Признаки и группировки

3.3.

Статистика изучает явления через их признаки. Чем более однородна совокупность, тем больше общих признаков имеют ее единицы и тем меньше варьируют их значения.

Признаки различаются способами их измерения и другими особенностями, влияющими на методы статистического изучения.

По уровню измерения признаки делятся на количественные и неколичественные. Значения количественных признаков указывают лишь принадлежность единицы к определенной категории. Например, для автомобиля это цвет, марка; для предприятия — отраслевая принадлежность, форма собственности, основные виды выпускаемой продукции.

Из неколичественных признаков выделяются альтернативные признаки, т.е. те, которые могут принимать лишь два значения: мужчина — женщина, квартира с балконом — без балкона.

Те неколичественные признаки, по которым нельзя упорядочивать единицы, называются номинальными. Они просто указывают принадлежность единицы к определенной категории (город большой, мальчик рыжий и т.д.).

Те неколичественные признаки, по которым можно упорядочивать единицы, называются порядковыми. Они характеризуют некоторое качество. Например, описывая отношение к труду, выделяют следующие категории:

+ 1 — работа нравится;

+ 0,5 — работа скорее нравится, чем не нравится;

0 — работа безразлична;

0,5 — работа скорее не нравится, чем нравится;

1 — работа не нравится.

Присваивая цифровые метки категориям, можно ранжировать работников по значениям этих меток.

Количественные признаки выражаются числами. Они играют преобладающую роль в экономической статистике. Для предприятия — это объем выпускаемой продукции за период, количество видов производимой продукции, фонд заработной платы и т.д.

Количественные признаки могут быть дискретными и непрерывными. Дискретные признаки — это те, значения которых отличаются не менее чем на единицу измерения признака. Например, число человек в семье, количество установленных станков, поголовье крупного рогатого скота. Непрерывные признаки — это те, значения которых у разных единиц могут отличаться на любую, сколь угодно малую величину. Такими признаками являются рост, масса тела человека, заработная плата, метраж квартиры и т.д.

Количественные переменные позволяют не только упорядочивать единицы, но и определять интервал, отделяющий одну единицу от другой.

По отнесенности к единице совокупности признаки делятся на первичные и вторичные.

Первичные признаки характеризуют единицу совокупности в целом. Это абсолютные величины. Они могут быть измерены, посчитаны, взвешены и существуют сами по себе независимо от их статистического изучения. Например, площадь пашни, мощность двигателей на предприятии, численность населения города, число автомобилей, произведенных в стране.

Вторичные или расчетные признаки не измеряются непосредственно, а рассчитываются. Они являются продуктами человеческого сознания, результатом познания изучаемого объекта. Например, себестоимость единицы продукции, производительность труда, рентабельность, урожайность и т.п. Вторичные признаки представляют собой соотношение первичных признаков. Так, если объем выпущенной продукции разделить на численность работников, получим показатель производительности труда; разделив сумму затрат на произведенную продукцию на число единиц данной продукции, получим себестоимость, и т.д.

Еще одно деление признаков связано с их зависимостью от времени. Если значение признака зависит от интервала времени, к которому он относится, то признак называется интервальным. В определение такого признака входит время. Например, продукция, выпущенная за месяц или за год; душевой доход за месяц; расходы на транспорт за неделю, за день и т.д. Очевидно, что значение такого признака зависит от того, к какому интервалу времени оно относится (объем продукции за квартал, конечно же, будет больше, чем за месяц). Значения интервальных признаков принадлежат соответствующему отрезку времени и могут суммироваться (нет повторного счета). Так, сумма месячных объемов дает годовой объем продукции. Эти признаки можно назвать характеристиками процесса. Если значение признака может быть определено по состоянию на любой момент времени, такой признак называется моментным, или признаком состояния. К такого рода признакам относятся:

· стоимость основных фондов предприятия на начало или на конец года;

· количество установленного металлорежущего оборудования на 1-е число месяца;

· численность работников на начало года и т.д.

Обобщая значения признаков по единицам, мы получаем показатели, т.е. характеристики совокупности или какой-либо группы. Например, признак конкретного работника — заработная плата за месяц, а для всех работников рассчитывается средняя месячная заработная плата; или пол (мужчина, женщина) — признак работника, а в целом по всем работникам рассчитывается процент женщин или количество мужчин на 100 женщин.

Специфика предмета статистики обусловливает специфику статистического метода. Он включает сбор данных (статистическое наблюдение), их обобщение, представление, анализ и интерпретацию. Статистические данные могут быть взяты из публикаций, а можно собрать новую информацию по каждой единице совокупности (фирме, человеку, виду продукции, товару). Получение исходных данных является одной из наиболее трудных и важных задач, которые встают перед статистикой. Главное — использовать те данные, которым можно доверять.

Обобщение данных наблюдения включает группировку — разбиение общей совокупности на группы однородных единиц и сводку — обобщение значений признаков в сводные статистические показатели для характеристики каждой частной совокупности, группы и совокупности в целом.

Для удобного использования результатов обобщения или непосредственно исходной информации данные должны быть представлены в подходящей форме, компактно и наглядно. С этой целью строятся таблицы и графики.

Каждый следующий этап статистической работы зависит от предыдущего. В то же время завершающий этап обобщения данных оказывает влияние на статистическое наблюдение — ведь именно тем, что мы хотим получить в результате исследования, определяются границы объекта наблюдения, программа наблюдения (какие признаки мы будем регистрировать у единиц совокупности).

Выделение типов в результате классификации или группировки данных обеспечивает их однородность. Тем самым создается основа для расчета сводных показателей, анализа вариации и связей. Однородность обобщаемых данных определяет устойчивость всех статистических показателей. Так, по-разному рассчитываются средний надой молока в целом по России (когда объединяются центральные районы, Северный Кавказ, Северо-Запад и т.д.) и тот же показатель по отдельным территориям страны с достаточно однородными природно-климатическими условиями.

При изучении связей статистика устанавливает круг важнейших факторов, измеряет хотя бы условно силу их влияния. В решении этой задачи всегда существует опасность установления ложных связей — принять за причину просто сопутствующие явления. Например, считать черного кота или разбитое зеркало предвестием неудач.

Важным направлением анализа является изучение динамики. Чтобы предсказать развитие в будущем (сколько автомобилей будет произведено и продано на внутреннем рынке, какова будет численность населения в 2010 г., и т.д.), нужно знать фактическую динамику в прошлом: как изменялись показатели, имелась ли тенденция к их изменениям, каков характер колеблемости данных.

Каждый шаг исследования завершается интерпретацией полученных результатов. Какое заключение можно сделать, исходя из проведенного анализа, что говорят нам цифры: подтверждают ли они исходные предположения или открывают что-то новое? Интерпретация данных ограничена исходным материалом. Если заключения основаны на данных выборки, то она должна быть репрезентативной, чтобы выводы были отнесены к совокупности в целом. Статистика позволяет выяснить все полезное, что содержится в исходных данных, и определить, что и как можно использовать для принятия решений.

Дата добавления: 2014-01-05