Тема 3.2. Метод группировок в статистике

РАЗДЕЛ 3. СВОДКА И ГРУППИРОВКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ

Цель занятия: сформировать представление о методе группировок в статистики и научить осуществлять группировку и перегруппировку данных.

Задачи:

1. определить понятие статистической сводки;

2. рассмотреть виды статистических сводок;

3. изучить содержание программы и плана статистической сводки.

Изучаемые вопросы: группировка статистических данных; задачи группировки данных; виды статистических группировок; группировочные признаки; принцип оптимизации числа групп; формула Стерджесса; простые и сложные группировки; факторные и результативные признаки; перегруппировка статистических данных; ряд распределения; атрибутивные и вариационные ряды распределения; элементы вариационного ряда; дискретные и интервальные вариационные ряды распределения.

Статистические группировки по задачам, решаемым с их помощью, делятся на: типологические, структурные и аналитические.

Типологическая группировка - это разделение исследуемой качественно разнородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки. Примером типологической группировки является группировка промышленных предприятий по формам собственности.

При проведении типологической группировки основное внимание должно быть уделено идентификации типов социально-экономических явлений. Она производится на базе глубокого теоретического анализа исследуемого явления.

Другой вид группировки - структурная. Структурной называется группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру но какому-либо варьирующему признаку. С помощью таких группировок могут изучаться: состав населения по полу, возрасту, месту проживания; состав предприятий по численности занятых, стоимости основных фондов; структура депозитов по сроку их привлечения и т.д.

Явления общественной жизни и отражающие их признаки тесно взаимосвязаны. Группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками, называется аналитической группировкой.

Всю совокупность признаков можно разделить на две группы: факторные и результативные.

Факторными называются признаки, под воздействием которых изменяются другие признаки - они и образуют группу результативных признаков.

Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием значения факторного признака систематически возрастает или убывает среднее значение признака результативного.

Например, производительностьтруда зависит от технического уровня предприятия: чем он выше,тем при прочих равных условиях выше производительность труда занятых на предприятии.

Особенности аналитической группировки следующие: во-первых, в основу группировки кладется факторный признак; во-вторых, каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака.

Аналитические группировки позволяют изучить многообразие связей и зависимости между варьирующими признаками. Преимущество метода аналитических группировок перед другими методами анализа связи (например, корреляционно-регрессионным) состоит в том, что он не требует соблюдения каких-либо условий для своего применения, кроме одного - качественной однородности исследуемой совокупности.

Группировка, в которой группы образованы по одному признаку, называется простой. Для характеристики явления бывает недостаточно разбить совокупность на группы по какому-либо одному признаку. В этом случае строят сложные группировки.

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

Сначала группы формируются по одному признаку, затем они делятся на подгруппы по другому признаку, которые, в свою очередь, подразделяются по третьему и т. д. Таким образом, сложные группировки дают возможность изучать распределение единиц совокупности одновременно по нескольким признакам.

При построении сложной группировки возникает вопрос о последовательности разбиения единиц объекта по признакам. Как правило, рекомендуется сначала производить группировку по атрибутивным признакам, значения которых имеют ярко выраженные качественные различия.

С увеличением числа группировочных признаков в сложных группировках быстро растет количество групп. Группировка с большим числом групп становится ненаглядной. Поэтому на практике строят сложные группировки не более чем по трем признакам.

Приемы проведения статистических группировок весьма разнообразны. Это связано с разными задачами, которые в соответствии с целью исследования ставятся перед группировками.

Группировочным признаком называется признак, по которому проводится разбивка единиц совокупности на отдельные группы. Его часто называют основанием группировки. От правильного выбора группировочного признака зависят выводы, которые получают в результате статистического исследования.

В качестве основания группировки следует использовать существенные признаки. В каждом конкретном исследовании включение признака в состав группировочных должно быть теоретически обосновано. Только на базе теоретического анализа экономических законов развития исследуемого явления можно правильно определить состав признаков.

В основание группировки могут быть положены как количественные, так и качественные признаки. Первые имеют числовое выражение (объем торгов, курс доллара в рублях, возраст человека, денежный доход семьи и т. д.), а вторые отражают состояние единицы совокупности (пол человека, его национальность, семейное положение, отраслевая принадлежность предприятия, его форма собственности и организационно-правовая форма и т. д.).

После определения основания группировки следует решить вопрос о количестве групп, на которые надо разбить исследуемую совокупность.

Число групп зависит от задач исследования и вида признака.

При построении группировки по качественному признаку групп, как правило, будет столько, сколько имеется градаций, видов, состояний у этого признака.

От группировок следует отличать классификацию. Классифнкацией называется систематизированное распределение явлений и объектов на определенные группы, классы, разряды на основании их сходства и различия.

