Комбинированные группировки




Задачи статистических группировок, их виды

Содержание и приемы группировок многообразны. Различны и задачи, выполняемые ими. Однако принято выделять следующие основные задачи, решаемые с помощью метода статистических группировок: образование социально-экономических типов явлений; изучение строения изучаемых явлений и структурных изменений, происходящих в них; выявление связи между изучаемыми признаками.

Для решения этих задач соответственно применяют типологические структурные и аналитические группировки. Следует отметить, что приведенная классификация статистических группировок по выполняемым ими задачам имеет некоторую условность, поскольку они на практике применяются в комплексе. Это обусловлено многогранностью процессов, протекающих в общественной жизни, в том числе и в коммерческой деятельности.
Типологические группировки

Важнейшим их содержанием является выражение из множества признаков, характеризующих изучаемые явления, основных типов в качественно однородные.

Типологические группировки широко применяются в экономических, социальных и других исследованиях. Необходимость проведения типологической группировки обусловлена прежде всего потребностью теоретического обобщения первичной статистической информации и получения на этой основе обобщающих статистических показателей. Именно в выделении социально-экономических типов явлений, позволяющих проследить зарождение, развитие и отмирание их, состоит основная задача типологических группировок.

При использовании метода типологических группировок важное значение имеет правильный выбор группировочного признака. При атрибутивном признаке с незначительным разнообразием его значений число групп определяется свойствами изучаемого явления: группировка населения по половозрастному признаку, предприятий торговли – по формам собственности и т.д.

Структурные группировки

Выделенные типы явления с помощью типологической группировки могут изучаться с точки зрения их структуры и состава. При этом используются структурные группировки. Это группировки, используемые для изучения строения изучаемой совокупности. В большинстве своем структурные группировки производятся на основе образования качественно однородных групп, хотя нередко они применяются и без предварительного расчленения совокупности на части.

С помощью структурных группировок изучается, например, состав товарооборота по товарным группам; торговая сеть – по специализации; работники торговли – по профессиям, возрасту, стажу работы, образованию и т.д. Так, группировка по образованию за ряд лет может характеризовать качественные сдвиги в рабочей силе по данному признаку.

В торговле и сфере банка встречается большое разнообразие взаимосвязей между группировками, выступающими в роли причины или следствия явления. Из них можно выделить следующие:


  1. когда фактором выступает количественный признак, а результативным – качественный;

  2. когда в основу группировки положен качественный признак, а результативным – представлен количественный;

  3. когда в роли фактора и результата выступает качественный признак;

  4. когда в группировке факторный и результативный показатели представлены количественным признаком;

 

Комбинированные группировки

Образование групп по двум и более признакам, взятым в определенном сочетании, называется комбинированной группировкой. При этом группировочные признаки принято располагать, начиная с атрибутивного, в определенной последовательности, исходя из логики взаимосвязи показателей.

Применение комбинированных группировок обусловлено многообразием экополитических явлений, а также необходимостью их всестороннего изучения. Но увеличение числа группировочных признаков ограничивается уменьшением наглядности, что снижает эффективность использования статистической информации. Примером комбинированной группировки может служить разделение образованных групп по формам хозяйствования на подгруппы по уровню рентабельности или по другим признакам (производительность труда, фондоотдача и т.д.).

 

 

6. статистическая сводка, ее виды

статистическая сводка – систематизация единичных

фактов, позволяющая перейти к обобщающим показателям, относящимся ко всей

изучаемой совокупности и ее частям, и осуществлять анализ и прогнозирование

изучаемых явлений и процессов.

 

Статистическая сводка –
1) комплекс последовательных операций по обобщению конкретных, единичных фактов, образующих совокупность для выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучению явления в целом;
2) подсчет групповых, промежуточных и общих итогов по всей массе, зарегистрированных при наблюдении единиц.
Виды сводки:
- простая (проводятся общие итоги по всей совокупности);
- сложная (включает ряд операций: группировку, подсчет итогов по каждой группе и по совокупности, оформление результатов статистической группировки и сводки в виде таблицы).
По методу проведения:
1) централизованная, информация сразу поступает в органы статистики.
2) децентрализованная, информация поступает в органы государственной статистики субъектов РФ, обрабатывается там и затем передается в центральный комитет.
По способу подсчета итогов:
1) ручная;
2) машинная.

