THE BELL

Есть те, кто прочитали эту новость раньше вас.
Подпишитесь, чтобы получать статьи свежими.
Email
Имя
Фамилия
Как вы хотите читать The Bell
Без спама

Сводка статистических данных

Сводка и группировка материалов статистического наблюдения

Статистическая сводка - это научно организованная обработка материалов статистического наблюдения, включающая систематизацию, группировку данных, составление таблиц, подсчет групповых и общих итогов, расчет средних и относительных показателей.

Статистическая сводка осуществляется по специально составленной программе, в которой указываются методы сбора и обработки информации. Содержание сводки чаще всего отражается в системе обоснованных макетов таблиц. Результаты сводки позволяют достаточно полно охарактеризовать весь изучаемый объект и отдельные его части с помощью многочисленных показателей.

Выполнение статистической сводки состоит из следующих этапов:

1) Определение задачи сводки в соответствии с целью экономико-статистического исследования.

2) Построение необходимых группировок.

3) Проверка достоверности и полноты собранной информации. Расчет показателей, необходимых для характеристики изучаемого явления и формулировки выводов.

Если по изучаемой совокупности производится только подсчет общих итогов без какой-либо предварительной систематизации собранного материала, то сводка называется простой.

Центральное место в статистической сводке отводится группировке. Группировка является важнейшим методом статистического иссле­дования, позволяющим уловить переход количественных изменений в качественные, выявить закономерности развития изучаемого явления или процесса.

Статистическая группировка - это процесс образования однород­ных групп на основе расчленения статистической совокупности на части (группы, подгруппы) по существенным для единиц этой совокупнос­ти признакам.

В экономико-статистических исследованиях применяются группировки трех видов:

1) типологические группировки;

2) структурные группировки;

3) аналитические группировки.

Типологическая группировка используется для выявления и характеристики социально-экономических типов явлений. Примером такой группировки может служить деление совокупности предприятий на ча­сти в соответствии с их формой собственности, деление экономически активного населения региона на занятых и безработных.

Структурная группировка позволяет охарактеризовать состав явления, процесса или совокупности. Например, группировка населения по полу, возрасту или душевому доходу. Анализ результатов таких груп­пировок, выполненных за несколько периодов, позволяет оценить изменение структуры явлений во времени, что отражает важнейшие закономерности их развития.

Аналитическая группировка используется для установления взаимо­связи между отдельными явлениями и их признаками. В основе аналитической группировки лежит факторный признак, и каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного призна­ка. Например, с помощью группировки предприятий по фондовооруженности труда (факторный признак) можно установить наличие зави­симости от него производительности труда (результативного признака): в группах с более высокой фондовооруженностью труда будет наблюдаться и более высокая его производительность (хотя по отдельным предприятиям это соотношение может и не наблюдаться).



Признак , на основе которого производится деление единиц совокупности на группы, называется группировочным признаком или основанием группировки.

Если группы образуются по одному признаку, то группировка называется простой (например, деление населения на возрастные группы). Группировка по двум или нескольким признакам называется сложной или комбинационной. Например, возрастные группы населения делятся на подгруппы по полу и т.д. Как правило, даже при достаточно большом объеме совокупности при построении статистических группировок огра­ничиваются двумя-четырьмя группировочными признаками.

Выбор группировочного признака сравнительно прост, если группировка производится по атрибутивному признаку. Если атрибутивный признак имеет мало разновидностей, то количество групп определяется числом этих разновидностей. Например, группировки населения по полу или социальному положению.

В случае, если атрибутивные (качественные) признаки имеют большое количество разновидностей, разрабатываются классификации разновидностей.

Классификации - это особый вид группировок, представляющих собой устойчивую номенклатуру классов и групп, образованных на основе сходства и различия единиц изучаемой совокупности. Классификации выступают в качестве статистического стандарта, устанавливаемого на определенный период. Например, ОКВЭД - Общероссийский классификатор видов экономической деятельности, продукции и услуг, классификатор основных фондов и т.д.

количественному дискретному признаку, то число групп соответствует числу вариант (значений признака), если оно не очень велико. Например, распределение рабочих по тарифному разряду или студентов по оценкам, полученным на экзамене. При большом числе вариант дискретного признака их объединяют в группы.

Когда группировка производится поколичественному непрерывному признаку, весь диапазон его изменения разбивается на интервалы «от - до». Например, при группировке предприятий по объему производства: 1-й интервал - (100-200 тыс. рублей), 2-й интервал - (200-300 тыс. рублей) и т.д., последний интервал - (800 тыс. рублей - 1 млн. рублей).

Интервал, в котором указана лишь одна граница, называется открытым. Интервал, имеющий верхнюю и нижнюю границу, называется закрытым. Длина интервала - это разница между его верхней и нижней гра­ницей. Интервалы бывают равные, неравные и специализированные. Неравные интервалы применяются в аналитических группировках для того, чтобы число единиц совокупности в группе было достаточно вели­ко, и чтобы они были приблизительно одинаково заполнены. Специали­зированные интервалы используются в типологических группировках. Границы устанавливаются там, где намечается переход от одного качества к другому.

