки). В этом случае, очевидно, интересующий нас признак имеет точечное распределение. Если признак распределен интервально, для систематизации полученных данных используют несколько иной подход.

Например, часто используются тесты с большим числом вопросов (более 50).

Пример 2. Результаты тестирования по 50 вопросам 40 людей приведены в таблице 2 (интересующий признак — количество вопросов, на которые даны верные ответы):

Таблица 2

Если для данных вариант совокупности классы наметить по значениям каждой варианты, т.е. от 21 до 50, то может получиться 30 классов (количество их сравнимо с объемом выборки), ряд в этом случае окажется растянутым. Для такого типа распределений намечают классы, охватывающие несколько значений вариант, например, 20-25, 25-30, 30-35, 35-40, 40-45, 45-50. Следует иметь в виду следующие обстоятельства:

-конец предыдущего интервала является началом следующего;

-длина всех интервалов одинаковая.

Следует иметь в виду, что в статистических справочниках часто встречаются таблицы, при составлении которых не все эти условия выполнены.

Таким образом, в нашем примере вариационный ряд будет состоять из 6 классов:

Таблица 3

Обычно количество интервалов (классов) варьируется от 6 до 12. Для расчета длины интервалов, необходимо сначала определиться с тем, сколько будет интервалов. Затем разность между максимальным и минимальным значениями вариации следует разделить на количество интервалов. Таким способом высчитывается длина интервалов ( или шаг).

Из вышесказанного следует, что после распределения всех вариант по интервалам (классам) мы получаем ряды, из которых видно, как часто встречаются варианты каждого интервала и как варьируют признаки от минимальной величины до максимальной.

Приведенные выше таблицы называют таблицами распределений. Их составляют при статистических исследованиях и на их основе делают серьезные научные и практические выводы. Если повторить наблюдения, то данные с большой вероятностью изменятся, но общая картина достаточно устойчива. Эта устойчивость еще сильнее, если рассматривать не сами наблюдаемые численности, а частоты, т.е. ni /n, где n-общая численность наблюдений или объем выборки.

Контрольные задания.

Задача 1.

Получены данные о результатах тестирования в баллах: 50 26 46 38 37 36 35 39 46 24 20 45 46 34 38 49 47 46 34 48 23 26 29 31 38 30 40 41 42 46 49 34 35 38 36 37 39 35 40 42.

Задание: разгруппировать данные в соответствие с распределением.

Задача 2.

Получены данные о размерах проданной одежды в магазине: 48 50 46 48 46 48 48 48 50 50 52 56 48 46 48 50 50 52 50 48 46 44 42 48 50 48 46 46 48 48 50 50 48 52 54 52 50 48 46 48 50 50 48 42 46 48 50 50 52 52.

Задание: разгруппировать данные в соответствие с распределением.

Задача 3.

Получены данные о продаже 50 пар женской обуви в магазине: 37 38 36 37 37 38 39 36 40 38 37 35 39 38 37 37 38 38 38 39 41 40 38 37 38 37 38 38 36 35 36 37 34 38 39 37 37 38 38 37 39 39 38 37 37 36 37 38 38 39.

Задание: разгруппировать данные в соответствие с распределением.

Источник

Классификация варьирующих признаков

Статистическую совокупность формируют с целью ее изучения по одному или нескольким признакам.

Характерная особенность подавляющего большинства биологических признаков состоит в том, что во всякой сколь угодно однородной группе наблюдается варьирование (разнообразие) по каждому из них. Среди тысяч колосков на пшеничном поле нет двух совершенно одинаковых по размерам, массе и числу зерен; люди одного возраста и пола различаются по множеству анатомических и физиологических параметров.

Строго говоря, не все биологические признаки варьируют – у особей одного вида одинаковое число хромосом, количество отделов сердца, и т.д. Однако биометрия такими признаками (константными) не занимается.

Варьирующие биологические признаки можно разделить на три основные группы:

1. Количественные признаки. Само название указывает на то, что такие признаки можно выразить в виде количества чего-либо, измерить тем или иным образом. В свою очередь количественные признаки делятся на мерные и счетные.

Счетные признаки не измеряются с помощью физических шкал, их значения определяются путем простого подсчета. Такие признаки варьируют дискретно (прерывисто), их значения не могут отличаться друг от друга менее, чем на некоторую конечную величину. Примеры счетных признаков: количество эритроцитов в единице объема крови, число особей в потомстве, число пар хромосом в ядре.

Порядковые признаки не имеют строгой количественной меры, их оценки в значительной степени субъективны, поскольку в большинстве случаев опираются на оценочные суждения эксперта или группы экспертов.

