Перегруппировка статистических данных в статистике кратко

Обновлено: 05.07.2024

Статистическая сводка и группировка. В результате проведения статистического наблюдения получают данные о признаках каждой обследованной единицы статистической совокупности. Однако эти массивы данных, содержащие подробные сведения о каждой единице совокупности, собирают не для того, чтобы получить характеристики каждой из них, а с целью изучить совокупность в целом, выявить ее характерные группы и закономерности. Для этого необходимо обобщить и систематизировать сведения, полученные в ходе статистического наблюдения.

Обобщение и систематизация первичных статистических данных – это самостоятельный этап статистического исследования, основная задача которого получить полную и всестороннюю характеристику как совокупности в целом, так и отдельных ее частей и представить полученную информацию об изучаемой совокупности в наиболее удобной для пользователей форме. В статистической практике данный этап статистического исследования называют этапом сводки и группировки статистических данных.

Статистическая сводка

Сводка – это научная обработка первичных данных с целью получения обобщенных характеристик изучаемого социально-экономического явления по ряду существенных для него признаков с целью выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.

По глубине и точности обработки материала различают простую сводку и сложную сводку.

Простая сводка – это операция по подсчету общих итогов по совокупности единиц наблюдения и оформление этого материала в статистических таблицах.

Сложная сводка – это комплекс последовательных операций, включающих группировку полученных при наблюдении материалов, составление системы показателей для характеристики типичных групп и подгрупп изучаемой совокупности явлений, подсчет числа единиц и итогов по каждой группе и подгруппе, и по всему объекту и представление результатов в виде статистических таблиц.

Этапы проведение сводки

Выбор группировочного признака.
Определение порядка формирования групп.
Разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом
Разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

Статистическая группировка

Группировка – разбиение общей совокупности единиц объекта наблюдения по одному или нескольким существенным признакам на однородные группы, различающиеся между собой в количественном и качественном отношении и позволяющие выделить социально-экономические типы, изучить структуру совокупности и проанализировать связи между отдельными признаками.

Задачи, решаемые с помощью метода группировок:

выделение социально-экономических типов явлений;
изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;
выявление взаимосвязи и взаимозависимости между явлениями.

Виды группировок. В соответствии с познавательными задачами, решаемыми в ходе построения статистических группировок, различают следующие их виды: типологические, структурные, аналитические.

Типологическая группировка – это разбиение разнородной совокупности единиц наблюдения на отдельные качественно однородные группы и выявление на этой основе социально-экономических типов явлений. При построении группировки этого вида основное внимание должно быть уделено идентификации типов и выбору группировочного признака. Решение вопроса об основании группировки должно осуществляться на основе анализа сущности изучаемого социально-экономического явления.

Структурная группировка – предназначена для изучения состава однородной совокупности по какому-либо варьирующему признаку, а также структуры и структурных сдвигов, происходящих в нем.

Аналитическая группировка – выявляет взаимосвязи между изучаемыми явлениями и признаками, их характеризующими.

. В статистике при изучении связей социально-экономических явлений признаки подразделяют на факторные и результативные.

Факторные признаки, под их воздействием изменяются результативные признаки. Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием или убыванием значения факторного признака систематически возрастает или убывает значение признака результативного и наоборот. .

Особенности построения аналитической группировки:

единицы статистической совокупности группируются по факторному признаку;
каждая выделенная группа характеризуется средними величинами результативного признака.

По способу построения группировки бывают простые и комбинационные.

Простая группировка – группы образованы только по одному признаку.

Комбинационная группировка – разбиение совокупности на группы производится по двум и более признакам, взятым в сочетании (комбинации).

Сначала группы формируются по одному признаку, затем группы делятся на подгруппы по другому признаку, а эти в свою очередь делятся по третьему и так далее. Таким образом, комбинационные группировки дают возможность изучить единицы совокупности одновременно по нескольким взаимосвязанным признакам.

При построении комбинационной группировки возникает вопрос о последовательности разбиения единиц объекта по признакам. Как правило, рекомендуется сначала производить группировку по атрибутивным признакам, значения которых имеют ярко выраженные качественные различия.

Этапы построения статистических группировок

Определение группировочного признака.
Определение размаха вариации.
Определение числа групп.
Расчет ширины интервала группировки.
Определение признаков, которые в комбинации друг с другом будут характеризовать каждую выделенную группу.