Величина интервала и число групп при выполнении группировки по непрерывному количественному признаку определяется, исходя из целей исследования, особенностей изучаемого признака, объема и качества имеющейся информации. Количество групп и длина интервала группировки взаимосвязаны: чем больше образовано групп, тем меньше длина интервалов и наоборот.

Ориентировочно число групп с равными интервалами можно определить по формуле американского ученого Стерджесса:

где N - объем совокупности.

Логари́фм числа b по основанию a определяется как показатель степени, в которую надо возвести основание a , чтобы получить число b . Обозначение: .

Формула (3.1) устанавливает следующие соотношения между числом групп (n) и объемом статистической совокупности (N), на базе которой строится группировка:

N 15–24 25–44 45–89 90–179 180–359 360–719
n

Соответственно, формула Стерджесса для определения длины интервала группировки по непрерывному количественному признаку выглядит следующим образом:

где и соответственно, наибольшее и наименьшее значение группировочного признака.

Все сказанное позволяет выделить следующие основные стадии в последовательности выполнения статистических группировок:

1. Обоснование группировочного признака и показателей, с помощью которых предполагается характеризовать выделенные группы.

2. Определение числа групп и длины интервалов.

3. Составление макета групповой вспомогательной таблицы и выполнение необходимых расчетов.

4. Составление макета итоговой таблицы и расчет необходимых показа­телей.

5. Анализ полученных результатов и формулировка выводов.

Августа 1920 – День статистики РБ.

Статист. наблюдение

№1 Статистические наблюдение –это первая стадия любого статистического исследования, представляющая собой научно-организованный по единой программе учет фактов о явлениях и процессах или сбор на основе этого учета массовых первичных статистических данных. Задачи статис. наблюдения: 1) обеспечение полноты информации об изучаемом явлении;2) получение достоверной информации;3) оперативность получения информации.

№2 Сбор первичного материала может быть организован 2 формами : 1) путем систематического получения от источников информации форм статис. отчетности;2) путем организации специального статис. обследования. Основными признаками разделения видов статис. наблюдения являются: 1) учет полноты охвата :

· сплошное- по всем единицам совокупности;

· не сплошное -по части единиц совокупности отобранных случайным образом(выборочное, способ основного массива, анкетный опрос, монографическое описание).

2) учет фактов по времени : текущая(постоянная) , периодическая, единовременная(эпизодическая).

№3 Программой статистических наблюдений называют систему, которой будут получены в результате разработки первичных данных и ответы на вопросы по регистрируемым получаемым признакам. Исходя из целей и задач конкретного статистического исследования разрабатывается как сама программа так и объект наблюдения. Объектом статис. наблюдения называют совокупность единиц, изучаемого массового явления о которых должны быть созданы статис. данные. Единицы совокупности и единицы наблюдения могут совпадать или не совпадать. Единица совокуп. - это первичный элемент объекта статис. наблюдения, являющейся носителем изучаемых признаков. Единица наблюдения - это первичная ячейка изучаемой совокупности, о которой получены изучаемые данные. После определения программы объекта единиц наблюдения составляются бланки (анкеты, формуляры) которые являются носителями пере чини вопросов на которые должны быть получены ответы. Носителями первичной стат. информации принята называть формулярами.

№4 Сбор статис. данных может осуществляться: 1) путем непосредственного учета фактов во время обсследования.2) на базе докумен. учета в момент совершения факта. 3) путем опроса людей.

Любое отклонение принято называть статис. погрешностью или ошибкой. С учетом причин возникновения различают: случайные ошибки регистрации, систематические ошибки регистрации, случайные ошибки представительности, систематические ошибки представительности. Накопленные стат. данные до их обработки подвергаются контролю : синтаксический, логический, арифметический.

Классификация и группировка в статистике

Классификация- это устойчивое разграничение объектов на основаниях их сходства и различиях по группам. Группировка- это разделение единиц совокупности по существенным признакам с целью выделения качественно-однородных типов-явлений и характеристики состава совокупности или взаимосвязи в изменении варирующих признаков. В отличии от классификации группировка производится только для целей данного стат. исследования. Метод группировки является одним из основных методов изучения массовых явлений., так как он представляет обработанный статис. материал для последующего изучения закономерностей явлений. Задачи методов группировок разделение всей совокупности на качественно однородные группы; характеристика структуры изучаемого явления(состав); характеристика взаимосвязей между изменяющими признаками.

№2 Основные виды группировок : 1)типологическая группировка - обеспечивает разграничение массового явления на качественно однородные группы. 2) структурная группировка – обеспечивает более глубокое изучение структуры однотипных явлений, а также позволяет выявить зависимости изучаемых признаков.3) аналитическая группировка предназначена для взаимосвязи и закономерностей между явлениями и процессами. При исследовании взаимосвязей признаки принято разделять на: факторные и результативные. В статистических исследованиях кроме основных групп применяются и другие: в зависимости от количества учитываемых при группировке признаков различают простую группировку (по 1 признаку) и сложную (2 и более признака). При сложных группировках необходимо учитывать требования представительности каждой из групп, то есть количество единиц в каждой группе должно быть таким, чтобы показать характерные черты групп. Вторичная группировка -в этом случаи группы подвергаются не единице совокупности, а уже имеющейся группировки. Динамические группировки- позволяют изучать изменение соотношений между группами в различные периоды времени.

