3. Статистические группировки. Принципы построения статистических группировок. Статистические таблицы и статистические графики.

1. Статистическая сводка данных, ее задачи и содержание.

На основе информации, собранной в ходе с/ наблюдения, как правило, нельзя непосредственно выявить и охарактеризовать закономерности социально-экономических явлений.

Это связано с тем, что наблюдение дает сведения по каждой единице исследуемого объекта. Полученные данные не являются обобщающими показателями. С их помощью нельзя сделать выводы в целом об объекте без предварительной обработки данных. Поэтому цель следующего этапа статистического исследования состоит в систематизации первичных данных и получении на этой основе сводной характеристики всего объекта при помощи обобщающих статистических показателей.

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

Таким образом, если при с/наблюдении собирают данные о каждой единице объекта, то результатом сводки являются подробные данные, отражающие в целом всю совокупность.

Статистическая сводка должна вестись на основе предварительного теоретического анализа явлений и процессов. Это необходимо для того, чтобы во время сводки не потерять информацию об исследуемом явлении и чтобы все статистические итоги отражали важнейшие характерные черты объекта.

По глубине обработки материала сводка бывает простая и сложная. Простой сводкой называется операция по подсчету общих ито­гов по совокупности единиц наблюдения.

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.

Проведению сводки предшествует разработка ее программы, которая состоит из следующих этапов:

1-выбор группировочных при­знаков;

2-определение порядка формирования групп;

3-разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом;

4- разработка системы макетов статистических таб­лиц, в которых должны быть представлены результаты сводки.

По форме обработки материала сводка бывает децентрализованная и централизованная.

1-При децентрализованной сводке (именно она используется, как правило, при обработке статистической отчетности) разработка материала производится последовательными этапами. Так, отчеты предприятий сводятся статистическими органами субъектов Российской Федерации, а уже итоги по региону поступают в Госкомстат России, и там определяются показатели в целом по народному хозяйству страны.

2-При централизованной сводке весь первичный материал поступает в одну организацию, где и подвергается обработке от начала и до конца. Централизованная сводка обычно используется для обработки материалов единовременных статистических обследований.

По технике выполнения статистическая сводка подразделяется на механизированную и ручную.

1-Механизированная сводка – это способ выполнения сводки с/данных, при котором все операции осуществляются с помощью применения электронно-вычислительных машин.

2-При ручной сводке все основные операции (подсчет групповых и об­щих итогов) осуществляются вручную. В настоящее время с появ­лением персональных компьютеров, созданием автоматизирован­ных рабочих мест, разработкой статистических пакетов приклад­ных программ ручная сводка в обработке информации использу­ется крайне редко.

Для проведения сводки составляется план, в котором излагаются организационные вопросы: кем и когда будут осуществляться все операции, порядок ее проведения, состав сведений, подлежащих опубликованию в периодической печати.

2. Статистическая группировка, ее задачи и виды.

Отдельные единицы с/совокупности объединяют­ся в группы при помощи метода группировки. Это позволяет «сжать» информацию, полученную в ходе наблюдения, и на этой основе выявить закономерности, присущие изучаемому явлению.

Группировка-расчленение множества единиц изу­чаемой совокупности на группы по определенным существенным для них признакам. Явл-ся одним из самых слож­ных в методологическом плане этапов с/исследо­вания.

Задачи:

1-выделения соц.-эк. типов явлений;

2-изучения структуры явления и структурных сдвигов, происхо­дящих в нем;

3-выявления связи и зависимости между явлениями.

С/ группировки по задачам, решаемым с их помо­щью, делятся на

1-типологические,

2-структурные

3- аналитические.

1-Типологическая группировка – это разделение исследуемой качественно разнородной совокупности на классы, соц.-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с пра­вилами научной группировки.

Таблица 1

Группировка пром.. предприятий одного из региона России по формам собственности в 2000г.

№ п/п	Группы предприятий по формам собственности	Число предприятий
		Всего, единиц	В % к итогу
1 2 3 4	Федеральная собственность Муниципальная собственность Частная собственность Смешанная собственность	26326 89 1366 331	93,6 0,3 4,9 1,2
	Всего	28112	100

Согласно данным табл, подавляющее большинство предприятий находилось в федеральной собственности, менее 5%-предприятия с частной формой собственности и только 1%–с муниципальной и смешанной собственностью.

Типологические группировки широко применяются в исследовании соц.-экономических явлений и процессов.

2- Структурная- группировка, в которой происходит разделение однородной со­вокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку. С помощью таких группировок мо­гут изучаться: состав населения по полу, возрасту, месту прожи­вания; состав предприятий по численности занятых, стоимости основных фондов; структура депозитов по сроку их привлечения и т.д. Таблица 2

Группировка населения России по размеру среднедушевого дохода в декабре 1998 г.

№ п/п	Группа населения по размеру среднедушевого денежного дохода, руб. в месяц	Численность населения
		Всего, млн. человек	В % к итогу
1 2 3 4 5 6 7 8	До И более
	Всего		100,0

Данные группировки показывают, что более 34,1% населения имели среднедушевой денежный доход от 400 до 1000 руб. в месяц, доход до 400 руб. получало 8,8 % населения. Явления общественной жизни и отражающие их признаки тес­но взаимосвязаны.

3- Аналити­ческая - группировка, выявляющая взаимосвязи меж­ду изучаемыми явлениями и их признаками, Всю совокупность признаков можно разделить на две группы: факторные и результативные. Факторными называются призна­ки, под воздействием которых изменяются другие признаки – они и образуют группу результативных признаков. Взаимосвязь про­является в том, что с возрастанием значения факторного призна­ка систематически возрастает или убывает среднее значение при­знака результативного. Например, производительность труда за­висит от технического уровня предприятия: чем он выше, тем при прочих равных условиях выше производительность труда занятых на предприятии.

Особенности аналитической группировки следующие:

1- в основу группировки кладется факторный признак;

2- каждая выделенная группа характеризуется средними значения­ми результативного признака.

Таблица 3.

Группировка коммерческих банков России по сумме активов баланса (данные условные)

№ п/п	Группа банков по сумме активов баланса, млн руб.	Количество банков, единиц	В среднем на один банк
			Численность занятых, человек	Балансовая прибыль, млрд руб.
1 2 3 4 5	До 20 000 20 000 – 30 000 и более	19	184	22,5
	Всего

Данные табл. характеризуют зависимость между суммой активов банка и численностью занятых, а также суммой балансовой прибыли. Чем больше сумма активов, тем больше прибыль банка и численность его сотрудников. У первой группы средняя числен­ность занятых в 2,8 раза меньше, чем у пятой, а балансовая при­быль меньше в 9,1 раза.

Аналитические группировки позволяют изучить многообразие связей и зависимости между варьирующими признаками. Преиму­щество метода аналитических группировок перед другими метода­ми анализа связи (например, корреляционно-регрессионным) со­стоит в том, что он не требует соблюдения каких-либо условий для своего применения, кроме одного – качественной однородности исследуемой совокупности.

Группировка, в к-рой группы образованы по 1 признаку, наз. простой. Для характеристики явления бывает недостаточно разбить на группы по какому-либо одному признаку. В этом случае строят сложные группировки-разделение сово­купности на группы производится по 2 и более признакам, взя­тым в сочетании (комбинации).

Сначала группы формируются по одному признаку, затем они делятся на подгруппы по другому признаку, которые, в свою оче­редь, подразделяются по третьему и т.д. Т.о., сложные группировки дают возможность изучать распределение единиц со­вокупности одновременно по нескольким признакам.

В табл. 4 приведена сложная группировка семей России по месту проживания и числу детей.