При небольшом объеме совокупности (n

Определение числа групп можно осуществить несколькими способами. Формально-математический способ предполагает использование формулы Стерджесса (формула 5.2): (5.2)

где n – число групп; N – число единиц совокупности.

Согласно этой формуле выбор числа групп зависит только от объема изучаемой совокупности.

Применение данной формулы дает хорошие результаты в том случае, если совокупность состоит из большого числа единиц наблюдения (n>50).

Когда определено число групп, то следует определить интервалы группировки.

Интервал – это значения варьирующего признака, лежащие в определенных границах. Каждый интервал имеет верхнюю и нижнюю границы или одну из них. Нижней границей интервала называется наименьшее значение признака в интервале. Верхней границей интервала называется наибольшее значение признака в интервале. Величина интервала представляет собой разность между верхней и нижней границами интервала.

Интервалы группировки бывают: равные и неравные; открытые и закрытые.

Ширина равного интервала определяется по (формуле 5.3):

(5.3)

Если максимальные или минимальные значения сильно отличаются от смежных с ними значений вариантов в упорядоченном ряду значений группировочного признака, то для определения величины интервала следует использовать не максимальное или минимальное значения, а значения, несколько превышающие минимум, и несколько меньше, чем максимум.

Полученную по формуле (5.3) величину округляют и она будет являться шириной интервала.

Существуют следующие правила определения ширины интервала.

Если величина интервала, рассчитанная по формуле (5.3) представляет собой величину, которая имеет один знак до запятой (например: 0,67; 1,487; 3,82), то в этом случае полученные значения целесообразно округлить до десятых и их использовать в качестве ширины интервала. В приведенном выше примере это будут соответственно значения: 0,7; 1,5; 3,8.

Если рассчитанная величина интервала имеет две значащие цифры до запятой и несколько после запятой (например, 14,876), то это значение необходимо округлит до целого числа (15).

В случае, когда рассчитанная величина интервала представляет собой трехзначное, четырехзначное и так далее число, то эту величину следует округлить до ближайшего числа, кратного 100 или 50. Например, 652 следует округлить до 650 или до 700.

Если размах вариации признака в совокупности велик и значения признака варьируют неравномерно, то надо использовать группировку с неравными интервалами.

Неравные интервалы могут быть получены в процессе объединения пустых, не содержащих ни одной единицы совокупности, равных интервалов. Это происходит в том случае, если после построения равных интервалов по изучаемому признаку образуются группы, содержащие мало или не содержащие вообще ни одной единицы, т.е. группы, не отражающие определенных типов изучаемого явления по признаку. В этом случае возникает необходимость в увеличении интервалов группировки.

Также неравные интервалы могут быть прогрессивно-возрастающие или прогрессивно-убывающие в арифметической или геометрической прогрессии. Величина интервалов, изменяющихся в арифметической и геометрической прогрессии, определяется следующим образом:h_i+1=h_i+а,

Применение неравных интервалов обусловлено тем, что в первых группах небольшая разница в показателях имеет большое значение, а в последних группах эта разница не существенна.

Например, при построении группировки строительных компаний города по показателю численности работающих, который варьирует от 500 человек до 3500 человек, нецелесообразно рассматривать равные интервалы, т. к. учитываются как малые, так и крупнейшие строительные фирмы города. Поэтому следует образовывать неравные интервалы: 500–1000, 1000–2000, 2000–3500, т.е. величина каждого последующего интервала больше предыдущего на 500 человек и увеличивается в арифметической прогрессии. Выбор исследователя в построении равных или неравных интервалов зависит от степени заполнения каждой выделенной группы, т.е. от числа единиц в них. Если величина интервала существенна и содержит большое число единиц совокупности, то эти интервалы необходимо дробить, а в противном случае – объединять.

Интервалы статистической группировки

Интервалы группировок могут быть закрытыми и открытыми.

Закрытые интервалы – это интервалы, у которых есть и верхняя и нижняя границы.

Открытые интервалы – это интервалы, у которых указана только одна граница: как правило, верхняя – у первого интервала и нижняя – у последнего.

