1.1 Содержание сводки, виды сводки, элементы сводки
В результате первого этапа статистического исследования — этапа статистического наблюдения — исследователь получает информацию о каждой единице анализируемой совокупности. Эти сведения характеризуют ее с различных сторон, поскольку обладают многочисленными признаками и свойствами, изменяющимися во времени и Возникает необходимость в систематизации и обобщении результатов статистического наблюдения для получения сводной характеристики всего объекта при помощи обобщающих показателей. Это позволяет выявить характеристики, специфические характеристики статистической совокупности в целом и ее отдельных компонентов, выявить закономерности изучаемых социально-экономических явлений и процессов. Такая систематизация называется синтезом первичного статистического материала.
Статистическая сводка — это следующий, второй этап статистического исследования социально-экономических явлений и процессов.
Статистическая сводка
Основываясь на глубине и точности обработки материала, в резюме различают простые и сложные.
Простая статистическая, Сложная статистическая сводка
В зависимости от формы обработки материала сводка может быть децентрализованной и централизованной.
Децентрализованная статистическая сводка, Централизованная статистическая сводка –
По технике выполнения статистическая сводка бывает механизированная (с использованием электронно-вычислительной техники) и ручная.
В результате синтеза сырье образует статистические агрегаты, которые характеризуются абсолютными обобщающими показателями. В дальнейшем на основе сводных итогов рассчитывают и другие обобщающие показатели (средние и относительные величины) и различные методы статистического анализа.
Неумелая сводка может привести к тому, что сущность изучаемого явления может исчезнуть, потеряться в ней. Чтобы этого не произошло, следует руководствоваться научно обоснованной теорией закономерностей развития этого явления.
Составными элементами сводки являются: 1) программа, определяющая группировки, которые будут применяться в разработке, и систему показателей, характеризующих совокупность в целом и ее отдельные группы; 2) подсчет групповых и общих итогов; 3) оформление конечных результатов сводки в статистических таблицах.
Программа синтеза содержит список групп, на которые можно подразделить или подразделить набор единиц наблюдения, а также систему показателей, характеризующих изучаемый набор явлений и процессов как в целом, так и в отдельных его частях.
Статистическое изучение заработной платы
... Целью данной курсовой работы является статистическое исследование заработной платы. Для осуществления этой цели необходимо выполнить следующие задачи: изучение состава фонда заработной платы; выявление ... статистического наблюдения. Сводка - комплекс последовательных операций по обобщению конкретных единичных данных статистического наблюдения для характеристики статистической совокупности в целом и ...
1.2 Сущность и классификация группировки статистических данных
Группировка является научной основой сводки. В процессе компиляции первичный материал делится на группы в соответствии с некоторыми переменными характеристиками.
Группировка в статистике — это подразделение изучаемого явления на части по существенным признакам.
Статистическая группировка
Варьирующими признаками единиц совокупности называются признаки, принимающие разное значение (качественное или количественное) у отдельных единиц совокупности.
атрибутивными
С помощью метода группировок решают ряд задач, среди которых выделяются четыре:
- разделение совокупности на качественно однородные группы (выделение социально-экономических типов) – типологические группировки;
- изучение состава совокупности по тем или иным признакам – группировки;
- изучение взаимосвязанного изменения варьирующих признаков в пределах той или иной совокупности – аналитические группировки;
- распределение единиц совокупности по двум взаимосвязанным признакам, взятым в комбинации — корреляционные группировки.
При построении типологической группировки основное внимание следует уделить выявлению типов и выбору признака группировки. Вопрос об основании группировки следует решать исходя из сущности рассматриваемого явления. Однако формирование типов явлений связано с конкретными условиями места и времени. При типологической группировки в качестве группировочных признаков могут выступать как количественные, так и атрибутивные (качественные) признаки.
группировка – это расчленение однородной в качественном отношении совокупности единиц по определенным, существенным признакам на группы, характеризующие ее состав и Структурные группировки применяются практически в изучении всех социально-экономических процессов и явлений. При структурной группировки в качестве группировочных признаков могут выступать как количественные, так и атрибутивные (качественные) признаки
Практическое применение группировок позволяет на локальном уровне выявить совокупность, проанализировать изучаемые явления и процессы, изменения в составе совокупности во времени, если они прослеживаются в нескольких последовательных временных периодах.
Аналитическая группировка
В статистике все признаки делятся на факторные и результативные.
Факторные признаки, Результативные признаки
Особенности аналитического группирования состоят в том, что единицы совокупности группируются по признаку фактора, а расчет средних значений группы осуществляется согласно значениям фактического признака.
