Реферат: Сущность и методы статистического наблюдения

--PAGE_BREAK--2. Понятие статистической сводки, ее содержание, виды
Статистическая сводка – это второй этап статистического исследования. Задача сводки состоит в том, чтобы упорядочить и обобщить первичный материал, свести его в группы и на этой основе дать обобщенную характеристику совокупности.

Различают простую сводку (подсчет только общих итогов) и сложную сводку (ее еще называют статистической группировкой).

Простая сводка хотя и дает необходимую для оперативного руководства информацию, но не полностью исчерпывает возможности сводки, не подготавливает материал для глубокого анализа и тем самым в полной мере не раскрывает все закономерности содержащиеся в первичном статистическом материале.

Для того чтобы этого достичь, необходимо при сводке первичного материала применять статистические группировки.

Содержанием или составными элементами групповой сводки являются:

1.     установление программы сводки,

2.     подсчет групповых и общих итогов,

3.     оформление конечных результатов сводки в статистических таблицах.

В программе статистической сводки устанавливается признак, по которому должна быть проведена группировка, определяются группы, на которые должна быть разбита совокупность по этому признаку, определяются сводные показатели, характеризующие совокупность в целом и ее отдельные группы.

Программа сводки имеет вид макетов сводных статистических таблиц, которые должны быть заполнены на основе сводки статистических материалов.

По способу организации сводка может быть централизованной и децентрализованной. При централизованной сводке все заполненные первичные документы (формуляры, бланки наблюдения) направляются в центральный статистический орган Росстат. При децентрализованной сводке материалы, поступающие от учетных единиц, сводятся сначала в масштабе одной территориальной или административной единицы, например, в масштабах района, затем районные сводки передаются в область, где сводятся в областном масштабе и т.д.

По технике выполнения сводка может быть ручной или механизированной. Ручная сводка применяется в основном для небольших массивов данных и начинается с шифровки статистических формуляров. Затем формуляры определенным образом группируются и подсчитывается их число и другие показатели. При механизированной сводке совокупностей больших объемов данные сразу заносятся на машиночитаемые носители информации и полностью обрабатываются на ЭВМ.

3. Группировка – основа статистической сводки
Группировкой в статистике называется разбиение совокупности на группы (или объединение отдельных единиц в группы) по какому-либо признаку.

Группировки, являясь первой ступенью статистического анализа, одновременно являются подготовительной стадией более глубокого анализа статистического материала. В этом их основное значение и этим определяется их ведущая роль в сводке первичного статистического материала.

С помощью группировок решают три основные задачи.

Задача первая. Разделение всей совокупности на качественно однородные совокупности, иначе говоря, выделение социально-экономических типов явлений. Эту задачу решают с помощью группировок, называемых типологическими.

Важнейшим положением методологии группировок является утверждение о том, что сводные статистические характеристики можно применять лишь к качественно однородным совокупностям. Поэтому первая задача метода группировок в статистике и заключается в том, чтобы на основе экономической теории разделить изучаемое множество единиц на отдельные качественно однородные совокупности и выявлять на этой основе экономический тип явлений, хозяйств, предприятий и т.п.

Примерами могут служить.

1. Деление совокупного общественного продукта на группы по экономическому назначению (средства производства и предметы потребления).

2. Деление предприятий и организаций по отраслям народного хозяйства, по формам собственности, по секторам экономики.

3. Деление банков по формам собственности.

4. Группировка предприятий на мелкие, средние, крупные.

5. Выделение акционерных компаний с высокими, средними и низкими дивидендами и др.
Типологические группировки имеют практическое значение в изучении дифференциации населения и предприятий по доходам, в изучении концентрации производства, в изучении пропорций между отраслями производства и др.

Задача вторая.Изучение состава совокупности по тем или иным признакам. Группировки, решающие эту задачу называются структурными.

Структурные группировки имеют большое практическое значение для изучения структуры однотипных явлений. Примерами могут служить: структура собственных и заемных средств, структура источников оборотных средств, структура депозитов по сроку их привлечения, группировка населения по размеру среднедушевого дохода.