Например, группы страховых компаний по числу работающих в них сотрудников (чел.): до 50, 50–100, 100–150, 150 и более. Применение открытых интервалов целесообразно в тех случаях, когда в совокупности встречается незначительное число единиц наблюдения с очень малыми или очень большими значениями вариантов, которые резко, в несколько раз, отличаются от всех остальных значений изучаемого признака.

Если основанием группировки служит непрерывный признак (например, группы строительных фирм по объему строительно-монтажных работ, выполненных собственными силами (тыс. руб.): 1200–1400, 1400–1600, 1600–1800, 1800–2000), то одно и то же значение признака выступает и верхней и нижней границами двух смежных интервалов. В данном случае объем работ 1400 тыс. руб. составляет верхнюю границу первого интервала и нижнюю границу второго, 1600 тыс. руб. ‑ соответственно второго и третьего и т.д., т.е. верхняя граница i-го интервала равна нижней границе (i+1)-го интервала.

При таком обозначении границ может возникнуть вопрос, в какую группу включать единицы наблюдения, значения признака у которых совпадают с границами интервалов.

Если в основании группировки лежит дискретный признак, то нижняя граница 1-го интервала равна верхней границе i-1-го интервала, увеличенной на 1.

Например, группы строительных фирм по числу занятого персонала (чел.) будут иметь вид: 100–150, 151–200, 201–300.

Строя такую группировку, следует дифференцированно устанавливать границы интервалов для разных отраслей народного хозяйства. Это достигается путем использования группировок со специализированными интервалами.

Специализированные интервалы – применяются дли выделения из совокупности одних и тех же типов по одному и тому же признаку для явлений, находящихся в различных условиях.

При изучении социально-экономических явлений на макроуровне часто применяют группировки, интервалы которых не будут ни прогрессивно-возрастающими, ни прогрессивно-убывающими. Такие интервалы называются произвольными и, как правило, используются при группировке предприятий, например, по уровню рентабельности.

Пример. Далее на примере данных приведенных в табл. 5.1. произведем аналитическую группировку совокупности, включающей 30 банков.

Таблица 5.1 ‑ Совокупность 30 банков Российской Федерации

(на 01.01.19 г., цифры условные)

По данным табл.5.1 группировочным (факторным) признаком является капитал, результативным – прибыль. Группировку производим по факторному признаку. Зададим количество групп (условно) – 4, а величину интервала определим по формуле (5.3).

Обозначим границы групп:

1-я группа – 156,0-197,8;

3-я группа – 239,6-281,4;

4-я группа – 281,4-323,2.

После того, как определен группировочный признак – капитал, задано число групп – 4 и образованы сами группы, необходимо отобрать показатели, которые характеризуют группы, и определить их величины по каждой группе.

Далее показатели, характеризующие банки, разносятся по четырем указанным группам и подсчитываются групповые итоги. Результаты группировки заносятся в таблицу и определяются общие итоги по совокупности единиц наблюдения по каждому показателю.

Тема3: Сводка и группировка статистических материалов.

3.1 Содержание и задача сводки. Этапы сводки.

3.2 Статистические группировки. Виды группировок.

3.3 Группировочные признаки и их выбор. Определение числа групп и величины интервала.

3.4 Вторичная группировка.

3.5 Ряды распределения. Их виды.

3.6 Статистические таблицы.

3.1 Содержание и задача сводки. Этапы сводки.

В результате статистического наблюдения получают материал, характеризующий отдельные единицы совокупности. Эти единицы обладают многочисленными признаками, поэтому невозможно использовать материал наблюдения для обобщающей характеристики статистической совокупности. Возникает необходимость специальной обработки статистических данных, т.е. сводки материалов наблюдения.

Сводка представляет собой комплекс последовательных действий по обобщению конкретных единичных данных, образующих совокупность в целях выявления типических черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.

Задачи сводки:

1) Охарактеризовать исследуемую совокупность с помощью систем статистических показателей;

2) Выявить и измерить таким путем его существенные черты и особенности.

Эта задача решается на 3 этапах:

1этап. Осуществляется систематизация материалов, собранных при наблюдении.

2этап. Уточняется предусмотренная планом система показателей, с помощью которых количественно характеризуются свойства и особенности изучаемого предмета.

3этап. Проводятся расчеты, а затем рассчитанные показатели для наглядности представляются в таблицах, статистических рядах, графиках. К ним даются пояснения (делается анализ представленных данных).

3.2 Статистические группировки. Виды группировок.

