Сокращенный конспект лекций для студентов МГУПИ за 3й семестр

по дисциплине 5417 (Статистика)



ЛЕКЦИЯ № 1

ТЕМА «Предмет и задачи статистики. Основные понятия статистики»

Введение

Дисциплина «Статистика» представляет собой особую научную дисциплину, которая развивается на стыке общественных и точных наук. Само слово «статистика» в повседневной жизни часто используют в трех смыслах: набор данных, организацию их сбора и обработки, и как теория сбора, обработки и анализа этих данных. Мы будем изучать статистику именно в третьем смысле этого слова, то есть как определенную область науки.

В настоящее время перед статистической наукой стоят актуальные проблемы дальнейшего совершенствования системы показателей, приемов и методов сбора, обработки, хранения и анализа статистической информации. Это связано как с развитием современных компьютерных технологий, так и переходом (в нашей стране и странах Восточной Европы) к организации системы статистической информации на основе международных стандартов.

Среди различных отраслей социально-экономической статистики имеются отдельные отрасли, относительно мало изменившиеся по сравнению с дореформенным периодом. К таким отраслям относятся, например, статистика народонаселения, статистика национального богатства, статистика основных производственных фондов. Некоторые отрасли претерпели существенные изменения. Например, статистика трудовых ресурсов превратилась в статистику рынка труда, включив в себя такую подотрасль, как статистика занятости и безработицы. Статистика цен после введения свободного ценообразования стала гораздо более сложной и трудоемкой, обогатилась новыми методами наблюдений и контроля за ценами.

Одновременно с переходом к рыночной экономике возникли принципиально новые отрасли статистики, такие как статистика финансов предприятий, статистика товарного, фондового и финансового рынка. Поэтому, изучая статистику, студенты должны основное внимание уделять изучению не только методологии и теории статистики, но и тем существенным изменениям, которые произошли в сфере прикладной статистики. Необходимо понимать, как и почему изменился состав статистических показателей в различных отраслях экономической статистики, а также классификация самих отраслей.

Важно иметь в виду, что при изучении дисциплины «Статистика» необходимо овладеть богатейшим арсеналом статистических методов, которые в дальнейшем понадобятся студентам в процессе изучения множества других дисциплин (в частности, таких как маркетинг, планирование и прогнозирование, экономический и финансовый анализ).

Среди методов экономического и финансового анализа особое место занимают статистические методы, применяемые как при анализе факторных систем, так и при разработке аналитических показателей оценки финансового состояния и финансовой устойчивости предприятий, а также при оценке вероятности банкротства. Важную роль статистические методы играют при проведении инвестиционного анализа: при оценке риска отдельных ценных бумаг и инвестиционных портфелей.

В то же время результаты статистических и маркетинговых исследований служат богатейшим источником информации для дальнейшего развития экономической теории.

Дисциплина «Статистика» изучается на втором курсе в двух семестрах. В первом из них изучается теория статистики, а во втором - прикладная социально-экономическая статистика и статистика финансов.

В первом семестре изучение материала будет опираться на литературу по теории статистики (этих книг издано к настоящему моменту достаточно много, причем наиболее известными из них являются учебники под редакцией И.И. Елисеевой, Р.А. Шмойловой, Г.А. Громыко). Во втором семестре наиболее полезными будут учебные пособия по экономической, социально-экономической статистике, по статистике финансов и др. под редакцией авторов из МГУ (Ю.Н. Иванов), С.-П.ГУ (И.И. Елисеева) и Финансовой Академии (В.Н. Салин, Е.П. Шпаковская).

1. Из истории формирования и развития статистики как научной дисциплины

Научно обоснованная методология статистических исследований сформировалась далеко не сразу. В своем развитии статистика, как наука, прошла несколько этапов.

В настоящее время принято выделять три этапа в развитии статистики:

Основные особенности трех этапов развития статистики показаны в табл. 1.1.

Таблица 1.1

Основные этапы развития статистики

Наименование этапа	Имена ведущихспециалистов	Основные достижения
Описательный (XVII-XVIII вв.)	В. Петти (1623-1687)	Издал книгу «Политическая арифметика» К. Маркс назвал В. Петти основателем статистики и использовал его труды для обоснования своих выводов в «Капитале»
	Г. Конринг (1606-1687)	Выполнил аналогичные исследования в Германии
Объяснительный (конец XVIII -начало XIX вв.)	А. Кетле (1796 - 1874) Г. Ахенваль, Г. Шлицер	Опубликовал книгу «Социальная физика», разработал учение о средних величинах. Выдвинул тезис о том, что статистика должна не описывать, а объяснять суть явлений Впервые разработали учебную программу по курсу статистики для немецких студентов
Математический (с конца XIX в. до наших дней)	Ф. Гальтон (1823-1911) К. Пирсон (1857-1936) В. Госсет (Стьюдент) (1876-1936) И. Фишер (1867-1947)	На основе теории вероятностей развивали методы математической статистики и разработали новые методы статистического анализа, которые до сих пор применяются в экономических исследованиях

В России эпоха развития капитализма началась несколько позднее, чем в странах Европы, поскольку начало капитализма в России непосредственно связывают с реформой 1861 г. Поэтому и статистические исследования в России проводились не в таком большом объеме, как в странах Западной Европы.