По первому признаку образованы две группы, а по второму – пять. Группировка показывает, что большинство семей и в городе, и в деревне имеет только одного ребенка, а в общей численности семей они составляют почти 51% (11 933 : 23 486).

Число городских семей, в которых два ребенка, меньше почти в 1,4 раза, чем семей с одним ребенком. В сельской местности чис­ленность таких семей различается незначительно – всего на 1%.

Меньше всего семей с численностью детей 5 и более человек. Однако среди сельского населения они составляют 2,5%, городс­кого – лишь 0,4%, а во всем населении – 0,9%.

Таблица .4

Группировка семей России по месту проживания и числу детей в 1989 г. (по материалам переписи)

3. Принципы построения с/ группировок. Приемы проведения с/группировок весьма разнооб­разны. Это связано с разными задачами, к-рые в соответствии с целью исследования ставятся п/д групп-ми.

Группировочным признаком называется признак, по которо­му проводится разбивка единиц совокупности на отдельные груп­пы. Его часто называют основанием группировки.

1-В качестве основания группировки следует использовать суще­ственные признаки. В основание группировки мб положены как кол. признаки - имеют числовое вы­ражение (объем торгов, курс доллара в рублях, возраст человека, денежный доход семьи и т.д.), так и кач. признаки -отражают состояние еди­ницы совокупности (пол человека, его нац-сть, сем. положение, отраслевая принадлежность предприятия, его форма собственности и т.д.).

2-После определения основания группировки следует решить воп­рос о количестве групп, на которые надо разбить исследуемую со­вокупность.Число групп зависит от задач исследования и вида признака, положенного в основание группировки, численности совокупнос­ти, степени вариации признака.

Единицы анализируемого объекта мб разбиты по одному и тому же признаку на разное число групп. Напр, при группировке населения по возрасту с целью определения труд. ресурсов стра­ны все население в практической С делится на три группы: население моложе трудоспособного возраста, трудоспособное насе­ление и население старше трудоспособного возраста. Если же ана­лизируется продолжительность жизни, то строится более детальная группировка и выделяются пятигодичные группы.

-При построении группировки по кач. признаку групп, как правило, будет столько, сколько имеется градаций, видов, со­стояний у этого признака. Напр, в случае проведения группи­ровки населения по полу можно образовать только две группы: мужчины и женщины. Если проводится группировка производства товаров народного потребления по экономическим районам, то вся исследуемая совокупность делится на 11 групп: именно на столько эк. районов поделена территория страны.

-Если группировка проводится по кол. признаку, то необходимо обратить особое внимание на число единиц исследуе­мого объекта и степень колеблемости группировочного признака. При небольшом объеме совокупности не следует образовывать большое число групп, тк. группы будут малочисленными. По­этому показатели не будут пред­ставительными и не позволят получить адекватную характеристи­ку исследуемого явления.

Часто группировка по кол. признаку имеет задачу отразить распределение единиц совокупности по этому признаку. В данном случае количество групп зависит в первую очередь от степени колеблемости группировочного признака: чем больше его колеблемость, тем больше следует образовать групп. (Степень ко­леблемости признака измеряется показателями вариации, которые подробно рассмотрены позже.) При использовании ЭВМ и ПК для обработки с/данных группировка единиц объекта проводится с помощью стандартных процедур.

Одна из таких процедур основана на использовании следующей формулы Стерджесса для определения оптимального числа групп: n = 1 + 3,322 * lgN, (1)

где n – число групп; N – число единиц совокупности. Получаем следующее соотношение:

N	15-24	25-44	45-89	90-179	180-359	360-719
n	5	6	7	8	9	10

После определения числа групп следует определить интерва­лы группировки.

3. Интервал – это значения варьирующего признака, лежащие в определенных границах. Каждый интервал имеет свою величину, верхнюю и нижнюю границы или хотя бы одну из них. Нижней гра­ницей наз. наименьшее значение признака в интервале, а верхней – наибольшее значение призна­ка в нем. Величина интервала (ее еще часто называют интер­вальной разностью) представляет собой разность между верхней и нижней границами интервала.

