Тема 1. Предмет и метод статистики. Сводка и группировка

Предмет изучения. Статистическая совокупность. Метод и основные элементы методологии. Основные категории статистики. Задачи статистики. Содержание сводки. Статистические ряды распределения. Группировка – основа научной обработки данных статистики.

Статистика — общественная наука, изучающая коли­чественную сторону качественно определенных массовых социально-экономических явлений и закономерностей их развития в конкретных условиях места и времени.

Особенностью статистики, в отличие, например, от математики, является то, что она исследует количественную сторону общественных явлений в един­стве с их качественной стороной. Поэтому она опирается на понятия тех наук, количественную сторону которых она исследует.

Основные задачи статистики состоят в следующем:

1) изучение уровня, структуры и динамики массовых социально-экономических явлений;

2) изучение взаимосвязи массовых социально-экономических явлений и процессов;

3) количественная и качественная характеристика новых явлений, про­цессов и закономерностей;

4) совершенствование системы сбора, обработки информации, системы организации статистического наблюдения.

Предметом статистики является количественная сторона качественно определенных массовых социально-экономических явлений и процессов, ото­бражаемая посредством статистических показателей. Другими словами, стати­стика изучает размеры, объемы, уровни, количественные соотношения явлений общественной жизни.

Статистическая информация, отобранная в ходе массового наблюдения, является первичной, при этом данные представляются по каждой единице. По­лученная статистическая информация не является обобщенной. С ее помощью нельзя сделать выводы в целом об объекте и отдельных его частях без предва­рительной обработки имеющихся данных. Для целей статистического анализа полученную информацию необходимо обобщить (сжать) и представить в виде сводных (обобщенных) показателей, чаще всего в табличной форме. Выполня­ется данная операция с помощью сводки и группировки.

Сводка — это ряд последовательных операций по обобщению и обработке первичной информации, выполняемых с целью выявления типичных черт и за­кономерностей, присущих изучаемому явлению. Сводка является особой стадией статистического исследования, в ходе которой систематизируются первичные материалы статистического наблюдения. Проведение сводки включа­ет 3 этапа:

• предварительный контроль материалов, т.е. проверку исходных данных;

• группировку данных по заданным признакам, опреде­ление производных показателей;

• оформление результатов сводки в виде статистических таблиц, удобных для восприятия информации.

Задачи сводки - систематизация первичных данных и получение свод­ных характеристик объекта. Результатом сводки являются подробные данные, отражающие в целом всю совокупность.

Группировка данных производится в соответствии с программой сводки для того, чтобы впоследствии пред­ставить полученную информацию в виде, доступном для восприятия.

Группировка — объединение единиц совокупности в некоторые группы, имеющие свои характерные особенно­сти, общие черты и сходные размеры изучаемого призна­ка.

Результаты группировки оформляются в виде группи­рованных таблиц, делающих информацию обозримой.

Группировки различают:

• по задачам систематизации данных;

• по числу группировочных признаков;

• по используемой информации.

Метод группировок применяется для решения задач, возникающих в ходе научного статистического исследова­ния:

• выделения социально-экономических типов явлений;

• изучения структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;

• выявления связей и зависимостей между отдельны­ми признаками явления.

Для решения этих задач применяют (соответственно) три вида группировок: типологические, структурные и аналитические (факторные).

По числу группировочных признаков различают про­стые (по одному признаку) и сложные (по нескольким признакам — комбинированные и многомерные).

Комбинированные группировки строятся путем раз­бивки каждой группы на подгруппы в соответствии с до­полнительными признаками.

Многомерные — строятся с помощью специальных ал­горитмов, когда осуществляется поиск скопления в К-мерном пространстве, где каждый объект — точка, т.е. постро­ить многомерную группировку — найти скопление точек.

По используемой информации различают первичные и вторичные группировки.

Первичные группировки производятся на основе ис­ходных данных, полученных в результате статистических наблюдений.

Вторичные — результат объединения или расщепления первичной группировки.

Статистическая группировка данных осуществляется в следующем порядке:

1 этап

Выбор признака, который закладывается в основание группировки. Раз­бивка единиц совокупности на отдельные группы проводится по группировочному признаку, его часто называют основанием группировки. В качестве осно­вания группировки используются существенные признаки как количественные, гак и качественные.

2 этап

Определение количества групп (зависит от задач исследования и вида признака).

При построении групп по качественному признаку количество групп обычно соответствует числу градаций, типов, видов, состояний признака. На­пример, в случае проведения группировки населения по полу можно образовать только две группы: мужчины и женщины.

Количество групп и величина интервала связаны меж­ду собой: чем больше образовано групп, тем меньше ин­тервал, и наоборот. Количество групп зависит от числа единиц исследуемого объекта и степени колеблемости группировочного признака. При небольшом объеме сово­купности нельзя образовывать большое число групп, так как группы будут малочисленными.

При определении количества групп необходимо стре­миться к тому, чтобы были учтены особенности изучае­мого явления. Поэтому количество групп должно быть оптимальным, в каждую группу должно входить доста­точно большое число единиц совокупности, что отвечает требованию закона больших чисел.

При небольшом объеме совокупности не следует обра­зовывать большое число групп, так как они будут малочисленны, а показатели, рассчитанные для таких групп, не будут представительными. Степень колебле­мости учитывается так: чем больше разность между наибольшим и наимень­шим значением признака, тем больше следует образовывать групп. Существует эмпирическое правило: чем больше групп, тем точнее будет воспроизведен ха­рактер исследуемого объекта. Кроме того, в одну группу не должно попасть бо­лее половины всех единиц совокупности, а средние iруппы должны содержать больше единиц, чем крайние.

Определить количество групп можно эмпирическим (опытным) путем или используя формулу Стерджесса: n=1+3,322ln N;

где п - число групп;

N - число единиц совокупности.

3 этап

Определение величины интервала группировки.

Интервал - это значения варьирующего признака, лежащие в определен­ных границах. Каждый интервал имеет свою величину, называемую шагом, а также верхнюю и нижнюю границы.

Верхняя граница - наибольшее значение признака в рассматриваемом ин­тервале, нижняя граница наименьшее значение признака.

Величина равного интервала определяется по формуле

где h - величина равного интервала;

R - размах вариации, R ~ Х_тях ~X_min;

Х_тах, Х_тт - соответственно максимальное и минимальное значения при­знака в совокупности;

п - количество групп.

Полученную величину интервала (шаг интервала) принято округлять.

Правило округления: дробные числа округляются до десятых (0,1); если размер шага имеет целых две значащие цифры и дробную часть, в этом случае округляют до целых. Целые трехзначные цифры округляются до ближайшего числа, кратного 10. Например, 678 следует округлить до 680.

Дата добавления: 2014-12-25