Methods of statistical description. An analysis of socio-economic phenomena in European countries


ISBN: 978-83-7972-915-9    ISBN (online): 978-83-7972-916-6    ISSN: 0860-2751    OAI    DOI: 10.18276/978-83-7972-916-6
CC BY-SA   Open Access 

Issue archive / T. (MCDXXXVII) 1363

Year:2025
Field:Field of Social Sciences
Discipline:economics and finance
Keywords: statistical analysis study of regularity of phenomena European countries
Authors: Anna Gdakowicz ORCID
University of Szczecin

Marta Hozer-Koćmiel ORCID
University of Szczecin

Iwona Markowicz ORCID
University of Szczecin

Urszula Ala-Karvia ORCID
University of Helsinki

Information

Electronic version of the publication available under CC BY-SA 4.0 license after 12 months from the date of release: May 2025

Printed version of the publication for purchase can be found in the store of the University of Szczecin Press: wn.usz.edu.pl/sklep/

Abstract

Methods of statistical description. An analysis of socio-economic phenomena in European countries

In modern times, it is impossible to imagine any society, field of science, or economy without access to data on socio-economic phenomena. IT development facilitates both the collection of data and their availability. However, conclusions can only be drawn through the analysis of these data with the use of quantitative methods. Statistical methods are the backbone of data analysis. Statistics is recognised as a method of extracting information from data.

This book provides an overview of the methods applied in the search for statistical regularities in socio-economic phenomena in European countries. The authors point to methods for analysing one- and two-dimensional statistical data. They explain how survey methods should be chosen depending on the type of statistical series, characteristics and the purpose of the analysis. All descriptive parameters and functions are determined for the sample source data. Moreover, the manner of their interpretation is specified.

The book is the result of cooperation between authors representing the University of Szczecin (Institute of Economics and Finance; Poland) and the University of Helsinki (Ruralia Institute; Finland).