1.3 Основные правила образования групп по количественным признакам, Число групп и величина интервалов.
При решении этой задачи учитывается диапазон вариации, который представляет собой разницу между максимальным и минимальным значениями атрибута. Чем он больше, тем больше можно образовать групп.
Сводка, группировка и ряды распределения в статистике, наглядное ...
... собственности) Признаки, по которым единицы исследуемой совокупности распределяются по группам, называются признаками группировки или основой группировки. выявить типичное можно не по какому-то критерию, а только по определенному, ... перед данным конкретным исследованием. Так, сводка данных уголовно-правовой статистики должна дать все материалы, которые нужны как федеральным правоохранительным ...
Также необходимо учитывать размер целевой группы: если она небольшая, невозможно организовать большое количество групп.
Ориентировочное число групп (n) в зависимости от численности единиц совокупности (N) определяется по формуле американского ученого Стерджесса (Sturges):
n=1+3,3222 ln N
На основании этой формулы можно составить номограмму:
Интервал – разница между максимальным и минимальным значением признака в каждой группе.
Диапазоны могут быть равными или неравными, в зависимости от характера распределения единиц населения для данного атрибута.
Если распределение более или менее равномерное, устанавливаются равные интервалы. Это делается, например, при группировке рабочих по уровню заработной платы или при посеве сельскохозяйственных культур по размеру урожая. Величина интервала определяется путем деления размаха вариации на число групп:
Неравные диапазоны используются, если распределение единиц в совокупности неравномерно. Следовательно, внутри группы агрегированных единиц применяются более узкие диапазоны и более широкий разброс.
Часто исходный материал делится на большое количество групп, чтобы увидеть распределение единиц населения. Затем эти группы укрупняют, получая качественно однородные группы.
Также следует иметь в виду, что одна и та же количественная мера признака группировки может иметь разное качественное значение в разных условиях. Так, различные отрасли промышленности имеют различную энергоемкость. Следовательно, группируя предприятия по уровню предложения, их следует дифференцировать по секторам.
Для более полного и глубокого изучения сложного социального явления необходимо сгруппировать данные по двум и более критериям. Такие группировки называют сложными.
Наиболее распространенным видом сложных группировок являются комбинированные группировка, когда группы, образованные по одному признаку, делятся затем на подгруппы по второму и т.д. признакам. Обычно в основание группировки кладется от 2 до 4 признаков.
Одновременное использование групповых характеристик позволяет идентифицировать и сравнивать такие различия и связи между изучаемыми характеристиками, которые не могут быть обнаружены на основе изолированного группирования для ряда групповых характеристик.
При изучении влияния большого числа признаков применение комбинированных группировок становится невозможным, поскольку чрезмерное дробление информации затушевывает проявление закономерностей и тем самым не позволяет выявить одновременное влияние всего комплекса факторных признаков на исследуемый показатель.
Эту проблему можно решить с помощью одного из методов статистической теории распознавания образов — кластерного анализа, разработанного в 60-х годах ХХ века.
Кластерный анализ позволяет решать задачи многомерной группировки. Весь набор признаков образует так называемую «особенность», каждая из которых имеет значение координаты. Задача многомерной группировки сводится к выделению сгущений точек (групп объектов) в этом пространстве.
Мерой близости (сходства) между объектами могут служить различные критерии. Наиболее распространенной мерой близости является евклидово расстояние между объектами.
Поиск групп близлежащих объектов осуществляется методами кластерного сканирования с использованием компьютеров.
1.4 Ряды распределения, Определение ряда распределения.
Распределение может быть по признакам, не имеющим количественной меры (атрибутивным), и по признакам, в которых изменяется их количественная мера (вариационные ряды).
Атрибутивные ряды распределения., Вариационные ряды
В вариационном ряду различают два элемента: варианты и частоты. Варианты — это отдельные значения атрибута группировки, которые он принимает в серии вариантов. Частоты — это числа, которые показывают, как часто встречаются определенные варианты.
Вариационные ряды по способу бывают интервальными и дискретными. Интервальные вариационные ряды – ряды, в которых значения вариант даны в виде интервалов (например, численность населения по возрастам).
Дискретные вариационные ряды — ряды, в которых значения вариант имеют значения целых чисел (например, общее число семей по числу человек)
Характер вариационного ряда (интервальный или дискретный) определяется характером вариации. Вариация может быть непрерывной и прерывной (дискретной).
Примерами непрерывного изменения являются урожайность, заработная плата и объемы производства.
Примеры дискретного изменения включают количество членов семьи, уровень заработной платы рабочего, количество комнат в квартире и количество рабочих в фирме.