№3 По своему содержанию признаки различаются: на количественные, атрибутивные (не имеющие количественное выражения) . Разновидность атрибутивных признаков являются альтернативные признаки. Единица совокупности может иметь или не иметь

1)определение количества групп . при атрибутивных признаках количество групп определяется довольно просто. При этом учитываются задачи статис. исследования и представительность групп. При количественном признаке количество групп определяется по формуле:n= 1+ 3,222 lgN, 2) определение интервала группировок это разница между максимальным и минимальным значением признака в каждой группе различают группировки: с равными интервалами и с неравными интервалами(равнонаполненые интервалы, величина интервала меняется по арифметической прогрессии)

3)установление набора показателей которые будут характеризовать каждую из выделенных групп.

Система показателей - это набор взаимосвязанных показателей позволяющих характеризовать изучаемые явления с необходимой полнотой. Вывод: таким образом метод группировок в статистике предусматривает выявление группировочных признаков, определение количества групп, установление интервалов группировки, а также установление для каждой группировки набора показателей которым она должна характеризоваться.

Статистическая сводка

№1 Статистическая сводка – это научная обработка первичных статистических материалов для характеристики изучаемой совокупности обобщающими показателями. От количества группировки и сводки зависит обоснованность получаемых обобщающих характеристик и правильность выводов. Сводка может быть: простая – предусматривает суммирование показателей по изучаемых признаках и получении итогов по всем единицам совокупности; групповая - предусматривает сначала распределение единиц изучаемой совокупности по группам, затем суммирование значения признаков по этим группам и в целом по всей совокупности.

№2 программа сводки разработана с учетом целей и задач статистических исследования,а также с учетом форм организации сводки и техники обработки. Элементы программы сводки: статистическая группировка; обоснование набора или системы показателей и методов их расчета, характеристика отдельной группы и совокупности в целом; подсчет групп и общих итогов; оформление конечных результатов сводки в с татистических таблицах.

№3 Ряды распределения. Для выполнения обработки статистических данных изучаемые единицы систематизируются по некоторым признакам. Результатом этой систематизации принято называть рядами распределения - это упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по какому- либо признаку, в зависимости от форм признаков различают: 1) атрибутивные, 2) количественные которые могут быть дискретными (известные в каждой точке) и интервальные. Элементами рядов распределения являются варианты (значения) и численность единиц совокупности по группам. численное значение единиц совокупности может выражаться абсолютными величинами (частотами) или относительными (частностями) . простейшим методом анализа рядов распределения является их графическое изображение.

· Полигон распределение – графическое изображение дискретных рядов распределения в виде фигуры, состоящей из ломаной и первого и последнего перпендикуляров. По оси ох- ранжированные значения варирующего признака, по оу- величина частот.

· Гистограмма – это графическое изображение интервальных рядов распределения, по оси ох- величина интервала, оу- частота.

· Кумулятор (кумулятивная кривая) это графическое изображение по накопленным частотам

· Огива- э то графическое изображение накопленных частот, при катором по оси ох- частоты, оу- откладываются значения признака


©2015-2019 сайт
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-04-26

Сводка и группировка статистических данных

В результате первой стадии статистического исследования – статистического наблюдения – получают сведения о каждой единице совокупности. Задача второй стадии статистического исследования состоит в том, чтобы упорядочить и обобщить первичный материал, свести его в группы и на этой основе дать обобщающую характеристику совокупности. Этот этап в статистике называется сводкой и группировкой статистических данных .

Различают простую сводку (подсчет только общих итогов) и статистическую группировку (расчленение совокупности на группы по существенному для единиц совокупности признаку).

Группировка позволяет получить такие результаты, по которым можно выявить состав совокупности, характерные черты и свойства типичных явлений, обнаружить закономерности и взаимосвязи.

Результаты сводки и группировки могут быть представлены в виде статистических рядов распределения.

Статистическим рядом распределения называют упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по изучаемому признаку. В зависимости от признака ряды могут быть вариационными (количественными) и атрибутивными (качественными).

Вариационные ряды могут быть дискретными или интервальными.

Дискретный ряд распределения - это ряд, в котором варианты выражены целым числом.

Примером может служить распределение рабочих по тарифным разрядам:

Интервальный ряд распределения - это ряд, в котором значения признака заданы в виде интервала. Например, распределение рабочих по разрядам можно представить в виде интервального ряда.

Статистические ряды распределения позволяют систематизировать и обобщать статистический материал, однако они не дают всесторонней характеристики выделенных групп. Чтобы решить ряд конкретных задач, выявить особенности в развитии явления, обнаружить тенденции, установить зависимости, необходимо произвести группировку статистических данных.

В зависимости от цели и задач исследования различают следующие виды группировок: типологические, структурные, аналитические, комбинированные.

К типологическим группировкам относят такие группировки, которые характеризуют качественные особенности и различия между типами явлений.

Типологические группировки широко применяются в экономических, социальных и других исследованиях. Приведем пример типологической группировки (табл. 1).

Таблица 1

Распределение промышленной продукции, произведенной на предприятиях различных форм собственности за отчетный период.