Чаще всего простые итоговые данные сводки не удовлетворяют исследователя, т.к. дают лишь общее представление об изучаемом объекте. Поэтому далее проводят группировку полученных данных по отдельным признакам.

Группировка – это разделение множества единиц совокупности на однородные группы по определенным, существенным для них, признакам.

Как самостоятельный метод исследования она позволяет решить три основные задачи:

1) выделить социально-экономические типы; 2) изучить структуру однотипной совокупности; 3) обнаружить существенные связи и зависимость между признаками.

В соответствии с этими задачами группировки подразделяются на 3 вида: типологические, структурные и аналитичекие.

1) Типологические группировки – это разделение исследуемой совокупности на социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научного группировки. Например, группировка стран по их общественно-полическому устройству.

2) Структурные группировки - это разделение однородной совокупности единиц на группы, характеризующие её структуру по определенным признакам. Например, перепись населения.

3) Аналитические группировки – позволяют установить и изучить связь между результативными и факторными признаками единиц однотипной совокупности.

Результативные признаки – это признаки, зависимые от других признаков ОПП=ЧР ГВ

Факторные признаки – это признаки, оказывающие влияние на другие признаки (численность рабочих, среднегодовая выработка).

Кроме того по степени сложности изучаемого массового явления и от задач анализа группировки могут производиться по одному признаку (простые группировки) или по нескольким признакам (комбинированные).

3.3 Группировочные признаки и их выбор. Определение числа групп и величины интервала.

Одним из важных элементов проведения статистических группировок является выбор группировочного признака. Группировочные признаки м.б. количественные (зарплата, возраст) и атрибутивные (т.е. не имеющие количественной меры – национальность, пол, профессии). Кроме того, по экономическому содержанию различают результативный и факторный признаки.

Результативные признаки – это признаки, зависимые от других признаков.

Факторные признаки – это признаки, оказывающие влияние на другие признаки.

При выборе группировочного признака и проведении статистических группировок необходимо руководствоваться следующими указаниями:

1) В основу типологической группировки д.б. положены наиболее существенные признаки.

2) При выделении социально-экономических типов нельзя ограничиваться только одним признаком. Необходимо брать целый комплекс существенных признаков.

3) Приёмы и способы группировки д. изменяться применительно к особенностям общественных явлений, к конкретным историческим условиям их развития.

После того, как выбран группировочный признак, определяется число групп во всей совокупности и величина интервала к каждой группе. На практике для определения числа групп используют графический и аналитический методы.

Рассмотрим аналитический метод, согласно которому число групп определяется по формуле Стерджесса:

n=1+3,322lgN

n – число групп

N – число единиц совокупности

h=(X_max-X_min)/n – величина интервала

Интервалы м.б. закрытые (имеют и нижние и верхние границы) открытые. Они применяются Толькой для первой и последней группировок.

Интервалы м.б. равными (ширина интервала во всех группах одна и та же) и неравные (разная ширина).

3.4 Вторичная группировка.

Группировка данных, полученных в результате статистического наблюдения - это первичная группировка. Вторичная группировка – это перегруппировка ранее сгруппированных данных. Необходимость вторичной группировки возникает в следующих случаях:

1) когда ранее проведенная группировка не удовлетворяет целям исследования в отношении числа групп;

2) для сравнения данных, относящихся к различным периодам времени или к разным территориям;

3) если первичная группировка была произведена по разным группировочным признакам или по разным интервалам.

Существует два способа проведения вторичной группировки:

1. объединение мелких групп в более крупные;

2. выделение определенной доли единиц совокупности.

3.5 Ряды распределения. Их виды.

Первичная обработка и систематизация материалов статистического наблюдения приводит к образованию упорядоченных рядов цифр.

Ряд цифровых показателей, представляющей распределение единиц совокупности по одному признаку в определенной последовательности называется рядом распределения. Ряды распределения, построенные по атрибутивному признаку, называются атрибутивными рядами распределения.

Ряды распределения, построенные по количественному признаку (варьирующему) называются вариационными рядами распределения.

Числовые значения количественного признака в вариационном ряду распределения называются вариантами и располагаются в определенной последовательности.

Варианты могут выражаться целыми числами и дробными, положительными и отрицательными, абсолютными и относительными. Пример, прибыль (+), убыток (-), % относит.