По тем же субъективным причинам может существенно различаться и число градаций одного и того же признака. Например, неспециалист может оценить экстерьер скаковой лошади по весьма грубой пятиступенчатой шкале, в то время как эксперт будет использовать более тонкую шкалу, включающую более десяти градаций.

Иногда словесные градации порядковых признаков заменяют числами (баллами), от чего возникает иллюзия их «количественности». На самом же деле такие «оцифрованные» признаки по-прежнему не имеют строгой количественной меры. Вне области биологии типичным примером порядкового признака может служить академическая успеваемость учащихся, оцениваемая по пятибалльной, двенадцатибалльной или иной шкале. С баллами нельзя обращаться как с числами (усреднять, например). В порядковой шкале не существует дробных баллов, так что понятие “средний балл аттестата”, строго говоря, лишено большого смысла. Баллы не могут участвовать лишь в операциях отношения:

3. Качественные (атрибутивные) признаки. Значения таких признаков нельзя выразить ни количественно, ни с помощью порядковой шкалы. Для них возможно только наименование. Примеры качественных признаков – цвет глаз, пол, группа крови. Частный (и простейший) случай качественных признаков ­– признаки, имеющие лишь два взаимоисключающих значения: здоровый-больной, окрашенный-бесцветный, женский пол-мужской пол. Некоторые авторы называют такие признаки альтернативными, что не совсем правильно (смотри определение понятия «альтернатива» в толковом словаре). Точнее было бы называть их бинарными.

Дата добавления: 2014-11-24 ; просмотров: 48 | Нарушение авторских прав

Источник

Тема 3 Основные категории статистики

Перед тем, как приступить к изучению основных статистических показателей, приемов и методов статистического исследования, необходимо познакомиться с используемой в статистике терминологией, с основными категориями статистики:

Признак

Важнейшей категорией статистической науки является категория признака. Именно значения различных признаков наблюдаются и регистрируются на первой стадии статистического исследования — стадии статистического наблюдения.

Признак – это объективная характеристика единицы статистической совокупности, характерная черта или свойство, которое может быть определено или измерено.

Пример. Признаками, характеризующими промышленное предприятие, является выручка от реализации продукции, прибыль, стоимость основных фондов, численность персонала и др. Признаками человека являются возраст, пол, место жительства, профессия, среднемесячный доход и пр. Для любых окружающих нас объектов и явлений можно выделить достаточно большое число признаков, которые наблюдаются или потенциально могут наблюдаться в процессе статистического исследования.

Вариант – это возможное значение, которое может принимать признак.

Пример. Существуют всего четыре варианта значений признака «экзаменационная оценка»: «2», «3», «4», «5». Если же учитывать оценки, проставляемые в зачетную книжку бакалавра или магистра, то таких вариантов остается три, так как неудовлетворительная оценка в зачетку не проставляется. У отдельно взятого учащегося в зачетке могут быть и десять, и двадцать, и более значений признака «экзаменационная оценка», но вариантов будет по-прежнему три, а возможно, два или один, если, например, студент или слушатель учится без троек и четверок.

Признаки подразделяются на:

количественные и качественные, а последние, в свою очередь, на альтернативные, атрибутивные и порядковые.

Количественный признак

Количественный признак – отдельные варианты, которого имеют числовое выражение и отражают размеры, масштабы изучаемого объекта или явления.

Пример: доход компании, площадь жилого помещения, стаж работы и т.п.. Количественные признаки в статистике преобладают над другими видами признаков, они наиболее информативны, аналитичны, именно на работу с данными признаками нацелена большая часть многообразного статистического инструментария.

Качественный признак

Качественный признак – выражается смысловым понятием (отдельные значения которого выражаются в виде понятий, наименований).

Альтернативный признак – имеет только два варианта значений.

Пример: продукция предприятия может соответствовать предъявляемым требованиям или быть бракованной, пол человека может быть мужским или женским, население страны или региона обычно делится на городское и сельское. Альтернативный признак может иметь и числовое выражение. Предположим, при анкетировании потребителей вопрос о доходах в анкете предполагал всего два варианта: «до 5 тыс. рублей в месяц» и «5 тыс. рублей в месяц и более». В этом случае количественный признак был преобразован в аль­тернативный.

Атрибутивные признаки имеют более двух вариантов, которые при этом выражаются в виде понятий или наименований.

Пример: район проживания, вид продукции, специальность работника, цвет товара. Такие признаки имеют место в различных областях исследования, но в большей степени они характерны для информации, с которой работают маркетологи, социологи, психологи.