Структурная группировка - это группировка, выявляющая состав (строение, структуру) однородной в качественном отношении совокупности по какому-либо признаку. Примером могут служить группировки предприятий по проценту выполнения плана, по числу рабочих и т.д.

Значение структурных группировок заключается в том, что с их помощью могут быть выделены и изучены группы предприятий преуспевающих и отстающих; выявлены неиспользованные резервы производства, например, в области улучшения использования основных фондов, повышение производительности труда, улучшение качества продукции и т.д.

Группировка населения по возрасту, например, необходима для проведения различных расчетов, связанных с медицинским, культурным, бытовым обслуживанием населения, для вычисления специальных демографических показателей и т.д. Пример структурной группировки (табл. 2).

Таблица 2

Распределение рабочих, работающих на заводах с различной среднегодовой стоимостью ОПФ в отчетном году

Наибольшая численность рабочих приходится на группу заводов со среднегодовой стоимостью ОПФ от 2,2 до 3,4 млн. усл. ден. ед., т.е. со средней стоимостью ОПФ.

Аналитическая группировка - это группировка, которая применяется для исследования взаимосвязи между явлениями. Используя аналитические группировки, определяют факторные и результативные признаки изучаемых явлений.

Факторные - это признаки, оказывающие влияние на другие, связанные с ними признаки.

Результативные – это признаки, которые изменяются под влиянием факторных. Пример аналитической группировки (табл. 3).

Таблица 3

Распределение торговых площадей магазинов

с различными объемами товарооборота

Чем больше торговая площадь (факторный признак), тем выше объем товарооборота (результативный признак).

Комбинированные группировки – образование групп по двум и более признакам, взятым в определенном сочетании. При этом группировочные признаки принято располагать, начиная с атрибутивного, в определенной последовательности, исходя из логики взаимосвязи показателей.

Применение комбинированных группировок обусловлено многообразием экономических явлений, а также необходимостью их всестороннего изучения. Но увеличение числа группировочных признаков ограничивается уменьшением наглядности, что снижает эффективность использования статистической информации. Примером комбинированной группировки может служить разделение предприятий по формам собственности, далее на подгруппы по уровню рентабельности или по другим признакам (производительность труда, фондоотдача и т.д.).

Пример комбинированной группировки см. в теме «Статистические таблицы» (табл. 3).

Техника проведения группировки

1. Определяется группировочный признак или основание группировки.

Для группировки промышленных предприятиях отрасли в качестве группировочного признака можно выбрать:

    число рабочих на предприятии;

    число всех работающих;

    мощность энергоустановок;

    объем выпуска продукции;

    стоимость ОПФ и т.д.

Таким образом, по каждому из этих признаков, множество предприятий отрасли можно разбить на группы.

2. Определяется число интервалов группировки и их границы.

Интервалы группировки могут равные и неравные.

Равные интервалы используются, когда изменение признака внутри совокупности происходит равномерно, либо если далее планируется последующая математическая обработка сгруппированных данных.

Неравные интервалы обычно используются как прогрессивно увеличивающиеся. В экономической статистике чаще всего устанавливаются границы интервалов, основанные именно на таком принципе. Число групп в группировке выбирается в этом случае из таких предпосылок: изменчивость признака, число наблюдений, однородность групп.

Имеются данные о работе 24 предприятий одной из отраслей промышленности (табл. 4.).

Таблица 4

Номер п/п

Среднегодовая стоимость ОПФ, млн. усл. ден. ед.

Среднесписочное число работающих за отчетный период, чел.

Производство продукции за отчетный период, млн. усл. ден. ед.

Выполнение

Глядя на таблицу, трудно судить о характере распределения предприятий, например, по проценту выполнения плана, по числу работающих, по стоимости основных фондов. Трудно сказать, какие показатели наиболее характерны для предприятий данной отрасли промышленности. Поэтому имеющиеся данные надо привести в систему по интересующему нас признаку.

В качестве изучаемого признака возьмем стоимость основных производственных фондов и построим к нему ряд распределения с равными закрытыми интервалами. Величина интервала определяется по формуле:

где
,
- максимальное и минимальное значения изучаемого признака,

k - число групп.

,

где n – единиц совокупности.

х max = 7,0 млн. усл. ден. ед.;

х min = 1,0 млн. усл. ден. ед.;

k = 1+ 3,32 · lg 24 = 5,58 групп

Образуем пять групп предприятий. Тогда величина интервала равна будет равна:

i = (7,0 - 1,0) / 5 = 1,2 млн. усл. ден. ед.

Теперь образуем группы предприятий, которые отличаются друг от друга по среднегодовой стоимости основных фондов на эту величину (по табл. 4).

1,0 - 2,2 (1,0 + 1,2 = 2,2) 3

2,2 - 3,4 (2,2 + 1,2 = 3,4) 9

3,4 - 4,6 (3,4 + 1,2 = 4,6) 5

4,6 - 5,8 (4,6 + 1,2 = 5,8) 3

5,8 - 7,0 (5,8 + 1,2 = 7,0) 4

На основании этого составляем таблицу, в которой показываем распределение заводов по стоимости основных фондов и удельный вес предприятий группы в % к итогу.