Bibliography

1.Bąk I., Markowicz I., Mojsiewicz M., Wawrzyniak K. (2021). Formulas and Tables. Statistical and Econometric Methods, CeDeWu, Warszawa.
2.Bąk I., Markowicz I., Mojsiewicz M., Wawrzyniak K. (2021). Statystyka opisowa. Przykłady i zadania (3rd ed.). CeDeWu, Warszawa.
3.Bieszk-Stolorz B., Markowicz I. (2019). Analiza trwania w badaniach ekonomicznych. Modele nieparametryczne i semiparametryczne, CeDeWu, Warszawa.
4.Catlett J. (1991). On changing continuous attributes into ordered discrete attributes. In: Y. Kodratoff (ed.), Machine Learning – EWSL-91: European Working Session on Learning (pp. 164–178), Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg.
5.Chmielewski M.R., Grzymala-Busse J.W. (1996). Global discretization of continuous attributes as pre-processing for machine learning, International Journal of Approximate Reasoning, 15(4), 319–331. DOI: 10.1016/S0888-613X(96)00074-6.
6.Dehnel G. (2010). Rozwój mikroprzedsiębiorczości w Polsce w świetle estymacji dla małych domen, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań.
7.Domański Cz., Pekasiewicz D., Baszczyńska A., Witaszczyk A. (2014). Testy statystyczne w procesie podejmowania decyzji, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.
8.Dougherty J., Kohavi R., Sahami M. (1995). Supervised and unsupervised discretization of continuous features. In: Proceedings of the 12th International Conference on Machine Learning (pp. 164–178), Morgan Kaufmann.
9.Dudek A. (2013). Metody analizy danych symbolicznych w badaniach ekonomicznych, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław.
10.Dudek H., Krawiec M., Landmesser J. (2011). Podstawy analizy statystycznej w badaniach rynku, Wydawnictwo SGGW, Warszawa.
11.Freedman D., Diaconis P. (1981). On histogram as a density estimator: L2 theory, Probability Theory and Related Fields, 57, 453–476.
12.Gatnar E. (2000). Problemy dyskretyzacji zmiennych w nieparametrycznej analizie dyskryminacyjnej, Prace Naukowe AE we Wrocławiu, 7(874), 190–198.
13.Gatnar E., Walesiak M. (2004). Metody statystycznej analizy wielowymiarowej w badaniach marketingowych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław.
14.Gatnar E., Walesiak M. (2011). Analiza danych jakościowych i symbolicznych z wykorzystaniem programu R, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa.
15.Gdakowicz A., Hozer-Koćmiel M., Markowicz I. (2022). Zastosowanie metod opisu statystycznego do badania zjawisk społeczno-ekonomicznych. In: I. Markowicz (ed.), CeDeWu.
16.Gdakowicz A., Putek-Szeląg E. (2020). The Demand and Supply Analysis and Comparison of Dwellings in Szczecin (pp. 169–184). Springer, https://EconPapers.repec.org/RePEc: spr:eurchp:978-3-030-48531-3_12.
17.Gdakowicz A., Putek-Szeląg E. (2020). The use of statistical methods for determining attribute weights and the influence of attributes on property value, Real Estate Management and Valuation, 28(4), 33–47. DOI: https://doi.org/10.1515/remav-2020-0030.
18.Gini C. (1912). Variabilitá e mutabilita. Reprinted in: Memorie di metodologia statistica (eds. E. Pizetti, T. Salvemini) Rome: Libreria Eredi Virgilio Veschi, 1955.
19.Gołata E., Dehnel G. (2021). Credibility of disability estimates from the 2011 population census in Poland, Statistics in Transition New Series, 22(2), 41–65, DOI: 10.21307/stattrans-2021-016.
20.Heiler S., Michels P. (1994). Deskriptive und Explorative Datenanalyse, R. Oldenbourg Verlag München-Wien, Oldenbourg.
21.Hozer J. (1993). Mikroekonometria. Analizy, diagnozy, prognozy, PWE, Warszawa.
22.Hozer J. (2004). Matematyczno-ekonomiczne modele funkcjonowania gospodarki, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin.
23.Hozer J. (ed.) (1998). Statystyka. Opis statystyczny, Katedra Ekonometrii i Statystyki, Uniwersytet Szczeciński, Szczecin.
24.Hozer-Koćmiel M. (2013). Time wealth and income wealth, APE Actual Problems of Economics, 2, 164–171.
25.Hozer-Koćmiel M. (2020). Nieodpłatna praca w gospodarstwie domowym. Studium empiryczne, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin.
26.Ivanenko V.I., Labkovsky V.A. (2015). On Regularities of Mass Phenomena, Sankhyā: The Indian Journal of Statistics, Series A, 77(2), 237–248.
27.Jajuga K. (1993). Statystyczna analiza wielowymiarowa, PWN, Warszawa.
28.Kocimowski K., Kwiatek J. (1977). Wykresy i mapy statystyczne, GUS, Warszawa.
29.King A.P., Eckersley R.J. (2019). Statistics for Biomedical Engineers and Scientists. How to Visualize and Analyze Data. Academic Press.
30.Kończak G., Trzpiot G. (2018). Statystyka opisowa i matematyczna z arkuszem kalkulacyjnym Excel (2nd ed.). Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice.
