Расхождение между расчетным значением и фактическим - ошибка наблюдения.
В зависимости от причин возникновения бывают:
1) Ошибки регистрации — представляют собой отклонения между значением показателя, полученного в ходе статистического наблюдения, и его фактическим значением. Ошибки регистрации бывают случайными (результат действий случайных факторов — перепутаны строки например) и систематическими (проявляются постоянно. Всегда имеют одинаковую направленность к увеличению или уменьшению показателя по каждой единице наблюдения, вследствие чего значение показателя по совокупности в целом будет включать накопленную ошибку.).
2)Ошибки репрезентативности — возникают, когда отобранная совокупность недостаточно точно воспроизводит исходную совокупность. Характерны только для несплошного наблюдения и заключаются в отклонении величины показателя исследуемой части совокупности от его величины в генеральной совокупности.
После проверки полноты данных проводится их контроль – счетный и логический.
Счетный контроль основан на жесткой связи между признаками, которая может быть проверена арифметическими действиями: сложением, вычитанием, умножением, делением. Счетный контроль совершенно определенно устанавливает наличие ошибки, тогда как логический контроль
может лишь поставить под сомнение правильность данных. Проверка правильности арифметического расчета.
Логический контроль основан на логической взаимосвязи между признаками и на сравнении с данными прошлого периода. Кроме того, логический контроль опирается на представления о пределах возможных значений признака: минимуме и максимуме. Основан на смысловой взаимосвязи между признаками.
10. Статистическая сводка и группировка. Виды группировок, группировочных признаков и интервалов.
Статистическая сводка – сведение первичных статистических данных в стат. таблицу(ы).
Бывает: - простая (производится подсчет общих итогов по изучаемой совокупности.)
- сложная (производится группировка единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всей совокупности, и представление результатов группировки в виде статистических таблиц)
По технике исполнения: -компьютерная
- ручная
Сводка называется децентрализованной если единое руководство работой осуществляется из центра, а непосредственная работа проводится на местах (обычно используется при обработке статистической отчетности).
Если же сбор и обработка данных проводится в одном месте, то сводка называется централизованной. Централизованная сводка обычно используется для обработки материалов единовременных статистических обследований.
Сводка состоит из следующих этапов:
- Выбор группировочного признака;
- Определение порядка формирования групп;
- Разработка системы статистических показателей для характеристики отдельных групп и совокупности в целом;
- Разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.
Задача сводки – дать характеристику объекту исследования с помощью систем статистических показателей, выявить и измерить таким путем его существенные черты и особенности. Эта задача решается на трех этапах:
- определение групп и подгрупп;
- определение системы показателей;
- определение видов таблиц.
Статистическая группировка – называется расчленение множества единиц изучаемой совокупности по группам на основе общих признаков.
Признак, по которому осуществляется группировка называется группировочным признаком или основанием группировки.
Основными задачами, решаемыми с помощью группировок, в статистике являются следующие:
- выделение в совокупности изучаемых явлений их социально-экономических типов;
- изучение структуры общественных явлений;
- выявление связей и зависимостей между общественными явлениями.
Виды группировок: 1) Упорядочение исходных данных:
- Первичная (Непосредственная группировка данных статистического наблюдении
- Вторичная (перегруппировка ранее сгруппированных данных. Необходимость вторичной группировки возникает в двух случаях:
1) ранее произведенная группировка не удовлетворяет целям исследования в отношении числа групп;
2) для сравнения данных, относящихся к различным периодам времени или к различным территориям, если первичная группировка была произведена по разным группи-ровочным признакам или по разным интервалам.)
2) По числу группируемых признаков:
- Простая (Если производится группировка только по одному признаку)
- Сложная (Если по двум и более признакам): 1) Многомерная (признаки равноправны)
2) Комбинированная (если иерархическая связь между признаками)
3) По целям и задачам: - Типологическая (представляет собой разделение исследуемой совокупности на однородные группы. (группировка предприятий по формам собственности))
- Структурная (группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-то варьирующему признаку. (экспорт, импорт). Анализ статистических данных структурных группировок, взятых за ряд периодов показывает изменение структуры изучаемых явлений, то есть структурные сдвиги. Используются с целью исследования состава и структуры совокупности данных, а также с целью изучения тех изменений в этой совокупности, которые имеют место в соответствии с выбранным изменяющимся признаком.)