Таблица 5

Группы заводов по стоимости ОПФ, млн. усл. ден. ед.

Число предприятий

Удельный вес предприятий группы в % к итогу

По данным таблицы видно, что для данной отрасли характерной является группа заводов со среднегодовой стоимостью основных фондов от 2,2 до 3,4 млн. усл. ден. ед., которая составляет 37,5 % всех предприятий, при этом более половины заводов (58,3 %) имеют стоимость основных фондов в размере от 2,2 до 4,6 млн. усл. ден. ед.

Выявим распределение предприятий данной отрасли промышленности по среднегодовой стоимости основных производственных фондов. Для этого составим рабочую таблицу.

Таблица 6

Группы предприятий по среднегодовой стоимости ОПФ, млн. усл. ден. ед.

Номер предприятия

Стоимость ОПФ, млн. усл. ден. ед.

Численность рабочих, чел.

Стоимость валовой продукции, млн. усл. ден. ед.

Итого по группе

Итого по группе

Итого по группе

Итого по группе

Итого по группе

Составим таблицу с системой показателей, куда занесем результаты группировки предприятий по среднегодовой стоимости основных производственных фондов (табл. 7).

Таблица 7

Группировка заводов по среднегодовой стоимости ОПФ

Группы предпр-й по среднегод. стоимости ОПФ, млн. усл. ден. ед.

Предприятия

Стоимость ОПФ

Численность рабочих

Стоимость валовой продукции

число пред.

в % к итогу

млн. усл. ден. ед.

в % к итогу

в % к итогу

млн. усл. ден. ед.

в % к итогу

Таким образом, в отличие от ряда распределения (табл. 5) группировка позволяет сделать конкретные и содержательные выводы. Данная группировка показывает, что наиболее крупные предприятия имеют лучшие производственные показатели: 29,2% предприятий (группы 4 и 5) имеют 45% всех основных фондов и дают 52% всего объема промышленной продукции, имея лишь 31,5% общего числа рабочих.

Приемы вторичной группировки

Перегруппировка ранее сгруппированных статистических данных называется вторичной группировкой.

К этому методу прибегают в двух случаях:

1) когда в результате первоначальной группировки нечетко проявился характер распределения изучаемой совокупности.

В этом случае производят укрупнение или уменьшение интервалов.

2) для приведения к сопоставимому виду группировок с различными интервалами.

Рассмотрим приемы вторичной группировки на примерах.

Пример 1.

Произвести укрупнение интервалов на основе данных таблицы 8:

Таблица 8

Группы магазинов по размеру товарооборота за IV квартал,

тыс. усл. ден. ед.

Число магазинов

Товарооборот за IV квартал,

тыс. усл. ден. ед.

Группировкой называется разбиение общей совокупности единиц объекта наблю-дения по одному или нескольким существенным признакам на однородные группы, раз-личающиеся между собой в количественном и качественном отношении и позволяющие выделить социально-экономические типы, изучить структуру совокупности и проанализи-ровать связи между отдельными признаками. Группировки являются важнейшим стати-стическим методом обобщения статистических данных, основой для правильного исчис-ления статистических показателей.

С помощью метода группировок решаются следующие задачи:

Выделение социально-экономических типов явлений;

Изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;

Выявление взаимосвязи и взаимозависимости между явлениями.

В соответствии с познавательными задачами, решаемыми в ходе построения стати-стических группировок, различают следующие их виды: типологические, структурные, аналитические.

Типологическая группировка - это разбиение разнородной совокупности единиц наблюдения на отдельные качественно однородные группы и выявление на этой основе социально-экономических типов явлений. При построении группировки этого вида ос-новное внимание должно быть уделено идентификации типов и выбору группировочного признака. Решение вопроса об основании группировки должно осуществляться на основе анализа сущности изучаемого социально-экономического явления.

Структурной называется группировка, которая предназначена для изучения соста-ва однородной совокупности по какому-либо варьирующему признаку, а также структуры и структурных сдвигов, происходящих в нем.

Группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и призна-ками, их характеризующими, называется аналитической группировкой.

В статистике при изучении связей социально-экономических явлений признаки не-обходимо делить на факторные и результативные.

Факторными называются признаки, под воздействием которых изменяются дру-гие результативные признаки. Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием или убыванием значения факторного признака систематически возрастает или убывает значе-ние признака результативного и наоборот.

Особенностями построения аналитической группировки являются:

Единицы статистической совокупности группируются по факторному признаку;

Каждая выделенная группа характеризуется средними величинами результативного признака.

По способу построения группировки бывают простые и комбинационные.

Простой называется группировка, в которой группы образованы только по одному признаку.

Комбинационной называется группировка, в которой разбиение совокупности на группы производится по двум и более признакам, взятым в сочетании (комбинации).


Сначала группы формируются по одному признаку, затем группы делятся на под-группы по другому признаку, а эти в свою очередь делятся по третьему и так далее. Таким образом, комбинационные группировки дают возможность изучить единицы совокупно-сти одновременно по нескольким взаимосвязанным признакам.

