Распределение компаний по затратам на рекламу и объему товарооборота

Затраты на рекламу в год, млн руб. Число компаний Объем товарооборота в среднем на одну компанию, млн руб.
До 3    
3–5    
5–7    
7 и более    
Итого    

Связь между признаками называется прямой, если с ростом значений факторного признака увеличиваются значения результативного признака. Связь является обратной, если увеличение значений факторного признака приводит к уменьшению значений результативного признака. В нашем примере рост затрат на рекламу вызвал увеличение объемов товарооборота, значит между этими признаками наблюдается прямая связь.

Наряду с группировками в статистическом анализе используются классификации. Классификация — это общепринятое, традиционно применяемое, часто официально установленное разбиение совокупности на группы, являющееся определенным стандартом, при котором единицам наблюдения предъявляются строгие требования относительно их соответствия той или иной группе. В основе классификаций лежит качественный признак.

В зависимости от количества признаков, по которым проводится группировка, различают простые и сложные группировки. Если группировка проводится по одному признаку, то она называется простой (см. табл. 3.1, 3.2). Если единицы совокупности группируются сразу по двум или более признакам, то такая группировка называется сложной. Примером сложной группировки является группировка учащихся на потоке по двум признакам — полу и возрасту. Ее результаты могут быть представлены в виде таблицы (табл. 3.4).

Таблица 3.4

Распределение учащихся на потоке по полу и возрасту

Возраст, лет Пол Итого
мужчины женщины
До 14      
       
       
17 и более      
Итого      

Вторичная группировка данных. На практике часто возникают ситуации, когда по имеющимся сгруппированным данным требуется построить новую группировку. При этом, как правило, массив первичных данных оказывается недоступным. Тогда прибегают к методам вторичной группировки данных.

Вторичной группировкой называется перегруппировка уже сгруппированных данных без обращения к массиву первичных данных. Для этой цели применяются два подхода: объединение первоначальных интервалов, если границы новых и старых групп совпадают, и долевая перегруппировка данных при несовпадении границ.


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: