Основные задачи, виды и правила выполнения группировок

Роль и содержание статистической сводки и группировки

Статистическая сводка является вторым этапом статистического исследования.

Статистическая сводка – это научно организованная обработка материалов наблюдения, включающая в себя систематизацию первичных данных на основе группировки, их первоначальную обработку путем расчёта групповых и общих итогов, а также производных показателей (средних и относительных величин) и представление результатов сводки в табличной форме.

Сводка позволяет перейти от единичных данных к обобщающим характеристикам совокупности в целом и отдельных ее частей, выявлять типичные черты и особенности изучаемых явлений, осуществлять на последующих этапах исследования анализ и прогнозирование их изменения.

По глубине и точности обработки материала различают сводку простую и сложную.

Простая сводка включает только подсчет общих итогов (числа единиц совокупности и общей величины их признаков) по совокупности единиц наблюдения.

Сложная (групповая) сводка – это комплекс последовательных операций, включающих группировку полученных при наблюдении материалов, составление системы показателей для характеристики типичных групп и подгрупп изучаемой совокупности явлений, подсчет числа единиц и итогов по каждой группе и подгруппе, и по всему объекту и представление результатов в виде статистических таблиц.

По форме обработки материала сводка бывает:

− централизованная, когда весь первичный материал поступает в Федеральную службу государственной статистики РФ (Росстат) и подвергается в ней обработке от начала до конца (например, обработка данных выборочного обследования рабочей силы);

− децентрализованная, когда данные результатов статистического наблюдения обобщаются территориальными органами государственной статистики субъектов РФ, а полученные итоги поступают в Росстат РФ, где определяются итоговые показатели в целом по национальной экономике.

Статистическая сводка проводится по заранее разработанной программе и плану. Программа сводки включает следующие этапы:

- выбор группировочных признаков (признака);

- определение порядка формирования групп;

- разработка системы обобщающих показателей для характеристики отдельных групп и совокупности в целом;

- представление результатов сводки и группировки в табличной форме.

План статистической сводки содержит указания о последовательности и сроках выполнения отдельных этапов, функциях и ответственности исполнителей, порядке и форме представления результатов.

Научной основой статистической сводки является группировка. Поэтому статистика уделяет большое внимание требованиям и правилам ее проведения.

Основным методом, применяемым на этапе сводки, является статистическая группировка. Необходимость группировки определяется, прежде всего, различиями между изучаемыми явлениями, которые отличаются по своим качественным характеристикам, условиям развития, особенностям влияния факторов. Эффективное управление или регулирование социально-экономических процессов невозможно без выделения и всестороннего изучения качественно различных групп.

Статистическая группировка – расчленение единиц изучаемой совокупности на однородные группы по существенным для них признакам. Данный метод позволяет выявить характерные черты изучаемых явлений и процессов, установить наличие между ними связи и взаимозависимостей, выявить закономерности развития. Группировки являются важнейшим статистическим методом обобщения статистических данных, основой для правильного исчисления статистических показателей.

С помощью метода группировок решаются следующие задачи:

- выделение социально-экономических типов явлений;

- изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;

- выявление взаимосвязи и взаимозависимости между явлениями.

В соответствии с познавательными задачами, решаемыми в ходе построения статистических группировок, различают следующие их виды: типологические, структурные, аналитические.

Типологическая группировка – это разбиение разнородной совокупности единиц наблюдения на отдельные качественно однородные группы и выявление на этой основе социально-экономических типов явлений. При построении группировки этого вида основное внимание должно быть уделено идентификации типов и выбору группировочного признака. Решение вопроса об основании группировки должно осуществляться на основе анализа сущности изучаемого социально-экономического явления. Примерами типологических группировок могут служить выделение различных социальных классов среди населения, распределение хозяйствующих субъектов по формам собственности. Статистическая характеристика выделенных типов позволяет выяснить их роль в социально-экономическом развитии общества, провести сравнительный анализ их преимуществ и недостатков и т.д.

Структурная группировка предназначена для изучения состава изучаемой совокупности и структурных сдвигов, происходящих в ней. В качестве примеров структурных группировок можно привести группировки населения по полу, возрасту, уровню образования; группировки предприятий по численности по уровню оплаты работников, по объему произведенных товаров (услуг) и т.п. Динамический анализ результатов структурных группировок позволяет выявить позитивные и негативные изменения в структуре общественных явлений.

