Виды статистических группировок, их познавательное значение

Содержание методики статистических группировок.

Группировка – объединение в однородные совокупности по существенным признакам.

Группировка - разделение статистических совокупностей.

Статистическая группировка – это разделение общей совокупности единиц объекта наблюдения по одному или нескольким существенным признакам на однородные группы, различающиеся между собой в качественном и количественном отношении и позволяющие выделить социально-экономические типы явлений, изучить структуру совокупности или проанализировать взаимосвязи и взаимозависимости между признаками.

Для построения статистических группировок нужно выбрать группировочный признак, далее определить количество групп, на которые разбивают изучаемую статистическую совокупность, и зафиксировать границы интервалов группировки. Для каждой группировки нужно находить конкретные показатели или их систему, которые должны охарактеризовать изучаемые группы.

Выбор группировочного признака – сложный вопрос в теории статистической группировки и статистического исследования в целом.

Группировочный признак – это основание, по которому проводится разбивка единиц совокупности на отдельные группы. От степени точности группировочного признака зависит правильность выводов статистического исследования.

В группировку входят количественные и атрибутивные (качественные) признаки. Количественные признаки обычно имеют числовое выражение. Атрибутивные признаки дают качественную характеристику единицы совокупности. К количественным признакам можно отнести непрерывный признак, или дискретный.

Важно изучить экономическую сущность исследуемого явления при построении группировки по количественному признаку.

Если признак атрибутивный, то выделяется столько групп, сколько существует градаций.

Если признак количественный и изменяется непрерывно или дискретно в больших количествах, то возможны два методических подхода:

1. Группировка осуществляется на основе теоретического анализа

2. Если данный подход неприемлем, то группировка производится по этапам.

В конечном итоге выделяемые группы должны удовлетворять 2 условиям:

1) они должны быть качественно-однородными

2) многочисленными

После установления числа групп решается вопрос об определении интервалов группировки.

Интервал группировки – это интервал значений варьирующего признака, лежащих в пределах определенной группы. Каждый интервал имеет свою длину (ширину), верхнюю и нижнюю границы.

Нижняя граница интервала – это наименьшее значение признака в интервале, а верхняя граница интервала – его наибольшее значение.

Ширина интервала – это разность между верхней и нижней границами.

Выбор равных или неравных интервалов зависит от степени заполнения интервалов.

Шаг интервала:

i(h)=(Xmax-Xmin)/n

n=1+3.3lnN Формула Стержеса

Шаг интервала может быть равный и неравный. Неравные делятся на прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие, произвольные и специализированные.

Если i(h) <=10 раз – равные

Если i(h) >10 раз – неравные, как правило, прогрессивно возрастающие.

Статистическая группировка – это один из основных этапов проведения статистического исследования.

Процесс образования однородных групп на основе разделения статистической совокупности на части или объединение изучаемых статистических единиц в совокупности по определенным для них признакам называют статистической группировкой. Важнейшим статистическим методом обобщения данных являются статистические группировки.

Различают следующие виды статистических группировок:

1) типологические - это разделение качественно разнородной исследуемой совокупности на однородные группы единиц в соответствии с социально-экономическими типами (классы, типы);

2) структурные - группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку. В основу структурных группировок могут быть положены один или более атрибутивные или количественные признаки. Их выбор определяется задачами конкретного исследования и сущностью изучаемой совокупности;

3) аналитические - распространенный прием статистического изучения связей, которые обнаруживаются при параллельном сопоставлении обобщенных значений признаков по группам. Все признаки в статистической науке можно подразделять на факторные и результативные. Признаки, которые оказывают большое влияние на изменение результативных признаков, называют факторными. Признаки, изменяющиеся под влиянием факторных признаков, называют результативными.

В основе аналитической группировки лежит признак-фактор, а по результативным признакам производится расчет групповых средник, по изменению величины которых определяют наличие связи между признаками.

Основная задача статистических группировок – исследование связей и зависимостей между признаками единиц статистической совокупности, которая решается с помощью построения аналитических группировок.

Если для построения группировки используется только один признак, то такую группировку называются простой, если группировка проводится по нескольким признакам, ее называют сложной. Сложная группировка бывает или комбинационная, или многомерная.

Различают группировки по используемой информации:

1) первичные – производятся на основе исходных данных, которые были получены в результате статистического наблюдения;

2) вторичные – это результат соединения или расчленения группировки.

