Задачи статистических группировок, их виды

Понятие о статсводке, ее задачи и содержание

Статистического наблюдения

Сводка и группировка материалов

Вопросы к изучению

1. Понятие о статсводке, ее задачи и содержание.

2. Сущность и методологические вопросы статистических группировок, их значение в экономическом исследовании.

3. Задачи статистических группировок, их виды.

4. Принципы выбора группировочного признака. Образование групп и интервалов группировки.

5. Статистические ряды распределения.

Сводка является следующим после статистического наблюдения этапом статистической работы, приводящим к цифровому освещению явлений и процессов (второй этап статистического исследования). Сводка – это комплекс последовательных операций по обобщению конкретных единичных фактов, образующих изучаемую совокупность или ее части, для осуществления анализа и прогнозирования изучаемых явлений и процессов по выявленным типичным чертам и закономерностям, присущим им.

Простая – сводка, определяющая общий размер изучаемого явления по заданным показателям, т.е. это операция подсчета общих итогов по совокупности единиц наблюдения. Сложная – комплекс операций, включающих группировку единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всему объекту, и представление результатов в виде статистических таблиц.

Простая может быть вспомогательной, если содержащаяся в ней информация используется в дальнейшем для углубленного изучения статистической совокупности.

Если обработка и подсчет данных проводится непосредственно в процессе статистического наблюдения, то это первичная сводка; если данные уже получены в результате первичной сводки – вторичная сводка.

Централизованная – сводка имеет место, когда весь первичный материал поступает в одну организацию – центральный орган, подвергается там сводке.

Децентрализованная сводка – способ организации статистической сводки, когда отчеты предприятий сводятся статорганами субъектов РФ, полученные итоги поступают в Госкомстат России, и уже там определяются итоговые показатели в целом по народному хозяйству страны. То есть при децентрализованной сводке единое руководство всей работой осуществляется из центра, а непосредственная работа проводится на местах. Недостатки децентрализованной сводки связаны с невозможностью осуществлять более полное единое руководство ею и с меньшими возможностями по применению счетной техники. Достоинства децентрализованной сводки заключаются в близости органа, обрабатывающего результат, и единицы наблюдения и в возможности быстро исправить ошибки статистического наблюдения.

Статсводки различаются по ряду признаков (рис.3.1).

Рис. 3.1. Классификация статистических сводок

Механизированная сводка – это когда все осуществляемые операции выполняются на основе применения ЭВМ.

Ручная сводка имеет место, если все основные операции осуществляются вручную.

Перед сводкой статистический материал снова подвергается проверке на полноту и достоверность данных, при этом применяются средства логического и арифметического контроля. Затем осуществляется подготовка материала для подсчета шифровка его. Шифровка заключается в установлении некоторых единообразных правил записи данных наблюдения с целью ускорения их обработки. Шифровка материала позволяет автоматически отнести каждую единицу наблюдения к определенной группе или подгруппе и получить путем машинной обработки различные сводные итоги, а также уменьшить число ошибок. При этом шифровка данных является экономической работой.

Основой статистической сводки исходной информации, непременным условием ее научной разработки и практического использования в коммерческой работе является выделение однородных в социально-экономическом отношении групп.

Вся работа по статистической сводке исходной информации подразделяется на следующие этапы:

1) формулировка задачи сводки на основе целей статистического исследования;

2) выбор существенных группировочных признаков;

3) определение порядка формирования групп, подгрупп;

4) определение числа групп и величины интервала (установление специализированных интервалов, построение комбинированных группировок);

5) разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом;

6) осуществление технической стороны сводки;

7) разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

Техническая сторона сводки включает:

· проверку полноты и качества собранного материала;

· подсчет различных итогов и исчисление необходимых показателей для характеристики всей совокупности и ее частей.

