Первичная группировка в статистике. Виды группировок

Введение

1. Виды группировок. Статистическая таблица

2. Основные приемы построения и выполнения группировок

Библиографический список

Введение

В практической статистике широко применяется метод классификаций и группировок. Классификация - это систематическое распределение явлений и объектов по определенным группам, классам, разрядам на основании их сходства и различия. Используют классификации: отраслевую; профессиональную; основных фондов; капитальных вложений; строительных машин.

Для дальнейшей обработки собранных в ходе статистического наблюдения первичных данных широко используют и метод группировки.

Группировка - это распределение множества единиц исследуемой совокупности по группам в соответствии с существенным для данной группы признаком. Метод группировки позволяет обеспечивать первичное обобщение данных, представление их в более упорядоченном виде. Благодаря группировке можно соотнести сводные показатели по совокупности в целом со сводными показателями по группам. Появляется возможность сравнивать, анализировать причины различий между группами, изучать взаимосвязи между признаками. Группировка позволяет делать вывод о структуре совокупности и о роли отдельных групп этой совокупности. Именно группировка формирует основу для последующей сводки и анализа данных.

Признаки, по которым проводится группировка, называют группировочными признаками. Группировочный признак иногда называют основанием группировки. Правильный выбор существенного группировочного признака дает возможность сделать научно обоснованные выводы по результатам статистического исследования. Группировочные признаки могут иметь как количественное выражение (объем, доход, курс валюты, возраст и т.д.), так и качественное (форма собственности предприятия, пол человека, отраслевая принадлежность, семейное положение и т.д.).

При определении числа групп, как правило, учитываются задача исследования, объем совокупности и виды признаков, которые берутся в качестве основания группировки. Например, по количественному признаку возраст населения может быть разбит на самые различные группы. Их число будет зависеть от поставленных задач. Например, это могут быть группы по возрасту трудоспособного населения; экономически активного населения и т.д.

1. Виды группировок. Статистическая таблица

Виды группировок зависят от целей и задач, которые они выполняют. С помощью метода статистических группировок выделяют качественно однородные совокупности, изучают структуры совокупности и изменения, происходящие в них, а также решают задачи по исследованию существующих связей и зависимостей.

С известной мерой условности для выполнения этих задач группировки соответственно делят на типологические, структурные и аналитические.

Метод типологической группировки заключается в выявлении в качественно разнородной совокупности однородных групп. При этом очень важно правильно отобрать группировочный признак, который поможет идентифицировать выбранный тип. Типологические группировки широко применяются в исследовании социально- экономических явлений. Примерами такого вида группировок могут быть группы предприятий по формам собственности (табл. 1), по формам хозяйствования, социальные группы населения и т.д. В типологических группировках часто используются специализированные интервалы.

Таблица 1 - Группировка полиграфических предприятий одного из городов России по формам собственности

Метод структурной группировки есть разделение однородной совокупности на группы по тому или иному варьирующему группировочному признаку. Примерами такого вида группировок могут быть группы населения по полу, возрасту, месту проживания, доходу и т.д., то есть может решаться задача по изучению структурного состава той или иной однородной совокупности, структурных изменений по тому или иному группировочному признаку. На основе структурных изменений изучаются закономерности общественных явлений (табл. 2).

Таблица 2 - Группировка населения России по размеру среднедушевого дохода (условные цифры)

Метод аналитической группировки заключается в исследовании взаимосвязей между факторными признаками в качественно однородной совокупности. С помощью аналитических группировок удается выявлять признаки, которые могут выступать или причиной, или следствием того или иного явления. В аналитических группировках чаще всего используются неравные интервалы. Пример аналитической группировки представлен в табл. 3.

Таблица 3 - Группировка продолжительности договорных связей книжного магазина и качества продукции

Результаты группировочного материала оформляются в виде таблиц, где он излагается в наглядно-рациональной форме. Не всякая таблица может быть статистической. Табличные формы календарей, тестовых и опросных листов, таблица умножения не являются статистическими.

Статистическая таблица - это цифровое выражение итоговой характеристики всей наблюдаемой совокупности или ее составных частей по одному или нескольким существенным признакам. Статистическая таблица содержит два элемента: подлежащее и сказуемое.

Подлежащее статистической таблицы есть перечень групп или единиц, составляющих исследуемую совокупность единиц наблюдения.

Сказуемое статистической таблицы - это цифровые показатели, с помощью которых дается характеристика выделенных в подлежащем групп и единиц.

Различают простые, групповые и комбинационные таблицы.

В простых таблицах , как правило, содержится справочный материал, где дается перечень групп или единиц, составляющих объект изучения. При этом части подлежащего не являются группами одинакового качества, отсутствует систематизация изучаемых единиц. Сказуемое этих таблиц содержит абсолютные величины, отражающие объемы изучаемых процессов.

Групповые и комбинационные таблицы предназначены для научных целей, где, в отличие от простых таблиц, в сказуемом - средние и относительные величины на основе абсолютных величин.

Групповая таблица - это таблица, где статистическая совокупность разбивается на отдельные группы по какому-либо одному существенному признаку, при этом каждая группа характеризуется рядом показателей. Примером такой группировки может быть разделение российских семей на группы по месту проживания (сельское и городское), где образуются подгруппы семей по количеству детей. Анализ этих группировок по материалам переписи 1989 года позволил сделать вывод, что большинство семей, независимо от принадлежности к городскому или сельскому населению, имеют только по одному ребенку.

Комбинационная таблица - это таблица, где подлежащее представляет собой группировку единиц совокупности по двум и более признакам, которые распределяются на группы сначала по одному признаку, а затем на подгруппы по другому признаку внутри каждой из уже выделенных групп. Комбинационная таблица устанавливает существенную связь между факторами группировки. Примером комбинационной группировки может быть распределение полиграфических предприятий по трем существенным признакам: степени оснащенности современным полиграфическим оборудованием, степени применения современных технологий и уровню производительности труда. Такого рода статистические таблицы позволяют осуществить всесторонний анализ, но они менее наглядны.

2. Основные приемы построения и выполнения группировок

Если для построения группировки используется только один признак, то такую группировку называются простой, если группировка проводится по нескольким признакам, ее называют сложной. Сложная группировка бывает или комбинационная, или многомерная.

Комбинационная группировка выполняется последовательно: группы, выделенные по одному признаку, затем выделяются в подгруппы по другому признаку, которые, в свою очередь, могут выделяться по следующему другому признаку. В этом случае число групп будет равно произведению числа выделенных групп на число группировочных признаков. Процедура определения оптимального числа групп основана на применении формулы Стерджесса:

где n - число групп; N - число единиц совокупности.