Порядковые признаки – имеют несколько ранжированных, т.е. упорядоченных по возрастанию или убыванию, качественных вариантов.

Пример: уровень образования (начальное, общее среднее и т.д.), уровень квалификации, воинское звание, различного рода рейтинги. Отдельные варианты порядкового признака трудно соизмерить количественно. Например, понятно, что высшее образование лучше, чем среднее специальное, но при этом нельзя утверждать, что оно лучше на 20% или на 30%. Водительская категория «Е» выше, чем водительская категория «В», но количественных пропорций между ними не существует.

Следует отметить, что порядковый признак может иметь числовое выражение. В качестве примеров можно привести такие порядковые признаки как разряд рабочего, тарифный разряд служащего, рейтинговые оценки, экзаменационные оценки. Школьник, получивший четверку, не обязательно продемонстрировал ровно в два раза больше знаний по сравнению со школьником, получившим двойку. Рабочий 6-го разряда не обязательно в два раза больше вырабатывает продукции и в два раза больше зарабатывает по сравнению с рабочим 3-го разряда. В обозначении вариантов этих признаков цифры можно заменить буквами алфавита без какого-либо снижения их информативности.

Вариация

Вариация – это колеблемость, изменение величины признака в статистической совокупности, т.е. принятие единицами совокупности или их группами разных значений признаков. Приведенные выше примеры показывают, что изучаемые статистикой признаки как правило подвержены вариации.

Статистическая совокупность

Статистическая совокупность – множество подвергающихся статистическому исследованию объектов или явлений, объединенных общими признаками, из которых один или несколько признаков не варьируют.

Пример. Совокупность: промышленных, сельскохозяйственных, строительных и торговых предприятий, совокупность коммерческих банков, совокупность населения страны или отдельного ее региона. Так, например, всех жителей г. Омска можно рассматривать как статистическую совокупность, так как один признак – город проживания – будет не варьирующий. По остальным же признакам – полу, возрасту, социальному положению – население будет варьировать.

Единица совокупности – индивидуальный составной элемент статистической совокупности, являющийся носителем изучаемых признаков.

Пример: для рассмотрения любой отрасли единицей совокупности будет являться отдельное предприятие, для банковской системы – отдельный банк. В некоторых случаях для одной и той же совокупности можно выделить разные группы единиц. При изучении половозрастной структуры населения единицей является отдельный человек, при изучении же доходов, обеспеченности жильем, предметами длительного пользования (телевизоры, холодильники и т.п.) единицей будет являться домохозяйство.

Объем совокупности – общее число единиц, образующих статистическую совокупность, следует отличать от объема признака.

Пример: число предприятий в отрасли – это объем совокупности, а общий выпуск продукции на всех предприятиях отрасли – это объем признака. В некоторых случаях объем признака не имеет реального экономического смысла, например, трудно интерпретировать суммарный рост всех студентов одной группы. Но для расчета отдельных статистических показателей, в частности – средних, такое суммирование необходимо.

Однородность. Однородной является совокупность, единицы которой близки между собой по значениям признаков, существенных для данного исследования, или же они относятся к одному и тому же типу. Многие методы и приемы статистического исследования применимы лишь к однородным совокупностям.

Большую роль в статистическом исследовании играет закон больших чисел – общий принцип, в силу которого количественные закономерности, присущие массовым явлениям, отчетливо проявляются лишь при достаточно большом числе наблюдений. Единичные явления в большей степени подвержены действию случайных и несущественных факторов, чем масса в целом. При большом числе наблюдений случайные отклонения в ту или иную сторону от общей закономерности развития взаимно погашаются. В результате взаимопогашения случайных отклонений обобщающие показатели, исчисленные для величин одного и того же вида, становятся типичными, отражающими действие постоянных и существенных факторов в данных условиях места и времени.

Статистическое исследование независимо от его масштабов и целей всегда завер­шается расчетом и анализом различных по виду и форме выражения статистических показателей.

Статистический показатель

Статистический показатель представляет собой количественную характеристику социально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности. Качественная определенность показателя заключается в том, что он непосредственно связан с внутренним содержанием изучаемого явления или процесса, его сущностью.

Как правило, изучаемые статистикой процессы и явления достаточно сложны, и их сущность не может быть отражена посредством одного отдельно взятого показателя. В таких случаях используется система статистических показателей.

Система статистических показателей – это совокупность взаимосвязанных показателей, имеющая одноуровневую или многоуровневую структуру и нацеленная на решение конкретной статистической задачи.