Интервалы группировки в зависимости от их величины бывают равные и неравные. Последние делятся на прогрессивно возрас­тающие, прогрессивно убывающие, произвольные и специализи­рованные.

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 следующей фор­муле: h = R / N, (2)

где R = Х_max – Х_min, т.е. размах вариации;

Х_max, Х_min – максимальное и минимальное значение признака в со­вокупности.

Прежде чем определять размах вариации, из совокупности ре­комендуется исключить аномальные наблюдения.

Если макс. или мин. значения сильно отли­чаются от смежных с ними значений вариантов в упорядоченном ряду значений группировочного признака, для определения вели­чины интервала следует использовать не макс. и мин. значения, а значения, несколько превышающие минимум и несколько меньшие, чем максимум. Полученную по формуле(2) величину округляют. Она являет­ся шагом интервала. Сущ. след. правила определения шага интервала:

-Если величина интервала, рассчитанная по формуле (2), представляет собой величину, имеющую один знак до запятой (напр, 0,66; 1,372; 5,8), то полученные значения целесообразно округлить до десятых и их использовать в качестве шага интервала. В приведенном выше примере шагом интервала будут соответственно значения 0,7; 1,4; 5,8.

-Когда рассчитанная величина интервала имеет две значащие цифры до запятой и несколько знаков после запятой; то это зна­чение надо округлить до целого числа. (величина интерва­ла равна 12,785. - округлим до 13).

-В случае когда рассчитанная величина интервала представля­ет собой трех-, четырехзначное и так далее число, эту ве­личину необходимо округлить до ближайшего числа, кратного 100 или 50. Напр, 248 следует округлить до 250.

Рассмотрим пример. Пусть требуется произвести группировку с равными интервалами предприятий по стоимости основных фон­дов, при этом макс. значение признака равно 2 040 млн руб., а мин. его значение – 290 млн руб. Совокупность включает 80 единиц. Согласно формуле (1) она должна быть раз­бита на 7 групп.

Сначала следует найти: R = 2040 – 290 = 1750 млн руб.

Затем определим величину интервала: h = 1750 : 7= 250 млн руб. После этого построим интервалы групп (табл. 5).

№ группы	1 вариант	2 вариант
1 2 3 4 5 6 7	От 290 до 540 540 790 790 1 040 1040 1 290 1290 1 540 1540 1 790 1790 2 040	До 540 540-790 790- 1 040 1 040- 1 290 1 290 – 1 540 1540 – 1790 1 790 и более

Чтобы не писать каждый раз от ... до, границы групп обознача­ют след. образом: 290 – 540, 540 – 790 и т.д.

Особенностью 1 варианта построения групп является то, что у всех групп имеются закрытые интервалы. Во 2 вари­анте первая и последняя группы – это группы с открытыми интер­валами. Открытые – это те интервалы, у которых указана только одна граница: верхняя – у первого, нижняя – у последнего. Напр, открытыми будут первый и последний интервалы в группировке населения по размеру среднедушевого дохода (табл. 2). Закрытыми наз. интервалы, у которых обозначены обе границы. Ширина открытого интервала принимается равной ширине смежного с ним интервала.

При группировке по кол. признаку границы интер­валов мб обозначены по-разному. Если основанием груп­пировки служит непрерывный признак, то одно и то же значение признака выступает и верхней, и нижней границами у двух смеж­ных интервалов. Т.о, верхняя граница i-го интервала равна нижней границе i+1-го интервала. Примером такой группировки является приведенная в табл. 5. группировка предприятий по стоимости основных фондов.