В вариационных рядах и в целом по всей совокупности выделяются три основных элемента:

1) вариант - это признак, по которому производиться группировка (х)

2) частота - это число которое показывает как часто встречается вариант в данном ряду распределения (f)

3) частость - это частоты, выраженные в виде относительных величин (% в долях едииц)

Вариационные ряды подразделяются на дискретные и интервальные.

В дискретных вариационных рядах значение вариантов отличается друг от друга на определенную величину. Варианты дискретного ряда выражаются целыми числами. Например, число членов семьи.

Задача сводки – охарактеризовать исследуемый предмет с помощью систем статистических показателей, выявить и измерить его существенные черты и особенности.

Статистическая сводка проводится по определенной программе. Разработать программу сводки – это, значит, определить, какие группы и подгруппы будут выделены в изучаемой совокупности, какие показатели в виде итогов, средних или относительных величин должны быть подсчитаны для выделенных групп и в целом по совокупности, в каких таблицах будет оформлен результат сводки.

При разработке программы определяют статистическое подлежащее и статистическое сказуемое. Подлежащее – это объект исследования, расчлененный на группы и подгруппы. Сказуемое – это статистические показатели, которые характеризуют подлежащее сводки.

По глубине обработки материала сводка бывает простой и сложной. Простой сводкой называются операции по подсчету общих итогов по совокупности. 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.

По форме обработки материала сводка может быть централизованной и децентрализованной. При централизованной сводке весь материал наблюдения сосредоточивается в одном центральном органе и там обрабатывается. При децентрализованной сводке материал наблюдения подвергается обработке на нескольких этапах (отчет производственного объединения района область итоги по области республика).

По технике выполнения сводка может быть ручной и механизированной (в настоящее время — доминирующая).

Группировки являются важнейшим статистическим методом обобщения данных, основой для правильного исчисления статистических показателей.

Расчленение совокупности на группы, однородные по какому-либо признаку, называется группировкой. Группировка является центральным моментом любой сводки. Именно благодаря группировкам материал наблюдения принимает систематизированный вид.

Признаки, положенные в основу группировки, называют группировочными.

Всю совокупность признаков можно разделить на две группы: факторные и результативные. Взаимосвязь между ними проявляется в том, что с возрастанием значения факторного признака систематически возрастает или убывает среднее значение результативного.

Группировочные признаки могут носить различный характер:

1) они могут иметь количественное выражение (возраст, заработная плата, объем выпущенной продукции). Эти признаки называются количественными, а группировки, построенные по этим признакам, называют вариационными рядами;

2) качественные признаки (социальное положение, профессия, пол, национальность). Группировки, построенные по этим признакам, называются атрибутивными рядами распределения;

3) территориальные признаки (группировка населения по областям, группировка предприятий по районам). Группировки, построенные по таким признакам, именуют географическими или территориальными рядами;

4) признак времени (группировка данных об объекте за ряд лет). Группировки, построенные по таким признакам, носят название рядов динамики.

Расчленяя совокупность на части и определяя численность по группам, при помощи группировок можно решить следующие задачи:

показать структуру совокупности; выделить основные типы и формы явления; выявить взаимосвязь между явлениями.

Группировки, при которых решается первая задача, называются структурными (табл.2). Структурной называется группировка, в которой происходит разделение 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, по стоимости основных производственных фондов и т.д.

Распределение численности занятого населения по отраслям экономики (в процентах к итогу)

Численность занятого населения, в процентах к итогу

Всего занято в экономике

транспорт и связь

торговля и общественное питание

здравоохранение, физическая культура и социальное обеспечение

Группировки, при помощи которых решается вторая задача – выделение основных типов и форм явления, называются типологическими (табл.3). Типологическая группировка – это разделение исследуемой совокупности на качественно однородные группы.

(на конец года, миллионов квадратных метров общей площади)

Весь жилищный фонд

в среднем на одного жителя, м2

Городской жилищный фонд

в среднем на одного жителя, м2

Сельский жилищный фонд

в среднем на одного жителя, м2

Группировки, при помощи которых выявляется взаимосвязь между явлениями, называются аналитическими.

Особенности аналитических группировок следующие:

в основу группировки положен факторный признак; каждая выделенная группа характеризуется средними значения результативного признака.