 

7. Статистические ряды распределения

Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное распределение единиц совокупности по группам и группировкам.

Виды рядов распределения:
- атрибутивные – ряды, построенные по атрибутивному признаку.
- вариационные – ряды, построенные по количественному признаку.
- дискретные – значение признака отличается на целое число единиц
- непрерывные – значение признака отличается на сколь угодно малую величину.
Вариационный ряд имеет 2 характеристики:
1) варианта (значение отдельно исследуемого признака)
2) частота (сколько раз повторяется одно и тоже значение признака)

Варианта – отдельное значение варьируемого признака, которое он принимает в ряду распределения.

Частота (частота повторения) - число повторений отдельного варианта значений признака, обозначается fi, а сумма частот, равная объему исследуемой совокупности, обозначается

где k - число вариантов значений признака

Очень часто таблица дополняется графой, в которой подсчитываются накопленные частоты S, которые показывают, какое количество единиц совокупности имеет значение признака не большее, чем данное значение.

Частоты ряда f могут заменяться частостями w, выраженными в относительных числах (долях или процентах). Они представляют собой отношения частот каждого интервала к их общей сумме, т.е.:

 

Вариационные ряды по строению делятся на:

  1. Дискретные (прерывные) – основаны на прерывных вариациях признака. Это такие ряды, где значения вариант имеют значения целых чисел (т. е. не могут принимать дробные значения). Дискретные признаки отличаются друг от друга на некоторую конкретную величину.
  2. Интервальные (непрерывные) – имеют любые, в том числе и дробные количественные выражения и представлены в виде интервалов. Непрерывные признаки могут отличаться один от другого на сколь угодно малую величину.

3. Ранжированный ряд - это распределение отдельных единиц совокупности в порядке возрастания или убывания исследуемого признака. Ранжирование позволяет легко разделить количественные данные по группам, сразу обнаружить наименьшее и наибольшее значения признака, выделить значения, которые чаще всего повторяются.

 

Если вариационный ряд имеет неравные интервалы, то частоты в отдельных интервалах не сопоставимы, т. к. зависят от ширины интервала. В этих случаях рассчитывают плотность распределения, которая дает правильное представление о характере распределения вариант (единиц совокупности). Плотность распределения, в свою очередь, бывает:

  • абсолютная плотность распределения – отношение частоты к величине (ширине) интервала

  • относительная плотность распределения – отношение частости к ширине интервала

Каждому ряду распределения свойственна определенная закономерность, выражением которой является кривая распределения, представляющая собой функцию распределения. Можно выделить определенную зависимость между изменением частот и изменением значений признаков: частоты изменяются закономерно с изменением варьирующего признака, т. е. с увеличением значения варьирующего признака частоты первоначально увеличиваются, затем, достигнув какой-то максимальной величины в середине ряда, уменьшаются. Такие закономерности изменения частот в вариационных рядах называются закономерностями распределения.

Эмпирическим распределением называют распределение частот (относительных частот), соответствующих отдельным значениям признака, функционально связанных с изменением вариант.

Если в качестве весов при расчете центрального момента взять не частоты (f), а вероятности (p), то получим теоретические моменты распределения. Отсюда – теоретическим называют распределение вероятностей.

Под кривой распределения понимается графическое изображение в виде непрерывной линии изменения частот (вероятностей), функционально связанных с изменением вариант.

Плотность вероятности нормального распределения выражается следующей формулой:

t – нормированное отклонение:

Медиана (Ме) - это величина, которая соответствует варианту, находящемуся в середине ранжированного ряда.