При построении комбинационной группировки возникает вопрос о последователь-ности разбиения единиц объекта по признакам. Как правило, рекомендуется сначала про-изводить группировку по атрибутивным признакам, значения которых имеют ярко выра-женные качественные различия.

Принципы построения статистических группировок и классификаций.

Построение статистических группировок осуществляется по следующим этапам:

1. Определение группировочного признака.

2. Определение числа групп.

3. Расчет ширины интервала группировки.

4. Определение признаков, которые в комбинации друг с другом будут характери-зовать каждую выделенную группу.

Построение группировки начинается с определения группировочного признака.

Группировочным признаком называется признак, по которому проводится раз-биение единиц совокупности на отдельные группы. От правильного выбора группировочного признака зависят выводы статистического исследования. В качестве основания груп-пировки необходимо использовать существенные, теоретически обоснованные признаки.

В основание группировки могут быть положены как количественные, так и качест-венные признаки. Количественные признаки - это признаки, которые имеют числовое выражение (объем выпускаемой продукции, возраст человека, доход сотрудника фирмы и т. д.). Качественные признаки отражают состояние единицы совокупности (пол, отрас-левая принадлежность предприятия, форма собственности фирмы и т.д.).

После того, как определено основание группировки, следует решить вопрос о количе-стве групп, на которые необходимо разбить исследуемую совокупность единиц наблюдения.

Число групп зависит от задач исследования и вида показателя, положенного в ос-нование группировки, объема изучаемой совокупности и степени вариации признака. Вид показателя особенно существенен при анализе качественных признаков. Так, например, группировка сотрудников фирмы по полу учитывает только две градации: «мужской» и «женский».

В случае группировки единиц наблюдения по количественному признаку особое внимание необходимо обратить на число единиц исследуемого объекта, объем совокупно-сти и степень колеблемости группировочного признака.

При небольшом объеме совокупности (n<50) не следует образовывать большого количества групп, так как группы будут включать недостаточное число единиц объекта. Показатели, рассчитанные для таких групп, не будут представительными и не позволят получить адекватную характеристику исследуемого явления.

Часто группировка по количественному признаку имеет задачу отразить распреде-ление единиц совокупности по этому признаку. В этом случае количество групп зависит, в первую очередь, от степени колеблемости группировочного признака: чем больше его ко-леблемость, тем больше можно образовать групп. Поэтому при определении числа групп необходимо принять во внимание размах вариации признака (R), который позволяет оце-нить вариацию признака между крайними значениями признака - максимальным (Хmах) и минимальным (Xmin) и определяется по следующей формуле:

R = Хmах - Xmin

Чем больше размах вариации признака, положенного в основание группировки, тем, как правило, может быть образовано большее число групп. При этом может возникнуть проблема получения пустых групп, т.е. групп, не содержащих ни одной единицы на-блюдения.

Построение большого числа групп позволит, с одной стороны, точнее воспроизве-сти характер исследуемого объекта. Однако, с другой стороны, слишком большое число групп затрудняет выявление закономерностей при исследовании социально-экономиче-ских явлений и процессов. Поэтому в каждом конкретном случае при определении числа групп следует исходить не только из степени колеблемости признака, но и из особенно-стей объекта и показателей, его характеризующих, а также цели исследования.

Определение числа групп можно осуществить несколькими способами. Формаль-но-математический способ предполагает использование формулы Стерджесса :
n = 1 + 3,322 × lgN, (3.1)

n - число групп;

N - число единиц совокупности.

Согласно этой формуле выбор числа групп зависит только от объема изучаемой совокупности.

Применение данной формулы дает хорошие результаты в том случае, если сово-купность состоит из большого числа единиц наблюдения (n>50).

Другой способ определения числа групп основан на применении показателя сред-него квадратического отклонения (σ). Если величина интервала равна 0,5σ, то совокуп-ность разбивается на 12 групп, а когда величина интервала равна 2/З σ и σ, то совокуп-ность делится, собственно, на 9 и 6 групп. Однако при определении групп данными мето-дами существует большая вероятность получения «пустых» или малочисленных групп, характеристики изучаемого явления на основе которых будут недостаточно типичными для выделенной группы и изучаемой совокупности в целом.

Когда определено число групп, то следует определить интервалы группировки.

Интервал - это значения варьирующего признака, лежащие в определенных гра-ницах. Каждый интервал имеет верхнюю и нижнюю границы или одну из них. Нижней границей интервала называется наименьшее значение признака в интервале. Верхней границей интервала называется наибольшее значение признака в интервале. Величина интервала представляет собой разность между верхней и нижней границами интервала.

Интервалы группировки бывают:

Равные и неравные;

Открытые и закрытые.

В зависимости от величины интервалы группировки бывают: равные и неравные. В свою очередь, неравные интервалы подразделяются на прогрессивно возрастающие, про-грессивно убывающие, произвольные и специализированные.

Равные интервалы применяются в случае, если изменение количественного при-знака внутри изучаемой совокупности единиц наблюдения происходит равномерно и его вариация проявляется в сравнительно узких границах.

Ширина равного интервала определяется по следующей формуле:

h = R/n = Xmax - Xmin/n (3.2)

Xmax, Xmin - максимальное и минимальное значения признака в совокупности;

n - число групп.

