3. Статистическая сводка и группировка

Статистическая сводка представляет собой комплекс последовательных операций по обобщению конкретных единичных фактов, образующих совокупность, для выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом. Сводка в широком смысле охватывает:

• выбор группировочных признаков;

• определение порядка формирования групп;

• составление системы показателей для характеристики типичных групп и подгрупп изучаемой совокупности явления;

• подсчет числа единиц и итогов в группах и подгруппах;

• оформление результатов работы в виде таблиц.

По форме обработки сводка бывает децентрализованная и централизованная. При децентрализованной сводке (при обработке статистической отчетности) разработка материала проводится последовательными этапами. При централизованной сводке весь первичный материал поступает в одну организацию, где и подвергается обработке от начала до конца.

По технике выполнения статистическая сводка подразделяется на механизированную и ручную.

Механизированная сводка- это способ выполнения сводки статистических данных, при котором все операции осуществляются с помощью применения электронно-вычислительных машин. При ручной сводке все основные операции ( подсчет групповых и общих итогов) делается вручную.

По глубине обработки материала сводка бывает простая и сложная. Простая сводка проводится без разделения совокупности на группы и представляет собой операции по подсчету общих итогов по совокупности единиц наблюдения( применяется при оперативной отчетности). Сложная сводка представляет собой комплекс операций, включающих группировку единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всему объекту и представление результатов группировки и сводки в виде статистических таблиц.

Расчленение изучаемой совокупности на подсистемы, классы, группы и подгруппы по определенным существенным, характерным признакам для глубокого и всестороннего изучения явлений и процессов, называется статистической группировкой. Группировки по одному группировочному признаку называются простыми, а по комбинации двух и более признаков- комбинированными группировками.

С помощью метода группировки статистика решает следующие задачи:

1. выделение социально-экономических типов явлений;

2. изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;

3. выявление связи и зависимость между явлениями.

В соответствии с решаемыми задачами, группировки делятся на типологические, групповые и аналитические. Типологические группировки – это разделение исследуемой совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки. Структурной называется группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку. Группировки, выявляющие взаимосвязи между отдельными признаками изучаемого социально-экономического явления, называются аналитическими. В статистике зависимые признаки называют результативными, а признаки, оказывающие влияние на них- факторными.

Признаки, которые положены в основу образования групп в процессе статистической группировки, называются группировочными признаками, или основанием группировки. От правильного выбора основания группировки зависят выводы, получаемые в результате группировки. В основание группировки могут быть положены как количественные (имеющие числовое значение), так и качественные (отражающие свойство, состояние единицы совокупности) признаки.

Число групп группировки зависит от цели исследователя и вида признака, положенного в основу группировки, численности совокупности, степени вариации признака. При построении группировки по качественному признаку групп будет столько, сколько имеется градаций, видов, состояний у этого признака. От группировки следует отличать классификацию. Классификацией называется систематизированное распределение явлений и объектов на определенные группы, классы, разряды на основании их сходства и различий. Отличительные черты классификации: 1) в основу ее кладется качественный признак, 2) классификации стандартны, едины и независимы от проводящего исследование; 3) классификация устойчива и неизменна в течение длительного периода времени.

При построении группировки по количественному признаку следует учитывать число единиц исследуемого объекта, степень колеблемости группировочного признака, особенность объекта, цель исследования, а также от того, является ли признак дискретной (прерывной) величиной или непрерывной. В совокупности, где количественный признак носит дискретный характер и может принимать ограниченное число значений, количество групп равно количеству возможных значений. Если варьирующий признак является непрерывной величиной или дискретной величиной, которая может принимать очень большое число значений, то для определения оптимального числа групп в данной группировке может быть использована формула Стерджесса:

n = 1 + 3,322 lq N,

где n - число групп:

N - число единиц совокупности.

Далее следует определить интервалы группировки. Интервал - это значения варьирующего признака, лежащие в определенных границах Нижней границей интервала называется наименьшее значение признака в интервале, верхней границей – наибольшее значение признака в нем. Величина интервала представляет собой разность между верхней и нижней границами интервала. Если основанием группировки служит непрерывный признак, то одно и то же значение признака выступает и верхней. и нижней границей у двух смежных интервалов. То есть верхняя граница i -го интервала совпадает с нижней границей следующего (i+1 -го ) интервала. Если изучаемая единица имеет значение признака, совпадающего с границами интервалов, то в начале исследования следует определиться с принципом отнесения ее к соответствующей группе (в границы интервалов: включительно или исключительно). Если в основании группировки лежит дискретный признак, то верхняя граница I -го интервала группы равна нижней границе интервала (i +1 -го) следующей группы, увеличенной на единицу.

В зависимости от величины интервалы группировки бывают равные и неравные. Неравные интервалы делятся на прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие, произвольные и специализированные Неравные интервалы применяются в статистике, когда значения признака варьируют неравномерно и в значительных размерах. Если вариация признака проявляется в сравнительно узких границах и распределение носит более или менее равномерный характер, то строят группировку с равными интервалами. Величина равного интервала определяется по формуле:

Х 2 - Х 1

h = -------------- :

n

где Х1 и Х2 – минимальное и максимальное значения признака в

совокупности:

h - величина интервала

Группировки могут иметь закрытые и открытые интервалы. Закрытыми называются интервалы, у которых обозначены обе границы. Открытые – это те интервалы, у которых указана только одна граница: верхняя – у первого и нижняя – у последнего. Ширина открытого интервала принимается равной ширине смежного с ним интервала ( с учетом логических и установленных границ совокупностей).

Образование новых групп на базе ранее созданных группировок, называется вторичной группировкой. Получение новых групп на основании имеющихся возможно двумя способами:

1) перегруппировкой по величине интервалов первичной группировки;

2) перегруппировкой по удельному весу отдельных групп в общем их итоге.

Вторичная группировка применяется при:

• анализе разнородных данных,

• анализе материала, собранного в различные периоды времени или относящегося к различным отраслям экономики,

• оценке интенсивности развития процессов и явлений в разнообразных условиях.