Отличительной чертой классификации является, во-первых, то, что в основу ее кладется качественный признак. Во-вторых, классификации стандартны. Они устанавливаются органами государственной и международной статистики. Если в каждом конкретном исследовании строится своя группировка, то классификация едина для любого исследования независимо от того, проводят ли его органы государственной статистики или другие учреждения и ведомства (министерства, налоговые органы и т. п.). В-третьих, классификации устойчивы, Они остаются неизменными в течение длительного времени. Однако если появляются новые группы единиц, их классы, разряды, то в классификации вносятся соответствующие изменения и дополнения.

Классификация, предопределяя важнейшие признаки группировки единиц совокупности, является основой группировок. В классификации точно определены всевозможные группы и имеются подробные указатели, которые помогают отнести любую единицу объекта в ту или иную группу в каждом конкретном случае.

Если группировка проводится по количественному признаку, то необходимо обратить особое внимание на число единиц исследуемого объекта и степень колеблемости группировочного признака.

При небольшом объеме совокупности не следует образовывать большое число групп, так как группы будут малочисленными. Поэтому показатели, рассчитанные для таких групп, не будут представительными и не позволят получить адекватную характеристику исследуемого явления.

Часто группировка по количественному признаку имеет задачу отразить распределение единиц совокупности по этому признаку. В данном случае количество групп зависит в первую очередь от степени колеблемости группировочного признака: чем больше его колеблемость, тем больше следует образовать группу (Степень колеблемости признака измеряется показателями вариации) Чем больше групп, тем точнее будет воспроизведен характер исследуемого объекта. Однако слишком большое число групп затрудняет выявление закономерностей при исследовании социально-экономических явлений и процессов. Поэтому в каждом конкретном случае при определении числа групп следует исходить не только из степени колеблемости признака, но еще учитывать и особенности объекта и цель исследования.

При использовании компьютеров для обработки статистических данных группировка единиц объекта проводится с помощью стандартных процедур.

Одна из таких процедур основана на использовании следующей формулы Стерджесса для определения оптимального числа групп:

n = 1 + 3,322 • IgN, (3.1)

где n - число групп;

N - число единиц совокупности.

Согласно формуле (3.1), выбор числа групп зависит от объема совокупности.

Недостаток формулы состоит в том, что ее применение дает хорошие результаты, если совокупность состоит из большого числа единиц и распределение единиц по признаку, положенному в основание группировки, близко к нормальному.

После определения числа групп следует определить интервалы группировки.

Интервал - это значения варьирующего признака, лежащие I определенных границах. Каждый интервал имеет свою величину, верхнюю и нижнюю границы или хотя бы одну из них, Нижней границей интервала называется наименьшее значение признака в интервале, а верхней границей - наибольшее значение признака в нем. Величина интервала (ее еще часто называют интервальной разностью) представляет собой разность между верхней и нижней границами интервала.

Интервалы группировки в зависимости от их величины бывают равные и неравные. Последние делятся на прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие, произвольные и специализированные.

Если вариация признака проявляется в сравнительно узких границах и распределение носит более или менее равномерный характер, то строят группировку с равными интервалами.

Прежде чем определять размах вариации, из совокупности рекомендуется исключить аномальные наблюдения.

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

Открытые - это те интервалы, у которых указана только одна граница: верхняя - у первого, нижняя - у последнего.

Закрытыми называются интервалы, у которых обозначены обе границы.

Неравные интервалы применяются в статистике, когда значения признака варьируют неравномерно и в значительных размерах, что характерно для большинства социально-экономических явлений, особенно при анализе макроэкономических показателей.

Неравные интервалы могут быть прогрессивно возрастающие или убывающие в арифметической или геометрической прогрессии.

Специализированными называются интервалы, применяющиеся для выделения из совокупности одних и тех же типов по одному и тому же признаку для явлений, находящихся в различных условиях.

При изучении социально-экономических явлений на макроуровне часто применяют группировки, интервалы которых не будут ни прогрессивно возрастающими, ни прогрессивно убывающими. Такие интервалы называются произвольными.

Например, при обработке материалов переписи населения 1989 г. для группировки семей и одиночек по размеру жилой площади, приходящейся на одного человека (м²), применялись следующие группы: до 5; 5 - 6; 7 - 8; 9 - 12; 13 - 14; 15 - 19; 20 и более. Произвольные интервалы часто используются при группировке рабочих по выработке продукции, предприятий по уровню рентабельности.

Группировка с произвольными интервалами может быть построена с помощью коэффициента вариации, определяемого по формуле (7.15),

Построение группировки этим методом начинается с упорядочения единиц совокупности по возрастанию или убыванию группировочного признака. В полученном ряду значений признака первые его значения объединяются в группу до тех пор, пока исчисленный для этой группы коэффициент вариации не станет равен 33%. Это будет свидетельствовать об образовании первой группы, которая исключится из исходной совокупности. Оставшаяся ее часть принимается за новую совокупность, для которой повторяется алгоритм образования новой группы. И так до тех пор, пока все единицы совокупности не будут объединены в группы.

Особенностью данного способа проведения группировки является то, что заранее, до проведения группировки, исследователь не знает ни количество групп, ни границы интервалов.

После определения группировочного признака и границ групп строится ряд распределения.