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

При построении таких группировок, из двух или более взаимосвязанных показателей один рассматривается как фактор (т.е. влияющий на другой), а второй – как результат влияния первого. Чтобы выявить зависимость между показателями, необходимо разгруппировать единицы совокупности по факторному признаку и для каждой выделенной группы рассчитать среднее значение результативного показателя и проследить за его изменениями (табл.4).

Группировка предприятий по уровню производительности труда и себестоимости продукции

Группы предприятий по уровню производительности труда одного работника (тыс. руб.)

Себестоимость единицы продукции (тыс. руб.)

Статистическую группировку можно производить по одному или по нескольким признакам. Группировка по одному признаку называется простой, группировка по нескольким признакам – комбинационной (сложной).

Сложной называется группировка, в которой разделение совокупности на группы производится по двум и более признакам, взятым в сочетании.

Комбинационные группировки позволяют более глубоко анализировать развитие явлений, взаимосвязи и зависимости между ними. Комбинационной является группировка населения по полу и возрасту, группировка основных фондов по отраслям с подразделением каждой группы по натурально-вещественному составу (здания, сооружения и т.д.). Однако следует помнить, что чрезмерное дробление групп может только затруднить анализ материала. При правильном, научном применении комбинационных группировок они являются очень важным и эффективным средством обобщения и анализа статистических данных.

Особым видом группировок являются группировки-классификации. Примерами классификаций могут служить группировки предприятий по отраслям, основных фондов – по видам, затрат на производство продукции – по статьям и т.п. Для классификации характерно, что они производятся по наиболее существенным признакам, которыми определяются другие признаки и особенности изучаемого явления. Классификации имеют большое значение в статистике. При разработке классификации не только определяются признаки и интервалы классификации, но и четко устанавливается, какие единицы должны быть отнесены к каждой группе. Устойчивость признаков и интервалов, по которым производится классификация, обеспечивает возможность сопоставления данных за ряд лет не только по совокупности в целом, но и по отдельным ее группам.

Наиболее важными группировками классификации в отечественной статистике являются:

группировка предприятий по формам собственности; группировка (классификация) отраслей народного хозяйства; классификация отраслей промышленности; классификация основных фондов; классификация работников по категориям персонала (профессиям); классификация издержек; группировка предприятий по степени выполнения плана; группировка предприятий по размерам и т.д.

Классификации носят исторический характер: со временем появляются новые классификации или в ранее действовавшие классификации вносятся те или иные изменения.

Вторичная группировка – это перегруппировка ранее сгруппированных данных. Необходимость вторичной группировки возникает в двух случаях:

1) когда ранее произведенная группировка не удовлетворяет целям исследования в отношении числа групп;

2) для сравнения данных, относящихся к различным территориям и периодам времени, если первичная группировка была проведена по разным группировочным признакам или по разным интервалам.

Используют два способа вторичной группировки:

объединение первоначальных интервалов; выделение определенной доли единиц совокупности (долевая перегруппировка).

Имеются следующие данные о группировке предприятий по стоимости основных производственных фондов (ОПФ) (табл.5).

При анализе и сопоставлении нескольких группировок, например по нескольким цехам, предприятиям и т.д., может возникнуть ситуация когда исходные группировки несопоставимы из-за различного числа групп или разной величины используемых интервалов. Чтобы такие группировки привести в сопоставимый вид, т.е. либо к одному числу групп, либо к одной величине интервала, используется метод вторичной группировки. Метод вторичной группировки – это метод образования новых групп на основании имеющихся по заданным требованиям группировки.Для проведения вторичной группировки используются 2 способа: 1) объединение первоначальных групп, 2) долевая перегруппировка.

Приведение нескольких несопоставимых группировок в сопоставимой вид осуществляется в три этапа. На первом этапе осуществляется анализ исходных группировок на предмет выявления условий несопоставимости исходных группировок. На втором этапе выбирается способ приведения исходных группировок в сопоставимый вид. На третьем этапе осуществляется вторичная перегруппировка исходных группировок и анализ полученных результатов. При необходимости осуществляется повторная перегруппировка. Рассмотрим способы вторичной перегруппировки.

1 способ Статистическое наблюдение о распределении рабочих предприятия по стажу работы в 2000 году дало следующие результаты (табл.2.7).

