В настоящее время в статистике имеется большое количество методов, способов и приёмов анализа статистических данных. При этом понятия «метод», «способ» и «приём» как инструментарий анализа не имеют чёткого разграничения. Поэтому ниже в основном будем пользоваться одним из этих терминов.
При статистическом изучении массового явления большое значение имеет объективное и всестороннее количественное выражение состояния развития в конкретных условиях пространства и времени, выявление и измерение внутренних и внешних закономерностей, раскрывающих содержание исследуемых явлений. С учётом этих задач и будем классифицировать и характеризовать основные приёмы анализа статистических данных.
а) Состояние статистической совокупности и её основных элементов характеризуется с применением абсолютных, относительных и средних величин, статистических коэффициентов и др.
Порядок исчисления абсолютных и относительных величин, а также их использование в статистическом исследовании будет обсуждаться в теме №7. Расчеты средних величин обстоятельно обсуждаются в одноимённой теме №8.
б) Изучение изменения (развития) явления во времени в статистке в основном осуществляются с использованием статистических показателей рядов динамики, методов выявления и количественной оценки сезонных тенденции (тренда) развития, методов выявления и количественной оценки созданных колебаний, метода параллельных рядов и др.
в) Задачи выявления и измерения связей, взаимосвязей, закономерностей массовых явлений могут решаться с использованием рядов распределения, графического метода, метода аналитических групповок, метода параллельного сопоставления рядов, методов математической статистики (тема №13). Отдельные методы анализа рассматриваются в других дисциплинах (в курсе математической статистики, отраслевой статистики). Часть методов изучения связей будет рассмотрена в составе основных методов статистики.
В данном вопросе нам необходимо получить общее систематизированное представление о приёмах анализа статических данных.
В статистике иногда применяют и другие подходы к разграничению приёмов анализа.

Например, условно их подразделяют на две группы: традиционные (статистические) и математические.

Не умаляя достоинства уже названных и других неназванных методов статистики, следует признать, что основным приёмом анализа статистических данных является сравнение. Сравнение как рабочий приём познания того или иного явления, процесса, показателя применяется во многих областях знаний. Можно сказать и так: сравнение – наиболее ранний и наиболее распространённый приём анализа.
Действительно, любой показатель уровня развития явления, изучаемого признака, и так далее сам по себе оказывается недостаточным и должен быть рассмотрен в связи, в сравнении с другим аналогичным или взаимосвязанным показателем, который принимается за масштаб оценки (или, иначе, за базу сравнения).
Сравнительные сопоставления статистических данных позволяют раскрывать характерные особенности и закономерности изучаемых массовых явлений. На основе статистических сопоставлений выявляются направления и темпы развития явлений, показываются складывающиеся в процессе развития характерные соотношения (пропорции) между различными частями изучаемого явления и между различными явлениями. Даётся оценка закономерностей развития.
Сопоставление статистических данных осуществляется в различных формах и разнообразных направлениях.
Основными формами сравнения являются:

• 1) Сопоставление одноимённых явлений, показателей (по основным направлениям: с прошлым, с планом, со средними данными, с лучшим и так далее);
• 2) Сопоставление разноимённых показателей;
• 3) Территориальные сравнения;
• 4) Типологические сравнения;
• 5) Динамическое сравнение содержания и особенностей отдельных форм и направлений.

Необходимым условием правильности выводов, получаемых на основе сравнения статистических данных, является соблюдение требования сопоставимости этих данных.
Сопоставимыми статистическими показателями являются только такие показатели, различия которых отражают действительные особенности и соотношения сравниваемых явлений и не зависят существенно от различий в способах собирания и обработки сравниваемых статистических данных.
Причины несопоставимости и приёмы их устранения будут рассмотрены в последующих лекциях.