Статистические принципы в управлении

Статистические принципы в управлении

Статистику (социальную) определяют как науку, изучающую способы и методы сбора и обработки данных о массовых общественных явлениях, допускающих количественные (числовые) выражения. Массовость является исходным положением статистики и она характерна для анализа общества, его состояний и эволюции. Познание общества есть познание взаимосвязей и взаимодействий между всеми компонентами общества, раскрытие внутренней структуры этих взаимодействий и их изменений во времени.

Поскольку социальная статистика изучает массовость, выступающую в числовой форме, т.е. непосредственно связана с измерениями, постольку часто ее обобщенную форму — математическую статистику — определяют как науку об общих способах обработки результатов эксперимента (в широком смысле этого слова). Бытует и другое определение статистики — как науки об анализе данных.

Основным математическим аппаратом статистических исследований является теория вероятностей. Теория вероятностей — наука о закономерностях, характеризующих массовыми явлениями, специфика которых выражается через представление о случайности как важнейшей ее абстракции. Основное понятие теории вероятностей — вероятностное распределение. Смысл этого понятия в том, что массовое случайное явление разбивается (распадается) на подсистемы, относительный «вес» которых (т.е. относительное число элементов в каждой подсистеме) весьма устойчив. Наличие устойчивости соотносится с фундаментальным понятием теории вероятностей и математической статистики — вероятности.

Дальнейшее расширение приложений теории вероятностей и математической статистики к науке управления связано с системным подходом к изучаемым явлениям или процессам. Вероятностные методы как методы исследования применяются к объектам, рассматриваемым в виде системы с двумя выделенными уровнями внутреннего строения. Один из этих уровней характеризует состояния и поведение отдельных элементов, другой — целостные свойства системы. Свойства и отдельных элементов, и целостные свойства системы характеризуются с помощью вероятностных распределений. Целостность системы обусловлена не наличием внутренних связей между элементами, а наличием вполне определенных и жестких внешних условий и воздействий, в которые «погружены» все элементы системы.

Центральным понятием теории вероятностей и математической статистики является понятие «распределение». Только на основе представлений о распределениях возможны постановка задач и формулировка основных зависимостей в соответствующих научных теориях. Фундаментальная роль представлений о распределениях обусловлена тем, что они являются структурными характеристиками статистических систем, в том числе и социальных. Можно сказать, что распределения выступают как основа своеобразного системного видения мира.

В плане надежности и устойчивости фактуальной информации важен вопрос об опытном задании исходных распределений и их оценке. Так, без решения этой задачи принципиально невозможно выбрать исследуемую совокупность ограниченного объема, репрезентирующую изучаемое явление или процесс, наилучшим образом. Не менее важный вопрос касается возможности применения адекватных методов статистического анализа и распространения статистических выводов, полученных на выборочных данных, на генеральную совокупность. Однако, глубокая «первичная» статистическая обработка данных (оценка распределений) не всегда является абсолютно необходимой. Иногда уже простое сравнение средних, относящихся, например, к различным моментам времени, дает исчерпывающую информацию о протекании процесса. Необходимо помнить «закон бережливости»: не следует усложнять методику познания, если более простые методы дают приемлемые результаты.

При изучении больших и сложных систем направляющими идеями, имеющими непосредственное отношение к статистике, как и к научному методу познания вообще, являются идея иерархиии автономности. Статистические показатели состояния и развития общества разнообразны и многочисленны, и перед аналитиком встает вопрос об их целостном рассмотрении, о взаимосвязи различных показателей.

Идея иерархии является одной из основополагающих в системном подходе. Для сложной системы исходные взаимоотношения между понятиями, характеризующими элементы систем и подсистем уже не вписываются в рамки простых отношений координации, а включают в себя также и существенный компонент субординации, что вносит в нее «иерархический порядок». Один из лидеров системного анализа Л. фон Берталанфи в связи с этим подчеркивал, что понятие иерархический порядок является, несомненно, фундаментальным для общей теории систем. Иерархия проявляется как в «структурах», так и в «функциях».

Иерархическое построение сложных систем — это не понятие, вносимое исследователем с целью удобства анализа, это условие, необходимое для их устойчивости. Иерархическое построение в полной мере относится к социальным системам, обладающими свойством самоорганизации. Г. Саймон отмечал, что среди сложных систем только иерархии располагают достаточным временем на развитие. Дж. Николис по этому же поводу высказался так: «Сложность подрывает устойчивость, если не умеряется иерархической структурой... Любая самоорганизующаяся система представляет собой иерархическую структуру».

Идея автономности дополняет идею иерархии. Автономность контексте следует понимать не только как независимость поведения соответствующих систем и элементов от внешнего окружения, т.е. от среды, но и как определенную независимость элементов друг от друга.

Понятия иерархии и автономности являются ключевыми в таком эффективном экспертном методе качественного анализа, как метод анализа иерархий Т. Саати. В этом методе реализовано предвидение Л. фон Берталанфи: «Общая теория иерархического порядка, очевидно, будет важнейшей составной частью общей теории систем. Принципы иерархического порядка могут быть сформулированы в вербальном языке; уже существуют некоторые полуматематические идеи на этот счет, связанные с матричной теорией, и соответствующие формулировки в терминах математической логики. Большое значение, видимо, будет иметь исчисление иерархии... В конечном счете динамика и иерархический порядок могут представлять собой одно и то же». Логические и математические основы метода анализа иерархий будут нами рассмотрены в следующей лекции.

Познание иерархий воздействует и на сами способы организации и обработки статистических данных. Механизм воздействия заключается в разбиении показателей на группы, относящиеся к различным уровням организации и функционирования сложных социально-экономических систем, причем показатели высшего уровня выражают наличие определенной упорядоченности, иерархического мажорирования над показателями более низкого уровня. Тем самым устанавливается структура системы показателей, адекватность которой реальной действительности может быть установлена статистическими методами.

Итак, анализ статистических данных, понимаемый как в узком смысле (статистический анализ), так и в широком смысле (извлечение знаний из данных), является, наряду с теоретическими представлениями об объектах исследования, важнейшим элементом научной культуры аналитика в сфере управления.

 






Дата добавления: 2018-05-10; просмотров: 77; ЗАКАЗАТЬ НАПИСАНИЕ РАБОТЫ


Поиск по сайту:

Воспользовавшись поиском можно найти нужную информацию на сайте.

Поделитесь с друзьями:

Считаете данную информацию полезной, тогда расскажите друзьям в соц. сетях.
Poznayka.org - Познайка.Орг - 2016-2018 год. Материал предоставляется для ознакомительных и учебных целей. | Обратная связь
Генерация страницы за: 0.008 сек.