Если дискретная вариация проявляется в широких пределах (например, численность рабочих на предприятии), интервальные вариационные ряды.
1.5 Статистические таблицы
Статистические таблицы имеют заголовок, описывающий содержимое таблицы. Сама таблица состоит из трех частей: подлежащего (боковика таблицы), сказуемого (шапки таблицы) и поля данных.
Подлежащее может быть простым и сложным. Простое подлежащее бывает трех типов:
- перечневым, когда в строках подлежащего содержатся значения признаков, описывающих различные аспекты изучаемого социально-общественного явления, за исключением пространственно-временного;
- хронологические, когда в строках подлежащего содержатся значения признака, описывающего временной аспект (периоды или моменты времени);
- территориальные, когда в строках подлежащего содержатся значения признака, описывающего аспект (страны, регионы).
Сложное подлежащее бывает двух типов:
- групповые, содержащие подлежащего располагаются наименования различных группировок изучаемого явления;
- комбинационные, когда в строках подлежащего помещаются различные комбинации простых подлежащих.
При заполнении статистических таблиц (поля данных) применяются правила:
- если явление не имеет место, то ставят тире «-»;
- если нет сведений о явлении, то ставится многоточие «…» или пишут «нет сведений»;
- если данные очень малы, то ставят 0,0.
2. Задача по статистике рынка труда
Имеются данные по предприятию:
| Показатель | 2001 г. | 2002 г. |
| Средняя продолжительность рабочего дня (t), часов | 7,2 | 7,6 |
| Средняя продолжительность рабочего периода (Д), дней | 20 | 23 |
| Численность рабочих (Ч) | 150 | 145 |
Определите:
1) величину фонда отработанного времени за 2001 и 2002 гг.;
2) влияние изменения численности рабочих, средней продолжительности периода и дня на изменение фонда отработанного времени.
Решение:
1. Фонд отработанного времени (ФВ)
ФВ = t
- Д
- Ч,
где t – продолжительность рабочего дня;
- Д – продолжительность рабочего периода;
- Ч – численность рабочих.
ФВ1 = 7,6
- 23
- 145 = 25 346 (чел.-ч).
ФВ0 = 7,2
- 20
- 150 = 21 600 (чел.-ч).
2. Определяем влияние факторов на изменение фона отработанных часов.
Изменение фонда отработанного времени(DФВ):
а) за счет изменения численности:
DФВч = (Ч1– Ч0)
- Д0
- t0.
DФВч = (145 – 150)
- 20
- 7,2 = – 720 (чел.-ч).
б) за счет изменения продолжительности рабочего периода(DФВд):
DФВд = (Д1 – Д0)
- t0
- Ч1.
DФВд = (23 – 20)
- 7,2
- 145 = 3132 (чел.-ч).
в) за счет изменения продолжительности рабочего дня(DФВt):
DФВt = (t1 – t0)
- Д1
- Ч1.
DФВt = (7,6 – 7,2)
- 23
- 145 = 1334 (чел.-ч).
г) за счет влияния трех факторов(DФВ):
DФВ = DФВч+DФВд+DФВt или DФВ = ФВ1 – ФВ0.
DФВ = – 720+3132+1334 = 3746 (чел.-ч).
DФВ = 25346 – 21600 = 3746 (чел.-ч).
Вывод: при увеличении каждого из факторов увеличивается и фонд отработанного времени, при уменьшении — уменьшается. Чем больше продолжительность дня, продолжительность периода, количество рабочих, тем больше количество отработанных часов.
В 2002 году фонд отработанного времени по сравнению с 2001 годом вырос на 3746 чел.-ч. за счет изменения численности рабочих, средней продолжительности периода и дня.
Список использованных источников
[Электронный ресурс]//URL: https://management.econlib.ru/kontrolnaya/gruppirovka-i-svodka-statisticheskih-dannyih/
Статистика: учебник для студентов средних проф.учебных заведений. В.С. Мхитарян, Дубров Т.А., Минашкин В.Г. и др. – М.: Академия, 2007. – 272 с.
Практикум по общей теории статистики: учебное пособие. Ефимова М.Р., Ганченко О.И., Петрова Е.В. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 208 с. ил.
Сборник задач по общей теории статистики. Учебное пособие/под ред. Серга Л.К. – М.: Рилант, 2001. – 360 с.
Социально-экономическая статистика: Практикум / под ред. В.Н. Салина, Е.П. Шпаковской: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 192 с.
Статистика: учебник/под ред. И.И. Елисеевой. — М.: Высшее образование, 2007. – 566 с.