7.Статистические таблицы: виды, правила построения, приемы чтения

статистической называется таблица, которая содержит сводную числовую характеристику исследуемой совокуп­ности по одному или нескольким существенным признакам, взаимо­связанным логикой экономического анализа. Основные элементы статистической таблицы, представленные на рис. 3.1, составляют как бы ее основу. Табличная форма представления числовой информации -это та­кая, при которой число располагается на пересечении четко сформули­рованного заголовка по вертикальному столбцу, называемому графой, и сформулированного названия по соответствующей горизонтальной полосе - строке. Приемы, определяющие технику формирования статистичес­ких таблиц. Таблица должна быть компактной и содержать только те исходные данные, которые непосредственно отражают исследуемое соци­ально-экономическое явление в статике и динамике и необходимы для познания его сущности. Следует избегать ненужной, второстепенной, бессодержательной к данному объекту исследования информации. Цифровой материал необходимо представлять таким образом, чтобы при анализе табли­цы сущность явления раскрывалась чтением строк слева направо и сверху вниз. Заголовок таблицы и названия граф и строк должны быть четкими, краткими, лаконичными, представлять собой законченное целое, органично вписываться в содержание текста. Структурный анализ предполагает анализ строения таблицы, ха­рактеристику представленных в таблице: совокупности и единиц наблюдения, формирующих ее, признаков и их комбинаций, формирующих подлежащее и сказуемое таблицы; признаков количественных или атрибутивных; соотношения признаков подлежащего с показателями сказуемого, вида таблицы: простая или сложная, а последняя - групповая
или комбинационная; решаемых задач - анализ структуры, типов явлений или их вза­имосвязей. Содержательный анализ предполагает изучение внутреннего со­держания таблицы: анализ отдельных групп подлежащего по соот­ветствующим признакам сказуемого; выявление соотношения и про­порций между группами явлений по одному и разным признакам, сравнительный анализ и формулировку выводов по отдельным группам и по всей совокупности в целом; установление закономерностей и определение резервов развития изучаемого объекта. Логи­ческая проверка состоит в возможности определения конкретных при­знаков теми или иными числовыми значениями (например, абсурдно, если численность работающих на фирме составила 106,7 человека). Счет­ная проверка предполагает выборочный расчет отдельных значений при­знаков по группе либо итоговых значений строк или граф и т.д.

8.Абсолютные величины: виды, познавательное значение. Условия научного использования абсолютных и относительных показателей.

Познавательное значение. Абсолютные величины выражают размеры (уровни, объемы) социально-экономических явлений и процессов, их получают в результате статистического наблюдения и сводки исходной информации. Абсолютные величины используют в практике торговли, применяют в анализе и прогнозировании коммерческой деятельности. На основе этих величин в коммерческой деятельности составляют хозяйственные договоры, оценивают объем спроса на конкретные изделия и т. д. Абсолютная величина — объем или размер изучаемого события или явления, процесса, выраженного в соответствующих единицах измерения в конкретных условиях места и времени.Виды абсолютных величин: Индивидуальная абсолютная величина — характеризует единицу совокупности, Суммарная абсолютная величина — характеризует группу единиц или всю совокупность

9. Средние величины: содержание, типы, виды, научные условия применения.

Средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику признака в статистической совокупности в конкретных условиях места и времени. Средние величины исчисляются для характеристики уровня цен, заработной платы, основного капитала, численности населения и др. однородной совокупности социально-экономических явлений.

Требования, предъявляемые к средним величинам:

– средняя должна характеризовать качественно однородную совокупность;

– средние должны исчисляться по данным большого числа единиц, составляющих совокупность, то есть отображать массовые социально-экономические явления.

Для более глубокого научного анализа изучаемых явлений исчисляют средние величины не только всей совокупности, но и по составляющим эту совокупность. Задача статистики состоит в том, чтобы дать смысловую социально-экономическую оценку результатам расчетов средних показателей.

Средняя величина всегда именованная, она имеет ту же размерность, что и признак у единиц совокупности.

В экономических исследованиях применяются две категории средних: степенные средние и структурные средние.

Наименование средней	Формула средней
Простая	Взвешенная
Арифметическая
Гармоническая
Геометрическая
Квадратическая

х – индивидуальное значение признака,

n – число значений признака.

К степенным средним относятся: средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя геометрическая и средняя квадратическая. средняя обозначается через. Черта вверху символизирует процесс осреднения индивидуальных значений. Частота – повторяемость отдельных значений признака – обозначается буквой f.

Средняя арифметическая простая используется в тех случаях, когда варианты или варьирующие признаки встречаются только по одному разу и имеют одинаковый вес в совокупности. Средняя арифметическая взвешенная используется, когда данные сгруппированы, а отдельные значения признака встречаются неодинаковое число раз.

Средняя гармоническая – это величина, обратная средней арифметической из обратных значений признака. Средняя гармоническая вычисляется в тех случаях, когда в качестве весов применяются не единицы совокупности, а произведения этих единиц на значения признака (то есть М=х×f).

Средняя гармоническая простая исчисляется в тех случаях, когда веса одинаковы, то есть равны между собой.

Средняя геометрическая простая используется при вычислении среднего коэффициента роста (темпа роста) в рядах динамики.

Средняя квадратическая используется для расчетов среднего квадратического отклонения (s) при изучении темы «показатели вариации».

Для вычисления средней в дискретных рядах варианты нужно умножить на частоты и сумму произведений разделить на сумму частот, то есть по средней арифметической взвешенной .

ля вычисления средней в интервальных рядах нужно перейти к дискретному ряду, то есть по каждой группе вычислить значение интервала, заменить интервал его средним значением и вычислить по формуле .

Степенные средние дают обобщающую характеристику совокупности и являются абстрактными величинами, полученными расчетным путем, в то же время эти средние не отражают всех особенностей совокупности, они могут быть различными для одинаковых совокупностей или иметь одинаковое значение для совокупности с различным строением.

Структурные средние используются для более полной характеристики совокупности. К ним относятся:

Мода – это варианта с наибольшей частотой (М0);

Медиана – это варианта, делящая совокупность на две равные части (Ме).

Квартили – это варианта, делящая совокупность на четыре равные части;

Децили – это варианта, делящая совокупность на десять равных частей.

Выбор вида средней величины в каждом конкретном случае определяется целью исследования и характером имеющихся данных.

Дата добавления: 2015-04-24