ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 06.11.2023
Просмотров: 600
Скачиваний: 2
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Подлежащее статистической таблицы есть перечень групп или единиц, составляющих исследуемую совокупность единиц наблюдения.
Сказуемое статистической таблицы – это цифровые показатели, с помощью которых дается характеристика выделенных в подлежащем групп и единиц.
Различают простые, групповые и комбинационные таблицы.
В простых таблицах, как правило, содержится справочный материал, где дается перечень групп или единиц, составляющих объект изучения. При этом части подлежащего не являются группами одинакового качества, отсутствует систематизация изучаемых единиц. Сказуемое этих таблиц содержит абсолютные величины, отражающие объемы изучаемых процессов.
Групповые и комбинационные таблицы предназначены для научных целей, где, в отличие от простых таблиц, в сказуемом – средние и относительные величины на основе абсолютных величин.
Групповая таблица – это таблица, где статистическая совокупность разбивается на отдельные группы по какому-либо одному существенному признаку, при этом каждая группа характеризуется рядом показателей. Примером такой группировки может быть разделение российских семей на группы по месту проживания (сельское и городское), где образуются подгруппы семей по количеству детей. Анализ этих группировок по материалам переписи 1989 года позволил сделать вывод, что большинство семей, независимо от принадлежности к городскому или сельскому населению, имеют только по одному ребенку.
Комбинационная таблица – это таблица, где подлежащее представляет собой группировку единиц совокупности по двум и более признакам, которые распределяются на группы сначала по одному признаку, а затем на подгруппы по другому признаку внутри каждой из уже выделенных групп. Комбинационная таблица устанавливает существенную связь между факторами группировки. Примером комбинационной группировки может быть распределение полиграфических предприятий по трем существенным признакам: степени оснащенности современным полиграфическим оборудованием, степени применения современных технологий и уровню производительности труда. Такого рода статистические таблицы позволяют осуществить всесторонний анализ, но они менее наглядны.
Основные приемы построения и выполнения группировок.
Если для построения группировки используется только один признак, то такую группировку называют простой, если группировка проводится по нескольким признакам, ее называют сложной. Сложная группировка бывает или комбинационная, или многомерная.
Комбинационная группировка выполняется последовательно: группы, выделенные по одному признаку, затем выделяются в подгруппы по другому признаку, которые, в свою очередь, могут выделяться по следующему другому признаку. В этом случае число групп будет равно произведению числа выделенных групп на число группировочных признаков. Процедура определения оптимального числа групп основана на применении формулы Стерджесса:
где n - число групп; N - число единиц совокупности.
Из формулы видно, что выбор числа групп зависит от объема совокупности. Если групп оказывается много и они включают малое число единиц, то групповые показатели могут стать ненадежными. Поэтому альтернативой комбинационной группировке является многомерная группировка, которая осуществляется по комплексу признаков одновременно. Ее применение требует использования электронной вычислительной техники. С помощью специально разработанных электронных программ формируются однородные группы на основании близости по всему комплексу признаков.
Определение числа групп тесно связано с понятием величина интервала: чем больше число групп, тем меньше величина интервала, и наоборот. Интервал – разница между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе. Он определяет количественные границы групп, что для статистической практики имеет большое значение, особенно когда нужно образовать качественно однородные группы. Например, исследуется совокупность предприятий по выполнению коллективных договоров. Здесь нельзя объединять предприятия, которые не выполнили обязательства, и те, которые их перевыполнили. Показатель здесь – величина интервала.
Другим примером является невозможность образовывать группу 95 – 105%, поскольку это разные части совокупности. Следует образовать две группы: 95 – 100% и 101 – 105%. В этом случае границы, по которым различаются совокупности, абсолютно соблюдаются.
Каждый интервал имеет нижнюю (наименьшее значение признака) и
верхнюю (наибольшее значение признака) границы или одну из них. Поэтому величина интервала есть разность между верхней и нижней границами интервала. Если у интервала указана лишь одна граница (у первого – верхняя, у последнего – нижняя), то речь идет об открытых интервалах. Если у интервала имеются и нижняя, и верхняя границы, то речь идет о закрытых интервалах. Закрытые интервалы подразделяются на равные и неравные (прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие), а также специализированные и произвольные.
Группировку с равными интервалами строят тогда, когда исследуются количественные различия в величине признака внутри групп одинакового качества, а также если распределение носит более или менее равномерный характер. Если можно заранее установить определенное количество групп, то величину равного интервала можно вычислить по формуле
где i – величина равного интервала; xmax , xmin – наибольшее и наименьшее значения признака; n – число групп.
Если не требуется предварительного установления числа групп, то используется другой способ определения величины равного интервала - по формуле Стерджесса
где n - число наблюдений.
