Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Оставшиеся лекции все.doc
Скачиваний:
32
Добавлен:
02.05.2015
Размер:
498.18 Кб
Скачать

1. Статистическая сводка: понятие, разновидности, процедуры реализации

Статистическая сводка – это научная обработка материалов статистического наблюдения в целях получения обобщенной характеристики исследуемого явления по ряду существенных для него признаков.

В практике отечественной статистики выделяют следующие виды сводки:

  1. Сводка в узком и широком смысле

  2. Ручная и механизированная

  3. Централизованная и децентрализованная

  4. Первичная и вторичная

Сводка в узком смысле – это технический прием, предполагающий подсчет итогов преимущественно по совокупности в целом с оформлением его результатов в виде статистических рядов, таблиц и графиков.

Сводка в широком смысле – это научная обработка данных предполагающая:

  • Проведение группировки,

  • Разработку системы показателей для характеристики групп и совокупности в целом

  • Определение численности групп

  • Исчисления групповых и общих итогов

  • Соответствующее оформление результатов.

Сводка централизованная и децентрализованная

При централизованной сводке сообщаемые первичные данные направляются непосредственно без к-л обработки вышестоящему органу статистики.

При децентрализованной сводке первичные данные обобщаются на местах и центру передаются уже сведенные результаты

Первичная и вторичная

При первичной сводке информационной основой ее выступают непосредственно данные наблюдения, при вторичной – результаты ранее проведенной сводки.

Метоидческой основй проведения сводки является ее план, т.е. документ содержащий характеристику мероприятий, обеспечивающих эффективное обобщение информации, полученной в ходе наблюдения.

В этом плане, как и ранее, содержатся методологические и организационные вопросы.

К первым из них относятся:

  1. Обоснование выбора территориальных и ведомственных границ сводки

  2. Определение вида сводки (группировки)

  3. Выбор группировочных признаков

  4. Определение порядка формирования групп

  5. Обоснование системы показателей для характеристики групп и совокупностей

  6. Разработка макетов статистических таблиц и графиков

К организационным вопросам относятся:

  1. Определение организационного порядка сводки

  2. Определение субъекта сводки

  3. Определение периода проведения сводки

  4. Определение состава сведений, которые могут быть опубликованы в открытой печати

Группировка

Группировка – это научная основа сводки.

Группировка – это процесс объединения изучаемых объектов исследуемой совокупности в однородные группы, осуществляемый по критерию близостей уровней оцениваемого (группировочного) признака этих объектов.

Под группировочным признаком (основанием группировки) понимается тот критерий, по которому вся совокупность расчленяется на однородные группы. По своей природе эти признаки могут быть качественными (атрибутивными) или количественными (вариационными). Последние, в свою очередь, делятся на дискретные и непрерывные.

По своей природе группировки призваны выполнять следующие функции:

  1. Выделять типы социально-экономических явлений (типологические группировки)

  2. Характеризовать структуру совокупности (структурные)

  3. Исследовать взаимосвязи между явлениями (аналитическая)

Основное назначение типологической группировки заключается в формировании качественно однородных групп на базе изначально неоднородной совокупности. С этой целью могут быть использованы следующие подходы:

  1. Способ последовательного разбиения, предполагающий получение на завершающей стадии исследование таких групп, все объетвы которых имеют одинаковые классификационные признаки

  2. Способ многомерной классификации (кластер-анализ)

С понятием типологической группировки связаны следующие понятия:

  1. Классификация , т.е. систематизированное распределение явлений на классы на основании их сходства и различия

  2. Номенклатура – т..е группы и подгруппы близких по своей природе разновидностей.

Под структурной группировкой понимается такая, которая позволяет выявить структуру качественно однородной совокупности. Необходимость этих группировок объяснвется тем, что однородность элементов не означает их тождественности.

В качестве группировочного признака в этом случае могут быть использованы вариационные и атрибутивные признаки.

Структурные группировки по своей природе всегда являются описательными, т.к. с их помощью нельзя объяснить причины выявленных закономерностей и их изменения. Такая задача может быть решена только с помощью аналитической группировки.

Под аналитической группировкой понимается такая разновидность группировки, которая выявляет взаимосвязи между исследуемыми явлениями.

