При группировке по качественным признакам особое значение имеет то, какой принят интервал группировочного признака

Группировка – это выявление статистических единиц, однородных в некотором смысле (то есть сходных между собой по каким-то существенным признакам) и объединение этих единиц в отдельные группы.

Введение

Лекция №3. Сводка и группировка статистических материалов

На предыдущих лекциях мы изучилисодержание трех этапов статистического исследованияи более подробно ознакомилисьсосновным методом сбора информации на первом этапе исследования, то есть со статистическим наблюдением, его основными видами и формами.На втором этапе статистического исследованияосновную роль играют такие методы обработки статистической информации, как сводка и группировка. Это давно известные в статистике методы, исторически сформировавшиеся еще в позапрошлом веке.

Но раньше эти методы использовались для сложного и трудоемкого процесса обработки данных вручную. В настоящее время те же самые процессы осуществляются с использованием современных компьютерных программ.

1. Сводка и группировка (понятие и основные виды)

Сводка и группировка представляют собой основные методы обработки статистической информации, которая выполняется на втором этапе статистического исследования.

Сводка – это подведение итогов, подсчет итоговых обобщающих показателей по результатам статистического наблюдения.

Сводки делятся на:

1) простые;

2) сложные;

3) централизованные;

4) децентрализованные.

В простых сводках итоги подводятся по всей статистической совокупности в целом. Сложные сводки предполагают предварительную группировку, т.е. разделение всей совокупности на несколько групп.

При централизованной сводке все материалы обрабатываются в едином центре, а при децентрализованной – вначале обрабатываются на местах (то есть в местных органах статистики).

Какую именно группировку статистических единиц мы выберем, зависит от цели данного исследования. Например, при изучении уровня жизни будет использоваться группировка домашних хозяйств по уровню доходов, а при изучении процессов воспроизводства населения – группировка тех же домохозяйств по числу членов семьи, по количеству детей, по возрасту основной семейной пары и т.д. Основание, по которому проводится группировка, называется группировочным признаком.

Обычно при разработке группировок придерживаются следующего правила: различия между статистическими единицами, отнесенными к одной группе, должно быть меньше, чем различия между статистическими единицами, отнесенными к разным группам. Значение группировки в том, что этот метод обеспечивает обобщение данных, представление их в более компактном, обозримом виде.

Сводные показатели для отдельных групп являются типичными и устойчивыми, если, во-первых, группировка проведена правильно, а во-вторых, группы имеют достаточную численность. Для выполнения группировки необходимо установить правила отнесения статистических единиц к той или иной группе. В эти правила входит определение тех характеристик (признаков) по которым будет производиться группировка (т.е. группировочных признаков), и их значений, отделяющих одну группу от другой (интервалов группировки).

Группировки можно производить как по количественным, так и по качественным признакам. Например, работники отрасли могут объединяться в группы по их профессиями, занимаемым должностям, уровню заработной платы, полу и возрасту.

Например, при группировке крестьянских (фермерских) хозяйств по размеру земельного участка обычно выделяют хозяйства с размером участка до 3 га, от 4 до 5 га, от 6 до 10га, 11-20, 21-50, 51-70, 71-100, 101-200, свыше 200 га.

В приведенном примере используются как открытые, так и закрытые интервалы группировки. Закрытые интервалы имеют две границы: верхнюю и нижнюю. Открытые интервалы имеют только одну границу: либо верхнюю, либо нижнюю.

Интервалы группировки могут быть равными и неравными. В данном примере использованы неравные интервалы группировки.

Если предполагается построить группировку с равными интервалами, то величина интервала группировки рассчитывается по формуле:

I = (Xmax – Xmin)/K,

где K – число групп, на которые предлагается разделить статистическую совокупность. Оптимальное число групп часто определяется по так называемой формуле Стерджесса:

K = 1 + 3,32×lg N = 1+1.44× ln N

Бывает, что число групп заранее не известно и определяется опытным путем на основе перебора различных вариантов группировок. Иногда решается задача создания группировки с группами, примерно равными по численности. В этом случае интервалы группировки обычно бывают не равными, а их границы определяются по специальным формулам, в зависимости от числа создаваемых групп. Эти формулы будут рассмотрены в лекции №5 (см. формулы для расчета квартилей, децилей и др.)

Если группировка проводится только по одному признаку, она обычно называется простой или структурной группировкой, а если – по двум и более признакам – комбинационной.

В статистике чаще всего используются следующие виды группировок:

1) простая или структурная (по одному признаку);

2) аналитическая (выделяются две группы признаков – факторные и результативные);

3) комбинированная – по нескольким признакам;

4) типологическая (одновременно по нескольким признакам).

Аналитическая группировка может быть использована для изучения влияния тех или иных причин (факторов) на конкретные социально-экономические явления. Например, если мы хотим выяснить влияние возраста или уровня образования отдельных граждан на уровень их доходов, мы должны произвести группировку по одному из факторных признаков (возрасту или уровню образования), а затем рассчитать в каждой группе средний уровень дохода (результативного признака). Если окажется, что средний уровень дохода, рассчитанный для отдельных групп (с разным возрастом или разным уровнем образования) мало отличается, то отсюда можно сделать вывод о том, что уровень доходов не зависит от этих признаков.

Если же окажется, что в разных группах среднее значение результативного признака значительно отличается, то отсюда можно сделать вывод о зависимости результативного признака (дохода) от того или иного факторного признака.

Типологические группировки обычно разрабатываются на ЭВМ с помощью специальных компьютерных программ многомерного статистического анализа. Их строят для исследования типологии социально-экономических явлений. Например, хорошо известна так называемая «типология потребителей», разработанная как зарубежными, так и отечественными учеными примерно в 80х годах, и используемая в маркетинговых исследованиях, а также при изучении уровня жизни и структуры потребления населения.

В статистике очень часто используется понятие «классификация». Классификация представляет собой достаточно устойчивую группировку с неизменными признаками, сформированную на основе длительных исследований тех или иных явлений.

Результаты сводки и группировки обычно оформляются в виде статистических таблиц или рядов распределения.

2. Ряды распределения: атрибутивные и вариационные

Ряд распределения – простейшая форма наглядного представления результатов обработки статистических данных. Ряд распределения строится только для группировок по одному признаку (или при обработке ответов на один вопрос).

Ряд распределения – это перечень различных вариантов значений данного признака (или вариантов ответа на один вопрос) и соответствующих этим значениям чисел (частот или частостей), которые выражают количество статистических единиц с конкретным значением данного признака (или долю этих статистических единиц в общей численности статистической совокупности).

Ряды распределения делятся на атрибутивные и вариационные.

Атрибутивные ряды составляются по качественным признакам, а вариационные – по количественным.

Вариационные ряды представляют собой две последовательности чисел (ряд так называемых вариант, т.е. варьирующих значений признака и ряд частот или частостей).

Х	m
x 1	m 1
x 2	m 2
…	…

х – варианты (значения признака);

m – число статистических единиц с данным значением х (частоты) или доля таких статистических единиц в общем объеме статистической совокупности (частости).

Если значения признака х заданы в виде отдельных чисел, то вариационный ряд называется дискретным. Если значение признака х заданы в виде интервалов их изменения, то вариационный ряд называется интервальным.

В интервальном вариационном ряду обычно подсчитывают среднее значение в каждом интервале для того, чтобы затем рассчитывать другие аналитические показатели.

Дата добавления: 2014-01-20