Если величина равного интервала рассчитывается по данной формуле, то следует знаменатель предварительно округлить до целого числа (как правило, всегда большего), так как количество групп не может быть дробным числом.
В статистической практике чаще применяются неравные интервалы (постепенно возрастающие или постепенно убывающие). При этом исследуемая совокупность делится на группы примерно равного заполнения с большим числом единиц. Неравные интервалы могут использоваться, например, в таких случаях:
а) при исследовании группировки с применением нескольких признаков, дающих возможность составить несколько подгрупп, где требуются уже и более длинные и более короткие интервалы;
б) при образовании крупных групп с новым качеством на базе мелких групп при условии сохранения их однородности, что приводит к увеличению интервалов.
В статистической практике используются также специализированные интервалы. Интервалы называют специализированными, если речь идет об установлении границ интервала в группах, схожих по типу и по признаку, но имеющих отношение, скажем, к разным отраслям производства.
Заключение
Статистическая группировка – это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединение изучаемых единиц в частной совокупности по существующим для них признакам.
Метод группировок является основой применения других методов статистического анализа основных сторон и характерных особенностей изучаемых явлений. По своей роли в процессе исследования метод группировок выполняет некоторые функции, аналогичные функциям эксперимента в естественных науках: посредством группировки по отдельным признакам и комбинации самих признаков статистика имеет возможность выявить закономерности и взаимосвязи явлений в условиях, в известной мере ею определяемых. При использовании метода группировок появляется возможность проследить взаимоотношение различных факторов и определить силу их влияния на результативные показатели.
Группировка является важнейшим этапом статистического исследования, соединяющим сбор первичной информации об объекте исследования и анализ этой информации на основе обобщающих статистических показателей.
Основные задачи, которые решаются с помощью группировок:
1) выделение социально экономических типов;
2) изучение структуры социально экономических явлений;
3) выявление связи между явлениями.
-
Абсолютные статистические показатели: определение, примеры.
Статистика, имея дело с массовыми явлениями и процессами, давая им количественную оценку, оперирует не просто числами, а статистическими показателями.
Под статистическим показателем понимается обобщающая количественная характеристика изучаемого объекта или его свойства.
Абсолютные показатели характеризуют численность совокупности, либо объём изучаемого явления в конкретных границах пространства и времени, т. е. отражают уровень развития явления, его размер.
Абсолютный показатель можно получить одним из двух способов:
- путём подсчёта единиц совокупности, обладающих конкретным значением признака; например, число транспортных предприятий в Санкт- Петербурге на конкретную дату, численность промышленно-производственного персонала предприятия и т.д.
- путём суммирования значения признака по всей статистической совокупности; например, объём товарооборота предприятий торговли города в 2004г.
Абсолютные показатели всегда являются именованными числами.
В зависимости от социально-экономической сущности исследуемых явлений они выражаются в натуральных, стоимостных и трудовых единицах измерения.
Натуральные измерители используются в тех случаях, когда единицы измерения соответствуют потребительским свойствам изучаемых явлений, например: производство автомобилей измеряется в штуках, производство стали – в тоннах, урожайность – в центнерах и т.д.
Натуральные единицы измерения могут быть составными (сложными). Такие единицы применяются в тех случаях, когда для характеристики изучаемого явления одной единицы измерения недостаточно, и используется произведение двух единиц. Например, производство электроэнергии измеряется в киловатт-часах, грузооборот – в тонно-километрах и т. д.
В группу натуральных, включаются также условно- натуральные единицы измерения. Они используются, когда какой-либо продукт имеетнесколько разновидностей, и общий объем можно получить только исходя изобщего для всех разновидностей потребительского свойства. Например, вконсервной промышленности объёмы производства определяются в условныхконсервных банках объёмом 353,4 см3., в топливной – в условном топливе с теплотой сгорания 7000 ккал/кг (29,3 мДж/кг).
Чтобы получить обобщённые итоги, одна из разновидностей продукта принимается в качестве единого измерителя, а другие приводятся к нему с помощью соответствующих коэффициентов пересчёта. Например, если месторождение даёт за год 100 тыс. тонн нефти с теплотой сгорания 45,0 МДж/кг, то в условном топливе это будет эквивалентно 100×45,0/29,3=153,6 тыс. тонн условного топлива.
Стоимостные измерители позволяют дать денежную оценку изучаемым явлениям и процессам. Эти измерители используются при обобщении данных, начиная с уровня предприятия и до уровня народного хозяйства, при оценке неоднородных статистических совокупностей. В стоимостных единицах измеряется объем выпущенной продукции предприятия, доходы населения и т. д.
Показатели, выраженные в стоимостных единицах, можно суммировать, получать по ним итоговые данные, но при их использовании необходимо учитывать изменение цен с течением времени.
Для устраненияуказанного недостатка стоимостных измерителей следует применять«неизменные» или «сопоставимые» цены одного итого же периода.