Пример. Сущность промышленного предприятия заключается в производстве какой-либо продукции на базе эффективного взаимодействия средств производства и трудовых ресурсов. Следовательно, для полной экономической характеристики функционирования предприятия необходимо использовать систему, включающую, прежде всего такие показатели, как прибыль, рентабельность, численность промышленно-производственного персонала, производительность труда, фондовооруженность и др.

В отличие от признака статистический показатель получается расчетным путем. Это могут быть простой подсчет единиц совокупности, суммирование их значений признака, сравнение двух или нескольких величин, а также более сложные расчеты.

Различают конкретный статистический показатель и показатель-категорию.

Конкретный статистический показатель характеризует размер, величину изучаемого явления или процесса в данном месте и в данное время (под привязкой к месту понимается отношение показателя к какой-либо территории или объекту).

Пример. Так, если мы называем конкретную величину стоимости промышленно-производственных фондов, то обязательно должны указать, к какому предприятию или отрасли и какому моменту времени она относится. Однако в теоретических работах и на этапе проектирования статистического наблюдения (при построении системы статистических показателей, обосновании методики их расчета) также оперируют и абстрактными показателями или показателями-категориями.

Показатель-категория отражает сущность, общие отличительные свойства конкретных статистических показателей одного и того же вида без указания места, времени и числового значения.

Пример, показатели розничного товарооборота предприятий торговли и общественного питания в Омске и Новосибирске в 2018 и 2019 гг. отличаются местом, временем и конкретными числовыми значениями, но имеют одну и ту же сущность (продажа товаров через розничную торговую сеть и сеть предприятий общественного питания), которая отражена в показателе-категории «Розничный товарооборот предприятий торговли и общественного питания».

Все статистические показатели по охвату единиц совокупности разделяются на инди­видуальные и сводные, а по форме выражения – на абсолютные, относительные и средние.

Индивидуальные показатели характеризуют отдельный объект или отдельную единицу совокупности – предприятие, фирму, банк, домохозяйство и т.п.

Пример: численность промышленно-производственного персонала предприятия, оборот торговой фирмы, совокупный доход домохозяйства.

На основе соотнесения двух индивидуальных абсолютных показателей, характеризующих один и тот же объект или единицу, получают индивидуальный относительный показатель.

В статистике рассчитываются и индивидуальные средние показатели, но только во временном измерении Пример: среднегодовая численность промышленно-производственного персонала предприятия.

Сводные показатели – характеризуют группу единиц, представляющую собой часть статистической совокупности или всю совокупность в целом, подразделяются: объемные и расчетные.

Объемные показатели получают путем сложения значений признака отдельных единиц совокупности.

Полученная величина, называемая объемом признака, может выступать в качестве объемного абсолютного показателя (например, стоимость основных фондов предприятий отрасли).

А может сравниваться с другой объемной абсолютной величиной (например, с численностью промышленно-производственного персонала этих предприятий) или объемом совокупности (в данном примере – с числом предприятий). В последних двух случаях получают объемный относительный и объемный средний показатели (в наших примерах – фондовооруженность и средняя стоимость основных фондов).

Расчетные показатели, вычисляемые по различным формулам, служат для решения отдельных статистических задач анализа – измерения вариации, характеристики структурных сдвигов, оценки взаимосвязи и т. д. Они также делятся на абсолютные, относительные или средние. В эту группу входят индексы, коэффициенты тесноты связи, ошибки выборки и прочие показатели, подробно рассмотренные в соответствующих главах.

Охват единиц совокупности и форма выражения являются основными, но не единственными классификационными признаками статистических показателей.

Важным классификационным признаком является также временной фактор. Социально-экономические процессы и явления находят свое отражение в следующих статистических показателях:

Моментные показатели – по состоянию на определенный момент времени, как правило, на определенную дату, начало или конец месяца, года (численность населения, стоимость основных фондов, дебиторская задолженность).

Интервальные показатели – за определенный период – день, неделю, месяц, квартал, год (производство продукции, число заключенных браков, сумма страховых выплат).

Однообъектные и межобъектные показатели – различают в зависимости от принадлежности к одному или двум объектам изучения. Первые характеризуют только один объект, вторые получают в результате сопоставления двух величин, относящихся к разным объектам (соотношение численности населения городов Омска и Тюмени, соотношение численности детей дошкольного возраста и числа мест в детских дошкольных учреждениях и т.п.).

Межобъектные показатели выражаются в форме относительных или средних величин.

С точки зрения пространственной определенности статистические показатели под­разделяются на:

– общетерриториальные, характеризующие изучаемый объект или явление в целом по стране;

– региональные и местные (локальные), относящиеся к какой-либо части территории или отдельному объекту.

Источник