Если максимальные или минимальные значения сильно отличаются от смежных с ними значений вариантов в упорядоченном ряду значений группировочного признака, то для определения величины интервала следует использовать не максимальное или мини-мальное значения, а значения, несколько превышающие минимум, и несколько меньше, чем максимум.

Полученную по формуле (3.2) величину округляют и она будет являться шириной интервала.

Существуют следующие правила определения ширины интервала.

Если величина интервала, рассчитанная по формуле (3.2) представляет собой вели-чину, которая имеет один знак до запятой (например: 0,67; 1,487; 3,82), то в этом случае полученные значения целесообразно округлить до десятых и их использовать в качестве ширины интервала. В приведенном выше примере это будут соответственно значения: 0,7; 1,5; 3,8.

Если рассчитанная величина интервала имеет две значащие цифры до запятой и несколько после запятой (например 14,876), то это значение необходимо округлить до це-лого числа (до 15).

В случае, когда рассчитанная величина интервала представляет собой трехзначное, четырехзначное и так далее число, то эту величину следует округлить до ближайшего числа, кратного 100 или 50. Например, 652 следует округлить до 650 или до 700.

Если размах вариации признака в совокупности велик и значения признака варьи-руют неравномерно, то надо использовать группировку с неравными интервалами. Нерав-ные интервалы могут быть получены в процессе объединения пустых, не содержащих ни одной единицы совокупности, равных интервалов. Это происходит в том случае, если по-сле построения равных интервалов по изучаемому признаку образуются группы, содер-жащие мало или не содержащие вообще ни одной единицы, т.е. группы, не отражающие определенных типов изучаемого явления по признаку. В этом случае возникает необхо-димость в увеличении интервалов группировки.

Также неравные интервалы могут быть прогрессивно-возрастающие или прогрес-сивно-убывающие в арифметической или геометрической прогрессии. Величина интерва-лов, изменяющихся в арифметической и геометрической прогрессии, определяется сле-дующим образом:

h i+1 = h i + a,

а в геометрической прогрессии:

h i+1 = h i x q,

а - константа: для прогрессивно-возрастающих интервалов имеет знак «+», а при прогрессивно-убывающих - знак «-».

q - константа: для прогрессивно-возрастающих - больше «1»; для прогрессивно-убывающих - меньше «1».

Применение неравных интервалов обусловлено тем, что в первых группах неболь-шая разница в показателях имеет большое значение, а в последних группах эта разница не существенна.

Например, при построении группировки строительных компаний города по показа-телю численности работающих, который варьирует от 500 человек до 3500 человек, неце-лесообразно рассматривать равные интервалы, т. к. учитываются как малые, так и круп-нейшие строительные фирмы города. Поэтому следует образовывать неравные интервалы: 500-1000, 1000-2000, 2000-3500, т. е. величина каждого последующего интервала больше предыдущего на 500 человек и увеличивается в арифметической прогрессии.

Выбор ис-следователя в построении равных или неравных интервалов зависит от степени заполне-ния каждой выделенной группы, т.е. от числа единиц в них. Если величина интервала су-щественна и содержит большое число единиц совокупности, то эти интервалы необходимо дробить, а в противном случае - объединять.

Интервалы группировок могут быть закрытыми и открытыми.

Закрытыми называются интервалы, у которых имеются обе границы: верхняя и нижняя границы.

Открытые - это интервалы, у которых указана только одна граница: как правило, верхняя - у первого интервала и нижняя - у последнего. Например, группы страховых компаний по числу работающих в них сотрудников (чел.): до 50, 50-100, 100-150, 150 и более. Применение открытых интервалов целесообразно в тех случаях, когда в совокупно-сти встречается незначительное число единиц наблюдения с очень малыми или очень большими значениями вариантов, которые резко, в несколько раз, отличаются от всех ос-тальных значений изучаемого признака.

При группировке единиц совокупности по количественному признаку границы ин-тервалов могут быть обозначены по-разному, в зависимости от того, непрерывный или дискретный признак положен в основание группировки.

Если основанием группировки служит непрерывный признак (например, группы строительных фирм по объему строительно-монтажных работ, выполненных собственны-ми силами (тыс. руб.): 1200-1400, 1400-1600, 1600-1800, 1800-2000), то одно ито же зна-чение признака выступает и верхней и нижней границами двух смежных интервалов. В данном случае объем работ 1400 тыс. руб. составляет верхнюю границу первого интервала и нижнюю границу второго, 1600 тыс. руб. - соответственно второго и третьего и т.д., т.е. верхняя граница i - го интервала равна нижней границе (i+1) - го интервала.

При таком обозначении границ может возникнуть вопрос, в какую группу вклю-чать единицы наблюдения, значения признака у которых совпадают с границами интерва-лов. Например, во вторую или третью группу должна войти строительная фирма с объе-мом строительно-монтажных работ 1600 тыс. рублей? Если верхняя граница формируется по принципу «исключительно», то фирма должна быть отнесена к третьей группе, в про-тивном случае - ко второй.

