2015-01-30
813
Статистическая информация, полученная в результате статистического наблюдения – первой стадии статистического исследования - представляет собой объем первичных, разрозненных данных об отдельных единицах объекта изучения, которые не являются обобщающими показателями. На их основе нельзя сделать выводы об объекте исследования без предварительной обработки данных наблюдения. Поэтому дальнейшей задачей статистики является систематизация первичных данных для получения обобщающих показателей, характеризующих сущность социально-экономических явлений, и выявление статистических закономерностей. Это достигается в результате сводки - второй стадии статистического исследовани я.
Статистическая сводка представляет собой первичную обработку данных статистического наблюдения с целью их систематизации для получения обобщающих сведений изучаемого явления по ряду существенных признаков.
На основе сводных данных исчисляют обобщающие показатели статистики – средние, относительные величины и другие.
В зависимости от цели и задач сводки различают сводку простую и сложную.
Программа простой сводки - подсчет отдельных фактов.
Сложная сводка осуществляется с применением метода статистических группировок.
Программа сложной сводки включает следующие этапы статистической сводки:
– выделение типов, явлений;
– выбор группировочных признаков и образование групп и интервалов;
– разработка системы показателей для характеристики групп и всей совокупности в целом;
– подсчет групповых и общих итогов;
– оформление результатов сводки в виде статистических таблиц.
Программа сложной сводки оформляется в виде макета статистической таблицы.
По технике выполнения сводка может быть ручной и механизированной (с помощью компьютерных технологий).
По форме обработки данных различают децентрализованную и централизованную сводки. При децентрализованной сводке разработка статистических данных проводится поэтапно от отдельных территорий к центру.
При централизованной сводке обработка данных осуществляется от начала до конца в одной организации, например, обработка данных переписей населения.
Для выполнения статистической сводки составляют план, который включает организационные вопросы, а именно: кем и когда выполняются отдельные части сводки, ее исполнители, состав сведений, подлежащих публикации.
В сводке статистического материала отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок.
Статистическая группировка - процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединения изучаемых единиц по существенным для них признакам, каждая из которых характеризуется системой статистических показателей.
Группировка - расчленение множества единиц изучаемой совокупности на группы по определенным для них признакам с целью:
– выделить важнейшие социально-экономические типы явлений;
– дать характеристику состава (структуры) совокупности по какому-либо признаку в пределах уже определенного социально-экономического типа;
– выявить взаимосвязи в изменениях изучаемых признаков.
В зависимости от цели выделяют следующие виды статистических группировок: типологические, структурные и аналитические.
Типологическая группировка призвана выделять важнейшие социально-экономические типы качественно однородных явлений (например, всю совокупность участников предприятий подразделить на учредителей-собственников, акционеров и наемных работников).
Структурная группировка характеризует состав совокупности (например, подразделяет наемных работников по полу, возрасту, квалификации).
Аналитическая группировка выявляет наличие и характер взаимосвязи между двумя варьирующими признаками.
При этом зависимый признак называется результативным, а признак, под влиянием которого изменяется результативный - факторный. В основании группировки кладется факторный признак. Каждая выделенная группа должна быть охарактеризована средним значением результативного признака.
В зависимости от числа признаков, положенных в основание группировки, различают простые и сложные (комбинационные) группировки. К простой относится группировка по одному признаку, к сложной – по двум и более признакам.
Первичный результат группировки – ряд распределения - упорядоченное распределение совокупности на группы по изучающему варьирующему признаку.
По характеру изучаемого признака ряды подразделяются на атрибутивные (когда варьирующий признак не имеет количественного выражения) и вариационные (изучаемый признак измеряется количественно).
В каждом ряду распределения выделяют два основных элемента:
– вариант – конкретное значение признака;
– частота – число, показывающее, как часто встречается данный вариант.
Если варианты представлены целыми значениями признака, то такие вариационные ряды распределения называются дискретными, если варианты представлены числовыми интервалами, то ряды называются интервальными.
Ряды распределения дополняются частостями и накопленными (кумулятивными) частотами.
Частость – относительная частота, представляемая долями, удельными весами абсолютной численности единиц в общей совокупности.
Накопленная частота представляет собой численность единиц, образуемую от группы к группе путем суммирования предыдущих частот (нарастающим итогом).