В советской России (после 1917 г.) статистические исследования продолжались.

Однако для практических статистических исследований в СССР (вплоть до конца 1980-х годов) характерно то, что они приобрели относительно узкую целевую направленность. По существу, единственной целью статистики в это время стал сбор и обработка информации, необходимой для разработки народнохозяйственного плана и контроля за его выполнением. Поэтому во всех отраслях народного хозяйства сбор статистической информации выполнялся на основе сплошного статистического учета деятельности всех предприятий по чрезвычайно широкому кругу показателей (в то время как в западных странах давно уже перешли на выборочный учет). В результате значительная часть статистической информации (в условиях крайней низкой оснащенности вычислительной техникой и в условиях слабого развития технической базы) не успевала даже обрабатываться - не говоря уже о том, чтобы анализироваться и использоваться для каких-то серьезных исследований. К тому же часть информации была просто недостоверной, так как в любых статистических исследованиях неизбежны как случайные, так и систематические ошибки, но нередко встречаются и сознательные, преднамеренные искажения информации.

В настоящее время в стране проводится работа по совершенствованию организации системы статистического учета - с целью перехода на международные стандарты, привязки всей системы статистического учета к Системе Национальных Счетов (СНС). Эта работа была начата еще в конце 80х годов после начала перестройки, но по ряду причин (в связи с распадом СССР) была приостановлена, а потом возобновлена на новой организационной основе.

2. Предмет и задачи статистики

В настоящее время предмет и задачи социально-экономической статистики формулируются таким образом:

Предметом статистики является изучение и анализ закономерностей развития и взаимосвязей массовых социально-экономических явлений и процессов. Статистика изучает количественную сторону этих явлений в неразрывной связи с качественной определенностью их содержания, в конкретных условиях места и времени.

Считается, что современная социально-экономическая статистика призвана решать три основных задачи, содержание которых наглядно иллюстрируется в табл. 1.2.

Таблица 1.2.

Три основных задачи современной статистики

№п/п	Общая формулировка	Для кого	С какой целью
1.	Сбор, обработка, анализ информации	Для органов государственного управления	В целях регулирования социально-экономических процессов и обоснования федеральных программ
2.	Сбор, обработка, анализ информации	Для руководителей предприятий, предпринимателей и менеджеров	В целях обоснования управленческих решений по планированию производства товаров и услуг
3.	Сбор, обработка, анализ информации	Для научных учреждений, общественных организаций и широких масс населения	В целях создания объективного представления о состоянии и перспективах социально-экономического развития страны

Формирование новой системы статистических показателей продолжается. В особенности изменилась в настоящее время система показателей, связанных с изучением цен и ценообразования, а также статистические показатели финансовой деятельности. Кроме того, возникли принципиально новые области статистики, например, статистика товарных бирж и фондового рынка.

3. Основные понятия теории статистики

Исходное и самое важное понятие в статистике - «статистическая совокупность». Статистическая совокупность является в статистике основным объектом исследования.

Статистическая совокупность - это некоторое множество элементов (иногда говорят: множество статистических единиц), обладающее особыми свойствами: 1) массовостью; 2) однородностью; 3) целостностью; 4) взаимозависимостью свойств отдельных элементов и 5) наличием вариации.

Разберем по порядку перечисленные свойства.

массовость;

Массовость означает, что этих элементов достаточно много, но сколько именно - зависит от цели исследования. Хотя в статистике и найдены подходы к измерению оптимальной численности исследуемой выборочной совокупности, но при любой численности выборки неизбежны ошибки.

однородность;

Однородность - означает, что между свойствами отдельных элементов статистической совокупности имеется определенное сходство.

целостность;

Целостность - означает, что отдельные элементы статистической совокупности взаимосвязаны между собой.

взаимозависимость свойств отдельных элементов;

Это означает, что имеются некоторые общие для всех элементов статистической совокупности причины (факторы), определяющие изменение их свойств - если изменяются свойства одного элемента, то одновременно изменяются и свойства других.

наличие вариации.

Слово «вариация» означает «изменение» - от латинского слова variatio.

Вариация - это различия между свойствами разных элементов статистической совокупности, то есть изменение свойств отдельных элементов при переходе от одного к другому. Наличие вариации означает, что хотя отдельные элементы статистической совокупности похожи, но между ними есть различия, которые порождаются уже ИНДИВИДУАЛЬНЫМИ причинами, воздействующими на разные элементы в отдельности, или на отдельные части (группы элементов) статистической совокупности.