для нахождения медианы сначала необходимо определить ее порядковый номер (ее положение в ранжированном ряду) по формуле

где n - число единиц в совокупности.

Численное значение медианы определяют по накопленным частотам в дискретном вариационном ряду. Для этого сначала следует указать интервал нахождения медианы в интервальном ряду распределения. Медианным называют первый интервал, где сумма накопленных частот превышает половину наблюдений от общего числа всех наблюдений.

Численное значение медианы обычно определяют по формуле

Модой (Мо) называют значение признака, которое встречается наиболее часто у единиц совокупности. Для дискретного ряда модой будет являться вариант с наибольшей частотой. Для определения моды интервального ряда сначала определяют модальный интервал (интервал, имеющий наибольшую частоту). Затем в пределах этого интервала находят то значение признака, которое может являться модой.

Чтобы найти конкретное значение моды, необходимо использовать формулу

 

 

8. Графическое изображение статистических данных.

Графический метод есть метод условных изображений статисти­ческих данных при помощи геометрических фигур, линий, точек и разнообразных символических образов.

Главное достоинство статистических графиков - наглядность. При правильном их построении статистические показатели привлекают к себе внимание, становятся более понятными, выразительными, лако­ничными, запоминающимися.

Для построения графика необходимо определить, для каких це­лей он составляется, и тщательно изучить исходный материал. Но самое главное условие - это овладение методологией графических изображений. В статистическом графике различают следующие ос­новные элементы: графический образ; поле графика; пространствен­ные ориентиры, масштабные ориентиры; экспликации графика.

Графический образ - это символические знаки, с помощью кото­рых изображаются статистические данные: линии, точки, плоские геометрические фигуры (прямоугольники, квадраты, круги и т.д.

Полем графика является место, на котором он выполняется. Это листы бумаги, географические карты, план местности и т.п. Поле гра­фика характеризуется его форматом (размерами и пропорциями сто­рон).

Построение графика - это всегда творческий процесс. Здесь не­обходим некоторый поиск. Лишь после составления и сравнения не­скольких черновых вариантов можно определить правильную компо­зицию графика, установить масштабы и расположение знаков на поле графика.

По способу построения статистические графики делятся на диаг­раммы и статистические карты.

Диаграммы - наиболее распространенный способ графических изображений. Это графики количественных отношений. Виды и спо­собы их построения разнообразны. Применяются диаграммы для на­глядного сопоставления в различных аспектах (пространственном, временном и др.) независимых друг от друга совокупностей. При этом сравнение исследуемых совокупностей производится по какому-либо существенному варьирующему признаку.

Статистические карты - графики количественного распреде­ления по конкретной территории. По своей основной характеристике эти графики близко примыкают к диаграммам и специфичны лишь в том отношении, что представляют собой условные изображения ста­тистических данных на контурной географической карте. Их задачи -отражать пространственное размещение или пространственную рас­пространенность статистических данных. Статистические карты по графическому образу делятся на картограммы и картодиаграммы.

Особым видом графиков являются диаграммы распределения ве­личин, представленных вариационным рядом, - гистограмма, поли­гон, огива, кумулята.

Наиболее распространенными диаграммами сравнения являются столбиковые диаграммы. Э то графическое изображение статистичес­ких показателей в виде столбиков-прямоугольников. Данные диаграм­мы широко используются для наглядного сравнения объектов изучае­мых явлений во времени и пространстве, а также для изображения структуры явлений.

(Рисунок)

Для простого сравнения независимых друг от друга показателей могут также использоваться диаграммы, принцип построения кото­рых состоит в том, что сравниваемые величины изображаются в виде правильных геометрических фигур, которые строятся так, чтобы пло­щади их относились между собой как количества, этими фигурами изображаемые. Иными словами, эти диаграммы величину изобража­емого явления выражают размером своей площади.

(рисунок) квадратная диаграмма, круглая, фигурная диаграмма

Основное назначение структурных диаграмм заключается в на­глядной иллюстрации структуры какого-либо явления, характеристи­ке удельных весов отдельных частей целого, выявлении структур­ных сдвигов.

