Статистична сукупність – це певна множина елементів, поєднаних однакови-ми умовами існування та розвитку. Об’єктивною основою існування статистичної сукупності є складне перетинання причин та умов, які формують той чи інший масовий процес, наприклад, зміни тенденції в розвитку злочинності від зміни соціально-економічної та політичної ситуації в країні.
Кожний окремий елемент, який складає статистичну сукупність, має назву одиниці сукупності. Кожна окрема одиниця сукупності є носієм явища, що вивчається, і відрізняється від іншої одиниці сукупності розміром ознаки. Завжди має місце коливання (варіювання) значень ознаки у кожній одиниці статистичної сукупності.
Явищами хімії, фізики, математики та інших природничих наук властиві лише динамічні закономірності.
Явища суспільного життя, які вивчаються статистикою, відносяться до статистичних закономірностей. Окремі елементи статистичної сукупності характеризуються значною кількістю різних ознак, але відповідно до мети дослідження вони мають загальні властивості, що і робить їх статистичною сукупністю.Ознака, яка приймає в межах сукупності різні значення , називається варіюючою, а відмінність, коливання значень ознаки – варіацією. Склад елементів і спосіб об’єднання їх визначають структуру сукупності.
Ознаки поділяються на кількісні і атрибутивні (словесні). Якщо кількісна ознака представлена числом (стаж роботи, заробітна плата), то застосовують загально визнані еталони і одиниці виміру. Для атрибутивних ознак вимірювання означає реєстрацію наявності чи відсутності властивості, що вивчається (категорійні підрахунки).
Набір властивостей явища і відповідних їм чисел називають шкалою вимірювання. Теоретично існує багато типів шкал. За рівнем вимірювання і допустимими арифметичними діями виділяють метричну, номінальну, порядкову (рангову) шкали.
Метрична – це звичайна числова шкала обчислення, яку використовують для вимірювання фізичних величин ваги, довжини, часу) або результатів обчислення (прибуток, середня заробітна плата). Ознаки метричної шкали поділяються на дискретні і неперервні. Дискретні мають лише окремі, ізольовані значення. Найчастіше це результати лічби. Неперервні ознаки мають будь-які значення в певних межах. Така визначеність неперервної ознаки дещо умовна, її завжди можна представити дискретною.
Номінальна – це шкала найменувань. “Оцифровка” ознак цієї шкали проводиться таким чином, щоб подібним елементам відповідало одне й те саме число, а неподібним – різні числа. Найчастіше використовують штучні вимірники, які приймають значення “1” або “0” залежно від наявності чи відсутності властивості, що вивчається.
Порядкова (рангова) шкала встановлює не тільки відношення подібності елементів, а й послідовності – порядку. Це відношення типу “більше, ніж”, “краще, ніж” тощо. Кожному пункту шкали приписується число – ранг, число балів або будь-яка монотонно зростаюча функція (-2, -1, 0, 1, 2), що відбиває послідовність значень, але не відстань між ними.
Математично вивчати статистичну закономірність дає змогу використання тільки закону великих чисел. Відповідно до цього закону при достатньо великій кількості досліджуваних одиниць сукупності можна виявити закономірність, яка не залежить від випадку. В разі підсумовування значної кількості одиничних явищ зникають випадкові відхилення і проявляється та чи інша закономірність, яку неможливо було виявити при дослідженні незначної кількості одиниць сукупності.
Закон великих чисел – це математично обґрунтована теорія, відповідно до якої, спираючись на знання теорії ймовірностей, можна стверджувати, що спільна дія значної кількості випадкових фактів призводить до наслідків, які не залежать від випадку. В разі підсумовування значної кількості одиничних явищ обов’язково проявляться порядок і закономірність їх руху і розвитку, які не можна встановити при дослідженні малої кількості одиниць сукупності. Інакше кажучи, закон великих чисел дає змогу встановити закономірність там, де на перший погляд проявляється лише випадковість.
З точки зору діалектичного підходу випадковість і необхідність нерозривно пов’язані між собою завжди переходять одна в іншу, особливо в разі достатньої кількості досліджуваних одиниць сукупності.
Проте закон великих чисел не може визначити ні рівень, ні динаміку розвитку суспільного явища. Він лише обумовлює взаємо погашення випадкових відхилень, які властиві окремим одиницям статистичної сукупності, дозволяє виявити в ній дію об’єктивних законів розвитку суспільних явищ.
Зібрані внаслідок статистичного спостереження первинні матеріали за допомогою зведення і групування узагальнюються, в результаті чого одержують зведені статистичні таблиці, в яких сукупності одиниць подаються в цілому та в розрізі групп [4].