Аналитическая группировка позволяет выявить связи и зависимости между изучаемыми явлениями и признаками. При проведении аналитической группировки единицы статистической совокупности группируются по факторному признаку, и каждая выделенная группа характеризуется средними величинами результативного признака. На основе результатов аналитической группировки выявляется не только наличие и направленность связи между изучаемыми признаками, но и определяется с помощью методов математической статистики теснота этой связи. Например, важнейшим фактором уровня жизни населения является уровень экономического развития территории. Чтобы оценить эту зависимость, необходимо сгруппировать регионы РФ по величине ВВП на душу населения (факторный признак) и определить по каждой группе среднедушевые доходы населения (результативный признак).

В реальной действительности группировки, как правило, решают несколько задач и поэтому носят комбинированный характер, сочетая в себе различные. Например, выделив различные социально-экономические типы явления (типологическая группировка), целесообразно оценить их соотношение (структурная группировка) и характер влияния на те или иные процессы в обществе (аналитическая группировка).

В зависимости от числа группировочных признаков различают простые и сложные группировки. Простой называется группировка, в которой группы образованы только по одному признаку. Сложная группировка проводится на основе нескольких группировочных признаков.

Основной разновидностью сложной группировки является комбинационная группировка, в которой разбиение совокупности на группы производится по двум и более признакам, взятым в сочетании (комбинации). Сначала группы формируются по одному признаку, затем группы делятся на подгруппы по другому признаку, а эти в свою очередь делятся по третьему и так далее. Таким образом, комбинационные группировки дают возможность изучить единицы совокупности одновременно по нескольким взаимосвязанным признакам. При построении комбинационной группировки возникает вопрос о последовательности разбиения единиц объекта по признакам. Как правило, рекомендуется сначала производить группировку по атрибутивным признакам, значения которых имеют ярко выраженные качественные различия.

Но следует отметить, что при слишком большом числе группировочных признаков, комбинационная группировка становится громоздкой и затрудняет выявление основных характеристик и закономерностей изучаемого явления. Поэтому обычно ограничиваются 2-4 признаками.

Если возникает необходимость в применении множества признаков, то используют метод многомерных группировок, о снованный на статистической теории распознавания образов. В этом случае группы (кластеры) формируются на основании близости единиц одновременно по комплексу признаков. Нахождение групп осуществляется методами кластерного анализа с использованием ЭВМ. Классификация группировочных признаков представлена в таблице 1, п. 1.2.

Построение статистических группировок осуществляется по следующим этапам:

1. Выбор и обоснование группировочного признака (признаков). Группировочным признаком называется признак, по которому проводится разбиение единиц совокупности на отдельные группы. От правильного выбора группировочного признака зависят конечные выводы статистического исследования. Выбор конкретного группировочного признака (признаков) определяется задачами исследования, сущностью и содержанием изучаемого явления или объекта, наличием информации о них. В первую очередь в качестве основания для группировки необходимо использовать наиболее существенные относительно цели и задач исследования признаки. Использование несущественных (формальных) признаков может привести исследователя к ошибочным выводам.

2. Определение порядка формирования групп (числа и границ (интервала) выделяемых групп).

Число групп зависит от задач исследования и вида показателя, положенного в основание группировки, объема изучаемой совокупности и степени вариации признака.

При группировке по атрибутивному (качественному) признаку придерживаются следующего правила:

- если признак имеет мало разновидностей, то число групп определяется количеством вариантов этого признака (типов явления) – пол, семейное положение, форма собственности, тип поселения;

- при большом числе разновидностей признака их перечисление в группировке невозможно или нецелесообразно. В этом случае первоначально разрабатываются классификации, позволяющие объединить многочисленные разновидности признака в укрупненные классы (группы) - классификация основных фондов, профессий и должностей, видов продукции и услуг.

В случае группировки единиц наблюдения по количественному признаку особое внимание необходимо обратить на цели исследования, особенности объекта изучения, задачи группировки, объем совокупности, характер и степень варьирования группировочного признака. Выделение большого числа групп позволит, с одной стороны, точнее воспроизвести характер исследуемого объекта. Однако, с другой стороны, слишком большое число групп затрудняет выявление закономерностей при исследовании социально-экономических явлений и процессов. Это означает, что однозначного ответа на вопрос о числе групп нет, но существуют определенные правила и требования, выполнение которых позволит достичь с помощью группировки целей исследования.

При проведении типологической группировки по количественному признаку (признакам) число групп зависит от числа выделенных типов изучаемого явления, а величина интервала в каждой группе определяется «точками перехода» количественных значений признака в новое качество. Например, граница бедности населения РФ определяется доходов не выше величины прожиточного минимума, а количественная граница, позволяющая выделить крайне бедное население, находится на уровне половины прожиточного минимума.