Из формулы видно, что выбор числа групп зависит от объема совокупности. Если групп оказывается много и они включают малое число единиц, то групповые показатели могут стать ненадежными. Поэтому альтернативой комбинационной группировке является многомерная группировка, которая осуществляется по комплексу признаков одновременно. Ее применение требует использования электронной вычислительной техники. С помощью специально разработанных электронных программ формируются однородные группы на основании близости по всему комплексу признаков.

Научно организованная обработка материалов статистического наблюдения по заранее разработанной программе включает в себя, кроме контроля данных, систематизацию, группировку данных, составление таблиц, получение итогов и производных показателей (средних и относительных величин) и т. д. Собранный в процессе статистического наблюдения материал представляет собой разрозненные первичные сведения об отдельных единицах изучаемого явления. В таком виде материал еще не характеризует явление в целом: не дает представления ни о величине (численности) явления, ни о его составе, ни о размере характерных признаков, ни о существе связей этого явления с другими явлениями и т. д. Возникает необходимость в специальной обработке статистических данных - сводке материалов наблюдения.

Сводка материалов наблюдения представляет собой комплекс последовательных действий по обобщению конкретных единичных данных, образующих совокупность, с целью обнаружения типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.

Статистическая сводка (простая сводка) в узком смысле слова представляет собой операцию по подсчету общих итоговых (суммарных) данных по совокупности единиц наблюдения. Статистическая сводка (сложная сводка) в широком смысле слова включает в себя также группировку данных наблюдения, подсчет общих и групповых итогов, получение системы взаимосвязанных показателей,

представление результатов группировки и сводки в виде статистических таблиц.

Правильная, научно организованная сводка, опираясь на предварительный глубокий теоретический анализ , позволяет получить все статистические итоги, отражающие важнейшие, характерные черты объекта исследования, измерить влияние различных факторов на результат и учесть все это в практической работе при составлении текущих и перспективных планов. Задача сводки - дать характеристику объекту исследования с помощью систем статистических показателей, выявить и измерить таким путем его существенные черты и особенности. Эта задача решается на трех этапах:

• определение групп и подгрупп;
• определение системы показателей;
• определение видов таблиц.

На первом этапе осуществляется систематизация, группировка материалов, собранных при наблюдении. На втором этапе уточняется предусмотренная планом система показателей, с помощью которых количественно характеризуются свойства и особенности изучаемого предмета. На третьем этапе исчисляются сами показатели, и обобщенные данные для наглядности и удобства представляются в таблицах, статистических рядах, графиках, диаграммах.

Перечисленные этапы сводки еще до начала ее проведения отражаются в специально составляемой программе. Программа статистической сводки содержит перечень групп, на которые целесообразно разделить совокупность, их границы в соответствии с группировочными признаками; систему показателей, характеризующих совокупность, и методику их расчета; систему макетов разработочных таблиц, в которых будут представлены итоги расчетов.

Наряду с программой существует план проведения сводки, который предусматривает ее организацию. План проведения сводки должен содержать указания о последовательности и сроках выполнения ее отдельных частей, об ответственных за ее выполнение, порядке изложения результатов, а также предусматривать координацию работы всех организаций, задействованных в ее проведении.

Основные задачи и виды группировок

Предмет статистических исследований - массовые явления и процессы общественной жизни - обладают многочисленными признаками и свойствами. Обобщить статистические данные, раскрыть наиболее существенные особенности, формы развития массового явления в целом и отдельных его составляющих невозможно без определенных научных принципов обработки данных. Без преодоления индивидуального многообразия объектов статистического наблюдения общие закономерности развития явления или процесса в целом теряются в деталях и мелочах, отличающих каждый объект один от другого, а предельное обобщение влечет за собой извращенное представление о действительности. Для разделения совокупности единиц на однотипные группы статистика использует метод группировок.

Статистические группировки - первый этап статистической сводки, позволяющий выделить из массы исходного статистического материала однородные группы единиц, обладающих общим сходством в качественном и количественном отношениях. Важно понимать, что группировка - это не субъективный технический прием разделения совокупности на части, а научно обоснованный процесс разделения множества единиц совокупности по определенному признаку.

Основополагающим принципом применения метода группировок является всесторонний, глубокий анализ сущности и природы изучаемого явления, позволяющий определить его типические свойства и внутренние различия. Любая общая совокупность является комплексом частных совокупностей, каждая из которых объединяет явления особого типа, однокачественные в определенном отношении. Каждый тип (группа) имеет специфическую систему признаков с соответствующим уровнем их количественных значений. Установить, к какому типу, в какую частную совокупность нужно отнести группируемые единицы общей совокупности, возможно на основе правильного, четкого определения существенных признаков, по которым должна проводиться группировка. Это второе важное требование научно обоснованной группировки. Третье требование группировки основано на объективном, обоснованном установлении границ групп при условии, что образованные группы должны объединять однородные элементы совокупности, а сами группы (одна по отношению к другой) должны существенно различаться. В противном случае группировка теряет смысл.

Таким образом, на основе применения метода группировок определяются группы по принципу подобия и различия единиц совокупности. Подобие - это однородность единиц в определенных пределах (группах); различие - это их существенное расхождение по группам.

Итак, группировка - разделение общей совокупности единиц по одному или нескольким существенным признакам на однородные группы, различающиеся между собой в качественном и количественном отношении и позволяющие выделить социально-экономические типы, изучить структуру совокупности или проанализировать связи между отдельными признаками. Разнообразие общественных явлений и целей их изучения делает возможным применение большого количества статистических группировок явлений и решение на этой основе самых различных конкретных задач. Основными задачами, решаемыми с помощью группировок, в статистике являются следующие:

• выделение в совокупности изучаемых явлений их социально-экономических типов;
• изучение структуры общественных явлений;
• выявление связей и зависимостей между общественными явлениями.

Все группировки, связанные с выделением в совокупности изучаемых явлений их социально-экономических типов, занимают в статистике центральное место. Эта задача имеет отношение к наиболее существенным, решающим сторонам общественной жизни, например группировка населения по социальному статусу, полу, возрасту, уровню образования, группировка предприятий и организаций по формам собственности , отраслевой принадлежности. Построение подобных группировок за продолжительные периоды позволяет проследить процесс развития социально-экономических отношений. Задача расчленения совокупности общественных явлений по их социально-экономическим типам решается с помощью построения типологических группировок.

Таким образом, типологическая группировка - это разделение качественно разнородной исследуемой совокупности на однородные группы единиц в соответствии с социально-экономическими типами. Примером типологической группировки является группировка по виду участвующих субъектов инновационной деятельности в одном из регионов, которые можно разделить на следующие основные группы взаимоотношений (табл. 3.1).