Первичной называется группировка, проводимая непосредственно по результатам статистического наблюдения. Эти группировки простроенные для разных совокупностей, или для одной и той же совокупности, но за разные периоды времени, могут оказаться несопоставимыми друг с другом. Для того, чтобы обеспечить искомую сопоставимость, в статистике используются вторичные группировки. Они строятся на основе ранее проведенных группировок. Для обеспечения сопоставимости в этом случае применяются два метода:

  1. Метод укрупнения интервалов

  2. Метод долевой перегруппировки.

Метод долевой перегруппировки

7/(10-5) * (8-5) = 4,2 %

(7-4,2)+20+13 /5*(17-15) =28

0 8 17

Методические вопросы проведения группировки

Основными проблемами при проведении группировки являются:

  1. Выбор группировочных признаков

  2. Определение числа групп

  3. Установление границ и интервалов.

Основной упор при проведении группировок делается именно на типологические группировки. Выбор группировочного признака в этом случае целесообразно осуществлять на основе следующих рекомендаций:

  1. Группировочный признак должен обеспечить сочетание характеристик совокупности в целом и ее отдельных частей.

  2. Выявление этого признака должно производится на основе сущности явления с учетом существа решаемой задачи.

  3. При отборе признаков необходимо учитывать их пространственно-временную определенность

  4. При анализе сложных явлений рекомендуется использовать многомерные группировки.

При проведении типологической группировки в качестве группировочных признаков могут быть использованы как качественные, так и количественные признаки. В первом случае определение градаций признаков может быть произведено следующим образом:

  1. Если разновидностей качественного признака немного и они соответствуют целям типологической группировки, число искомых градаций принимается равным числу этих разновидностей.

  2. Если разновидностей признаков существенно больше ожидаемого числа групп, то число градаций принимается соответствующим ожидаемому числу групп с объединением в некоторые из этих групп некоторых разновидностей.

  3. В том случае, если число разновидностей признака описывается десятками и сотнями, их также объединяют в небольшое число групп в зависимости от целей анализа (например, отрасли)

В случае использования количественного признака для проведения типологической группировки рекомендуется соблюдать два подхода:

  1. Если количественный признак дискретен и изменяется в узких границах, то число групп типологической группировки определяется числом вариаций этого признака.

  2. В том случае, если границы изменения дискретного признака достаточно широки, а также в случае непрерывного признака, проведение типологической группировки предполагает образование интервалов. Под интервалом в теории группировок понимается отрезок числовой оси, ограниченный слева и справа, в пределах которого все значения оцениваемого признака относятся к одной группе. Эти интервалы могут быть:

  • Равными и неравными

  • Открытыми и закрытыми

  • специализированными

Под равными интервалами в теории группировок понимаются интервалы, равные по:

  • Линейной протяженности

  • Наполненности объектами

Алгоритм интервальной группировки первого вида заключается в следующем:

  1. Определяется число групп по формуле Стерджесса:

m=1+3.322lgN

N- число наблюдений

m – число групп

  1. Определяется размах вариации (R):

R = Хмакс – Хмин

Хмакс- наибольшее значение

Хмин – наименьшее значение

  1. Определяется шаг интервала:

h=R / m

4.Определяются границы интервала последовательным добавлением к левой границе интервала его шага

Группировки с равной наполненностью объектами (равночастотные) – формируются следующим образом:

  1. Определяется m

  2. Определяется число объектов, попадающих в данный интервал h1=N / m

  3. Определение того. в какой интервал должен войти тот или иной объект, осуществляется на основе параметра h1 в ранжированном (упорядоченном) ряду. За границы групп в этом случае принимается соответственно наименьшее и наибольшее значение признака, попавшего в интервал.

Кроме рассмотренных видов группировок к равноинтервальным относятся равнодолевые. Использование этих группировок базируется на предположении нормальности распределения случайной величины. Критерием равенства групп в этом случае выступает равенство вариаций. На основе ранее установленного числа групп и с учетом области вариации нормально распределенной случайной величины (-3σ ; +3σ) величина вариации в каждом из интервалов может быть определена как h2 = 6 σ / m

Построение интервалов в этом случае производится относительно точки средней арифметической величины

для m=6Х¯

для m=5Х¯

В том случае, если при проведении равноинтервальной группировки были образованы интервалы, в которые не попало ни одно наблюдение, такую группировку следует признать неудачной.

