I. Сводка статистических данных.
Сводка – это научно организованная обработка и систематизация первичного статистического материала в целях выявления типичных черт и закономерностей развития изучаемых явлений.
Задачи сводки:
1. Систематизация и группировка цифровых данных.
2. Характеристика образованных групп системой показателей.
3. Подсчет соответствующих итогов и представление результатов в виде таблиц и графиков.
Инструменты систематизации информации:
1. Классификации.
2. Номенклатуры.
3. Группировки.
Классификация – это систематизированное распределение явлений и объектов на определенные секции, группы, классы, позиции и виды на основании какого-либо признака (критерия) или нескольких признаков (критериев).
Основой классификации служат классификаторы, представляющие собой систематизированный перечень объектов (отраслей, предприятий, продукции, занятий, основных фондов и т.п.), каждому их которых присваивается код.
Для установления принадлежности явлений и объектов к определённым классам и группам классификатор дополняется номенклатурой – т.е. стандартным перечнем объектов и их групп.
Пример: Товарная номенклатура внешнеэкономической деятельности.
В России существует Единая система классификации и кодирования информации – ЕСКК.
II. Статистические группировки.
Статистическая группировка – это метод разделения множества единиц изучаемой совокупности на однородные по существенным признакам группы.
Пример:
1) Группировка промышленных предприятий по формам собственности.
2) Группировка населения по среднедушевому доходу.
3) Группировка коммерческих банков по сумме активов баланса.
С помощью метода группировки решаются следующие задачи:
1. выявление социально-экономических типов явлений;
2. изучение состава явления (его структуры);
3. выявление связи и зависимости между отдельными признаками общественных явлений.
Классификация группировок.
1. В зависимости от решаемых задач.
1) Типологические.
Разделяют качественно однородные совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы.
Пример:
1) Группировка населения по уровню образования.
2) Группировка предприятий по формам собственности.
2. Структурные.
Группировки, разделяющие однородные совокупности на группы, характеризующие их структуру по какому-либо количественному признаку.
Пример:
1) Группировка хозяйств по объему продукции.
2) Группировка предприятий по стоимости ОПФ.
3) Группировка населения по размеру среднедушевого дохода.
3. Аналитические (факторные).
Группировки, выявляющие взаимосвязи между изучаемыми признаками.
Пример:
1) Группировка рабочих по квалификации (факторный признак) с указанием их среднемесячной зарплаты (результативный признак). С помощью ее можно выявить зависимость уровня зарплаты рабочих от их квалификации.
2) Группировка предприятий по техническому уровню (факторный признак) с указанием производительности труда на предприятии (результативный признак). С ее помощью можно выявить зависимость производительности труда от технической оснащенности предприятий.
3) Группировка банков по сумме их активов с указанием средней численности занятых и суммы балансовой прибыли.
4. Многомерные группировки.
Используются для анализа влияния множества факторных признаков, действующих в различных направлениях, на изменение величины результативного признака.
2. В зависимости от числа признаков
1) Простые группировки.
Группировки, в которых группы образованы по одному признаку.
2) Сложные группировки (комбинированные).
Группировки, в которых разделение на группы производится по двум и более признакам, взятым в сочетании.
Пример:
А) Дополнив простую группировку населения по возрастным группам, группировкой по полу получим сложную группировку.
Б) Группировку рабочих по стажу работы можно дополнить подгруппами рабочих в зависимости от классности.
III. Ряды распределения.
Ряд распределения – это упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по определенному признаку.
В зависимости от признака положенного в основу образования ряда выделяют:
1. Атрибутивные ряды распределения.
Ряды, построенные по качественным признакам.
2. Вариационные ряды распределения.
Ряды, построенные по количественному признаку.
Вариация – это количественное различие признака внутри изучаемой совокупности.
Состав вариационных рядов:
а) варианты – это отдельные значения признака в ряду;
б) частоты – это численности отдельных вариант или группы вариационного ряда, показывающие, как часто встречаются одинаковые варианты в ряду.
Частоты, выраженные в долях единицы или в % к итогу называются частостями.
Вариационные ряды подразделяют на:
1) Дискретные (прерывные).
Ряды, где варианты имеют значения целых чисел.
2) Интервальные (непрерывные).
Ряды, где признак может принимать любые значения в определённых пределах (интервалах), а варианты признака представлены в виде интервалов (от – до).
3) Ранжированные.
Ряды, где значения признака (варианты) расположены в порядке возрастания или убывания их количественных значений.
Графическое изображение рядов распределения дает наглядное представление о характере изменения частот вариационного ряда (форме распределения). Выделяют следующие графические изображения этих рядов:
1. Полигон.
Используется для изображения дискретных вариационных рядов.
Для его построения по оси абсцисс (х) откладываются ранжированные значения признака, а по оси ординат (у) – величины частот.
2. Гистограмма.
Применяется для изображения интервальных вариационных рядов.
При ее построении по оси х откладываются величины интервалов признака, а частоты изображаются прямоугольниками, построенными на соответствующих интервалах. Высота частот пропорциональна частотам.
3. Кумулята.
С её помощью изображается ряд накопленных частот. Накопленные частоты – это частоты показывающие, сколько единиц совокупности имеют значения признака не выше рассматриваемого значения.
При её построении по оси х откладываются варианты ряда, а по оси у – накопленные частоты.
4. Огива.
Если при графическом изображении ряда в виде кумуляты оси поменять местами, то получится огива.
IV. Правила построения статистических группировок.
Построение группировок включает несколько этапов:
1. Изучение явления и выбор группировочного признака. В качестве данного признака берется факторный признак.
2. Определение числа групп и величины интервала.
2.1. Если признак качественный, то число групп будет соответствовать числу качественных вариант.
2.2. Если признак количественный, то необходимо:
2.2.1. Построить ранжированный ряд группировочного признака.
2.2.2 Построить графическое изображение ранжированного ряда
На основе графического изображения оценивается интенсивность изменения группировочного признака.
А) Если группировочный признак изменяется плавно, то для определения числа групп можно использовать формулу:
n = 1 + 3,322 х lg N, где
n – число групп данной группировки;
N – число единиц совокупности.
Тогда величина интервала определяется:
X max – Xmin
h =, где
n
X max – максимальное значение признака;
X min – минимальное значение признака.
Б) Если группировочный признак изменяется резко или имеет значительный размах между минимальным и максимальным значением, то строятся неравные интервалы. Они могут быть прогрессивно возрастающими или убывающими в:
1) Арифметической прогрессии.
В этом случае величина интервала определяется:
h i + 1 = hi + a, где
a – число на которое последующий интервал больше предыдущего.
2) Геометрической прогрессии.
В этом случае величина интервала будет определяться:
h i + 1 = hi х q, где
q – число, показывающее во сколько раз последующий интервал больше предыдущего.
В) Многие группировки в экономике строятся с произвольными интервалами, различными по своей величине, в зависимости от решаемых задач.
3. Построение интервального ряда распределения.
4. Выбор показателей для характеристики групп и построение вспомогательной таблицы для их расчета.
5. Построение итоговой группировочной таблицы, в которой определяется средний уровень для характеристики групп.
6. Анализ полученных данных.