6. Глава 1. Сводка и группировка статистических данных

Цель: ввести понятия сводки и группировки данных, усвоить и закрепить методы обработки статистической информации.

Статистическое наблюдение – первая стадия статистического исследования – дает разрозненные сведения по каждой отдельной единице исследуемого объекта. Полученные данные не являются обобщающими показателями и с их помощью нельзя сделать выводы в целом об объекте без предварительной обработки данных. Наиболее распространенным методом обработки и анализа данных в статистике является сводка и группировка данных.

Статистическая сводка  это комплекс последовательных операций по обобщению конкретных единичных фактов, образующих совокупность, для выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.

Группировка данных — это разделение множества единиц изучаемой совокупности на однородные группы по определенным существенным для них признакам.

Метод группировки основывается на двух категориях — группировочном признаке и интервале.

Группировочный признак — это признак, по которому происходит объединение отдельных единиц совокупности в однородные группы.

Группировочные признаки делятся на количественные, если отдельные их значения имеют количественное выражение (например, заработная плата рабочих, стоимость продукции промышленных предприятий, возраст людей, урожайность отдельных участков посевной площади и т. д.), и качественные (атрибутивные), если их значения не имеют количественной меры (например, пол (мужской, женский), отрасль народного хозяйства, вид продукции, профессия рабочего и т. д.).

Количественные признаки в свою очередь подразделяются на дискретные и непрерывные. Дискретные признаки – это признаки, которые могут принимать значения только из некоторого списка определенных чисел (как правило, они выражены целыми числами), например, число человек в семье, возраст студентов в группе, количество установленных станков в цехах, поголовье коров на фермах и т.д. Непрерывные признаки – это те, значения которых у разных единиц могут отличаться на любую сколь угодно малую величину, например, заработная плата работников предприятия, метраж квартир в жилом доме, прибыль предприятий одной отрасли и т.д.

Случаи, когда отдельные единицы могут принимать только одно из двух противоположных значений, говорят об альтернативном признаке. Например, продукция может быть годной или бракованной, квартира может быть приватизированной или неприватизированной и т.д.

Если, признаки, характеризующие изучаемую статистическую совокупность, взаимосвязаны между собой, то различают факторные и результативные признаки. Факторный признак – это независимый признак, оказывающий влияние на другие, связанные с ним признаки. Результативный признак – это зависимый признак, который изменяется под влиянием факторного. Например, квалификация и стаж рабочего предприятия – факторные признаки, а производительность его труда – результативный признак.

Интервал  промежуток между максимальным и минимальным значениями признака в группе, который очерчивает ее количественные границы.

Интервалы бывают:

• равные, когда разность между максимальным и минимальным значениями в каждом из интервалов одинакова;

• неравные, когда, разности между верхним и нижним значениями интервала в каждой группе различны;

• открытые, когда имеется только либо верхняя, либо нижняя граница;

• закрытые, когда имеются и нижняя, и верхняя границы.

По целям и задачам исследования все группировки можно разделить на три вида:

Типологическая группировка  это разделение качественно разнородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки.

Структурная группировка – это разделение однородной в качественном отношении совокупности единиц по определенным, существенным признакам на группы, характеризующие ее состав и структуру.

Аналитические (факторные) группировки выявляют и исследуют связи и зависимости между изучаемыми явлениями или их признаками.

По очередности обработки информации группировки бывают первичные (составленные на основе первичных данных) и вторичные, являющиеся результатом перегруппировки ранее уже сгруппированного материала. Вторичные группировки, как правило, применяются, когда имеющиеся группировки могут быть несопоставимы из-за различного числа выделенных групп или неодинаковых границ интервалов с целью приведения таких группировок к сопоставимому виду.

Получение новых групп на основе имеющихся возможно двумя способами перегруппировки: объединение первоначальных интервалов (путем их укрупнения) и долевой перегруппировкой (на основе закрепления за каждой группой определенной доли единиц совокупности).

По числу группировочных признаков выделяют простые и сложные группировки. Разновидностью простой группировки являются ряды распределения.

Ряд распределения в статистике  это ряд цифровых показателей, представляющих распределение единиц совокупности по одному существенному признаку, значения которого расположены в определенной последовательности.

Ряд распределения включает два элемента:

1. варианты  значения признака;

2. частоты – это численность отдельных групп, т.е. числа, которые показывают, сколько раз данное значение признака встречается в исследуемой совокупности.

Частоты, выраженные в виде относительных величин (долях единиц, процентах), называются частостями.

Сумма всех частот ряда называется его численностью или объемом распределения.

В зависимости от признака, лежащего в основе ряда распределения, различают следующие их виды: атрибутивные и вариационные. Вариационные ряды в зависимости от характера вариации подразделяются на дискретные и интервальные.