В этом случае рекомендуется использовать группировку с неравными интервалами. Подобного рода группировки могут быть построены следующих видов:

  1. Собственно произвольные

  2. Группировки на основе коэффициента вариации

Типология проведения подобного вида группировки предполагает включение в каждую конкретную группу такого числа наблюдений, чтобы к-т вариации был близок, но не превышал 33 % (V≤ 33 %)/

Границы групп в этом случае будут равны уровню первого (минимум) и последнего (максимум) наблюдений, включенных в данную группу. Из рассмотренной технологии очевидно, что подобный вид группировки должен проводиться на основе ранжированного ряда.

Произвольность группировки в этом случае определяется тем, что на момент ее начала отсутствуют данные о числе групп и количестве объектов в каждой из них.

  1. Группировки с прогрессивно изменяющимися границами.

Данный вид предполагает использование аппарата арифметической и геометрической прогрессии.

Проведение группировок в случае арифметически изменяющихся интервалов предполагает приравнивание суммы арифметической прогрессии длин интервалов к величине размаха вариаций

Для геометрической прогрессии механизм аналогичен с учетом ее формулы суммы членов. И в том, и в другом случае получается одно уравнение с двумя неизвестными (величина первого интервала и константа прогрессии). Для разрешения этого уравнения следует самостоятельно принять величину одной из неизвестных на основе изучения существа исследуемого признака.

Что касается структурной и аналитической группировок, то они, строящиеся на базе однородных групп, допускают применение любых из рассмотренных методов.

Ряды распределения

Ряд распределения – это упорядоченное распределение единиц совокупности по величине присущего им признака, дополняемое характеристикой этих признаков в совокупности (частотой)

Схема №4: “Ряды распределения

ряды распределения

↓ ↓

вариационные атрибутные

(количественные) (качественные)

↓ ↓

дискретные интервальные

(прерывные) (непрерывные)

Атрибутивнымназывают ряд распределения, построенный по качественным признакам, т.е. не имеющим числового выражения

Распределение студентов группы 11 ПИ СГУ по полу

Группы студентов Число студентов Удельный вес в общей численности студентов, %

по полу

Девушки - 11 человек - 37 %

Юноши - 19 человек - 63 %

Эти ряды за несколько периодов позволяют также описать изменение структуры совокупности. – (через 1,5 года сколько мальчиков/девочек исключат/уйдут в армию/декретный отпуск и проч.)

Вариационным называют ряд распределения, построенный по количественному признаку. Любой вариационный ряд состоит из двух элементов: вариантов и частот

Варианты – отдельные значения признака, которые он принимает в вариационном ряду, т.е. конкретное значение варьирующего признака.

Частоты – численности отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда, т.е. это числа, которые показывают, как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения. Сумма всех частот определяет численность всей совокупности, ее объем.

Дискретный вариационный ряд характеризует распределение единиц совокупности по дискретному признаку, принимающему только целые значения:

разряд рабочих

кол-во

x, варианта

1-ый разряд

2-ой разряд

3-ий разряд

4-ый разряд

5-ый разряд

6-ой разряд

10

15

25

10

15

5

n, частота


Построение интервальных вариационных рядов целесообразно прежде всего при непрерывной вариации признака. а также если дискретная вариация проявляется в широких пределах, т.е. число вариантов прерывного признака достаточно велико.

% выполнения плана

кол-во

x, варианта

до 100

100-120

120-140

140-160

160-180

свыше 180

10

15

25

10

15

5

n, частота


Интервалы и интервальные ряды бывают открытыми (до 100, …, свыше 180) и закрытыми (80-100,…, 180-200), возрастающими и убывающими, равными и неравными. Чтобы работать с открытым интервальным рядом, его необходимо условно закрыть, используя интервальный шаг в равных интервальных рядах. В неравных интервальных рядах – последующий шаг для нижней границы и предыдущий шаг для верхней границы. (см. пример выше)