Таблица 3.1

Исключительно важное значение придается изучению структуры общественных явлений, т. е. изучению различий в составе какого-либо определенного типа явлений (соотношения между составными частями явления, изменения в этих соотношениях за определенный период времени). Таким образом, структурной группировкой называется группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку. К структурным группировкам относятся группировка населения по полу, возрасту, уровню образования, группировка предприятий по численности работников, уровню заработной платы , объему работ и т. д. В изменении структуры общественных явлений отражаются важнейшие закономерности их развития. Например, группировка в табл. 3.2 показывает, что в период с 1959 по 1994 г. численность городского населения постоянно увеличивалась, а численность сельского падала, однако в период с 1994 по 2002 г. соотношение этих групп населения не изменилось.

Таблица 3.2

Группировка населения России по месту проживания за 1959-2002 гг.

Применение структурных группировок позволяет не только раскрыть структуру совокупности, но и проанализировать изучаемые процессы, их интенсивность, изменение в пространстве, а взятые за ряд периодов времени структурные группировки раскрывают закономерности изменений состава совокупности во времени.

В основу структурных группировок могут быть положены атрибутивный или количественный признаки. Их выбор определяется задачами конкретного исследования и сущностью изучаемой совокупности. Группировка, приведенная в табл. 3.2, построена по атрибутивному признаку. При структурной группировке по количественному признаку возникает необходимость определения числа групп и их границ. Этот вопрос решается в соответствии с задачами исследования. Один и тот же статистический материал может быть разбит на группы различным образом в зависимости от целей и задач исследования. Главное, чтобы в процессе группировки были ярко отражены особенности изучаемого явления и созданы предпосылки для конкретных выводов и рекомендаций. В табл. 3.3 приведена структурная группировка по количественному признаку.

Таблица 3.3

Группировка семей жителей С.-Петербурга по величине среднедушевого дохода (по данным за сентябрь - октябрь 1996 г.)

В данной таблице интервалы групп равны по своей величине. Если применяются равные интервалы, то расчет их величины производится по формуле

где h - величина интервала, xmax и xmin - максимальные и минимальные значения признаков совокупности, k - число групп.

Следует отметить, что технически удобнее иметь дело с равными интервалами, но это далеко не всегда представляется возможным из-за свойств изучаемых явлений и признаков. В экономике чаще приходится применять неравные, прогрессивно увеличивающиеся интервалы, что обусловлено самой природой экономических явлений.

Применение неравных интервалов объясняется главным образом тем, что абсолютное изменение группировочного признака на одну и ту же величину имеет далеко не одинаковое значение для групп с большим и малым значением признака. Например, между двумя предприятиями с численностью рабочих до 300 человек разница в 100 человек более существенна, чем для предприятий с численностью свыше 10 000 человек.

Интервалы групп могут быть замкнутыыми, когда указаны нижняя и верхняя границы, и открыгтыгми, когда указана лишь одна из границ групп. Открытые интервалы применяются только для крайних групп. При группировке с неравными интервалами желательно образование групп с замкнутыми интервалами. Это способствует точности статистических вычислений.

Одна из целей статистического наблюдения - выыявле-ние связей и зависимостей между общественными явлениями. Важной задачей статистического анализа, проводимого на основе типологической группировки, т. е. в пределах однокачественных совокупностей, является задача изучения и измерения связи между отдельными признаками. Установить факт наличия такой связи позволяет аналитическая группировка.

Аналитическая группировка - распространенный прием статистического изучения связей, которые обнаруживаются при параллельном сопоставлении обобщенных значений признаков по группам. Различают признаки зависимые, значения которых изменяются под влиянием других признаков, их обычно в статистике называют результативными, и факторные, оказывающие влияние на другие. Обычно в основе аналитической группировки лежит признак-фактор, а по результативным признакам производится расчет групповых средних, по изменению величины которых определяют наличие связи между признаками. Таким образом, аналитическими можно назвать такие группировки, которые позволяют установить и изучить связь между результативными и факторными признаками единиц однотипной совокупности.

Важная проблема аналитических группировок - правильный выбор числа групп и определение их границ, что в последующем обеспечивает объективность характеристик связи. Поскольку анализ ведется в однокачественных совокупностях, теоретических оснований для дробления определенного типа нет, поэтому допустима разбивка совокупности на любое число групп, удовлетворяющее определенным требованиям и условиям конкретного анализа. В процессе аналитических группировок следует соблюдать общие правила группировки, т. е. единицы в образованных группах должны быть существенно различны, количество единиц в группах должно быть достаточным для расчета надежных статистических характеристик. Кроме того, групповые средние должны подчиняться определенной закономерности: последовательно увеличиваться или уменьшаться.

Непосредственная группировка данных статистического наблюдения - это первичная группировка. Вторичная группировка - перегруппировка ранее сгруппированных данных. Необходимость вторичной группировки возникает в двух случаях:

• ранее произведенная группировка не удовлетворяет целям исследования в отношении числа групп;
• для сравнения данных, относящихся к различным периодам времени или к различным территориям , если первичная группировка была произведена по разным группи-ровочным признакам или по разным интервалам.

Существует два способа вторичной группировки:

• объединение мелких групп в более крупные;
• выделение определенной доли единиц совокупности.

В научно обоснованной группировке общественных явлений необходимо учитывать взаимозависимость явлений и возможность перехода постепенных количественных изменений в явлениях к коренным качественным изменениям. Группировка может быть научной лишь в том случае, если не только определены познавательные цели группировки, но и правильно выбрано основание группировки - группи-ровочный признак. Если группировка - это распределение на однородные группы по какому-либо признаку или объединение отдельных единиц совокупности в группы, однородные по какому-либо признаку, то группировочный признак - это признак, по которому происходит объединение отдельных единиц совокупности в отдельные группы.

При выборе группировочного признака важным является не способ выражения признака, а его значение для изучаемого явления. С этой точки зрения для группировки следует брать существенные признаки, выражающие наиболее характерные черты изучаемого явления.

Самая простая группировка - ряд распределения. Рядами распределения называются ряды чисел (цифр), характеризующие состав или структуру какого-либо явления после группировки статистических данных об этом явлении, другими словами, это группировка, в которой для характеристики групп применяется один показатель - численность группы. Пример использование ряда распределения приведен в табл. 3.4.

Таблица 3.4

Приведенный ряд распределения содержит три элемента: разновидность атрибутивного признака (мужчины, женщины); численность единиц в каждой группе, называемая частотами ряда распределения; численность групп, выраженная в долях (процентах) от общей численности единиц, называемая частостями. Сумма частостей равна 1, если они выражены в долях единицы, и равна 100 %, если они выражены в процентах.

Ряды, построенные по атрибутивному признаку, называют атрибутивными.

Ряды распределения, построенные по количественному признаку, называются вариационныыми рядами. Числовые значения количественного признака в вариационном ряду распределения называются вариантами и располагаются в определенной последовательности. Варианты могут выражаться числами положительными и отрицательными, абсолютными и относительными. Вариационные ряды делятся на дискретные и интервальные.

