Приведение статистических данных к сопоставимому виду представляет собой устранение причин несопоставимости статистических данных в пространстве, во времени, в содержании или методологии их расчета. Оно достигается пересчетом данных: приведением данных к одним и тем же единицам измерения; отграничением и выделением из всего объема данных однородной и сопоставимой совокупности (сопоставимого круга); заменой абсолютных величин относительными величинами; заменой абсолютных величин средними величинами; специальной группировкой материала; перегруппировкой данных (метод вторичной группировки); стандартизацией структуры совокупности; классификацией статистических данных.

Если данные оказались несопоставимыми вследствие изменения территориальных (или административно–ведомственных) границ, то они могут быть приведены пересчетом в одни и те же территориальные или административно–ведомственные границы, обычно новые. Также пересчет осуществляется тогда, когда данные несопоставимы во времени вследствие того, что в одних случаях регистрация их производилась на одну дату, а в других – на другую.

В случаях, когда данные несопоставимы вследствие разной методологии их вычисления, сопоставимости можно добиться, рассчитав величины показателя для всех случаев по одной и той же методологии. Особенно часто к таким пересчетам приходится прибегать в международных сопоставлениях.

Если сопоставляются данные в денежном выражении и оказывается, что они несопоставимы вследствие того, что в одних случаях был принят один уровень цен, в других – другой, то данные могут быть приведены к сопоставимому виду пересчетом в единые, так называемые сопоставимые, или неизменные цены. Это может быть достигнуто прямой непосредственной оценкой изучаемого показателя или отдельных его элементов в сопоставимых ценах или посредством индекса цен.

Многие показатели измеряются в разных единицах измерения, что затрудняет сопоставление данных, приведение таких данных к одним и тем же единицам измерения во многих случаях производится при помощи соответствующих коэффициентов перевода одних единиц измерения в другие (использование, например, условно–натуральных единиц).

В данных за различное время, или относящихся к разным территориям, необходимо выделить один и тот же круг единиц изучаемой совокупности. Например, если в одном случае приведены данные по предприятиям, включая частные предприятия, а в другом – без частных предприятий, то для приведе-

ния данных к сопоставимому виду необходимо либо в первом случае исключить данные о частных предприятиях, либо во втором прибавить их.

Иногда сопоставимость данных достигается путем замены абсолютных величин относительными. Относительные величины можно сравнивать, так как они обладают свойством абстрагироваться от различия абсолютных величин.

В ряде случаев данные, несопоставимые по суммарному значению показателя, сопоставимы по его средним размерам.

Если общие итоговые цифры по изучаемой совокупности в целом оказываются несопоставимыми, можно воспользоваться методом группировок – разбить совокупность на типичные группы, в пределах которых данные могут оказаться пригодными для сравнений. Если две группировки одноименных объектов, произведенные для различных территорий или в разное время, несопоставимы между собой (разные интервалы группировки, разное число групп, разные признаки группировки), для приведения их к сопоставимому виду можно воспользоваться методом вторичной группировки.

Иногда средние и относительные величины несопоставимы между собой вследствие различий в структурах статистических совокупностей, для которых они рассчитаны. В таких случаях их рассчитывают по одинаковой, стандартной структуре совокупности. В качестве стандартной может быть принята одна из этих структур или какая–нибудь другая, специально взятая для этих целей. Показатели, рассчитанные таким образом, называются стандартизованными. Стандартизация статистических показателей чаще всего применяется в статистике населения, а также при построении территориальных индексов.

Для выделения однородных совокупностей могут использоваться статистические классификации, которые являются разновидностью группировок. Классификации отличаются от группировок единообразным и подробным разделением изучаемого явления на группы и подгруппы по основным, обычно качественным, признакам, они имеют общеметодологическое, программное значение. Классификации вырабатываются на длительное время, имеют фундаментальное значение для всей программы статистических работ. Таким образом, классификация – это устойчивая фундаментальная группировка по атрибутивному (качественному) признаку, содержащая подробную номенклатуру групп и подгрупп, перечень которых рассматривается как статистический стандарт. Например, классификация отраслей народного хозяйства, классификация профессий, классификация отраслей промышленности и т.д.

Процесс классификации включает следующие процедуры: отбор существенных признаков, описывающих объекты классификации, их нормирование, выявление сходства и различия объектов классификации, оформляемое в виде матриц близостей или расстояний между точками векторного пространства, изображающими объекты. Выделение информативных признаков позволяет снизить размерность пространства (при многомерных наблюдениях), в котором решается задача классификации. В зависимости от используемых методов и вида априорной информации о классах различаются следующие разновидности классификации: распознавание образов, таксономия, кластерный анализ, дискриминантный анализ, экспертный метод.