Серед показників, які розраховуються в практиці статистичної роботи, можна виділити три групи за явними ознаками:
1) за суттю досліджуваних явищ розрізняють показники об ' ємні, що характеризують розміри явищ, процесів, та якісні, що характеризують кількісні співвідношення,характерні властивості досліджуваних явищ;
2) за ступенем агрегування явищ можна виділити індивідуальні, що виражають ознаки окремих одиниць сукупності, і загальні(узагальнюючі), що виражають розміри ознаки окремих груп або всієї сукупності;
3) залежно від характеру досліджувальних явищ розрізняють статистичні показники інтервальні, які ивражають розміри кількісної ознаки за певні періоди часу, і моментні, що виражають розміри кількісної ознаки на певний момент;
Абсолютні величини – це показники, які виражають розміри суспільно-економічних явищ і процесів в кокретних умовах часу і місця.
Відносними статистичними величинами називаються показники, які виражають кількісні співвідношення між явищами суспільно-економічного життя. Відносними величинами динаміки називаються показники, які виражають ступінь зміни явищ у часі.
Відносні величини струтури характеризують склад досліджувальної сукупності. Зіставляючи струкутру однієї і тої ж сукупності за різні періоди часу, можна простежити за структурними змінами.
Однією з кількісних характеристик статистичних закономірностей є середня величина, яка здатна відобразити характерний рівень ознаки, притаманої усім елементам сукупності. Варіація будь-якої ознаки формується під впливом двох груп причин – основних, визначальних, які тісно пов’язані з природою самого явища, і другорядних, випадкових для сукупності в цілому.
Характерний, типовий рівень ознаки формується під впливом першої групи причин. Відхилення індивідуальних значень ознаки від типового зумовлені дією другорядних причин, які урівноважуються і тому на рівень середньої істотно не впливають. Середня характеризує типовий рівень варіаційної ознаки. Вона відображує в собі те спільне, характерне, що об’єднує всю масу елементів, тобто статистичну сукупність. Проте слід пам’ятати, що середня відображає типовий рівень ознаки лише в тому випадку, коли статистична сукупність, за якою вона обчислюється, якісно однорідна. Це одна з основних умов наукового застосування середніх у статистиці. Крім того, типовий рівень ознаки, що вивчається, проявляє себе лише у випадку узагальнення масових фактів. В цьому проявляється дія закону великих чисел [5] .
За допомогою середніх величин масу елементів можна охарактеризувати одним числом, не зважаючи на те, що середня величина абстрактна і може не збігатися з жодним з індивідуальних значень ознаки. Вона відображає те загальне, типове для маси явищ, яке реально існує в конкретних умовах простору і часу. За допомогою середніх можна здійснити порівняльний аналіз кількох сукупностей, дати характеристику закономірностей розвитку соціально-економічних явищ і процесів. Не слід змішувати середні з відносними величинами інтенсивності. Середня завжди узагальнює кількісну варіацію ознаки, яка тією чи іншою мірою властива всім без винятку елементам сукупності.
Статистична середня – одна з найважливіших кількісно-якісних категорій, яку широко використовують у планово-аналітичній роботі підприємств і організацій. Поширення набуло обчислення таких показників, як середня врожайність, середня заробітна плата, середній рівень продуктивності праці та інше.
При вивченні закономірностей розподілу застосовують середню арифметичну, варіації – середня квадратичну, інтенсивності розвитку – середню геометричну. Вибір середньої має ґрунтуватися на всебічному теоретичному аналізі суті явищ та наявній інформації. Середня лише тоді може бути справжньою узагальнюючою характеристикою, коли при заміні нею всіх варіантів загальний обсяг варіаційної ознаки залишиться незмінним. Отже, залежно від того, що являє собою загальний обсяг варіаційної ознаки, в кожному конкретному випадку обирають вид середньої.
Варіація, тобто коливання, мінливість значень будь-якої ознаки є властивістю статистичної сукупності. Вона зумовлена дією безлічі взаємопов’язаних причин, серед яких є основні і другорядні. Основні причини формують центр розподілу, другорядні – його варіацію ознак, сукупна їх дія – форму розподілу.
Статистичні характеристики центру розподілу (середня, мода , медіана) відіграють важливу роль у вивченні статистичних сукупностей. В одних сукупностях індивідуальні значення ознаки значно відхиляються від центру розподілу, в інших – тісно групуються навколо нього, а відтак виникає потреба оцінити поряд з характеристиками центру розподілу міру і ступінь варіації. Чим менше варіація, тим однорідніша сукупність, отже, тим більш надійні і типові характеристики центру розподілу, насамперед середні величини.
Вивчення варіації має велике значення для оцінки сталості та диференціації соціально-економічних явищ, при використанні вибіркового та інших статистичних методів.