В коммерческой деятельности. Группировка торговых предприятий по объему товарооборота, изучение состава товарооборота по товарным группам, торговой сети – по специализации, работников торговли – по профессиям, возрасту, стажу, образованию.

В производственной деятельности. Группировка предприятий и организаций по технической оснащенности, по числу рабочих и т.д. Значение такого рода группировок заключается в том, что с их помощью могут быть выявлены неиспользованые резервы производства, например, в области улучшения использования основных фондов, повышения производительности труда, улучшения качества продукции и т.д.

Группировка населения по возрасту, например, необходима для проведения различных расчетов, связанных с медицинским, культурным, бытовым обслуживанием населения, для вычисления специальных демографических показателей и т.д.

Структурные группировки в динамике вскрывают закономерности изменения структуры.

Задача третья.Изучение взаимосвязанного изменения варьирующих признаков в пределах качественно однородной совокупности. Эту задачу решают с помощью аналитической группировки. Например, себестоимость продукции зависит от уровня производительности труда: чем выше производительность труда, тем ниже в среднем себестоимость продукции. Выработка рабочих зависит от их квалификации: чем выше квалификация, тем выше в среднем выработка рабочих. Зависимость прибыли предприятий от оборачиваемости оборотных средств: чем медленнее оборачиваются средства, тем меньше прибыли.

Основные этапы проведения аналитической группировки — обоснование и выбор факторного и результативного признаков, подсчет числа единиц в каждой из образованных групп, определение объема варьирующих признаков в пределах созданных групп, а также исчисление средних размеров результативного показателя. Результаты группировки оформляются в таблице.

Подобное разделение группировок на три вида в зависимости от решаемых задач носит весьма относительный характер, так как группировка часто бывает универсальной, одновременно выделяя типы, показывая состав совокупности по ряду признаков и вскрывая закономерные изменения признаков по группам.

Разделение группировок на виды в зависимости от решаемых с их помощью задач имеет важное значение, так как от их вида зависит решение основных вопросов метода группировок: выбор группировочного признака, правила образования групп, состав системы показателей, с помощью которых характеризуется каждая группа.

При выполнении конкретной группировки в первую очередь возникают следующие вопросы. Какие именно группы и в каком количестве необходимо выделить из общей массы? Как образовать эти группы и определить основания группировок?

Признак, по которому производится группировка, является группировочным признаком (основанием группировки).

Вопрос об основании группировки решается в зависимости от задачи, решаемой с помощью группировок.

При типологической группировкев основание группировки берут существенные признаки, наиболее тесно связанные с отличительными особенностями данного типа изучаемого явления, то есть такие признаки, которые действительно выражают то свойство явления, по которому мы разделяем его на группы.

Наряду с общими теоретическими соображениями при выборе признаков следует учитывать также особенности развития изучаемого явления в конкретных условиях времени и места и «специализацию» признаков группировки, то есть подбора группировочных признаков в соответствии с формами и условиями развития явления. Распространена такая специализация признаков. Например, чтобы выделить группы крупных, средних и мелких предприятий в различных отраслях промышленности применяют различные основания (машиностроительные предприятия группируют по числу рабочих, электростанции – по размерам их установленной мощности, а автохозяйства – по объему выполненных перевозок).

При аналитических группировках за основание группировки принимают факторные признаки. Подбор признаков-факторов осуществляется с учетом положений теории и изучения конкретных условий развития явления. Например, при изучении зависимости между себестоимостью продукции и производительностью труда в основу группировки кладут производительность труда. При изучении зависимости между прибылью малых предприятий и оборачиваемостью оборотных средств в основу группировки кладут оборачиваемость оборотных средств.

Структурные группировкимогут быть проведены по любому признаку, изучение различий в котором представляет интерес.

Признак, положенный в основу группировки может быть количественным или качественным (атрибутивным). Если признак качественный, возможны два случая:

1. простейший – группировочный признак имеет мало разновидностей (например, группировка населения по полу, деление населения на городское и сельское, группировка автомашин на легковые и грузовые и т.д.), совокупность в этом случае делится на число групп равное числу разновидностей признака;

2. признак имеет много разновидностей и выделять такое количество групп не имеет смысла. В этом случае пользуются заранее разработанными классификациями и выделяют столько групп в ряду сколько их предусмотрено в классификации (например, классификация учебных заведений, отраслей народного хозяйства, отраслей промышленности и т.д.). Если нет разработанной классификации, ее нужно разработать, а затем выделить такое количество групп, какое предусмотрено в этой классификации.

