
- •Часть 1
- •Тема 1 Предмет и метод статистики
- •1.1 Понятие статистики
- •1.2 Предмет статистики
- •1.3 Метод статистики
- •Тема 2 Статистическое наблюдение
- •2.1 Понятие о статистическом наблюдении
- •2.2 Программно-методологические и организационные вопросы статистического наблюдения
- •2.3 Формы, виды и способы наблюдения
- •Тема 3 Сводка и группировка статистических данных
- •3.1 Сводка статистических данных
- •3.2 Статистические группировки и их виды
- •3.3 Ряды распределения и их графическое изображение
- •3.4 Некоторые вопросы техники выполнения группировки
- •Тема 4 Абсолютные и относительные статистические величины
- •4.1 Абсолютные величины и их виды
- •4.2 Относительные величины, их виды и способы выражения
- •Тема 5 Средние величины и показатели вариации
- •5.1 Понятие о средних величинах и их использование
- •Виды средних и способы их исчисления
- •Средняя арифметическая
- •5.2.2 Средняя гармоническая
- •5.2.3 Средняя хронологическая
- •5.2.4 Средняя геометрическая
- •5.2.5 Структурные средние
- •5.3 Показатели вариации
- •5.3.1 Правило сложения дисперсий
- •Тема 6 Ряды динамики
- •6.1. Понятие о рядах динамики. Виды рядов динамики
- •6.2 Правила построения динамических рядов
- •6.3 Показатели анализа рядов динамики
- •6.4 Анализ динамических рядов
- •6.4.1 Выявление тенденции изменения явления во времени
- •Анализ сезонных колебаний
- •Тема 7 Экономические индексы
- •7.1 Понятие индексов и их использование
- •7.2 Классификация индексов
- •7.3 Индексы физического объема
- •7.4 Индексы качественных показателей
- •7.5 Индексы фиксированного (постоянного) и переменного составов
- •7.6 Средние индексы из индивидуальных (групповых)
- •7.7 Индексы производительности труда
- •Список литературы
Тема 3 Сводка и группировка статистических данных
3.1 Сводка статистических данных
В результате первой стадии статистического исследования (статистического наблюдения) получают статистическую информацию в виде большого количества разрозненных сведений об отдельных единицах объекта исследования. Дальнейшая задача статистики заключается в том, чтобы эти материалы привести в определенный порядок, систематизировать и на этой основе дать сводную характеристику всей совокупности фактов при помощи обобщающих статистических показателей, отражающих сущность социально-экономических явлений и определенные статистические закономерности. Это достигается в результате сводки – второй стадии статистического исследования.
Различают статистическую сводку в узком смысле как подсчет итогов, суммирование полученных в результате наблюдений данных. В широком смысле слова статистическая сводка – научно организованная обработка материалов наблюдения (по заранее разработанной программе), включающая в себя систематизацию, группировку данных, составление таблиц, подсчет групповых и общих итогов, расчет производных показателей (средних, относительных величин).
Статистическая сводка проводится по определенной программе и плану. Программа статистической сводки состоит из следующих этапов:
выбор группировочного признака и определение порядка формирования групп;
разработка системы показателей для характеристики групп и совокупности в целом;
разработка макетов таблиц для представления результатов сводки.
План статистической сводки содержит сведения о последовательности и сроках выполнения отдельных этапов сводки, ее исполнителях и о порядке изложения и представления результатов.
По технике и способу выполнения сводка может быть ручной или механизированной. Ручная сводка используется для небольших массивов данных и начинается с шифровки статистических формуляров (карточек). Затем формуляры определенным образом группируются и подсчитываются их число и другие показатели. При механизированной сводке и больших объемах совокупности исходные данные могут сразу заноситься на машиночитаемые носители информации и полностью обрабатываться на ЭВМ.
3.2 Статистические группировки и их виды
Изучаемые статистикой массовые явления и процессы протекает в множествах элементов (единиц) некоторого вида или совокупностях, которые имеют определенную структуру (подсовокупности). Без разграничения общей совокупности на частные (подсовокупности) невозможно разобраться в массовом явлении. Игнорирование качественных различий между отдельными подсовокупностями ведет к грубым ошибкам. Так, вряд ли оправдано оперирование такими показателями, как душевой доход населения республики, страны в целом, в составе которого есть и нищие, и олигархи.
В изучении массового явления необходимо определить прежде всего действующие в нем качественно однородные совокупности. Это первое основное требование научной методологии в статистике, метод научного познания сущности массовых явлений. Выделение и анализ однородных частных подсовокупностей выполняют с помощью методов группировки.
Группировка – это разделение совокупности на качественно однородные группы по существенным признакам. Например, группировка населения по размеру среднедушевого дохода, группировка промышленных предприятий по формам собственности и т.д.
Особым видом группировок является классификация. Классификация – это как бы стандарт, в котором каждая атрибутивная запись может быть отнесена лишь к одной группе или подгруппе. Классификация основывается на самых существенных признаках, которые меняются очень мало (например, классификация отраслей народного хозяйства, классификация основных фондов, затрат на производство и т.д.). Классификация – это узаконенная, общепринятая, нормативная группировка.
Метод статистических группировок основывается на двух категориях: группировочный признак и интервал.
Группировочный признак или основание группировки – это признак, по которому происходит объединение отдельных единиц совокупности в качественно однородные группы. Эти признаки должны быть существенными, объективными, легко распознаваемыми. При этом они могут быть как качественными (атрибутивными), так и количественными. В свою очередь, количественные признаки могут быть прерывными (дискретными) и непрерывными (интервальными).
Интервал очерчивает количественные границы групп. Он представляет собой промежуток между максимальными и минимальными значениями признака в группе. Интервалы бывают:
равные, когда разница между максимальным и минимальным значениями в каждом из интервалов одинакова;
неравные, когда, например, ширина интервала постепенно увеличивается, и верхний интервал часто не закрывается вовсе;
открытые, когда имеется только верхняя, либо нижняя граница;
закрытые, когда имеются и нижняя, и верхняя границы.
Метод статистических группировок используется в статистических исследованиях для решения следующих задач:
выделение социально-экономических типов явлений;
изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;
изучение связей и зависимостей между отдельными признаками явления.
Выполнению каждой из этих задач соответствует особый вид группировки: типологическая, структурная и аналитическая (факторная).
Типологическая группировка решает задачу выявления и характеристики социально-экономических типов (частных подсовокупностей), например, группировки секторов экономики, хозяйствующих субъектов по формам собственности, коммерческих банков по размеру уставного капитала и др.
Структурная группировка позволяет описать составные части совокупностей или строение типов, а также проанализировать структурные сдвиги. К структурным относятся: группировка населения по размеру среднедушевого дохода, группировка предприятий по объему производства, структура депозитов по сроку их привлечения и др.
Аналитические группировки исследуют связи и зависимости между изучаемыми явлениями и их признаками. В основе аналитической группировки лежит факторный признак и каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака. Так, группируя достаточно большое число рабочих по факторному признаку х – стажу работы (число отработанных лет) с указанием объема выполненных работ (произведенных деталей) за смену, можно заметить прямую зависимость результативного признака у – сменной выработки рабочих от стажа работы: чем больше стаж работы, тем выше сменная производительность труда рабочих (хотя у отдельных рабочих с большим стажем работы она может быть и ниже).
Используя в аналитических группировках методы математической статистики, можно определить показатель тесноты связи между изучаемыми явлениями.
В зависимости от числа положенных в основание группировки признаков различают простые и многомерные группировки.