Круг часто используется в качестве геометрической формы при построении диаграммы. Следует различать два вида применения кру­га. В одном случае сравниваются площади кругов друг с другом. Та­кого рода диаграмма называется круговой (рис. 5.9). В другом случае круг используется для сравнения площади отдельных секто­ров друг с другом. Такая диаграмма именуется секторной

Круг часто используется в качестве геометрической формы при построении диаграммы. Следует различать два вида применения кру­га. В одном случае сравниваются площади кругов друг с другом. Та­кого рода диаграмма называется круговой (рис. 5.9). В другом случае круг используется для сравнения площади отдельных секто­ров друг с другом. Такая диаграмма именуется секторной

 

Для изображения и внесения суждений о развитии явления во времени строятся диаграммы динамики.

В статистической практике чаще всего применяются графичес­кие изображения с равномерными шкалами. По оси абсцисс они бе­рутся пропорционально числу периодов времени, а по оси ординат - пропорционально самим уровням. Масштабом равномерной шкалы будет длина отрезка, принятого за единицу.

 

9.Статистические таблицы

Статистическая таблица – это особый способ краткой и наглядной записи сведений об изучаемых общественных явлениях. Статистическая таблица позволяет охватить материалы статистической сводки в целом.

По внешнему виду статистическая таблица представляет собой ряд пересекающихся горизонтальных и вертикальных линий, образующих по горизонтали строки, а по вертикали – графы (столбцы, колонки), которые в совокупности составляют как бы скелет таблицы.

Статистическая таблица имеет свое подлежащее и сказуемое.

Подлежащее таблицы показывает, о каком явлении идет речь в таблице, и представляет собой группы и подгруппы, которые характеризуются рядом показателей.

Сказуемым таблицы называются числовые показатели, с помощью которых характеризуется объект, т. е. подлежащее таблицы.

Простые таблицы не содержат в подлежащем систематизации изучаемых единиц статистической совокупности.

По характеру представляемого материала эти таблицы бывают собственно перечневые, территориальные и хронологические.

Простая таблица в подлежащем содержит перечисление единиц изучаемой совокупности.

Сведения простой таблицы применяют и для оценки изменения какого-либо явления во времени.

Групповые статистические таблицы дают более информативный материал для анализа изучаемых явлений благодаря образованным в их подлежащем группам по существенному признаку или выявлению связи между рядом показателей.

Комбинационными называют статистические таблицы, которые имеют в подлежащем группировку по двум или более группировочным признакам, связанным между собой.

10.Понятие о выборочном наблюдении. Виды и способы отбора

Выборочное наблюдение является одним из наиболее широко применяемых видов несплошного наблюдения. В основе этого наблюдения лежит идея о том, что отобранная в случайном порядке некоторая часть единиц может представлять всю изучаемую совокупность явления по интересующим исследователя признакам. Целью выборочного наблюдения является получение информации прежде всего для определения сводных обобщающих характеристик всей изучаемой совокупности. По своей цели выборочное наблюдение совпадает с одной из задач сплошного наблюдения, и поэтому встает вопрос о том, какое из двух видов наблюдения – сплошное или выборочное – целесообразнее провести.

При решении этого вопроса необходимо исходить из следующих основных требований, предъявляемых к статистическому наблюдению:

  • информация должна быть достоверной, т. е. максимально соответствовать реальной действительности;
  • сведения должны быть достаточно полными для решения задач исследования;
  • отбор информации должен быть проведен в максимально сжатые сроки для использования ее в оперативных целях;
  • денежные и трудовые затраты на организацию и проведение должны быть минимальными.

При проведении выборочного наблюдения обследуются не все единицы изучаемого объекта, т. е. не все единицы совокупности, а лишь некоторая специально отобранная часть. Первый принцип отбора– обеспечение случайности – заключается в том, что при отборе каждой из единиц изучаемой совокупности обеспечивается равная возможность попасть в выборку. Случайный отбор – это не беспорядочный отбор, а отбор при соблюдении определенной методики, например осуществление отбора по жребию, применение таблицы случайных чисел и т. д.