Если группировочный признак количественный, то приемы группировки различны в зависимости от целей группировки и от характера изменения (вариации) группировочного признака.

Различают признаки варьирующие дискретно и непрерывно. Если группировочный признак изменяется дискретно и имеет мало разновидностей, (например тарифный разряд рабочего, класс шофера, число детей в семье и др.), то число выделяемых в подлежащем групп равно числу наблюдавшихся значений признака.

Если группировочный признак изменяется непрерывно (например, себестоимость продукции, фактическая грузоподъемность машины, объем плавки и т.д.), то для осуществления группировки указываются границы группы в интервалах, то есть устанавливается минимальное и максимальное значения группировочного признака (от… до…) для единиц, включаемых в данную группировку.

При группировке по непрерывно изменяющемуся количественному признаку возникают связанные между собой вопросы. Сколько выделить групп и по какому принципу? Какой величины взять интервалы? Применять ли равные интервалы или неравные интервалы и как их установить.

Вопрос о выборе интервала решается в зависимости от цели количественной группировки. При типологической группировке число интервалов должно соответствовать числу предварительно намеченных типов. Границы интервалов устанавливаются с таким расчетом, чтобы достиглась конечная цель типологической группировки, а именно внутри групп единицы должны быть однородными в качественном и количественном отношениях, но группы должны существенно отличаться одна от другой. Иными словами, нужно найти такие значения уровня признака, переход через которые означает переход к иному социально-экономическому типу.

Определение границ интервалов в этом случае – задача трудная, часто требующая исследовательской работы. Для каждого группировочного признака по каждой частной совокупности необходимо провести анализ, основанный на глубоком знании природы совокупности.

Для этой цели применяют специализированные интервалы. Например, чтобы выделить группы мужского населения РФ различные по трудоспособности, применяют специализированные интервалы с учетом возраста каждой группы:

до 15 лет – нетрудоспособные

от 16 до 18 – лица «полурабочего» возраста

от 18 до 60 – лица рабочего возраста

от 60 до 70 – лица «полурабочего» возраста

70 лет и старше – нетрудоспособные.

Границы специализированных интервалов и число выделяемых с их помощью групп нельзя определить произвольно, механически.

В каждом интервале содержится реальное качественное содержание, и граница интервала устанавливается там, где в данных условиях намечается переход из одного качества в другое. Количество выделяемых групп должно быть установлено в соответствии с указаниями экономической теории.

Границы специализированных интервалов не могут устанавливаться единообразно; в разных условиях они должны быть специализированы в зависимости от разных условий, места и времени. Например, при группировке промышленных предприятий на «мелкие», «средние» и «крупные» машиностроительный завод с 300 рабочими нельзя отнести в группу «крупных» предприятий, тогда как кирпичный завод с таким же числом рабочих будет считаться «крупным» предприятием.

Нередко применяют неравные интервалы особенно тогда, когда варьирование осуществляется неравномерно и в очень широких пределах.

При аналитических группировках (поскольку анализ ведется в однокачественных совокупностях) могут применяться и равные и неравные интервалы. Для раскрытия связи между признаками все единицы изучаемой совокупности разбиваются на группы по величине группировочного (факторного) признака и по каждой группе определяется средняя величина другого признака, зависящего от факторного. При наличии зависимости между признаками эти средние величины закономерно изменяются от группы к группе по мере изменения факторного признака. Число единиц в группах должно быть достаточно велико (примерно одинаковым).

При структурной группировке, когда ставится задача охарактеризовать количественные различия единиц по данному признаку, применяют, как правило, равные интервалы.

Группировки бывают одинарными (простыми) и сложными. Группировки, в основу образования которых положен один признак называют одинарными, несколько признаков – сложными. Сложные группировки делятся на комбинационные и многомерные.