31.Krzysztofiak M., Luszniewicz A. (1981). Statystyka, PWE, Warszawa.
32.Kukuła K. (1998). Elementy statystyki w zadaniach, PWN, Warszawa.
33.Luszniewicz A., Słaby T. (2008). Statystyka z pakietem komputerowym STATISTICA PL. Teoria i zastosowania, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa.
34.Markowicz I. (2012). Statystyczna analiza żywotności firm. Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin.
35.Markowicz I., Baran P. (2021) Mirror data asymmetry in international trade by commodity group: the case of intra-Community trade, Oeconomia Copernicana, 12(4), 889–905. DOI: 10.24136/oc.2021.029.
36.Młodak A. (2006). Analiza taksonomiczna w statystyce regionalnej, Difin, Warszawa.
37.Nowak E. (ed.) (2001). Metody statystyczne w analizie działalności przedsiębiorstwa, PWE, Warszawa.
38.Ostasiewicz W. (2011). Badania statystyczne, Wolters Kluwer, Warszawa.
39.Panek T. (ed.) (2007). Statystyka społeczna, PWE, Warszawa.
40.Paradysz J. (2012). Statystyka regionalna: stan, problemy i kierunki rozwoju, Przegląd Statystyczny, 59(2), 191–204.
41.Pociecha J. (ed.) (2009). Współczesne problemy statystyki, ekonometrii i matematyki stosowanej, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Kraków.
42.Scott D.W. (1979). On optimal and data-based histograms, Biometrica, 66(3), 605–610. Siegel S., Castellan Jr. N.J. (1988). Nonparametric statistics for the behavioral sciences (2nd ed.). New York: McGrawHill.
43.Sobczyk M. (2007). Statystyka (5th ed., revised). PWN, Warszawa.
44.Sokołowski A. (2004). O niewłaściwym stosowaniu metod statystycznych, StatSoft Polska.
45.Stanisz A. (2006). Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny, T. 1, StatSoft Polska, Kraków.
46.Steven S.S. (1959). Measurement, Psychophysics and Utility. In: C.W. Churchman, P. Ratoosh (eds.), Measurement: Definitions and Theories (pp. 18–63). New York: Wiley.
47.Szreder M. (2009). Statystyka w państwie demokratycznym, Wiadomości Statystyczne, 54(6), 6–12. DOI: 10.59139/ws.2009.06.2.
48.Westfall P.H. (2014). Kurtosis as Peakedness, 1905–2014. R.I.P., The American Statistician, 68(3), 191–195, DOI: 10.1080/00031305.2014.917055.
49.Wilke C.O. (2020). Podstawy wizualizacji danych. Zasady tworzenia atrakcyjnych wykresów, Helion SA, Gliwice.
50.Wilkinson L. (2005). The Grammar of Graphics, Springer-Verlag, New York.
51.Wilkinson L., Friendly M. (2009). The History of the Cluster Heat Map, The American Statistician, 63(2), 179–184, DOI: 10.1198/tas.2009.0033.
52.Wiśniewski J.W. (2013). Correlation and regression of economic qualitative features, LAP LAMBERT Academic Publishing, Saarbrücken.
53.Yule G.U., Kendall M.G. (1966). Wstęp do teorii statystyki, PWN, Warszawa.
54.Yang Y., Webb G.I., Wu X. (2010). Discretization Methods. In: O. Maimon, L. Rokach (eds.), Data Mining and Knowledge Discovery Handbook (2nd ed., pp. 101–116). Springer, New York Dordrecht Heidelberg London.
55.Zając K. (1994). Zarys metod statystycznych, PWE, Warszawa.
56.Zeliaś A. (2000). Metody statystyczne, PWE, Warszawa.
57.Other sources
58.Archive: Business economy – size class analysis, (n.d.). Eurostat. Retrieved February 19, 2024, from: https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title= Archive:Business_economy_-_size_class_analysis&direction=next&oldid=75115.
59.CSO (n.d.). Local Characteristics Bank, Retrieved from: https://bdl.stat.gov.pl. GUS (2020). Activity of non-financial enterprises in 2019. Warszawa.
60.Eurostat (n.d.). Eurostat database. Retrieved from: https://ec.europa.eu/eurostat/data/database. FEPEX (n.d.). Retrieved February 12, 2024, from: https://www.fepex.es.
61.Few S. (2007). Save the Pies for Dessert. Retrieved June 26, 2021 from: http://www.perceptualedge. com/articles/08-21-07.pdf.
62.GUS (2014). Graphical Presentation of Statistical Characteristics. Warszawa. GUS, Pojęcia stosowane w statystyce publicznej. Retrieved April 7, 2024, from: https://stat.gov.pl/metainformacje/ slownik-pojec/pojecia-stosowane-w-statystyce-publicznej/2915,pojecie. html?contrast=default.
63.Urząd Komunikacji Elektronicznej (2020). Raport o stanie rynku telekomunikacyjnego w Polsce w 2019 r. Warszawa.
64.GUS (2021). Demographic Yearbook 2021. Warszawa.
65.GUS (2020, 2021, 2023). Statistical Yearbook of the Republic of Poland. Warszawa.
66.Sustainable Development Report (2023). Retrieved February 10, 2024, from: https://dashboards. sdgindex.org, accessed 10/02/2024.
67.GUS (2014). Warunki mieszkaniowe gospodarstw domowych i rodzin. Narodowy Spis Powszechny Ludności i Mieszkań 2011. Warszawa.
68.World Inequality Report (2022). Retrieved February 19, 2022, from: https://wir2022.wid. world.