Для того, чтобы правильно отнести к той или иной группе единицу совокупности, значение признака которой совпадает с границами интервалов, можно ориентироваться на открытые интервалы (по нашему примеру группы строитель-ных фирм по объему строительно-монтажных работ преобразуются в следующие: до 1400, 1400-1600, 1600-1800, 1800 и более). В данном случае, вопрос отнесения отдельных еди-ниц совокупности, значения которых являются граничными, к той или иной группе реша-ется на основе анализа последнего открытого интервала.

Возможны два случая обозначе-ния последнего открытого интервала: 1) 1800 тыс. руб. и более; 2) более 1800 тыс. руб. В первом случае, строительные фирмы с объемом строительно-монтажных работ 1600 тыс. руб. попадут в третью группу; во втором случае - во вторую группу.

Если в основании группировки лежит дискретный признак, то нижняя граница i-ro интервала равна верхней границе i-1-го интервала, увеличенной на 1. Например, группы строительных фирм по числу занятого персонала (чел.) будут иметь вид: 100-150, 151-200, 201-300.

При определении границ интервалов статистических группировок иногда исходят из того, что изменение количественного признака приводит к появлению нового качества. В этом случае граница интервала устанавливается там, где происходит переход от одного качества к другому.

Строя такую группировку, следует дифференцированно устанавливать границы ин-тервалов для разных отраслей народного хозяйства. Это достигается путем использования группировок со специализированными интервалами.

Специализированные интерва-лы - это такие интервалы, которые применяются для выделения из совокупности одних и тех же типов по одному и тому же признаку для явлений, находящихся в различных усло-виях.

При изучении социально-экономических явлений на макроуровне часто применяют группировки, интервалы которых не будут ни прогрессивно-возрастающими, ни прогрес-сивно-убывающими. Такие интервалы называются произвольнымии , как правило, ис-пользуются при группировке предприятий, например, по уровню рентабельности.

Стат. группировка – это процесс образования однородных групп на основе расчленения стат. совокупности на части, или объединение изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам.

Статистические группировки делятся на :

1) типологическая группировка – разделение исследуемой качественно разнородной совокупности на классы, соц.–эк. типы, однородные группы единиц (пример: группировка промышленных предприятий по формам собственности);

2) структурная группировка – происходит разделение однородной совок-ти на группы, характеризующие ее стр-ру по какому–либо варьирующему признаку;

3) аналитическая группировка – выявляет взаимосвязи м/у изучаемыми явлениями и их признаками.

Всю совок-ть признаков можно разделить на 2 группы : факторные и результативные . Факторными называются признаки, под воздействием которых меняются результативные признаки. С возрастанием значения факторного признака возрастает или убывает среднее значение результативного.

Особенности аналитической группировки: 1) в основу группировки кладется факторный признак; 2) каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака.

9.Принципы выбора группировочного признака. Образование групп и интервалов группировки.

Группировка – это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединение изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам.

Классификация группировочных признаков :

    По форме выражения: атрибутивные (профессия, образование); количественные (число работников, величина дохода): дискретные (целые числа), непрерывные (дробные);

    По характеру колеблемости: альтернативные; имеющие множество количественных знаний (размер торговых площадей, фонд оплаты труда)

    По роли, которые играют признаки во взаимосвязи изучаемых явлений: факторные (воздействующие на другие признаки); результативные (испытывают на себе влияние других). Выбор интервалов группировки: основным требованием является выбор такого числа групп и величины интервала, которые позволяют более равномерно распределить единицы совокупности по группам и достичь при этом их представительности и качественной однородности.

Представительность выборки (репрезентативность) это когда состав отобранной для исследования части единиц совокупности наиболее полно отображает состав всей изучаемой совокупности. Интервалы бывают равнее и неравные. Величина равного интервала: i= , где n-кол-во групп. Неравные интервалы устанавливаются в случаях, когда колеблемость признака осуществляется неравномерно и в больших пределах. Интервалы бывают открытые (с одной границей – верхней или нижней); закрытые, имеющие нижние и верхние границы.

10. Статистические ряды распределения.

Статистические ряды распределения – это упорядоченное расположение единиц совок-ти на группы по группиров признаку. Виды : 1.атрибутивный – это ряд, построенный по качественным признакам; 2.вариационный – образован по количественному признаку. Различают дискретные (признак принимает только целые значения) и интервальные (признак принимает в определенном интервале любые значения) вариационные ряды распределения. Вариационные ряды состоят из двух элементов: частоты и варианты. Варианта - отдельное значение варьируемого признака, которое он принимает в ряду распределения. Частота – это численность отдельных вариант или каждой группы вариационного ряда (в %). Плотность распределения – это отношение числа единиц совокупности к ширине интервала. Анализ рядов распределения можно проводить на основе их графического изображения. Полигон – ломаная кривая, строится на основе прямоугольной системы координат, когда по оси Х откладываются значения признака, а по оси У – частоты. Кумулята – ломаная кривая, строящаяся на основе прямоугольной системы координат, когда по оси Х откладываются значения признака, а по оси У – накопленные частоты (число значений, которые попали в интервал и все предшествующие).

THE BELL

Есть те, кто прочитали эту новость раньше вас.
Подпишитесь, чтобы получать статьи свежими.
Email
Имя
Фамилия
Как вы хотите читать The Bell
Без спама