Если в основу группировки положено несколько признаков в определенной их комбинации, то группировки называются комбинационными. Это наиболее распространенный вид сложной группировки. Так, группировка промышленных предприятий по количеству рабочих является простой группировкой, но если группы предприятий по количеству рабочих разбить на подгруппы по уровню производительности труда, то получим комбинационную группировку. Комбинационная группировка может быть построена по любому сочетанию признаков как количественных, так и качественных.

Если число единиц совокупности невелико, рекомендуется использовать многомерные группировки. Выделение групп одновременно по комплексу признаков называют многомерной группировкой. Это прием кластерного анализа, с помощью которого статистическое множество, заданное в <img width=«13» height=«15» src=«ref-1_1257293600-84.coolpic» v:shapes="_x0000_i1026">-мерном пространстве существенных признаков, подразделяется с помощью ЭВМ на однородные непересекающиеся подмножества по некоторым критериям «родства».

Вторичной группировкойназывается построение новой группировки, на основе ранее осуществленной. Вторичная группировка является единственным способом построения группировки на основе ранее составленных групп, в случае отсутствия исходного, первичного материала.

Вторичная группировка может быть осуществлена двумя способами:

1)     по величине прежнего группировочного признака;

2)     по удельному весу групп в общей их численности.

К вторичной группировке прибегают для решения задач, важнейшими из которых являются: 1) образование на основе группировок по количественным признакам качественно однородных групп (типов); 2) приведение двух (или более) группировок с различными интервалами к единому виду в целях сравнимости; 3) образование более укрупненных групп, в которых яснее проступает характер распределения.


4. Статистические ряды распределения


Ряд распределенияв статистике – это простейшая группировка, представляющая собой упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по изучаемому варьирующему признаку.

По характеру изучаемого признака ряды подразделяются на атрибутивные (когда варьирующий признак качественный, т.е. не имеет количественного выражения) и вариационные (если изучаемый признак измеряется количественно).

В каждом ряду распределения выделяют два основных элемента:

— варианты <img width=«23» height=«23» src=«ref-1_1257293684-185.coolpic» v:shapes="_x0000_i1027">  — конкретные значения признака;

— частоты <img width=«25» height=«23» src=«ref-1_1257293869-196.coolpic» v:shapes="_x0000_i1028">  — числа, показывающие, как часто встречаются данные варианты.

Если варианты представлены целыми значениями признака, то такие вариационные ряды распределения называются дискретными, а если варианты представлены числовыми интервалами, то такие ряды называются интервальными.

Ряды распределения дополняются частостями и накопленными (кумулятивными) частотами.

Частость <img width=«25» height=«23» src=«ref-1_1257294065-196.coolpic» v:shapes="_x0000_i1029">  — относительная частота, определяемая отношением числа единиц групп к общему объему совокупности.

Накопленные частоты<img width=«27» height=«23» src=«ref-1_1257294261-196.coolpic» v:shapes="_x0000_i1030"> показывают, сколько единиц совокупности имеют значение признака не больше данного значения. Определяется последовательным прибавлением к частоте в первом интервале последующих частот ряда.

Величина интервала группировки интервального вариационного ряда определяется по формуле


<img width=«100» height=«43» src=«ref-1_1257294457-242.coolpic» v:shapes="_x0000_i1031">,
где <img width=«31» height=«24» src=«ref-1_1257294699-109.coolpic» v:shapes="_x0000_i1032">- максимальное значение признака, <img width=«28» height=«23» src=«ref-1_1257294808-110.coolpic» v:shapes="_x0000_i1033">  — минимальное значение признака, <img width=«17» height=«17» src=«ref-1_1257294918-96.coolpic» v:shapes="_x0000_i1034">  — число выделяемых групп.
При решении вопроса о том, сколько следует образовать групп, нужно принимать во внимание размах варьирования и численность единиц изучаемой совокупности. Чем больше размах варьирования признака, положенного в основу группировки, тем, как правило, больше может быть образовано групп.

Зависимость между числом групп <img width=«17» height=«17» src=«ref-1_1257294918-96.coolpic» v:shapes="_x0000_i1035"> и численностью единиц совокупности nможно выразить формулой американского ученого Стерджесса:
<img width=«115» height=«21» src=«ref-1_1257295110-231.coolpic» v:shapes="_x0000_i1036">
Эта зависимость может служить ориентировкой при определении числа групп в том случае, когда распределение единиц совокупности по данному признаку приближается к нормальному.





Если, например, требуется произвести группировку с равными интервалами по данным о стоимости основных фондов предприятий, максимальное значение которой составляет 7 млн. руб., минимальная – 1 млн. руб. и необходимо выделить при этом 4 группы, то величина интервала определяется следующим образом

<img width=«95» height=«41» src=«ref-1_1257295521-229.coolpic» v:shapes="_x0000_i1039"> млн. руб.
В нашем примере группировка с равными интервалами примет такой вид

1 – 2,5

2,5 – 4

4 – 5,5

5,5 – 7

При такой записи следует помнить правило, что левая цифра включает в себя обозначенное значение, а правая не включает. Следовательно, предприятия с основными фондами 2,5 млн. руб. должно быть отнесено ко второй группе.

Проиллюстрируем построение ряда распределения на условном примере.

Пример 2.1. Имеются следующие данные о производственном стаже работников малого предприятия, лет.

9, 3, 7, 2, 5, 3, 11, 6, 5, 4, 7

Необходимо построить ряд распределения работников по стажу, обработав 3 группы с равными интервалами.

Решение.

Величина интервала группировки работников по стажу определяется по формуле
<img width=«219» height=«43» src=«ref-1_1257295750-429.coolpic» v:shapes="_x0000_i1040"> года
Тогда интервалы будут следующими:

2 – 5, 5 – 8, 8 – 11

Подсчитаем частоты и представим результаты в таблице, которую дополним частостями и кумулятивными частотами
Таблица 2.1. Ряд распределения работников по производственному стажу



Ряды распределения для наглядности и удобства анализа могут быть изображены графически. Основные виды графиков рядов распределения: полигон частот (Рис. 1), гистограмма (Рис. 2), кумулята (Рис. 3).

Для изображения построенного интервального ряда работников по производственному стажу в виде полигона частот следует превратить его в дискретный ряд. Для этого определить середины (центры) интервалов — <img width=«13» height=«15» src=«ref-1_1257296849-84.coolpic» v:shapes="_x0000_i1045"> 

(3, 5; 6,5; 9,5). Из этих середин восстановить перпендикуляры равные частотам и соединить их вершины отрезками.
   При построении гистограммы ряда распределения работников по стажу работы на оси абсцисс откладывают интервалы ряда, высота которых равна частотам отложенным по оси ординат. Над осью абсцисс строятся прямоугольники, площадь которых соответствует величинам произведений интервалов на их частоты.

<img width=«361» height=«210» src=«ref-1_1257296933-4535.coolpic» v:shapes="_x0000_i1046">

Рис. 2. Гистограмма ряда распределения работников по стажу работы
При графическом изображении кумуляты накопленные частоты наносят на поле графика в виде перпендикуляров к оси абсцисс в верхних границах интервалов, а именно 5, 8, 11. Перпендикуляры затем соединяют отрезками, в результате чего получают ломаную линию, которая начинается от нуля все время возрастает, до тех пор, пока не достигнет высоты, равной общей сумме частот.
<img width=«559» height=«253» src=«ref-1_1257301468-5945.coolpic» v:shapes="_x0000_i1047">

Рис. 3. Кумулята ряда распределения работников по стажу работы
Анализ ряда и графиков показывает, что распределение работников по стажу не является равномерным, чем больше стаж работников отличается от среднего стажа, тем реже такие работники встречаются.

Обобщение первичных данных в виде ряда распределения позволяет видеть вариацию и состав совокупности по изучаемому признаку, сравнивать между собой группы, изучать их динамику и устанавливать характер распределения единиц по тому или иному признаку.

Однако ряды распределения не дают всесторонней характеристики выделенных групп. Чтобы решить ряд конкретных задач, выявить особенности в развитии явлений, обнаружить тенденции, установить зависимости, необходимо произвести группировку статистических данных.

Как осуществляется конкретная группировка рассмотрим в следующем вопросе.
    продолжение
--PAGE_BREAK--