W pierwszym znaczeniu statystyka jest utożsamiana z bazami danych liczbowych o obserwowanych zbiorowościach jednostek oraz o ich cechach statystycznych, w drugim jest utożsamiana z komputerowym przetwarzaniem baz danych liczbowych w postać ich syntetycznych charakterystyk liczbowych oraz w postać wnioskowania statystycznego. W znaczeniu ogólnym statystyka jest zatem dyscypliną nauk ilościowych, zajmującą się zarówno metodami liczbowego opisu (ujęcie deterministyczne), jak i metodami liczbowego wnioskowania w warunkach niepewności (ujęcie stochastyczne). Metody te są traktowane integralnie. Stąd też celem stosowania metod statystycznych jest nie tylko otwarcie możliwości przeprowadzania rzetelnych i kompleksowych diagnoz: jak jest i dlaczego tak jest?, ale także możliwości wysoce prawdopodobnej predykcji statystycznej — jak na podstawie prób losowych odtwarzać liczbowo nieznaną rzeczywistość? Analiza statystyczna jest zatem jednocześnie diagnostyką i predykcją. Statystyka ma rozległe zastosowania praktyczne wszędzie tam, gdzie pojawiają się zjawiska i procesy masowe. Występują one we wszystkich dziedzinach wiedzy i działalności ludzkiej, w tym także w naukach ekonomicznych i społecznych.
Badając przykładowo zjawiska i procesy masowe w dziedzinie makroekonomii, np.
PKB,
bezrobocie, czy
inflację, obserwuje się w rzeczywistości zdarzenia losowe. Ich rozmiary liczbowe są zależne zarówno od działania głównych przyczyn (efekt zmienności systematycznej), jak i od działania przyczyn ubocznych (efekt zmienności przypadkowej). Stosowanie określonych metod analizy statystycznej (
opis statystyczny i wnioskowanie statystyczne), skierowanych na określone pola ich praktycznej użyteczności (struktura, współzależność i dynamika), przyczyniło się do powstania specjalistycznych dyscyplin: statystyki ekonomicznej, statystyki społecznej, statystyki medycznej i wielu innych. Współcześnie teoretyczną i techniczną bazą statystyki jest rachunek
prawdopodobieństwa oraz komputerowe procedury przetwarzania masowych danych liczbowych.
Pierwotnie terminu „statystyka” używano na określenie wiedzy o państwie. Poczynając od najdawniejszych spisów w Egipcie i w Chinach, przez spisy rzymskie (cenzusy) i średniowieczne inwentaryzacje majątków feudalnych i kościelnych, najpierw słowny, a potem liczbowy opis statystyczny był skutecznym narzędziem w rękach władców i rządów. Prekursorami szerszego traktowania statystyki w XVII w. byli tzw. arytmetycy polityczni, zwłaszcza wybitni przedstawiciele tego kierunku — J. Graunt i W. Petty. Posługując się stosunkowo prostymi narzędziami opisu statystycznego, arytmetycy polityczni wykazywali, że w pozornie chaotycznych (przypadkowych) zjawiskach masowych występują określone regularności (prawidłowości). Tak powstał pierwszy uściślony tabelaryczny opis Rosji z 1726–27 (J.K. Kirgiłow) oraz Danii z 1741 (J.P. Anchersen). Zapoczątkowano zatem erę tabelaryzmu i arytmetyki politycznej oraz sformułowano pierwsze proste, teoretyczne uogólnienia dotyczące statystyki (K. Davenant, 1695).
Podstawą statystyki jest teoria rachunku prawdopodobieństwa, skierowana na wyjaśnianie mechanizmów ujawniania się statystycznych prawidłowości występujących w badanych zjawiskach i procesach masowych. Rozwój teorii rachunku prawdopodobieństwa został zapoczątkowany w 2. połowie XVII w. przez B. Pascala oraz P. Fermata. Uzasadnili oni matematycznie zaobserwowane prawidłowości występujące w grach hazardowych, przy czym sformułowane wtedy wstępne założenia i wnioski rozwijało potem wielu wybitnych probabilistów, a przede wszystkim J. Bernoulli. Za jego sprawą, u schyłku XVII w., zostały sformułowane tzw.
prawa wielkich liczb. Stały się one podstawą do udowodnienia przez A. de Moivre’a (koniec XVIII w.), P.S. Laplace’a (początek XIX w.) oraz przez J. W. Lindberga i P. Levy’ego (lata 20. XX w.) podstawowych twierdzeń rachunku prawdopodobieństwa. Nieco wcześniej lub równocześnie, pojawiły się ważne dla statystyki odkrycia naukowe, związane z badaniami prób losowych (
metoda reprezentacyjna). Podjęto z wielkim sukcesem studia nad rozkładem normalnym (rozkład zmiennej losowej; P.C. Laplace i K.F. Gauss) oraz zakończono je opracowaniem funkcji i rozkładu gęstości, podstawowego dla statystyki, rozkładu teoretycznego. Wystąpiła teoretyczna możliwość wyodrębnienia systematycznego i przypadkowego składnika, co w konsekwencji prowadziło do rozpoznania mechanizmów ich oddziaływania na badane zjawiska i procesy masowe. Wykryto wtedy także tzw. prawo rzadkich zdarzeń (rozkład zmiennej losowej; S.D. Poisson). W następstwie pojawiła się tak wielka liczba odkryć w dziedzinie teorii statystyki, że ich szczegółowa dalsza enumeracja jest w tym miejscu niemożliwa. Można jedynie wskazać kilku wybitnych statystyków, którzy w okresie od końca XIX w. szczególnie wzbogacili teorię statystyki. Należą do nich: K. Pearson, R.A. Fisher, J. Spława-Neyman, E.S. Pearson, A. Wald i wielu innych, w tym także polskich badaczy (
Statystycy i ekonometrycy polscy 1999). Ekonometrycy zajmowali się i zajmują nadal, głównie teorią estymacji parametrów i teorią
weryfikacji hipotez statystycznych, a także metodą reprezentacyjną.
Centralnym organem publicznej statystyki w Polsce jest
Główny Urząd Statystyczny (GUS). Ocena poziomu polskiej publicznej statystyki na arenie europejskiej jest jednoznacznie wysoka. Polska statystyka, zwłaszcza w porównaniu z amerykańską, japońską i statystyką krajów Europy Zachodniej, pozostaje nadal opóźniona w sferze skali zastosowań komputerów do badań statystycznych. Mimo to od 1990 zauważa się niezwykle dynamiczny i pozytywny wpływ masowego już zastosowania komputerów na stan teorii i praktyki statystyki. Statystyka staje się zatem coraz bardziej skutecznym narzędziem „otwierania ust liczbom”.
Andrzej Luszniewicz