Стаж работы, лет

2 способ Пусть статистическое наблюдение в 2002 году дало такие результаты (табл.2.10). Сравнивая данные за 2000 год (табл.2.9) и данные за 2002 год (табл. 2.7) можно сделать вывод о их несовместности из-за разного числа групп и разной величины интервала. Анализ показывает, что применение 1 способа приведения данных к сопоставимому виду невозможно. Поэтому используем 2 способ для перегруппировки данных за 2000 год (табл.2.7) таким образом, чтобы они соответствовали группировке данных за 2002 год (табл.2.10)

Стаж работы, лет

Анализ распределения рабочих предприятия по стажу (табл.2.11) показывает, что в 2002 году число рабочих с большим стажем ( от 9 до 12 лет) увеличилось, а с меньшим стажем (от 1 до 8 лет) – уменьшилось. Таким образом, перегруппировка данных позволила привести данные в сопоставимый вид, провести анализ и сделать необходимые выводы.

Контрольные вопросы и задания

1.Что такое статистическое наблюдение? Какие условия должны быть реализованы при проведении статистического наблюдения (смотрите определение)?

2. По каким признакам можно классифицировать статистические наблюдения? Приведите примеры статистического наблюдения.

3. Какие ошибки возникают при проведении статистических наблюдений и какие методы контроля могут быть использованы?

4. Определите в каком примере дана простая, а в каком сложная сводка. Пример 1. В понедельник в ткацком цехе работало 200 работниц. Пример 2. В понедельник в ткацком цехе на участке №1 работало 40 работниц, на участке №2 – 60 работниц, а всего работало 100 работниц.

5. Какие группировки используются при обработке статистической информации? Чем они разнятся между собой?

6. В отделе главного технолога работает 15 человек, а в отделе маркетинга и сбыта 10 человек. В каком случае коллективы отделов являются однородными совокупностями, а в каком случае –неоднородными совокупностями.

7. Ежедневная реализация ткани артикула А в магазине Ткани в октябре месяце характеризовалась следующими данными (в метрах): 4, 11, 8, 14, 10, 19, 12, 11, 3, 6, 21, 9, 9, 5, 10, 13, 15, 7, 10, 13, 16, 12, 8, 11, 14, 15, 17. Осуществить группировку данных , используя равные интервалы.

8. Перегруппировать результаты группировки данных из пункта 7 в следующие группы: (3-9), (9-15), 15-21).

Тема № 3 СТАТИСТИЧЕСКИЕ РЯДЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ, ТАБЛИЦЫ, ГРАФИКА

3.1 Статистические ряды распределения – понятие, виды, формы представления

Одной из форм представления данных статистического наблюдения является статистический ряд распределения. Статистический ряд распределения – это упорядоченное расположение единиц совокупности на группы по группировочному признаку. С помощью статистических рядов распределения возможно изучение структуры и границ изменения совокупности, оценка однородности и определение закономерности развития единицсовокупности. По виду статистические ряды распределения подразделяются на атрибутивные, вариационные и временные ряды.

Атрибутивные и вариационные ряды состоят из двух элементов: варианты и частоты (частости или плотности). Варианта () – это конкретное значение признака, которое он принимает в ряду распределения. Частота () – это абсолютное число, показывающее, сколько раз (как часто) встречается в совокупности то или иное значение признака (варианта) или сколько единиц совокупности обладают тем или иным значением признака (вариантой). Частость ()– это относительная величина, определяющая долю отдельных вариант в общем объеме совокупности (). Частость может быть выражена либо в долях, в этом случае объем совокупности равен единице (), либо в процентах, этом случае объем совокупности равен 100% (). В целом частость рассчитывается следующим образом

, (3.1)

где - объем совокупности.

Плотность () - это относительная величина, показывающая, сколько единиц совокупности (в абсолютной или относительной форме) приходится на единицу длины интервала группы (). Плотность может быть абсолютной или относительной. Абсолюная плотность равна

. (3.2)

Относительная плотность равна

. (3.3)

При расчете относительной плотности используется частость, выраженная в долях.

Атрибутивный ряд – это ряд, построенный на основе качественного признака совокупности. Данные ряды строятся с помощью типологической группировки и могут быть выражены в виде таблицы. Например, распределение рабочих предприятия по тарифным разрядам (табл.3.1).

Тарифный разряд ()

чел.()

в% ()

Читайте также: