II. Сводка и группировка

Статистическая сводка должна проводиться по определенной программе и плану:

1) Выбор группировочного признака.

2) Определение порядка формирования групп.

3) Разработка системы статистических показателей для характеристики отдельных групп и совокупности в целом.

4) Разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

Методы группировки различаются в зависимости от задач исследования. Группировка — это метод, при котором вся исследуемая совокупность разделяется на группы по какому-то существенному признаку. Признак, по которому осуществляется группировка называется группировочным признаком или основанием группировки. Группировка представляет собой способ подразделения совокупности данных на однородные по изучаемым признакам группы.

Виды группировок

В зависимости от степени сложности массового явления и задач анализа — группировки могут производиться по одному или нескольким признакам:

1. если производится группировка только по одному признаку, то она называется простой.

2. если по двум и более признакам, то такая группировка называется сложной или комбинационной.

В зависимости от решаемых задач различают:

1. Типологическая группировка — представляет собой разделение исследуемой совокупности на однородные группы.

2. Структурная группировка — группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-то варьирующему признаку. 

3. Аналитическая (факторная) группировка — позволяет выявить наличие взаимных связей, существующих между показателями, характеризующими рассматриваемую совокупность данных. В этих условиях один из показателей является обобщающим, результативным, а другие показатели рассматриваются как факторы, влияющие на обобщающий показатель. Она имеет наибольшее распространение в экономическом анализе, т.к. связана:

· с трудовыми ресурсами, т.е. с живым трудом;

· со средствами труда, т.е. с основными производственными фондами;

· с предметами труда, т.е. с материальными ресурсами.

Виды сводки

Задача статистической сводки заключается в том, чтобы привести материалы наблюдения в определенный порядок, систематизировать, сгруппировать данные и составить таблицы. Если сводка проводится грамотно, огромное количество единичных данных об отдельных объектах наблюдения может превратиться в целый комплекс статистических таблиц и результатов. Она способствует определению общих черт и закономерностей исследуемых явлений.

С учетом показателей точности и глубины изучения можно выделить виды сводки:

1) Простая сводка - производится подсчет общих итогов по изучаемой совокупности.

2) Сложная сводка - производится группировка единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всей совокупности, и представление результатов группировки в виде статистических таблиц.

Любая из них должна основываться на конкретных этапах:

1) Выбирается группировочный признак.

2) Определяется порядок формирования групп.

3) Разрабатывается система показателей, позволяющих охарактеризовать группу и объект или явление в целом.

4) Разрабатываются макеты таблиц, где будут представлены результаты сводки.

 

III. Анализ, интерпретация

 

Третий этап статистического исследования состоит в том, что с помощью обобщающих статистических показателей: относительных и средних величин, показателей вариации и динамики, экономических индексов, а также с помощью табличного и графического методов осуществляется анализ полученных данных.

Абсолютные, относительны, средние статистические величины

Абсолютные величина считаются самой первой формой представления статистических данных. Абсолютные статистические величины отличаются наличием единиц измерения, такие как стоимостные, трудовые и натуральные.

Относительные величины выражают количественные соотношения. Показатель, с которым сравнивают (это знаменатель), называют основанием сравнения, а показатель, которой сравнивают (это числитель), называют отчетной величиной.

Средние величины – обобщающие качественные характеристики совокупности однородных явлений по какому-либо дифференцирующемуся признаку. Важным свойством средних величин является то, что они говорят о значениях конкретных признаков во всем их комплексе единым числом. Средние величины выражают общие значения, свойственные всем единицам исследуемого комплекса. Получается, что при помощи характеристики чего-то одного можно получить характеристику целого.

Вариационные ряды

На индивидуальные значения величин могут воздействовать многие факторы, а сами изучаемые явления или процессы могут быть очень многообразны, т.е. обладать вариацией (это многообразие и есть вариационные ряды), причины которой следует искать в сущности того, что изучается.

Вышеназванные абсолютные величины находятся в непосредственной зависимости от единиц измерения признаков, а значит, делают процесс изучения, оценки и сравнения двух и более вариационных рядов более сложным. А относительные показатели нужно вычислять в качестве соотношения абсолютных и средних показателей.

Выборка

Основной выборочного метода является внутренняя связь, объединяющая части и целое, единичное и общее.

Метод выборки отличается рядом существенных преимуществ перед остальными, т.к. благодаря уменьшению количества наблюдений позволяет сократить объемы работы, затрачиваемые средства и усилия, а также успешно получать данные о таких процессах и явлениях, где либо нецелесообразно, либо просто невозможно исследовать их полностью.

Эффективная и качественная выборка должна составляться объективно, т.е. производить ее нужно так, чтобы были исключены любые субъективные влияния и предвзятые побуждения. И чтобы это условие было соблюдено должным образом, требуется прибегнуть к принципу рандомизации или, проще говоря, к принципу случайного отбора вариантов из всей их генеральной совокупности.

Корреляционный и регрессионный анализ

Корреляционный анализ и регрессионный анализ – это два высокоэффективных метода, позволяющие проводить анализ больших объемов данных для изучения возможной взаимосвязи двух или большего количества показателей.

В случае с корреляционным анализом задачами являются:

• Измерить тесноту имеющейся связи дифференцирующихся признаков;

• Определить неизвестные причинные связи;

• Оценить факторы, в наибольшей степени воздействующие на окончательный признак.

А в случае с регрессионным анализом задачи следующие:

• Определить форму связи;

• Установить степень воздействия независимых показателей на зависимый;

• Определить расчетные значения зависимого показателя.

Чтобы решить все вышеназванные задачи, практически всегда нужно применять и корреляционный и регрессионный анализ в комплексе.

Ряды динамики

Ряд динамики – это такой ряд, в котором во времени последовательно расположены статистические показатели, изменения которых характеризуют процесс развития исследуемого объекта или явления.

Ряд динамики включает в себя два компонента:

• Период или момент времени, связанный с имеющимися данными;

• Уровень или статистический показатель.

Ряды динамики могут быть моментными и интервальными. В первом случае интервалом является временной промежуток между датами, к которым привязаны данные для анализа, а во втором случае – временной промежуток, к которому привязана совокупность обобщенных данных. Интервалы могут быть равными и разными, независимо от типа ряда.

В остальном же исследование, оценка, обработка и анализ информации – очень интересные процессы. И даже в тех случаях, когда это не приводит к какому-то конкретному результату, за время исследования можно узнать множество интересных вещей.