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.