Частный случай атрибутивного неколичественного признака – признак альтернативный, когда единицы совокупности либо имеют данный изучаемый признак, либо не имеют его. В случае наличия количественного значения единице совокупности присваивается численное значение, равное единице, а при его отсутствии – равное нулю.
Число групп вариационного ряда распределения зависит от вариации признака и от общего числа единиц совокупности.
Чем сильнее вариация, тем большее число групп необходимо выделить, и наоборот. Чем больше численность совокупности, тем больше число групп можно выделить. При этом возможность не всегда означает целесообразность.
Если распределение признака условно равномерно, то для определения количества групп используется формула Стерджесса:
(1)
где n – число групп,
N – число единиц совокупности.
Недостаток формулы состоит в том, что ее применение имеет хорошие результаты, если совокупность состоит из большого числа единиц и распределение единиц по признаку, возложенному в основание группировки, близко к нормальному.
Определив число групп, определяют интервалы группировки.
Интервал группировки – разница между максимальным и минимальным значением признака в группе. В случае равенства интервалов – будет указанная разница в каждой группе.
Интервалы могут быть равные и неравные. При исследовании экономических явлений могут применяться неравные (прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие) интервалы. Так, например, по численности работающих промышленные предприятия могут быть разбиты на следующие группы: до 100 чел., 100-200, 200-300. Это объясняется тем, что количественные изменения размера признака имеют неодинаковые значения в низших и высших по размеру признаков группах: изменение количества работающих на 50-100 чел. имеет существенное значение для мелких и крупных предприятий.
Величина равных интервалов определяется по формуле:
(2)
где 
– значение признака во всей совокупности,
– число групп.
Интервалы групп могут быть закрытыми, когда указаны нижняя и верхняя границы, и открытыми, когда указана лишь одна из границ.
Например, требуется произвести группировку с равными интервалами по данным об уровне месячной заработной платы, которая в 2009 г. колебалась в пределах от 600 до 750 т.р., и необходимо при этом выделить 5 групп. Следовательно, величина интервала составит:
.
Если в результате деления получается не целое число и возникает необходимость в округлении, то округлять нужно в большую сторону, а не в меньшую.
Прибавляя к минимальному значению признака (600 т.р.) найденное значение интервала, получаем верхнюю границу первой группы, т.р.: 600+30=630
Прибавляя далее значение интервала к верхней границе первой группы, получаем верхнюю границу второй группы:
630+30=660 и т.д.
В результате получим такие группы рабочих по размеру заработной платы, т.р.: 600-630; 630-660; 660-690; 690-720;720-750.
Изложенное выше относилось к группировкам, которые производятся на основе анализа первичного статистического материала. Но иногда приходится использовать уже имеющиеся группировки, которые не удовлетворяют требованиям анализа.
Например, имеющиеся группировки могут быть несопоставимы из-за различного числа выделенных групп или неодинаковых границ интервалов. Для приведения таких группировок к сопоставимому виду в целях их дальнейшего сравнительного анализа используется метод вторичной группировки.
Вторичная группировка – образование новых групп на основе ранее осуществленной группировки.
Получение новых групп на основе имеющихся возможно двумя способами перегруппировки: объединением первоначальных интервалов (путем их укрупнения) и долевой перегруппировкой (на основе закрепления за каждой группой определенной доли единиц совокупности).
Ряды распределения анализируются с помощью графического изображения.
Полигон используется при изображении дискретных вариационных рядов. На оси абсцисс откладываются значения признака, на оси ординат – частоты.
Гистограмма применяется для изображения интервальных рядов. На оси абсцисс откладываются интервалы признака, на оси ординат - частоты. Если интервальный ряд построен с неравными интервалами, то вместо частот на ось ординат наносится плотность распределения признака в соответствующих интервалах.
Для изображения вариационных рядов может также использоваться кумулятивная кривая. При помощи кумуляты изображается ряд накопленных частот, которые определяются последовательным суммированием частот по группам и показывают, сколько единиц совокупности имеют значения признака не больше, чем рассматриваемое значение. На ось абсцисс наносятся значения признака, анна оси ординат откладываются накопленные частоты. Если при графическом изображении кумуляты поменять местами оси, то в результате получится график, который называется огива.