Второй принцип отбора – обеспечение достаточного числа отобранных единиц – тесно связан с понятием репрезентативности выборки. Так как любое выборочное наблюдение проводится с определенной целью и четко сформулированными конкретными задачами, то понятие репрезентативности как раз и связано с целью и задачами исследования. Отобранная из всей изучаемой совокупности часть должна быть репрезентативной прежде всего в отношении тех признаков, которые изучаются или оказывают существенное влияние на формирование сводных обобщающих характеристик.

Исследователя могут интересовать и распределения единиц по изучаемым признакам в генеральной и выборочной совокупностях. В этом случае частоты называются соответственно генеральными и выборочными.

Система правил отбора и способов характеристики единиц изучаемой совокупности составляет содержание выборочного метода, суть которого состоит в получении первичных данных при наблюдении выборки с последующим обобщением, анализом и их распространением на всю генеральную совокупность с целью получения достоверной информации об исследуемом явлении.

Таким образом, цель выборочного метода – сделать вывод о значении признаков генеральной совокупности на основе информации случайной выборки из этой совокупности.

11. Понятия и цели в выборочном наблюдении. Ошибки выборки

Выборочное наблюдение является одним из наиболее широко применяемых видов несплошного наблюдения. В основе этого наблюдения лежит идея о том, что отобранная в случайном порядке некоторая часть единиц может представлять всю изучаемую совокупность явления по интересующим исследователя признакам. Целью выборочного наблюдения является получение информации прежде всего для определения сводных обобщающих характеристик всей изучаемой совокупности. По своей цели выборочное наблюдение совпадает с одной из задач сплошного наблюдения, и поэтому встает вопрос о том, какое из двух видов наблюдения – сплошное или выборочное – целесообразнее провести. Таким образом, цель выборочного метода – сделать вывод о значении признаков генеральной совокупности на основе информации случайной выборки из этой совокупности.

Под ошибкой репрезентативности (представительства) понимают расхождение между выборочной характеристикой и предполагаемой характеристикой генеральной совокупности. Ошибки репрезентативности бывают случайными и систематическими. Систематические ошибки связаны с нарушением установленных правил отбора. Случайные ошибки объясняются недостаточно равномерным представлением в выборочной совокупности различных категорий единиц генеральной совокупности.

В результате первой причины выборка легко может оказаться смещенной, так как при отборе каждой единицы допускается ошибка, всегда направленная в одну и ту же сторону. Эта ошибка получила название ошибки смещения. Ее размер может превышать величину случайной ошибки. Особенность ошибки смещения состоит в том, что, являясь постоянной частью ошибки репрезентативности, она увеличивается с увеличением объема выборки. Случайная же ошибка с увеличением объема выборки уменьшается. Кроме того, величину случайной ошибки можно определить, тогда как размер ошибки смещения практически определить очень сложно, а иногда и невозможно, поэтому важно знать причины, вызывающие ошибку смещения, и предусмотреть мероприятия по ее устранению.

(по Чебышеву) величину стандартной ошибки простой случайной выборки при достаточно большом объеме выборки (n) можно определить по формуле

– стандартная ошибка.

Коэффициент доверия позволяет вычислить предельную ошибку выборки,

 

т. е. предельная ошибка выборки равна t-кратному числу средних ошибок выборки.

 

 

12. Понятие о выборочном наблюдении. Определение необходимой численности выборки.

Выборочное наблюдение является одним из наиболее широко применяемых видов несплошного наблюдения. В основе этого наблюдения лежит идея о том, что отобранная в случайном порядке некоторая часть единиц может представлять всю изучаемую совокупность явления по интересующим исследователя признакам. Целью выборочного наблюдения является получение информации прежде всего для определения сводных обобщающих характеристик всей изучаемой совокупности. По своей цели выборочное наблюдение совпадает с одной из задач сплошного наблюдения, и поэтому встает вопрос о том, какое из двух видов наблюдения – сплошное или выборочное – целесообразнее провести.

При решении этого вопроса необходимо исходить из следующих основных требований, предъявляемых к статистическому наблюдению:

  • информация должна быть достоверной, т. е. максимально соответствовать реальной действительности;
  • сведения должны быть достаточно полными для решения задач исследования;
  • отбор информации должен быть проведен в максимально сжатые сроки для использования ее в оперативных целях;
  • денежные и трудовые затраты на организацию и проведение должны быть минимальными.

Одним из научных принципов в теории выборочного метода является обеспечение достаточного числа отобранных единиц. Теоретически необходимость соблюдения этого принципа представлена в доказательствах предельных теорем теории вероятностей, которые позволяют установить, какой объем единиц следует выбрать из генеральной совокупности, чтобы он был достаточным и обеспечивал репрезентативность выборки.

Уменьшение стандартной ошибки выборки, а следовательно, увеличение точности оценки всегда связано с увеличением объема выборки, поэтому уже на стадии организации выборочного наблюдения приходится решать вопрос о том, каков должен быть объем выборочной совокупности, чтобы была обеспечена требуемая точность результатов наблюдений. Расчет необходимого объема выборки строится с помощью формул, выведенных из формул предельных ошибок выборки (Δ), соответствующих тому или иному виду и способу отбора. Так, для случайного повторного объема выборки (n) имеем:

Суть этой формулы – в том, что при случайном повторном отборе необходимой численности объем выборки прямо пропорционален квадрату коэффициента доверия (t2) и дисперсии вариационного признака 2) и обратно пропорционален квадрату предельной ошибки выборки 2). В частности, с увеличением предельной ошибки в два раза необходимая численность выборки может быть уменьшена в четыре раза. Из трех параметров два (t и σ) задаются исследователем. В целом формула предельной ошибки выборочной средней величины позволяет определять:

  • величину возможных отклонений показателей генеральной совокупности от показателей выборочной совокупности;
  • необходимую численность выборки, обеспечивающую требуемую точность, при которой пределы возможной ошибки не превысят некоторой заданной величины;
  • вероятность того, что в проведенной выборке ошибка будет иметь заданный предел.

 

13. Относительные величины, их значение и основные виды

Относительные статистические величины – обобщающий показатель, который представляет собой частное отделение одного абсолютного показателя на другой и дают численную меру соотношению между ними. В зависимости от базы сравнения, относительный показатель измеряется в массовых долях,%, промилях, продецемилях.

Виды относительных величин: 1) относительная величина планового задания рассчитывается как отношение уровня запланированного на предстоящий период к уровню фактически сложившемуся в прошлом периоде. (у пл./у 0 *100)

2) Относительная величина выполненного плана представляет собой отношение фактически достигшего в данном периоде уровня к запланированному (у 1/у пл. *100)

3) Относительная величина структуры – величина характеризующая долю отдельных частей во всем объеме. Рассчитывается делением числа единиц в отдельных частях совокупности на общее число единиц в совокупности.

4) Относительная величина координат – показатель, характеризующий соотношение отдельных частей целого между собой. Вычисление этого вида показателей производится путем деления одной части на другую.

5) Относительная величина динамики – это показатель, рассчитывается как отношение уровня признака в определенный период или момент времени.(у1/у 0 * 100%)

14. Виды средних и методы их расчета.

Средняя величина – это обобщающий показатель, характеризующий типичный уровень варьирующего признака. В расчете на единицу однородной совокупности в конкретных условиях места и времени.

Средняя величина является отражением значения изучаемого признака, и, следовательно, измерение в той же размерности, что и этот признак.

Выбор вида средней определяется экономическим содержанием определенного показателя и исходных данных.

*геометрическая;

*квадратическая;

*средне-арифметическая;

* кубическая.

Данные средние относятся к классу степенных средних.



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-04-27 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: