Статистическая сводка

.
Сводка представляет собой комплекс последовательных операций по обобщению конкретных единичных фактов, образующих совокупность, для выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом. Статистическая сводка должна вестись на основе предварительного теоретического анализа явлений и процессов. Это необходимо для того, чтобы во время сводки не потерять информацию об исследуемом явлении и все статистические итоги отражали важнейшие характерные черты объекта.

Виды сводок:
1. по глубине обработки:
простая сводка (общий объем показателей)
сложная сводка – группировка единиц наблюдений, подсчет итогов по группам и всему объему в целом и представление результатов в форме статистических таблиц.

Проведению сводки предшествует разработка ее программы, которая состоит из следующих этапов: выбор группировочных признаков; определение порядка формирования групп; разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом; разработка системы макетов статистических таблиц, в которых должны быть представлены результаты сводки.

По форме обработки материала сводка бывает децентрализованная и централизованная.

При децентрализованной сводке (именно она используется, как правило, при обработке статистической отчетности) разработка материала производится последовательными этапами.

При централизованной сводке весь первичный материал поступает в одну организацию, где и подвергается обработке от начала и до конца. Централизованная сводка обычно используется для обработки материалов единовременных статистических обследований.

По технике выполнениястатистическая сводка подразделяется на механизированную и ручную.

Механизированная сводка - это способ выполнения сводки статистических данных, при котором все операции осуществляются с помощью применения компьютеров.

При ручной сводке все основные операции (подсчет групповых и общих итогов) осуществляются вручную. В настоящее время ручная сводка в обработке информации используется крайне редко.

3.3 Типологические группировки обеспечивают разграничение массовых явлений на качественно однородные совокупности. При этом качественно однородными совокупностями считаются такие, все единицы которых подчинены определенному закону развития (качеству объекта).

Группировки, применяемые для изучения структуры массовых явлений, называются структурными. С помощью таких группировок можно изучить состав (структуру) качественно однородной совокупности.

Например, состав населения по полу, возрасту, образованию, национальности и другим признакам.

Группировки, предназначенные для изучения взаимосвязей и зависимостей между явлениями и процессами, называются аналитическими. Многие массовые явления достаточно тесно взаимосвязаны между собой: себестоимость продукции зависит от производительности труда: производительность труда в свою очередь зависит от технического уровня и т.д.

При исследовании взаимосвязей принято явления и их признаки подразделять на факторные и результативные. Факторными называются признаки (явления), вызывающие изменение другого, зависящего от них признака (явления). Последний (зависящий) носит название результативного признака (явления).

Аналитическая группировка ставит своей целью выявить и установить количественное выражение степени связи между факторным и результативным признаками (явлениями) в конкретных условиях места и времени. Ведь один и тот же фактор в одних условиях может оказывать сильное влияние на результативный признак (явление), в других – слабое. В этом случае говорят о наличии или отсутствии связи между изучаемыми признаками (явлениями).

Аналитические группировки строятся по факторному признаку (явлению).

Метод вторичной группировки является важным средством анализа статистических данных, переходом от формальной группировки к типологической, отражающей качественные типы, по сути дела разграничивающей качественно отличные друг от друга однородные подмножества изучаемой совокупности.
Динамическая группировка – показывает переходы из одних групп в другие (а также вход и выход из совокупности). Числа переходов удобно располагать в квадратную («шахматную») таблицу.

Если группировка образована по одному признаку, то она называется простой группировкой. Если для выделения групп берется одновременно два или более признака, при этом группы, образованные по одному признаку, подразделяются на подгруппы по другому признаку, то такая группировка называется комбинационной (сложной).

В них производится разделение совокупности на группы по двум или более признакам. При этом группы, образованные по одному признаку, разбиваются на подгруппы по другому признаку.

Такие группировки дают возможность изучить структуру совокупности по нескольким признакам одновременно

Корреляционная таблица - один из основных способов описания корреляционных связей между признаками, используемых для упорядочения информации о распределении изучаемой совокупности индивидов по двум признакам.

На пересечении, строки и столбца в таблице проставляется число индивидов, у которых первый признак принимает второе значение из своего списка, а второй признак третье из своего Таблица имеет n m внутренних клеток. Кроме того, выделяются два маргинала (на полях-правом и нижнем). Первый маргинал это m 1-ый столбец, заполненный числами индивидов, у которых первый признак принимает свое первое значение (независимо от того, какое значение принимает второй признак, это сумма элементов первой внутренней строки), второе значение и т. д. до п.-ого.

Второй маргинал это n 1-ая строка, заполненная суммами элементов соответствующих столбцов. Сумма элементов каждого маргинала равна числу индивидов. Такого рода распределения называют двумерными. Если п=, то говорят об одномерном распределении (оно показывает, как распределены индивиды по одному, в данном случае второму признаку).

Основной формой представления является двумерная корреляционная таблица. Характер распределения индивидов по ее клеткам определяется характером связи между признаками. Поэтому по эмпирической таблице восстанавливают характер связи. Если связи нет, то число индивидов, попадающих в данную клетку таблицы, равно произведению маргиналов строки и столбца с соответствующими номерами, деленному на число всех индивидов. Таблицу, заполненную такими частотами, называют теоретической. Если связь есть, то эмпирическая таблица отличается от теоретической.

3.4. При построении графического изображения следует соблюдать ряд требований. Прежде всего, график должен быть достаточно наглядным, так как весь смысл графического изображения как метода анализа в том и состоит, чтобы наглядно изобразить статистические показатели. Кроме того, график должен быть выразительным, доходчивым и понятным. Для выполнения вышеперечисленных требований каждый график должен включать ряд основных элементов: графический образ; поле графика; пространственные ориентиры; масштабные ориентиры; экспликацию графика.

Ряд распределения – ряд цифровых показателей представляющих вид распределения по одному существенному признаку, разновидности которого выстроены в определенной последовательности.
Ряд состоит их вариантов и частот.
Сумма всех частот – объем распределения.

Могут быть образованы по:
Качественному признаку (атрибутивному)
Количественному (прерывному/непрерывному)

Если ряды построены по качественному признаку, то они атрибутивные, если по количественному – вариационные.
Различают вариационные ряды:
Дискретный ряд (целые числа)
Интервальный.
Показатель плотности распределения:
Абсолютная – деление частоты на длину интервала

Относительная – частность на единицу длины интервала

3.5.Статистической называется таблица, которая содержит сводную числовую характеристику исследуемой совокупности по одному или нескольким существенным признакам, взаимосвязанным логикой экономического анализа.

Табличной называется такая форма расположения числовой информации, при которой число располагается на пересечении четко сформулированного заголовка по вертикальному столбцу, называемому графой, и названия по соответствующей горизонтальной полосе - строке.

Статистическая таблица содержит три вида заголовков: общий, верхние и боковые. Остов таблицы, заполненный заголовками, образует макет таблицы; если на пересечении граф и строк записать цифры, то получается полная статистическая таблица.

Подлежащим статистической таблицы называется объект, который характеризуется цифрами. Это может быть одна или несколько совокупностей, отдельные единицы совокупности в порядке их перечня или сгруппированные по каким-либо признакам, территориальные единицы и так далее.

Сказуемое статистической таблицы образует система показателей, которыми характеризуется объект изучения, то есть подлежащее таблицы. Сказуемое формирует верхние заголовки и составляет содержание граф с логически последовательным расположением показателей слева направо.

Подлежащее простой таблицы может быть сформировано по видовому, территориальному (например, численность населения по странам СНГ), временному и так далее принципам.

В сказуемом статистической таблицы приводятся показатели, которые являются характеристикой изучаемого объекта.

По структурному строению сказуемого различают статистические таблицы с простой и сложной его разработкой.

При простой разработке сказуемого, показатель, определяющий его, не подразделяется на подгруппы и итоговые значения получаются путем простого суммирования значений по каждому признаку отдельно, независимо друг от друга.

4. Статистический показатель — количественная характеристика социально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности.

Различают показатель-категорию и конкретный статистический показатель:

Показатель категория определяет содержание статистического показателя, то есть не численное значение определенного показателя, а его элементы: например коэффициент рождаемости, смертности, национального богатства.

Конкретный статистический показатель — это цифровая характеристика изучаемого явления или процесса.

По форме различают статистические показатели: абсолютные, относительные, средние

По охвату единиц различают индивидуальные и сводные показатели.

Индивидуальные показатели — характеризуют отдельный объект или отдельную единицу совокупности (прибыль фирмы, размер вклада отдельного человека).

Сводные показатели — характеризуют часть совокупности или всю статистическую совокупность в целом. Их можно получить как объемные и расчетные. Объемные показатели получают путем сложения значений признака отдельных единиц совокупности. Полученная величина называется объемом признака. Расчетные показатели вычисляются по различным формулам и используются при анализе социально-экономических явлений.

Статистические показатели по временному фактору делятся на:

Моментные показатели — отражают состояние или уровень явления на определенный момент времени. Например, число вкладов в Сбербанке на конец какого-либо периода.

Интервальные показатели — характеризуют итоговый результат за период (день, неделя, месяц, квартал, год) в целом. Статистические показатели связаны между собой.

4.3.Относительные статистические величины — это показатели, которые дают числовую меру соотношения двух сопоставляемых между собой величин. Основное условие правильного расчета относительных величин — сопоставимость сравниваемых величин и наличие реальных связей между изучаемыми явлениями.

Относительная величина = сравниваемая величина / базис

Величина, находящаяся в числителе соотношения, называется текущей или сравниваемой.

Величина, находящаяся в знаменателе соотношения, называется основанием или базой сравнения.

По способу получения относительные величины — это всегда величины производные (вторичные). Они могут быть выражены: в коэффициентах, если база сравнения принимается за единицу (АбсВеличина / Базис) * 1

в процентах, если база сравнения принимается за 100 (АбсВеличина / Базис) * 100

в промилле, если база сравнения принимается за 1000 (АбсВеличина / Базис) * 1000
Например показатель рождаемости в форме относительной величины, исчисляемый в промилле показывает число родившихся за год в расчете на 1000 человек. в продецимилле, если база сравнения принимается за 10000 (АбсВеличина / Базис) * 10000

Различают следующие виды относительных статистических величин: динамики, выполнения план, структуры, координации, интенсивности, сравнения.

Относительная величина координации — представляет собой соотношение частей совокупности между собой. При этом в качестве базы сравнения выбирается та часть, которая имеет наибольший удельный вес или является приоритетной с экономической, социальной или какой-либо иной точки зрения.

ОВК = показатель характеризующий часть совокупности / показатель характеризующий часть совокупности, выбранную за базис сравнения. Относительная величина координации показывает, во сколько раз одна часть совокупности больше или меньше другой, принятой за базу сравнения.

Относительная величина структуры (показатель структуры)- характеризует удельный вес части совокупности в ее общем объеме, иначе "доля".

Относительная величина сравнения (показатель сравнения) — характеризует соотношение между разными совокупностями по одноименным показателям.

Дата добавления: 2015-08-31