Статистическая сводка осуществляется по специально составленной программе. В условиях рынка

1) меняются приемы осуществления сводки статистической информации;

2) сокращается общегосударственная и отраслевая отчетность, возрастает объем и разнообразие данных, связанных с рынком и коммерческой деятельностью; происходит упорядочение способов получения, сводки и использования каждой единицы информации;

3) развиваются следующие источники данных: выборочное обследование, единовременные учеты и др. пути получения необходимых сведений для управления коммерческими процессами;

4) с целью координации и регулирования обеспечения пропорционального территориально-отраслевого развития всего общества совершенствуется централизованная форма сводки. Она изменяется по содержанию;

5) проводится дифференцирование методов и форм организации статотчетности как из видов сводки с обязательным условием сводимости применительно к различным социальным типам предприятий с целью в полной мере охарактеризовать социальную структуру народного хозяйства, в том числе и торговли.

3.2. Сущность и методические вопросы статистических группировок, их значение в экономическом исследовании

Группировкой называется процесс образования однородных групп на основе расчленения статсовокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам. Признаки, по которым производится распределение единиц наблюдаемой совокупности на группы, называются группировочными признаками, или основанием группировки. Выбор основания группировки зависит от цели группировки и предварительного экономического анализа.

Одно из требований, предъявляемых в процессе осуществления группировки, состоит в том, что организуемые группы должны быть реальными.

Значение статгруппировок состоит в том, что они:

– раскрывают объективное положение вещей;

– выявляют самые существенные черты и свойства изучаемых явлений;

– позволяют получать информацию о размерности отдельных групп, соотношение их в общей совокупности и о связях между изучаемыми показателями, характеризующими выделенные части, и признаками, положенными в основу группировки.

Метод статистических группировок опирается на положения экономической науки. Особым видом группировок является классификация. Необходимость разработки классификации обусловлена многообразием атрибутивных признаков при изучении явлений и процессов, создающих трудности при отнесении единиц совокупности к определенной группе или классу. При наличии нескольких признаков у отдельной единицы статсовокупности ее относят к определенной группе по признаку, имеющему преимущественное значение.

Классификацией называется группировка единиц совокупности, т.е. систематизированное распределение явлений и объектов на определенные группы, классы, разряды на основании их сходства и различия.

Классификация имеет следующее значение:

1) вариация признаков общественных явлений фиксируется с ее помощью в определенном системном виде;

2) как своеобразный статистический стандарт.

Отличительными чертами классификации являются:

1) в основу их кладется качественный признак;

2) построение их основано на самых существенных признаках;

3) они стандартны;

4) устанавливаются органами государственной и международной статистики;

5) они устойчивы.

Метод группировок является основой применения других методов статистического анализа основных сторон и характерных особенностей изучаемых явлений.

Метод группировок выполняет некоторые функции, аналогичные функциям эксперимента в естественных науках:

· посредством группировки по отдельным признакам и комбинации самих признаков статистика имеет возможность выявить закономерности и взаимосвязи явлений в условиях, в известной мере его определяемых;

· при его использовании появляется возможность проследить взаимоотношение различных факторов и определить силу их влияния на результативные показатели.

Можно выделить следующие основные задачи, решаемые с помощью метода статистических группировок:

· образование социально-экономических типов явлений;

· изучение структуры изучаемых явлений и структурных сдвигов, происходящих в них;

· выявление связей и зависимости между изучаемыми явлениями.

Для решения этих задач применяют типологические, структурные и аналитические группировки. Использование приемов группировок обусловлено:

1) разнообразием признаков статнаблюдения, положенных в основание группировок;

2) задачами, стоящими перед группировками.

Типологические группировки – расчленение разнородной совокупности на отдельно качественно однородные группы и выявление на этой основе экономических типов явлений.

Основные трудности заключаются в том, что типичное можно выделить не по любому признаку, который должен лечь в основу группировки, а только по определенному. Он должен изменяться в зависимости от условий, места, времени. При количественном группировочном признаке в типологической группировке необходимо правильно установить интервал группировки, количественно отделить одни классы или типы от других. Для выделения типов необходимо рассмотреть не отдельные изолированные признаки, а совокупности признаков, характеризующих многие стороны изучаемого явления.

Структурные группировки представляют собой расчленение однородной в качественном отношении совокупности единиц на группы, характеризующие строение совокупности, ее структуру. Структурные группировки в большинстве своем производятся на основе образования качественно однородных групп. Структурная группировка позволяет оценить процесс концентрации, если в их основание положен существенный признак.

Для изучения явления, а также связи между отдельными признаками социально-экономического явления используются аналитические группировки.

В статистике зависимые признаки, то есть характеризующие группировку, называют результативными, а оказывающие влияние на них, - факторными. Метод аналитических группировок позволяет не только установить связь между признаками социально-экономического явления, но и выявить, например, факторы, влияющие на эту связь. В сфере сбыта и в торговле встречается большое разнообразие взаимосвязей между признаками, выступающими в роли причины или следствия явления. Из них можно выделить следующие:

1) когда факторным выступает количественный признак, а результативным – качественный;

2) когда в основу группировки положен качественный признак, а результативным представлен количественный;

3) когда в роли фактора и результата выступает качественный признак;

4) когда в группировке факторный и результативный показатели представлены количественным признаком.

В аналитических группировках, во-первых, единицы группируются по факторному признаку, во-вторых, каждая группа характеризуется средними величинами результативного. Все рассмотренные группировки объединяет то, что единицы объекта разделены на группы по какому-либо признаку.

Группировка, в которой группы образованы по одному признаку, называется простой. Если в основу группировки положено несколько признаков, такую группировку называют сложной.

Сложная группировка может выполняться и как комбинационная и как многомерная. При использовании комбинационной группировки группы, выделенные по одному из признаков, затем подразделяются на группы по другому признаку, а те в свою очередь подгруппы могут быть разделены по следующему признаку и т.д. Общее число выделенных групп будет равно произведению числа группировочных признаков на число выделенных групп в каждом из них. Если группировка осуществляется не последовательно по отдельным признакам, а одновременно по комплексу признаков, ее называют многомерной. Образование групп по двум и более признакам, взятым в определенном сочетании, называется комбинированной группировкой. При этом группировочные признаки принято располагать, начиная с атрибутивного, в определенной последовательности, исходя из логики взаимосвязи показателей. Если статистический материал, сведенный в группы, перегруппировывают, то производят вторичную группировку. То есть вторичная группировка – операция по образованию новых групп на основе ранее осуществленной группировки. Вторичная группировка может производиться путем сведения в новые группы по тому же признаку, по которому произведена первичная группировка статистических данных. Применяются два способа образования новых групп: первым, наиболее простым и распространенным является изменение первоначальных интервалов, второй способ получил название долевой и состоит в образовании новых групп на основе закрепления за каждой группой определенной доли единиц совокупности. Интервалы первичной группировки либо укрупняются, либо, наоборот, расчленяются. Чаще всего производится укрупнение интервалов.

Многосторонний анализ требует создания системы группировок. Система группировок по многим признакам позволит установить процесс развития данного экономического явления в целом. Создание системы группировок должно отвечать некоторым общим методологическим требованиям, основные из которых подчиняются воздействию логических и формальных критериев.

Логические критерии состоят в следующем:

1) система должна охватывать изучаемый объект с различных сторон;

2) в системе группировок должно найти отражение решений типологических, структурных и аналитических задач исследования;

3) каждая отдельная группировка должна составлять одно из логических звеньев в общей их цепи;

4) выводы по одной группировке не должны противоречить выводам по другой;

5) система не должна претерпевать существенных изменений во времени.

К формальным критериям можно отнести:

1) группировки по качественным признакам следует проводить раньше группировок по количественным признакам;

2) результативные признаки подобает выражать одинаковыми для системы показателями;

3) таблицы системы обязаны иметь стабильную нумерацию;

4) нельзя изменять интервалы группировок от года к году.

Соблюдение этих требований делает систему группировок более гибкой и, в то же время, стабильной, что является необходимым условием всестороннего статистического анализа.

3.4. Принципы выбора группировочного признака. Образование групп и интервалов группировки

При группировке встает вопрос о выборе того признака, который адекватен цели исследования и характеру исходной информации. Исходя из задач исследования необходимо уметь выбрать определяющие признаки (1 шаг группировки).

Определяющими являются признаки, которые наиболее полно и точно характеризуют изучаемый объект, позволяют выбрать его типичные черты и свойства. Статистические группировки по многообразию признаков можно классифицировать:

1) по форме выражения группировочные признаки делятся на атрибутивные и количественные, а количественные могут быть дискретными (прерывными), значения которых выражаются только целыми числами, и непрерывными, принимающими как целые, так и дробные значения;

2) по характеру колеблемости группировочные признаки могут быть альтернативными и нет;

3) по роли во взаимосвязи изучаемых явлений - факторные и результативные.

Примером качественного значения может быть профессия, образование; а количественного – число работающих, величина дохода и т.д. Альтернативными признаками считаются те, которыми только одни единицы обладают, а другие – нет. Факторные признаки воздействуют на другие признаки, а результативные – те, которые испытывают на себе влияние других.

Вторым группировочным шагом после определения группировочного признака является распределение единиц совокупности по группам. Здесь встает вопрос о количестве групп и величине интервала, которые между собой взаимосвязаны. Это решается исходя их целей исследования, значения изучаемого признака, объема коммерческой деятельности.

Атрибутивные группировочные признаки представляют число групп (группировка работников по образованию). Аналогично расчленяется совокупность по дискретному признаку, изменяющемуся в сознательном диапазоне (при группировке магазинов по числу товарных секций, семей – по числу их членов и др.). Интервалы групп устанавливаются только при значительной колеблемости дискретного признака (торговая площадь) и тем более при непрерывно изменяющемся количественном признаке (величина зарплаты).

Число групп зависит от:

1) задач исследования;

2) вида показателя, положенного в основание группировки;

3) объема совокупности;

4) степени вариации признака.

Если группировка проводится по качественному признаку, то необходимо обратить внимание на число единиц исследуемого объекта и степень колеблемости группировочного признака. При небольшом объеме совокупности не следует образовывать большое количество групп, так как группы будут включать недостаточное число единиц объекта. Слишком большое число групп затрудняет выявление закономерностей при исследовании социально-экономических явлений и процессов.

Определение числа групп можно осуществить с помощью формулы Стерджесса

n = 1 + 3,322 × lg N, (3.1)

где n – число групп;

N – число единиц совокупности.

Недостаток формулы состоит в том, что ее применение дает хорошие результаты только если совокупность состоит из большого числа единиц объекта и распределение единиц по признаку, положенному в основание группировки, близко к нормальному.

Когда известно число групп, то следует определить интервалы группировки. Интервал – это значения варьирующего признака, лежащие в определенных границах. Каждый интервал имеет свою величину, верхнюю и нижнюю границы или хотя бы одну из них. Нижней границей интервала называется наименьшее значение признака в интервале, а верхней границей – наибольшее значение признака в интервале. Величина интервала представляет собой разность между верхней и нижней границами. Интервалы группировки в зависимости от их величины бывают равные и неравные, последние делятся на прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие, произвольные и специализированные.

Если размах вариации признака в совокупности велик и значения признака варьируют неравномерно, то надо использовать группировку с неравными интервалами.

Величина равного интервала определяются по следующей формуле:

(3.2)

где x_max, x_min – максимальное и минимальное значения признака в совокупности; n – число групп.

Интервалы группировок в зависимости от границ интервалов могут быть закрытыми и открытыми.

Закрытыми называются интервалы, у которых имеются и верхняя, и нижняя границы. Открытые – это те интервалы, у которых указана только одна граница; верхняя – у первого, нижняя – у последнего. При группировке единиц совокупности по количественному признаку границы интервалов могут быть обозначены по-разному, в зависимости от того, непрерывный это признак или дискретный. Специализированные – это такие интервалы, которые применяются для выделения из совокупности одних и тех же типов явлений по одному и тому же признаку для тех из них, которые находятся в различных условиях. При изучении социально-экономических явлений на макроуровне часто применяются 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.

В пределах одной группировки могут применяться несколько признаков и устанавливаться разной величины интервалы.

3.5. Статистические ряды распределения

Ряды сводки и группировки материалов статистического наблюдения оформляются в виде статистических рядов распределения и таблиц. Ряды распределения представляют собой простейшую группировку, в которой каждая выделенная группа характеризуется одним показателем.

Статистический ряд распределения – это упорядоченное распределение (расположение) единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему группировочному признаку. Они характеризуют состав (структуру) изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее измерения, закономерностях развития наблюдаемого объекта.

Ряды распределения, образованные по качественным признакам, называют атрибутивными. Примером атрибутивных рядов может служить распределение населения по полу, характеру труда, национальности, профессии и т.д.

При группировке ряда по количественному признаку получаются вариационные ряды. При этом вариационные ряды по характеру вариации и способу ее построения бывают дискретными (прерывными), основанными на прерывной вариации признака, и интервальными, на непрерывно изменяющемся значении признака, имеющем любые количественные выражения (рис.3.2).

Рис. 3.2. Ряды распределения

Дискретные признаки отличаются друг от друга на некоторую величину, т.е. даны в виде прерывных чисел. На пример, тарифный разряд рабочих, число детей в семье, число рабочих на предприятии. Непрерывные признаки могут отличаться один от другого на сколь угодно малую величину и в определённых границах принимать любые значения. Например, заработная плата рабочих, размер среднедушевого денежного дохода, стоимость основных фондов предприятия. Способы построения вариационного ряда для этих видов признаков различны.

Вариационные ряды состоят из двух элементов: варианты и частоты. Варианта – это отдельное значение варьируемого признака, которое он принимает в ряду распределения. Частотами называются численности отдельных вариант или каждой группы вариационного ряда. Частоты, выраженные в долях единицы или процентах к итогу, называются частостями. Сумма частот составляет объем ряда распределения.

Для построения дискретного ряда с небольшим числом вариантов достаточно перечислить все встречающиеся варианты значений признака, обозначаемые через х_i, а затем подсчитать частоту повторения каждого варианта f_i. Ряд распределения принято оформлять в виде таблицы. Когда число вариантов дискретного признака достаточно велико, а также при анализе вариации непрерывного признака, когда значения признака у отдельных единиц могут вообще не повторяться, строятся интервальные ряды распределения. Интервалы показывают определённые пределы значения варьирующего признака и обозначаются нижней и верхней границами интервала. При построении интервальных рядов распределения необходимо прежде всего установить число групп (интервалов), на которые следует разбить все единицы изучаемой совокупности.

При построении интервальных рядов для непрерывных признаков имеет место совпадение верхних границ предшествующих интервалов и нижних границ следующих за ними интервалов. Если приведён вариационный ряд с неравными интервалами, то для правильного представления о характере распределения необходимо рассчитать абсолютную или относительную плотности распределения, для определения которых вычисляют отношение частот или частостей к величине интервала:

а) абсолютная плотность;	б) относительная плотность
mi^(a) =	mi^(o) = ,

где f_i – частота повторения признака;

h_i - величина интервала;

W_i – частота признака (в относительном выражении).

Для целей анализа и сравнительной характеристики различных рядов распределения применяются обобщающие показатели вариационного ряда. В соответствии с рис.3.3 кривые распределения 1 и 2 имеют одинаковый размах вариации и характер распределения частот, но отличаются величиной варьирующего признака, являющегося центром группирования (на оси Ох). Поэтому характеристики центра группирования составляют одну из групп обобщающих показателей. В качестве обобщающих показателей используют среднюю арифметическую, моду, медиану.

Кривые распределения 3 и 4 (рис. 3.4) имеют один и тот же центр группирования и симметричное расположение частот вокруг него, но отличаются пределами вариации. Следовательно, необходимо иметь информацию о степени колеблемости признака и знать показатели степени вариации. В зависимости от характеризуемых особенностей распределения обобщающие показатели можно разбить на три группы:

1) показатели центра распределения;

2) показатели степени вариации;

3) показатели формы распределения.

Графическое изображение рядов распределения облегчает их анализ и позволяет судить о форме распределения.

Рис. 3.3. Кривые распределения с разными центрами группирования

Дата добавления: 2015-05-29