Ряды распределения и группировки

Группировки и классификации в практике статистики

Система группировок представляет собой ряд взаимосвязанных статистических группировок по наиболее существенным признакам, всесторонне отражающим важнейшие стороны изучаемых явлений. Если в основу группировки положено несколько признаков, такую группировку называют сложной. В зависимости от вида группировочных признаков различают группировки по количественным и качественным признакам. В статистической практике часто качественный признак имеет большое число разновидностей, и перечислять их все нецелесообразно. В этих случаях разрабатывают классификацию разновидностей, т. е. осуществляют систематизированное распределение наблюдаемых статистикой объектов на классы (группы).

Под классификацией понимается устойчивое разграничение единиц наблюдения, которое используется в течение длительного времени. Клас­сификации могут подвергаться более или менее существенным изменениям, когда возникает необходимость отразить произошедшие изменения в объекте наблюдения. Утверждают классификации, как правило, в качестве национального или международного стандарта.

Классификаторы - кодированные перечни множества качественных признаков, описывающих изучаемое явление. Важнейшие классификаторы:

1) ОКАТО - общероссийский классификатор объектов административно - территориального деления, предназначен для обеспечения достоверности, сопоставимости и автоматизированной обработки информации в сфере статистики;

2) ОКВЭД - общероссийский классификатор видов экономической деятельности, предназначен для классификации и кодирования видов экономиче­ской деятельности и информации о ник;

3) ОКОГУ - общероссийский классификатор органов государственной власти и управления, предназначен для упорядочения и систематизации информации об органах государственной власти и управления;

4) ОКФС - общероссийский классификатор форм собственности, предназначен для формирования информационных ресурсов, регистров, реестров и кадастров, содержащих сведения о субъектах гражданского права, решения аналитических за­дач в области статистики;

5) ОКОПФ - общероссийский классификатор организационно-правовых форм, также предназначен для решения аналитических задач в сфере статистики;

6) ОКСМ - общероссийский классификатор стран мира, предназначен для идентификации стран.

Принципы разработки основных классификаторов:

1) классификаторы входят в состав Единой системы классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации Российской Федерации (ЕСКК),

2) классификаторы разрабатываются в соответствии с нормативно-правовой базой, действующей в РФ, и гармонизируются со Статистической классификацией, принятой в Европейском экономическом сообществе;

3) при разработке классификаторов используют иерархический метод классификации и последовательный метод кодирования.

Системы классификаций, принятые в государственной статистике, являются официальными стандартами Российской Федерации и используются для решения аналитических задач, на них основана методология сбора и обработки статистической информации для внутренних нужд и для сопоставления на международном уровне.

Ряд распределение - это группировка, в которой для характеристики групп применяется один показатель - численность группы, т, е, это ряд чисел, показывающий, как распределяются единицы совокупности по изучаемому признаку.

Ряды, построенные по атрибутивному признаку, называют атрибутивными рядами. Атрибутивный ряд распределения содержит три элемента: разно­видности атрибутивного признака; численности единиц в каждой группе - частоты ряда распределения; численности групп, выраженные в долях (процентах) от общей численности единиц - частости. Сумма частостей равна 1, если они выражены в долях единицы, и 100 %, если они выражены в процентах.

Ряды распределения, построенные по количественному признаку, называются вариационными рядами. Числовые значения количественного признака в вариационном ряду распределения называется вариантами, и располагаются в определенной последовательности. Варианты могут выражаться числами положительными и отрицательными, абсолютными и относительными. Вариационные ряды делятся на дискретные и интервальные.

Дискретные вариационные ряды характеризуют распределение единиц совокупности по дискретному (прерывному) признаку, т. е. принимающему целые значения. Частоты в дискретном вариационном ряду, как и в атрибутивном, могут быть заменены частостями.

В случае непрерывной вариации величина признака может принимать любые значения в определенном интервале. Варианты могут быть целыми и дробными, как угодно мало отличаться друг от друга. Построение непрерывного (интервального) вариационного ряда основано на принципах статистической группировки.

Если построен ряд с равными интервалами, частоты дают представление о степени заполнения интервала единицами совокупности. При неравных интервалах сравнивать частоты и судить о степени заполнения разных интервалов нельзя. В целях сравнения заполненности интервалов рассчитыва­ется плотность распределения - число единиц совокупности, приходящееся в среднем на одну единицу ширины интервала. Если плотность распределения определяется отношением частоты на ширину интервала, она будет абсолютной, если отношением частости к ширине интервала - относительной.

Ряды распределения могут строиться по накопленным частотам, которые показывают, какое число единиц имеет величину варианта, не большую данной. Если вместо абсолютных частот взять частости, то аналогично получают накопленные частости.

При построении интервального вариационного ряда необходимо выбрать оптимальное число групп (интервалов признака) и установить длину интервала. Число групп выбирается так, чтобы отразить многообразие значений признака в совокупности. Число групп устанавливается по формуле:

K= 1 + 3,32lgN = 1,44 lnN + 1

где k - число групп; N- численность совокупности. Длину интервала рассчитывают по формуле:

Если полученная группировка не удовлетворяет требованиям анализа, то производят перегруппировку. Ряды распределения используются 8 статистике как средство систематизации и упорядочивания материалов наблюдения, для изучения структуры явлений, анализа самих распределений и колеблемости группировочного признака.

Дата добавления: 2015-04-24