- Аналитическая (позволяет выявить взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками. Используются для исследования взаимных связей, существующих между показателями, характеризующими рассматриваемую совокупность данных. В этих условиях один из показателей является обобщающим, результативным, а другие показатели рассматриваются как факторы, влияющие на обобщающий показатель. (группировка банков по сумме уставного капитала, величине активов и балансовой прибыли))
- Ряд распределения (ряд цифровых показателей, представляющих распределение ед. совокупности по 1 существенному признаку. Строят с целью изучения состава исследуемой совокупности, ее однородности, колеблимости изучаемого признака и границ его изменения)
Группировочный признак: 1) Качественный(атрибутивный)
2)Количественный
Принцип построения группировки:
1. Выбор группировочного признака(атрибутивный, количественный)
2. Определение числа групп:
Если в основании группировки атрибутивный (качественный) признак, то количество групп равняется количеству значений этого признака
Если в основании группировки лежит количественный признак, то число групп определяют по формуле Стерджесса:
n — число групп
N — число единиц совокупности
3. Выбор интервала группировки:
Интервал группировки — это значение варьирующего признака, лежащее в определенных пределах. Нижняя граница интервала — это значение наименьшего признака в интервале. Верхняя граница — это наибольшее значение в интервале.
Величина интервала — это разница между верхней и нижней границами.
Интервалы группировок могут быть равными и неравными.
Равные интервалы применяются в тех случаях, когда значение количественного признака внутри совокупности изменяется равномерно.
Величина равных интервалов определяется по формуле:
i - величина интервала
- максимальное значение признака в совокупности
— минимальное значение признака в совокупности
n — число групп
11. Многомерные группировки.(!)
Многомерная группировка или многомерная классификация (группировка на основе множества признаков) основана на измерении сходства или различия между объектами (единицами): единицы, отнесенные к одной группе (классу), различаются между собой меньше, чем единицы, отнесенные к различным группам (классам). Мерой близости (сходства) между объектами могут служить различные критерии. Самой распространенной мерой близости является евклидово расстояние между объектами, представленными точками в n -мерном пространстве. Чем меньше это расстояние, тем больше близость.
Задача многомерной группировки сводится к выделению сгущений точек (объектов) в n -мерном пространстве. Группы (кластеры) формируются на основании близости объектов одновременно по всему комплексу признаков, описывающих объект. Нахождение этих групп осуществляется методами кластерного анализа на ЭВМ.
Многомерные группировки позволяют решать целый ряд таких важных задач экономико-статистического исследования, как формирование однородных совокупностей, выбор существенных признаков, выделение типичных групп объектов и др. В зависимости от вида группировочных признаков различают группировки по атрибутивным и количественным признакам. Если атрибутивный признак имеет мало разновидностей, то количество групп определяется числом этих разновидностей. Таковы, например, группировки населения по полу, семейному положению, образованию; распределение населения на городское и сельское. Определение числа групп при группировке по варьирующему количественному признаку (например, распределение населения по уровню доходов, потреблению отдельных продуктов питания и др.) требует специальных расчетов.
Вторичные группировки.
Вторичная группировка - перегруппировка ранее сгруппированных данных. Необходимость вторичной группировки возникает в двух случаях:
1) ранее произведенная группировка не удовлетворяет целям исследования в отношении числа групп;
2) для сравнения данных, относящихся к различным периодам времени или к различным территориям, если первичная группировка была произведена по разным группи-ровочным признакам или по разным интервалам.)
Существует два способа проведения вторичной группировки:
1. объединение мелких групп в более крупные;
2. выделение определенной доли единиц совокупности.