Дискретныге вариационныге рядыг характеризуют распределение единиц совокупности по дискретному (прерывному) признаку, т. е. принимающему целые значения. При построении ряда распределения с дискретной вариацией признака все варианты выписываются в порядке возрастания их величины, подсчитывается, сколько раз повторяется одна и та же величина варианта, т. е. частота, и записывается в одной строке с соответствующим значением варианта, например распределение семей по числу детей (табл. 3.5).

Частоты в дискретном вариационном ряду, как и в атрибутивном, могут быть заменены частостями.

Таблица 3.5

В случае непрерывной вариации величина признака может принимать любые значения в определенном интервале, например распределение работников фирмы по уровню дохода (табл. 3.6).

Таблица 3.6

При построении интервального вариационного ряда необходимо выбрать оптимальное число групп (интервалов признака) и установить длину интервала. Оптимальное число групп выбирается так, чтобы отразить многообразие значений признака в совокупности. Чаще всего число групп устанавливается по формуле

k = 1 + 3,32lg N = 1,44ln N + 1,

где k - число групп; N - численность совокупности.

Например, необходимо построить вариационный ряд сельскохозяйственных предприятий по урожайности зерновых культур. Число сельскохозяйственных предприятий - 143. Как определить число групп?

k = 1 + 3,32lg N = 1 + 3,32lg143 = 8,16.

Число групп может быть только целым числом, в данном случае - 8 или 9.

Пример. Минимальная урожайность составляет 30 ц/га, максимальная - 70 ц/га, а число намеченных групп - 10. Величину интервала можно рассчитать по формуле (3.1):

Если полученная группировка не удовлетворяет требованиям анализа, то можно произвести перегруппировку. Не следует стремиться к очень большому количеству групп, так как в такой группировке часто исчезают различия между группами. Также надо избегать образования и слишком малочисленных групп, включающих несколько единиц совокупности, потому что в таких группах перестает действовать закон больших чисел и возможно проявление случайности. Когда не удается сразу наметить возможные группы, собранный материал сначала разбивают на значительное количество групп, а затем укрупняют их, уменьшая количество групп и создавая качественно однородныле группыл.

Таким образом, группировки во всех случаях должны быть построены так, чтобы образованные в них группы как можно полнее отвечали действительности, были видны различия между группами и в одну группу не объединялись существенно различающиеся между собой явления.

Статистические таблицы

После того как данные статистического наблюдения собраны и даже сгруппированы, их трудно воспринимать и анализировать без определенной, наглядной систематизации. Результаты статистических сводок и группировок получают оформление в виде статистических таблиц.

Статистическая таблица дает количественную характеристику статистической совокупности и представляет собой форму наглядного отображения полученных в результате статистической сводки и группировки числовых (цифровых) данных. По внешнему виду таблица представляет собой комбинацию вертикальных и горизонтальных строк. В ней обязательно должны быть общие боковые и верхние заголовки. Еще одной особенностью статистической таблицы является наличие подлежащего (характеристика статистической совокупности) и сказуемого (показатели, характеризующие совокупности). Статистические таблицы являются наиболее рациональной формой изложения результатов сводки или группировки.

Подлежащее таблицы представляет ту статистическую совокупность, о которой идет речь в таблице, т. е. перечень отдельных или всех единиц совокупности либо их групп. Чаще всего подлежащее помещается в левой части таблицы и содержит перечень строк. Сказуемое таблицы - это те показатели, с помощью которых дается характеристика явления, отображаемого в таблице. Подлежащее и сказуемое таблицы могут располагаться по-разному, главное, чтобы таблица была легко читаемой, компактной и легко воспринималась.

В статистической практике и исследовательских работах используются таблицы различной сложности. Это зависит от характера изучаемой совокупности, объема имеющейся информации, задач анализа . Если в подлежащем таблицы содержится простой перечень каких-либо объектов или территориальных единиц, таблица называется простой. В подлежащем простой таблицы нет каких-либо группировок статистических данных. Эти таблицы имеют самое широкое применение в статистической практике, например характеристика городов РФ по численности населения, средней зарплате и т. п. Если подлежащее простой таблицы содержит перечень территорий , например областей, краев, автономных округов, республик и т. д., то такая таблица называется территориальной. Простая таблица содержит только описательные сведения, ее аналитические возможности ограничены. Глубокий анализ исследуемой совокупности, взаимосвязей признаков предполагает построение более сложных таблиц - групповых и комбинационных.

Групповые таблицы в отличие от простых содержат в подлежащем не простой перечень единиц объекта наблюдения, а их группировку по одному существенному признаку. Простейшим видом групповой таблицы являются таблицы, в которых представлены ряды распределения (см. табл. 3.6). Групповая таблица может быть более сложной, если в сказуемом приводится не только число единиц в каждой группе, но и ряд других важных показателей, количественно и качественно характеризующих группы подлежащего. Такие таблицы часто используются в целях сопоставления обобщающих показателей по группам, что позволяет сделать определенные практические выводы. Более широкими аналитическими возможностями располагают комбинационные таблицы.

Комбинационными называются статистические таблицы, в подлежащем которых группы единиц, образованные по одному признаку, подразделяются на подгруппы по одному или нескольким признакам. В отличие от простых и групповых таблиц комбинационные позволяют проследить зависимость показателей сказуемого от нескольких признаков, которые легли в основу комбинационной группировки в подлежащем.

Наряду с перечисленными выше таблицами в статистической практике применяют таблицы сопряженности, или таблицы частот. В основе построения таких таблиц лежит группировка единиц совокупности по двум или более признакам, которые называются уровнями. Например, население делится по полу (мужской, женский) и т. п. Таким образом, признак А имеет n градаций (или уровней): A1, A2, An (в нашем примере n = 2). Далее изучается взаимодействие признака А с другим признаком - В, который подразделяется на m градаций (факторов): B1, B2, ..., Bm. В нашем примере признак В - принадлежность к какой-либо профессии, а B1, B2, Bm принимают конкретные значения (доктор, водитель, учитель, строитель и т. д.). Группировка по двум и более признакам используется для оценки взаимосвязей между признаками А и В.

Результаты наблюдений можно представить таблицей сопряженности, состоящей из n строк и m столбцов, в ячейках которых проставлены частоты событий nij, т. е. количество объектов выборки, обладающих комбинацией уровней A j и Bj. Если между переменными A и B имеется взаимно-однозначная прямая или обратная функциональная связь, то все частоты nij концентрируются по одной из диагоналей таблицы. При не столь сильной связи некоторое число наблюдений попадает и на недиагональные элементы. В этих условиях перед исследователем стоит задача: выяснить, насколько точно можно предсказать значение одного признака по величине другого. Таблица частот называется одномерной, если в ней табулирована только одна переменная. Таблица, в основе которой лежит группировка по двум признакам (уровням), которые табулируются по двум признакам (факторам), называется таблицей с двумя входами. Таблицы частот, в которых табулируются значения двух или более признаков, называются таблицами сопряженности.

Из всех видов статистических таблиц наиболее широкое применение имеют простые таблицы, реже применяются групповые и особенно комбинационные статистические таблицы, а таблицы сопряженности строят для проведения специальных видов анализа. Статистические таблицы служат одним из важных способов выражения и изучения массовых общественных явлений, но лишь при условии правильного их построения.

Форма любой статистической таблицы должна наилучшим образом отвечать сущности выражаемого ею явления и целям его изучения. Это достигается путем соответствующей разработки подлежащего и сказуемого таблицы. Внешне таблица должна быть небольшой и компактной, иметь название, указание единиц измерения, а также времени и места, к которым относятся сведения. Заголовки строк и граф в таблице даются кратко, но четко. Чрезмерное загромождение таблицы цифровыми данными, неряшливое оформление затрудняют ее чтение и анализ. Перечислим основные правила построения статистических таблиц:

• таблица должна быть компактной и отражать только те исходные данные, которые прямо отражают исследуемое социально-экономическое явление в статике и динамике;
• заголовок таблицы, названия граф и строк должны быть четкими, краткими, лаконичными. В заголовке должны быть отражены объект, признак, время и место совершения события;
• графы и строки следует нумеровать;
• графы и строки должны содержать единицы измерения, для которых существуют общепринятые сокращения;
• информацию, сопоставляемую в ходе анализа, лучше всего располагать в соседних графах (либо одну под другой). Это облегчает процесс сравнения;
• для удобства чтения и работы числа в статистической таблице следует проставлять в середине граф, строго одно под другим: единицы - под единицами, запятая - под запятой;
• числа целесообразно округлять с одинаковой степенью точности (до целого знака, до десятой доли);
• отсутствие данных обозначается знаком умножения (х), если данная позиция не подлежит заполнению, отсутствие сведений обозначается многоточием (...), либо «н. д.», либо «н. св.», при отсутствии явления ставится знак тире (-);
• для отображения очень малых чисел используют обозначение 0.0 или 0.00;
• если число получено на основании условных расчетов, то его берут в скобки, сомнительные числа сопровождают вопросительным знаком, а предварительные - знаком (*).

В случае необходимости дополнительной информации статистические таблицы сопровождаются сносками и примечаниями, в которых разъясняются, например, сущность специфического показателя, примененной методологии и т. д. Сносками пользуются для того, чтобы указать на ограниченные обстоятельства, которые надо принять во внимание при чтении таблицы.

При соблюдении этих правил статистическая таблица становится основным средством представления, обработки и обобщения статистической информации о состоянии и развитии изучаемых социально-экономических явлений.

Графические представления статистической информации

Полученные в результате сводки или статистического анализа в целом числовые показатели могут быть представлены не только в табличной, но и в графической форме. Использование графиков для представления статистической информации позволяет придать статистическим данным наглядность и выразительность, облегчить их восприятие, а во многих случаях и анализ. Многообразие графических представлений статистических показателей дает огромные возможности для наиболее выразительной демонстрации явления или процесса.

Графиками в статистике называются условные изображения числовых величин и их соотношений в виде различных геометрических образов: точек, линий, плоских фигур и т. п. Статистический график позволяет сразу оценить характер изучаемого явления, присущие ему закономерности и особенности, тенденции развития, взаимосвязь характеризующих его показателей.

Каждый график состоит из графического образа и вспомогательных элементов. Графический образ - это совокупность точек, линий и фигур, с помощью которых изображаются статистические данные. Вспомогательные элементы графика включают общее название графика, оси координат, шкалы, числовые сетки и числовые данные, дополняющие и уточняющие изображаемые показатели. Вспомогательные элементы облегчают чтение графика и его истолкование.

Название графика должно кратко и точно раскрывать его содержание. Пояснительные тексты могут располагаться в пределах графического образа или рядом с ним либо выноситься за его пределы.

Оси координат с нанесенными на них шкалами и числовые сетки необходимы для построения графика и пользования им. Шкалы могут быть прямолинейными или криволинейными (круговыми), равномерными (линейными) и неравномерными. Иногда целесообразно применять так называемые сопряженные шкалы, построенные на одной или двух параллельных линиях. Чаще всего одна из сопряженных шкал используется для отсчета абсолютных величин, а вторая - соответствующих им относительных. Числа на шкалах проставляются равномерно, при этом последнее число должно превышать максимальный уровень показателя, значение которого отсчитывается по этой шкале. Числовая сетка, как правило, должна иметь базовую линию, роль которой обычно играет ось абсцисс.

Статистические графики можно классифицировать по разным признакам: назначению (содержанию), способу построения и характеру графического образа.

• графики сравнения в пространстве;
• графики различных относительных величин (структуры, динамики и др.);
• графики вариационных рядов;
• графики размещения по территории ;
• графики взаимосвязанных показателей и т. д.

По способу построения графики можно разделить на диаграммы и статистические карты. Диаграммы - наиболее распространенный способ графических изображений. Это графики количественных отношений. Виды и способы их построения разнообразны. Диаграммы применяются для наглядного сопоставления в различных аспектах (пространственном, временном и др.) независимых друг от друга величин: территорий, населения и т. д. При этом сравнение исследуемых совокупностей производится по какому-либо существенному варьирующему признаку. Статистические карты - графики количественного распределения по поверхности. По своей основной цели они близко примыкают к диаграммам и специфичны лишь потому, что представляют собой условные изображения статистических данных на контурной географической карте, т. е. показывают пространственное размещение или пространственную распространенность статистических данных.

По характеру графического образа различают графики точечные, линейные, плоскостные (столбиковые, полосовые, квадратные, круговые, секторные, фигурные) и объемные. При построении точечных диаграмм в качестве графических образов применяются совокупности точек, при построении линейных - линии. Основной принцип построения всех плоскостных диаграмм сводится к тому, что статистические величины изображаются в виде геометрических фигур. Статистические карты по графическому образу делятся на картограммы и картодиаграммы .