Основными требованиями при проведении структурной или аналитической группировки по количественному признаку (признакам) являются следующие требования:

- в каждую группу в соответствии с законом больших чисел должно попасть достаточное для объективных выводов число единиц совокупности. Поэтому при небольшом объеме совокупности (менее 50 единиц) число групп не должно быть большим, так как в группы может попасть недостаточное число единиц объекта. Показатели, рассчитанные для таких малочисленных групп, не будут представительными и не позволят получить адекватную характеристику исследуемого явления;

- группировка должна учитывать особенности объекта исследования. Поэтому в отдельных случаях интерес представляют именно малочисленные группы, отражающие новые, еще не ставшие массовыми явления;

- число групп должно быть оптимальным с точки зрения удобства анализа – не слишком большим (более 15 групп) и не слишком малым (не менее 3 групп);

- число групп зависит от степени колеблемости значений признака: чем она выше, тем больше следует образовать групп. Но при этом может возникнуть проблема получения «пустых групп», т.е. групп, не содержащих ни одной единицы наблюдения или малочисленных (содержат 1-2 единицы). В этом случае будет необходимо провести перегруппировку единиц совокупности.

Определение числа групп можно осуществить с помощью формально-математического способа – на основе применения формулы Стерджесса:

n = 1 + 3,322 × lg N,

где n - число групп; N - число единиц совокупности.

Согласно формулы Стерджесса число групп зависит только от объема изучаемой совокупности. Применение данной формулы дает хорошие результаты при условии, что совокупность состоит из большого числа единиц наблюдения (более 50 единиц), а распределение этих единиц по группировочному признаку внутри совокупности приближается к нормальному распределению.

В сложных (неоднозначных) ситуациях следует сделать несколько вариантов группировки для выбора лучшего.

При группировке единиц совокупности по количественному признаку границы интервалов могут быть обозначены по-разному, в зависимости от того, непрерывный или дискретный признак положен в основание группировки. Если в основе группировки лежит дискретный количественный признак, имеющий ограниченное число конкретных значений (например, число членов домохозяйства, разряд рабочего), то число групп будет соответствовать числу этих значений

Если группировочный признак имеет непрерывный характер (например, распределение работников но уровню оплаты труда), то после определения числа групп следует определить интервалы группировки.

3. Интервал – это значения варьирующего признака, лежащие в определенных границах. Каждый интервал имеет верхнюю и нижнюю границы или одну из них. Нижней границей интервала называется наименьшее значение признака в интервале. Верхней границей интерваланазывается наибольшее значение признака в интервале. Величина интервала представляет собой разность между верхней и нижней границами интервала.

Одно и то же значение непрерывного признака может быть указано в качестве верхней и нижней границ двух смежных интервалов. При таком обозначении границ может возникнуть вопрос, в какую группу включать единицы наблюдения, значения признака у которых совпадают с границами интервалов. В этом случае следует заранее определить, какая граница (верхняя или нижняя) формируется по принципу «исключительно». Для того чтобы правильно отнести к той или иной группе единицу совокупности, значение признака которой совпадает с границами интервалов, можно ориентироваться на открытые интервалы. В данном случае, вопрос отнесения отдельных единиц совокупности, значения которых являются граничными, к той или иной группе решается на основе анализа последнего открытого интервала.

Интервалы группировки бывают равные и неравные, открытые и закрытые.

В зависимости от величины интервала группировки различают равные и неравные интервалы.

Равные интервалы применяются в случае, если распределение единиц по значениям признака внутри изучаемой совокупности происходит равномерно, а вариация признака проявляется в сравнительно узких границах.

Величина (шаг) равного интервала (h) определяется по следующей формуле:

,

где х_max, и x_min - максимальное и минимальное значения признака в совокупности; n -число групп.

Если в результате расчета величины равного интервала (h) получится не целое число, то его округление до целого числа проводится в большую сторону.

Если максимальные или минимальные значения резко отличаются от смежных с ними значений вариантов в упорядоченном ряду значений группировочного признака, то для определения величины интервала следует использовать не максимальное или минимальное значения, а значения, несколько превышающие минимум, и несколько меньше, чем максимум.