При таком обозначении границ может возникнуть вопрос, в ка­кую группу включать единицы объекта, значения признака у ко­торых совпадают с границами интервалов. Напр., во вторую или третью группу должно войти предприятие со стоимостью фондов 790 млн руб. Если нижняя граница формируется по прин­ципу «включительно», а верхняя – по принципу «исключительно», то предприятие дб отнесено к третьей группе, в про­тивном случае – ко второй. Для того чтобы правильно отнести к той или иной группе единицу объекта, у которой значение при­знака совпадает с границами интервалов, можно использовать открытые интервалы. Так, единицы объекта (табл. 3.3), у к-х размер среднедушевого денежного дохода равен 40 тыс. руб., попали во вторую группу (так как верхняя граница первой группы построена по принципу «исключительно»), а 80 тыс. руб. – в тре­тью группу и т.д.

Если в основании группировки лежит дискретный признак, то нижняя граница i-го интервала равна верхней границе i–1-го ин­тервала, увеличенной на 1. В этом случае возможны следую­щие варианты построения групп (табл. 6) по вышеприведенному примеру. Варианты построения групп

Неравные интервалы применяются в С, когда значе­ния признака варьируют неравномерно и в значительных разме­рах, что характерно для большинства соц.-эк. явлений, особенно при анализе макроэк. показателей.

Ряды распределения и группировки. Статистический ряд распределения – это упорядоченное рас­пределение единиц совокупности на группы по определенному ва­рьирующему признаку. В зависимости от признака, положенного в основу образования ряда распределения, различают атрибутивные и вариационные ряды распределения. Атрибутивными наз. ряды распределения, построенные по качественным признакам. Ряд распределения принято оформ­лять в виде таблиц. Ниже приведен атрибутивный ряд распреде­ления юр. помощи адвокатов гражданам. Представлен­ный в табл. ряд показывает, как общее число случаев юр. помощи адвокатов распределялось по видам и формам правовой помощи в 1994 г

Распределение видов юр. помощи, оказанной адвокатами гражданам одного из регионов РФ в 2000 г. (цифры условные)

Элементами этого ряда распределения являются значения атрибу­тивного признака, представленного названиями видов правовой помо­щи, оказанной адвокатами, и числа случаев, относящихся к каждому виду и форме помощи. Наибольший удельный вес (почти 70%) прихо­дится на оказание юридической помощи в виде устных советов.

Атрибутивные ряды распределения характеризуют состав сово­купности по тем или иным существенным признакам. Взятые за несколько периодов, эти данные позволят исследовать изменение структуры.

Вариационными называют ряды распределения, построенные по количественному признаку. Любой вариационный ряд состоит из двух элементов: вариантов и частот. Вариантами называются отдельные значения признака, которые он принимает в вариаци­онном ряду, т. е. конкретное значение варьирующего признака. Частота – это количество элементов совокупности, которые имеют данное значение признака. Сумма всех частот определяет численность всей совокупности, ее объем. Частостями называются частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу. Соответственно сумма частостей равна 1 или 100%.

В зависимости от характера вариации признака различают дис­кретные и интервальные вариационные ряды.

Как известно, вариация количественных признаков может быть дискретной (прерывной) или непрерывной.

В случае дискретной вариации величина количественного при­знака принимает только целые значения. Следовательно, дискрет­ный вариационный ряд характеризует распределение единиц совокупности по дискретному признаку. Примером дискретного ва­риационного ряда является распределение семей по числу ком­нат в отдельных квартирах, приведенное в табл. 3.8.

Во второй колонке таблицы представлены варианты дискретно­го вариационного ряда, в третьей – помещены частоты вариаци­онного ряда, а в четвертой – показаны частости.

В случае непрерывной вариации величина признака у единиц совокупности может принимать в определенных пределах любые значения, отличающиеся друг от друга на сколько угодно малую величину. Построение интервальных вариационных рядов целесообразно прежде всего при непрерывной вариации, а также если дискретная вариация проявляется в широких пределах, т. е. число вариантов дискретного признака достаточно вели­ко. В табл. 3.2 представлен интервальный вариационный ряд.