В зависимости от круга решаемых задач выделяются диаграммы сравнения, структурные диаграммы и диаграммы динамики. Наиболее распространенными диаграммами сравнения являются столбиковые диаграммы, принцип построения которых состоит в изображении статистических показателей в виде поставленных по вертикали прямоугольников - столбиков. Каждый столбик изображает величину отдельного уровня исследуемого статистического ряда. Таким образом, сравнение статистических показателей возможно потому, что все сравниваемые показатели выражены в одной единице измерения. При построении столбиковых диаграмм необходимо начертить систему пря-

моугольных координат, в которой располагаются столбики. На горизонтальной оси располагаются основания столбиков, величина основания определяется произвольно, но устанавливается одинаковой для всех. Шкала, определяющая масштаб столбиков по высоте, расположена по вертикальной оси. Величина каждого столбика по вертикали соответствует размеру изображаемого на графике статистического показателя. Таким образом, у всех столбиков, составляющих диаграмму, переменной величиной является только одно измерение. Размещение столбиков в поле графика может быть различным:

• на одинаковом расстоянии друг от друга;
• вплотную друг к другу;
• в частичном наложении друг на друга.

Правила построения столбиковых диаграмм допускают одновременное расположение на одной горизонтальной оси изображений нескольких показателей. В этом случае столбики располагаются группами, для каждой из которых может быть принята разная размерность варьирующих признаков.

Разновидности столбиковых диаграмм составляют так называемые ленточные и полосовые диаграммы. Их отличие состоит в том, что масштабная шкала расположена по горизонтали сверху и определяет величину полос по длине. Область применения столбиковых и полосовых диаграмм одинакова, так как идентичны правила их построения. Одномерность изображаемых статистических показателей и их одномасштабность для различных столбиков и полос требуют выполнения единственного положения: соблюдения соразмерности (столбиков - по высоте, полос - по длине) и пропорциональности изображаемым величинам. Для выполнения этого требования необходимо, во-первых, чтобы шкала, по которой устанавливается размер столбика (полосы), начиналась с нуля; во-вторых, эта шкала должна быть непрерывной, т. е. охватывать все числа данного статистического ряда; разрыв шкалы и соответственно столбиков (полос) не допускается. Невыполнение указанных правил приводит к искаженному графическому представлению анализируемого статистического материала. Столбиковые и полосовые диаграммы как прием графического изображения статистических данных взаимозаменяемы, т. е. рассматриваемые статистические показатели равно могут быть представлены как столбиками, так и полосами. И в том и в другом случае для изображения величины явления используется одно измерение каждого прямоугольника - высота столбика или длина полосы, поэтому и сфера применения этих двух диаграмм в основном одинакова.

Разновидностью столбиковых и ленточных диаграмм являются направленные диаграммы. Они отличаются от обычных двусторонним расположением столбиков или полос и имеют начало отсчета по масштабу в середине. Обычно такие диаграммы применяются для изображения величин противоположного качественного значения. Сравнение между собой столбиков или полос, направленных в разные стороны, менее эффективно, чем расположенных рядом в одном направлении. Несмотря на это, анализ направленных диаграмм позволяет делать достаточно содержательные выводы, так как особое расположение придает графику яркое изображение. К группе двусторонних относятся диаграммыг чис-тыгх отклонений. В них полосы направлены в обе стороны от вертикальной нулевой линии: вправо - для прироста, влево - для уменьшения. С помощью таких диаграмм удобно изображать отклонения от плана или некоторого уровня, принятого за базу сравнения. Важным достоинством рассматриваемых диаграмм является возможность видеть размах колебаний изучаемого статистического признака, что само по себе имеет большое значение для анализа.

Для простого сравнения не зависимых друг от друга показателей могут также использоваться диаграммы, принцип построения которых состоит в том, что сравниваемые величины изображаются в виде правильных геометрических фигур, которые строятся так, чтобы их площади соответствовали тому количеству, которые эти фигуры отображают. Другими словами, эти диаграммы выражают величину изображаемого явления размером своей площади. Для получения диаграмм рассматриваемого типа используют разнообразные геометрические фигуры: квадрат, круг, реже прямоугольник. Известно, что площадь квадрата равна квадрату его стороны, а площадь круга определяется пропорционально квадрату его радиуса, поэтому для построения диаграмм необходимо сначала из сравниваемых величин извлечь квадратный корень. Затем на базе полученных результатов нужно определить сторону квадрата или радиус круга соответственно принятому масштабу.

Наиболее выразительным и легко воспринимаемым является способ построения диаграмм сравнения в виде фигур-знаков. В этом случае статистические совокупности изображаются не геометрическими фигурами, а символами, или знаками, воспроизводящими в какой-то степени внешний образ статистических данных. Достоинство такого способа графического изображения заключается в высокой степени наглядности, в получении подобного отображения, отражающего содержание сравниваемых совокупностей.

Важнейший признак любой диаграммы - масштаб, поэтому, чтобы правильно построить фигурную диаграмму, необходимо определить единицу счета. В качестве последней принимается отдельная фигура (символ), которой условно присваивается конкретное численное значение. А исследуемая статистическая величина изображается отдельным количеством одинаковых по размеру фигур, последовательно располагающихся на рисунке. Однако в большинстве случаев не удается изобразить статистический показатель целым количеством фигур. Последнюю из них приходится делить на части, так как по масштабу один знак является слишком крупной единицей измерения. Обычно эта часть определяется на глаз. Сложность точного ее определения является недостатком фигурных диаграмм. Однако большая точность представления статистических данных не преследуется, и результаты получаются вполне удовлетворительными. Как правило, фигурные диаграммы широко используются для популяризации статистических данных и рекламы.

Основное строение структурных диаграмм заключается в графическом представлении состава статистических совокупностей, характеризующихся как соотношение различных частей каждой из совокупностей. Состав статистической совокупности графически может быть представлен с помощью как абсолютных, так и относительных показателей.

В первом случае не только размеры частей, но и размер графика в целом определяются статистическими величинами и изменяются в соответствии с изменениями последних. Во втором - размер всего графика не меняется (так как сумма всех частей любой совокупности составляет 100 %), а меняются только размеры отдельных его частей. Графическое изображение состава совокупности по абсолютным и относительным показателям способствует проведению более глубокого анализа и позволяет проводить международные сопоставления и сравнения социально-экономических явлений.

Наиболее распространенным способом графического изображения структуры статистических совокупностей является секторная диаграмма, которая считается основной формой диаграммы такого назначения. Это объясняется тем, что идея целого хорошо и наглядно выражается кругом, который отображает всю совокупность. Удельный вес каждой части совокупности в секторной диаграмме характеризуется величиной центрального угла (угол между радиусами круга). Сумма всех углов круга, равная 360°, приравнивается к 100 %, а следовательно, 1 % принимается равным 3,6°. Применение секторных диаграмм позволяет не только графически изобразить структуру совокупности и ее изменение, но и показать динамику численности этой совокупности. Для этого строятся круги, пропорциональные объему изучаемого признака, а затем секторами выделяются его отдельные части. Рассмотренный способ графического изображения структуры совокупности имеет как достоинства, так и недостатки. Так, секторная диаграмма сохраняет наглядность и выразительность лишь при небольшом числе частей совокупности, в противном случае ее применение малоэффективно. Кроме того, наглядность секторной диаграммы снижается при незначительных изменениях структуры изображаемых совокупностей: она выше, если существеннее различия сравниваемых структур.

