Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
1-8.docx
Скачиваний:
32
Добавлен:
17.05.2015
Размер:
431.58 Кб
Скачать
  1. Задачи сводки и ее содержание

Статистическая сводка – это систематизация единичных фактов, позволяющих перейти к обобщающим показателям, относящимся ко всей изучаемой совокупности и ее частям, и позволяющая осуществить анализ и прогнозирование изучаемых явлений и процессов.

Статистическая сводка(в технич. понимании) предполагает, объединение и группировку цифровых данных, характеристику образованных групп системы показателей, подсчет соответствующих итогов, и представление результатов сводки в виде таблиц и графиков. Этапы статистической сводки:

  1. Формулировка задачи сводки, на основе целей статистического исследования. Заносится не все, а только интересное для исследования.

  2. Формирование групп и подгрупп, определение группировочных признаков, числа групп и величины интервала, решение вопросов связанных с осуществлением группировки, включая выделение существенных признаков, установление специализированных интервалов, построение комбинированных группировок.

  3. Осуществление технической стороны сводки. Проверка полноты и качества собранного материала, подсчет различных итогов, и определение необходимых показателей для характеристики всей совокупности и ее частей.

Классификация статистических сводок: 1: в зависимости от сложности построения и обработки данных: простая сводка – общие итоги, по изучаемой совокупности, в целом без какой-либо систематизации собранного материала. Определяет общий размер изучаемого явления по заданным показателям, информации простой сводки используется для углубленного изучения статистической совокупности, и носит вспомогательный характер. Сложная сводка – представляет итоги исследования, которые имеют самостоятельное значение, могут быть получены быстро, и служить основой для принятия управленческих решений. 2: по форме обработки данных: децентрализованная сводка, которая заключается в том, что все данные сосредотачиваются в одном месте и сводятся по одной методике. Централизованная сводка – обобщение материалов осуществляется, снизу вверх по иерархической лестнице управления, подвергаясь на каждом этапе соответствующей обработке. 3 классификация: по технике обработки: компьютерная и ручная.

  1. Методологические аспекты статистической группировки

Группировка – процесс образования однородных групп, на основе разделения статистической совокупности на части, или объединение изучаемых единиц в частные совокупности, по существенным для них признакам. Если группировка осуществляется по средством разделения совокупности на части, то совокупность должна характеризоваться внутренней однородностью, а единицы такой совокупности различаются между собой по ряду признаков.

Если группировка осуществляется путем объединения группы, то единицы совокупности характеризуются типичными признаками.

Группировка, как процесс, может осуществляться по одному или нескольким группировочным признакам.

Группировочный признак – основание группировки – это характеристики статистической совокупности, по которым производится распределение ее единиц. Группировочные признаки определятся при помощи экономического анализа.

Особым видом группировки является классификация.

Классификация – устойчивая номенклатуры классов и групп, образованных на основе сходства и различий наблюдаемого объекта.

Задачи группировки:

  1. Образование социально-экономических типов явлений.

  2. Изучение структуры и структурных изменений изучаемых социально-экономических явлений и процессов.

  3. Выявление связей между изучаемыми признаками.

Классификация видов группировок:

  1. В зависимости от целей и задач: -Типологическая группировка – выявление из множества признаков, характеризующих изучаемое явление основных типов и объединение их в качественно-однородные. Предполагает выделение однородных групп, которые различаются между собой качественными особенностями. При выборе группировочного признака типологической группировки необходимо использовать традиционные коммерческие и экономические классификации. Чаще всего типологические группировки используют атрибутивные признаки: разделение по региону, по уровню образования и так далее. -Структурные группировки – используется для изучения состава изучаемой совокупности, и заключаются в образовании качественно-однородных групп. Как правило, используют количественные группировочные признаки. Аналитическая группировка – выявляет взаимосвязи между изучаемыми явлениями и признаками. Количество признаков изучаемых аналитической группировкой – 2 и больше. Ряд распределения – упорядоченное разделение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному признаку. Характеризуют структуру изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее измерения, закономерностях развития наблюдаемого явления.:

  2. По числу группировочных признаков: Простая – осуществляется только по одному признаку, не важно какой он – результативный или факторный. Сложная -предполагает разделение совокупности на группы по двум: факторному и результативному признаку, и двум и более факторному и одному результативному признаку, взятых в сочетании. Подразделяется на комбинационную – 1 факторный и 1 результативный признак, и многомерную – 2-3 факторных и 1 результативный признак.

  3. По упорядоченности исходных данных: Первичная группировка – это предварительное образование групп, на базе сводки. Вторичная группировка – это операция по образованию новых групп, на основе ранее построенной группы. Этапы группировки: 1 этап – оценка статистической совокупности, на однородность и отсутствие аномальных наблюдений. Неоднородность совокупности – это следствие значительной вариации признака, и сильного различия условия, оказывающих влияние на формирование характеристик единиц совокупности.

1)Расчет коэффициента вариации. V=σx/x*100% сигма икс- Среднего квадратического отклонения реальных значений признака от их средней величины на среднюю арифметическую величину (икс). σx= =Если коэффициент вариации меньше 33,3% то совокупность признается однородной, а ее исследование целесообразным. На практике коэффициент вариации может быть увеличен до 45%.

2)Метод «правило трех сигма». [-3σx; +3σx] Если реальные значения признака помешаются в этот интервал, то они в дальнейшем участвуют в исследовании. Те реальные значения, которые в интервал не попадают, исключаются из совокупность. Она исследуется в уменьшенном виде.

2 этап – определение состава группировочных признаков – для качественного статистического исследования важно правильно выбрать определяющий группировочный признак, руководствуясь положениями экономической теории. Определяющими признаками являются те, которые наиболее полно и однозначно характеризуют изучаемый объект, позволяют его типичные черты и свойства. Как правило, признаки подразделяют по той роли, которую они играют в изучении взаимосвязей явлений. Факторные признаки – это условия, оказывающие влияние на изменение других признаков. Результативные признаки – изменяются под влиянием факторных.

3 этап – определение числа групп, зависит от величины вариации признака, от особенностей объекта и целей исследования. Основное требование на этом этапе – выбор такого числа групп, которая, позволяет более равномерно распределить единицы совокупности по группам, и достичь при этом их качественной представительности о однородности. При небольшой совокупности до 20 единиц, число интервалов выбирается произвольно. При наличии в совокупности более 20 единиц, используется формула Стёрджесса. n= 1+3,322*lgN

4 этап – заключительный – определение величины интервала. Интервал – это значение группировочного признака, лежащего в определенных границах. Каждый интервал имеет верхнюю и нижнюю границу. Нижняя граница – наименьшее значение признака в интервале, верхняя граница, соответственно наибольшее значение признака в интервале. Величина интервала – это разность между верхней и нижней границами.

В зависимости от величины, различают следующие виды интервалов: неравные интервалы, используются, если размах признака вариации совокупности велик, или значение признака варьируются неравномерно. Неравные интервалы могут быть – возрастающими, или убывающими, в арифметической и геометрической прогрессиях. Произвольные интервалы не являются ни возрастающими не убывающими. Они выбираются так, чтобы число единиц в образованных группах было достаточно велико, то есть чтобы группы были приблизительно одинаково заполнены.

Специализированные интервалы – применяются для выделения из совокупности одних и тех же типов, по одному признаку, для явлений, находящихся в различных условиях. Например, это группировка по отраслям народного хозяйства или по региональному признаку.

Равные интервалы – используются тогда, когда нужно охарактеризовать количественные различия, в величине признака, внутри групп одинакового качества.

Величина равного интервала рассчитывается по формуле

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]