Неравные интервалы применяются в следующих ситуациях:

- если варьирование группировочного признака в совокупности велико и неравномерно в рамках изучаемой совокупности (например, распределение домохозяйств по размеру среднедушевого дохода). При этом учитывается, что небольшое изменение величины группировочного признака в низших группах отражает более существенные различия в этих группах, чем более значительные по абсолютной величине различия в высших группах;

- если необходимо выделить качественно различные группы (например, население трудоспособного возраста, моложе и старше трудоспособного возраста).

В зависимости от порядка определения величины неравных интервалов различают:

- прогрессивно возрастающие или прогрессивно убывающие в арифметической или геометрической прогрессии интервалы;

- целевые (специализированные) интервалы, величина которых определяется задачами исследования (например, для оценки текущей и перспективной доли женщин репродуктивного возраста необходимо выделить группы женщин моложе 15 лет, в возрасте от 15 до 50 лет и старше 50 лет).Специализированные интервалы применяются также для выделения из совокупности одних и тех же типов по одному и тому же признаку для явлений, находящихся в различных условиях.

Неравные интервалы могут быть получены в процессе объединения пустых, не содержащих ни одной единицы совокупности, равных интервалов. Это происходит в том случае, если после построения равных интервалов по изучаемому признаку образуются группы, содержащие мало или не содержащие вообще ни одной единицы, т.е. группы, не отражающие определенных типов изучаемого явления по признаку. В этом случае возникает необходимость в увеличении интервалов группировки. Неравные интервалы могут быть прогрессивно возрастающие или прогрессивно убывающие в арифметической или геометрической прогрессии.

Интервалы группировок могут быть закрытыми и открытыми.

Закрытыми называются интервалы, у которых имеются верхняя и нижняя границы. Открытые – это интервалы, у которых указана только одна граница: как правило, верхняя - у первого интервала и нижняя – у последнего. Например, группы страховых компаний по числу работающих в них сотрудников (чел.): до 50, 50-100, 100-150, 150 и более. Применение открытых интервалов целесообразно:

- если в совокупности встречается незначительное число единиц наблюдения с очень малыми или очень большими значениями вариантов, которые резко, в несколько раз, отличаются от всех остальных значений изучаемого признака;

- если признак в группе с открытым интервалом варьирует значительно и неравномерно, но при этом качественные различия у единиц совокупности, попавших в эту группу, отсутствуют.

Величина открытого интервала принимается равной величине прилегающего закрытого интервала.

При группировке единиц совокупности по количественному признаку границы интервалов могут быть обозначены по-разному, в зависимости от того, непрерывный или дискретный признак положен в основание группировки.

Если основанием группировки служит непрерывный признак, то одно и то же значение признака выступает и верхней и нижней границами двух смежных интервалов. При таком обозначении границ может возникнуть вопрос, в какую группу включать единицы наблюдения, значения признака у которых совпадают с границами интервалов. В этом случае следует заранее определить, какая граница формируется по принципу «исключительно». Для того чтобы правильно отнести к той или иной группе единицу совокупности, значение признака которой совпадает с границами интервалов, можно ориентироваться на открытые интервалы. В данном случае, вопрос отнесения отдельных единиц совокупности, значения которых являются граничными, к той или иной группе решается на основе анализа последнего открытого интервала.

Если в основании группировки лежит дискретный признак, то нижняя граница i-го интервала равна верхней границе i-1-го интервала, увеличенной на 1.

При определении границ интервалов статистических группировок иногда исходят из того, что изменение количественного признака приводит к появлению нового качества. В этом случае граница интервала устанавливается там, где происходит переход от одного качества к другому.

Специализированные интервалы – это такие интервалы, которые применяются для выделения из совокупности одних и тех же типов по одному и тому же признаку для явлений, находящихся в различных условиях.

При изучении социально-экономических явлений на макроуровне часто применяют группировки, интервалы которых не будут ни прогрессивно возрастающими, ни прогрессивно убывающими. Такие интервалы называются произвольными и, как правило, используются при группировке предприятий, например, по уровню рентабельности.

Вышеперечисленные группировки проводятся на основе систематизации первичных данных, полученных в результате статистического наблюдения, и поэтому называются первичными. Но первичные группировки могут оказаться несопоставимыми из-за различного числа выделенных групп или различных интервалов. Для приведения таких группировок к сопоставимому виду используется метод вторичных группировок.

Вторичная группировка – это формирование новых групп на основе результатов первичной группировки. Формирование новых групп может быть осуществлено двумя способами:

- путем объединения (укрупнения) первоначальных интервалов;

- с помощью долевой перегруппировки, т.е. на основе закрепления за каждой новой группой определенной доли единиц совокупности из первоначальных групп.

Дата добавления: 2014-01-03