Преимуществом столбиковых и ленточных структурных диаграмм по сравнению с секторными являются их большая емкость, возможность отразить более широкий объем полезной информации. Однако эти диаграммы более эффективны при малых различиях в структуре изучаемой совокупности.

Для изображения и вынесения суждений о развитии явления во времени строятся диаграммы динамики. Для наглядного изображения явлений в рядах динамики используются диаграммы столбиковые, ленточные, квадратные, круговые, линейные, радиальные и др. Выбор вида диаграмм зависит в основном от особенностей исходных данных, цели исследования. Например, если имеется ряд динамики с несколькими неравноотстоящими уровнями во времени (1914, 1949, 1980, 1985, 1996, 2003 гг.), то часто для наглядности используют столбиковые, квадратные или круговые диаграммы. Они зрительно впечатляют, хорошо запоминаются, но не пригодны для отображения большого числа уровней, так как громоздки.

Когда число уровней в ряду динамики велико, целесообразно применять линейныге диаграммы, которые воспроизводят непрерывность процесса развития в виде непрерывной ломаной линии. Кроме того, линейные диаграммы удобно использовать, если:

• целью исследования является изображение общей тенденции и характера развития явления;
• на одном графике необходимо изобразить несколько динамических рядов с целью их сравнения;
• наиболее существенным является сопоставление темпов роста, а не уровней.

Для построения линейных графиков применяют систему прямоугольных координат. Обычно по оси абсцисс откладывается время (годы, месяцы и т. д.), а по оси ординат - размеры изображаемых явлений или процессов. На оси ординат наносят масштабы. Особое внимание следует обратить на их выбор, так как от этого зависит общий вид графика. В данном графике необходимо соблюдать равновесие, пропорциональность между осями координат, так как нарушение равновесия между осями координат дает неправильное изображение развития явления. Если масштаб для шкалы на оси абсцисс очень растянут по сравнению с масштабом на оси ординат, то колебания в динамике явлений мало выделяются, и наоборот, увеличение масштаба по оси ординат по сравнению с масштабами на оси абсцисс дает резкие колебания. Равным периодам времени и размерам уровня должны соответствовать равные отрезки масштабной шкалы.

В статистической практике чаще всего применяются графические изображения с равномерными шкалами. По оси абсцисс они берутся пропорционально числу периодов времени, а по оси ординат - пропорционально самим уровням. Масштабом равномерной шкалы будет длина отрезка, принятого за единицу. Нередко на одном линейном графике приводится несколько кривых, которые дают сравнительную характеристику динамики различных показателей или одного и того же показателя. Однако на одном графике не следует помещать более трех-четырех кривых, так как большое их количество неизбежно осложняет чертеж и линейная диаграмма теряет наглядность. В некоторых случаях нанесение на один график двух кривых дает возможность одновременно изобразить динамику третьего показателя, если он является разностью первых двух. Например, при изображении динамики рождаемости и смертности площадь между двумя кривыми показывает величину естественного прироста или естественной убыли населения.

Иногда необходимо сравнить на графике динамику двух показателей, имеющих различные единицы измерения. В таких случаях понадобится не одна, а две масштабные шкалы. Одну из них размещают справа, другую - слева. Однако такое сравнение кривых не дает достаточно полной картины динамики этих показателей, так как масштабы произвольны, поэтому сравнение динамики уровня двух разнородных показателей следует осуществлять на основе использования одного масштаба после преобразования абсолютных величин в относительные.

Линейные диаграммы с линейной шкалой имеют один недостаток, снижающий их познавательную ценность: равномерная шкала позволяет измерять и сравнивать только отраженные на диаграмме абсолютные приросты или уменьшения показателей на протяжении исследуемого периода. Однако при изучении динамики важно знать относительные изменения исследуемых показателей по сравнению с достигнутым уровнем или темпы их изменения. Именно относительные изменения экономических показателей динамики искажаются при их изображении на координатной диаграмме с равномерной вертикальной шкалой. Кроме того, в обычных координатах теряет всякую наглядность и даже становится невозможным изображение рядов динамики с резко изменяющимися уровнями, которые обычно имеют место в динамических рядах за длительный период времени. В этих случаях следует отказаться от равномерной шкалы и положить в основу графика полулогарифмическую систему.

Основная идея полулогарифмической системы состоит в том, что в ней равным линейным отрезкам соответствуют равные значения логарифмов чисел. Такой подход имеет преимущество: возможность уменьшения размеров больших чисел через их логарифмический эквивалент. Однако с масштабной шкалой в виде логарифмов график малодоступен для понимания. Необходимо рядом с логарифмами, обозначенными на масштабной шкале, проставить сами числа, характеризующие уровни изображаемого ряда динамики, которые соответствуют указанным числам логарифмов. Такого рода графики носят название графиков на полулогарифмической сетке. Полулогарифмической сеткой называется сетка, в которой на одной оси нанесен линейный масштаб, а на другой - логарифмический.

Динамику изображают и радиальныге диаграммыг, строящиеся в полярных координатах. Радиальные диаграммы преследуют цель наглядного изображения определенного ритмического движения во времени. Чаще всего эти диаграммы применяются для иллюстрации сезонных колебаний. Радиальные диаграммы разделяются на замкнутые и спиральные. По технике построения радиальные диаграммы отличаются друг от друга в зависимости от того, что взято в качестве пункта отсчета - центр круга или окружность. Замкнутыге диаграммыг отражают внутригодичный цикл динамики какого-либо одного года. Спиральныге диаграммы показывают внутригодичный цикл динамики за ряд лет. Построение замкнутых диаграмм сводится к следующему: вычерчивается круг, среднемесячный показатель приравнивается к радиусу этого круга. Затем весь круг делится на 12 частей, равных радиусу, которые на графике приводятся в виде тонких линий. Каждый радиус обозначает месяц, причем расположение месяцев аналогично циферблату часов: январь - в том месте, где на часах 1, февраль - где 2 и т. д. На каждом радиусе делается отметка в определенном месте согласно масштабу исходя из данных за соответствующий месяц. Если данные превышают среднегодовой уровень, отметка делается за пределами окружности на продолжении радиуса. Затем отметки различных месяцев соединяются отрезками.

Если же в качестве базы для отчета взят не центр круга, а окружность, то такие диаграммы называются спиральными. Построение спиральных диаграмм отличается от замкнутых тем, что в них декабрь одного года соединяется не с январем данного же года, а с январем следующего года. Это дает возможность изобразить весь ряд динамики в виде спирали. Особенно наглядна такая диаграмма, когда наряду с сезонными изменениями происходит неуклонный рост из года в год.

Статистические карты1 представляют собой вид графических изображений статистических данных на схематичной географической карте, характеризующих уровень или степень распространения того или иного явления на определенной территории. Средствами изображения территориального размещения являются штриховка, фоновая раскраска или геометрические фигуры. Различают картограммы и картодиаграммы.

Картограммы - это схематическая географическая карта, на которой штриховкой различной густоты, точками или окраской определенной степени насыщенности показывается сравнительная интенсивность какого-либо показателя в пределах каждой единицы нанесенного на карту территориального деления (например, плотность населения по областям или республикам , распределения районов по урожайности зерновых культур и т. п.). Картограммы делятся на фоновые и точечные. Картограмма фоновая - вид картограммы, на которой штриховкой различной густоты или окраской определенной степени насыщенности показывают интенсивность какого-либо показателя в пределах территориальной единицы. Картограмма точечная - вид картограммы, где уровень выбранного явления изображается с помощью точек. Точка изображает одну единицу в совокупности или некоторое их количество, показывая на географической карте плотность или частоту проявления определенного признака.

Фоновые картограммы, как правило, используются для изображения средних или относительных показателей, точечные - для объемных (количественных) показателей (численность населения, поголовье скота и т. д.).

Вторую большую группу статистических карт составляют картодиаграммы, представляющие собой сочетание диаграмм с географической картой. В качестве изобразительных знаков в картодиаграммах используются диаграммные фигуры (столбики, квадраты, круги, фигуры, полосы), которые размещаются на контуре географической карты. Картодиаграммы дают возможность географически отразить более сложные статистико-географические построения, чем картограммы. Среди картодиаграмм следует выделить картодиаграммы простого сравнения, графики пространственного перемещения, изолинии.

На картодиаграмме простого сравнения в отличие от обычной диаграммы диаграммные фигуры, изображающие величины исследуемого показателя, расположены не в ряд, как на обычной диаграмме, а разносятся по всей карте в соответствии с тем районом, областью или страной, которые они представляют. Элементы простейшей картодиаграммы можно обнаружить на политической карте, где города отличаются различными геометрическими фигурами в зависимости от числа жителей.

Изолинии - это линии равного значения какой-либо величины в ее распространении на поверхности, в частности на географической карте или графике. Изолиния отражает непрерывное изменение исследуемой величины в зависимости от двух других переменных и применяется при картографировании природных и социально-экономических явлений. Изолинии используются для получения количественных характеристик исследуемых величин и для анализа корреляционных связей между ними.

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

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).

Основой статистической группировки является группиро- вочный признак - признак, по которому происходит разделение единиц совокупности на отдельные группы. От выбора группировочного признака полностью зависит правильность построения всей группировки. В качестве основания группировки необходимо использовать наиболее существенные признаки, имеющие четкое теоретическое обоснование. Группировочный признак должен в полной мере передавать специфику исследуемых социально-экономических явлений и процессов (рис. 3.2).

Рис. 3.2.

Основанием группировки могут служить две различные по форме выражения группы признаков - атрибутивные и количественные. Первые передают качественное состояние единицы наблюдения, вторые - количественное, числовое. Например, группировка населения по национальности является атрибутивной, по возрасту - количественной.

Статистическая группировка может быть разделена на виды но ряду характерных признаков: решаемые задачи, число группировочных признаков и отношения между ними, состояние исходных данных (рис. 3.3).

По решаемым задачам группировки делятся на типологические, структурные и аналитические. Особым видом является ряд распределения.

Типологическая группировка - это вид статистической группировки, в процессе которой происходит разделение разнородной совокупности на однородные группы с целью выявления типов социально-экономических явлений и процессов. Типологические группировки позволяют детально изучить процесс развития искомого явления или процесса, оценить силу воздействия различных факторов на изменения в его состоянии. К примеру, все население может быть разделено на возрастные группы: дети, молодежь, лица зрелого возраста, пожилые люди и т.п. Однако конкретные числовые характеристики, определяющие рамки каждой группы, со временем нередко меняются, создавая возможность принадлежности одной единицы наблюдения к различным типам.

Структурная группировка - это вид статистической группировки, в процессе которой происходит разделение однородной совокупности на однородные группы с целью выявления структуры социально-экономических явлений и процессов. Например, структура населения может быть изучена но национальности и месту проживания, оценена по концентрации живущих на той или иной территории, а анализ группировки за ряд лет позволит охарактеризовать структурные сдвиги по исследуемому признаку.

Аналитическая группировка - это вид статистической группировки, выявляющей зависимости между взаимодействующими признаками.

Статистическая теория разделяет признаки по функциям, выполняемым во взаимосвязи, на факторные и результативные. Факторный признак - это признак, под воздействием которого меняется другой признак - результативный.

Основой такой группировки является признак-фактор, по результативному признаку подсчитывается его среднее значение в каждой из выделенных групп. Сравнение изменений значений обоих признаков характеризует связь между ними. Если с увеличением значения факторного признака увеличивается значение результативного, то говорят о прямой связи между признаками, в противном случае - об обратной.

При исследовании воздействия на результат нескольких факторов строится многофакторная группировка. Ее задача заключается в выделении профилирующего факторного признака, оказывающего наибольшее влияние на результат.

По числу группировочных признаков различают простую и сложную группировки. В основу простой группировки кладется один группировочный признак, в основу сложной - два признака и более. В свою очередь сложная группировка может быть комбинационной или многомерной. Основание комбинационной группировки составляют от двух до четырех группировочных признаков, многомерной - любое число признаков свыше четырех.

Сложная группировка обеспечивает возможность детального изучения единицы наблюдения сразу по нескольким признакам. Основным правилом построения всех сложных группировок является первичное разделение единиц совокупности на группы но одному признаку, затем - на подгруппы по другому признаку и т.д. Предпочтительно первичное разделение на группы по атрибутивным признакам, вторичное - по количественным. Необходимым условием построения сложной группировки является большое число наблюдений для достижения достаточного количества единиц в каждой из подгрупп. В противном случае присутствует риск получения малообоснованных результатов.

По отношению между признаками сложные группировки бывают иерархические и неиерархические. При иерархической группировке значения второго признака определяются областью значений первого. При неиерархической группировке значения второго признака не зависят от значений первого.

В процессе экономико-статистического исследования нередко возникает необходимость анализа и сравнения общественных явлений и процессов в конкретных территориальных границах. Для этого используется пространственная группировка - группировка, основанная на географическом признаке.

Группировка может быть построена по взаимоисключающему характеру признака, т.е. по признаку, которым одни единицы совокупности обладают, а другие - нет. В теории статистики такой признак называется альтернативным. Типичным примером является группировка населения по полу.