В конечном итоге статистические исследования проводятся именно для того, чтобы выявить связи между различными процессами и причины тех или иных изменений. Поэтому непосредственно наличие вариации в статистической совокупности количественно измеряется и изучается с различных точек зрения.

Примеры

Статистическая совокупность людей, живущих на Земле.

Статистическая совокупность жителей города Москвы.

Статистическая совокупность работников одной отрасли.

Статистическая совокупность предприятий одной отрасли.

Статистическая совокупность предприятий, расположенных в одном городе.

С понятием «статистическая совокупность» связаны еще несколько понятий.

Статистическая единица - отдельный элемент статистической совокупности.

Признаки статистических единиц - свойства отдельных элементов статистической совокупности (статистических единиц). Перечень признаков является общим для всех элементов статистической совокупности, то есть эти свойства изучаются не на примере отдельной единицы, а для всех статистических единиц одновременно.

Статистический показатель - количественная характеристика свойств (признаков) статистических единиц.

Если показатель характеризует свойства отдельной единицы, то это индивидуальный показатель. Если показатель характеризует всю статистическую совокупность в целом по какому-либо признаку, то это обобщающий показатель. Более детально различные виды показателей мы рассмотрим ниже.

Статистическая совокупность, как уже отмечалось, является основным объектом любого статистического исследования. Остановимся на самом понятии «статистическое исследование».

Статистическое исследование - это научно организованное мероприятие по сбору, обработке и анализу статистической информации, которое включает три основных этапа:

1) сбор информации;

2) первичная количественная обработка информации;

3) углубленный количественный и качественный анализ информации.

Для каждого из этих этапов разработан свой набор методов, особенности которых зависят от цели исследования. Это можно изобразить в виде таблицы (табл. 1.3).



Таблица 1.3

Этапы и методы статистического исследования

№ этапа исследований	Наименование этапа	Основные методы исследований
Первый	Сбор информации	Различные виды и формы статистического наблюдения
Второй	Обработка информации	Сводка и группировка. Расчет обобщающих показателей. Составление статистических таблиц
Третий	Анализ информации	Расчет аналитических показателей: а) средних величин (степенных и структурных); б) показателей вариации; в) показателей оценки тесноты статистических взаимосвязей (показателей корреляции); г) показателей динамики развития; д) показателей анализа динамики структуры явлений (статистических индексов)

Выбор того или иного конкретного метода на каждом этапе зависит от цели исследований.

Домашнее задание. В качестве домашнего задания студентам предлагается придумать несколько конкретных примеров статистических совокупностей и сформулировать набор конкретных признаков статистических единиц, которые должны регистрироваться в зависимости от конкретной цели статистического исследования.



ЛЕКЦИЯ № 2

ТЕМА «Статистическое наблюдение. Основные организационные формы, виды и способы статистического наблюдения»

Введение

На прошлой лекции мы говорили о том, что любое статистическое исследование состоит из трех этапов (сбор, обработка и анализ информации). Статистическое наблюдение является основным методом сбора информации в статистическом исследовании.

Статистическое наблюдение является источником формирования информационной базы статистических исследований. На основе результатов одного и того же наблюдения могут быть выполнены различные виды исследований.

Статистическое наблюдение - представляет собой научно организованное мероприятие по сбору информации, включающее 4 этапа:

1) подготовка наблюдения;

2) организация массового сбора информации;

3) подготовка собранной информации к автоматическойобработке;

4) разработка предложений по совершенствованию форм и способов статистического наблюдения.

Обычно в реальной практике проведения статистических исследований подготовительный этап занимает больше всего времени и по праву считается наиболее важным. Например, при проведении последней Всероссийской Переписи 2002 подготовительный этап занимал более двух лет, а сама Перепись была проведена в течение двух недель. От того, насколько качественно проведена подготовка наблюдения, во многом зависят и его результаты. На данном этапе решаются методологические и организационные вопросы наблюдения, которые мы сейчас рассмотрим.



1. Организационные и методологические вопросы статистического наблюдения

Рассмотрим по порядку краткое содержание основных этапов статистического наблюдения. На подготовительном этапе разрабатывается программа статистического наблюдения. Это документ, который состоит из пояснительной записки и приложенных к ней статистических формуляров.

Статистический формуляр - это форма для сбора информации (анкета, опросный лист, регистрационная карточка, таблица, бланк).

В пояснительной записке отражаются цели и задачи наблюдения, объект наблюдения и перечень признаков статистических единиц, которые подлежат регистрации.

Объект наблюдения - это непосредственно та статистическая совокупность, которую необходимо обследовать.

В пояснительной записке указывается время и место наблюдения и перечень организаций и должностных лиц, ответственных за проведение наблюдения. Время наблюдения предусматривает определение критического момента и срока наблюдения.

Критический момент - это определенная дата и час дня, по состоянию которого необходимо заполнить статистические формуляры.

Срок наблюдения - это период времени, за который необходимо заполнить статистический формуляр.

Например, для микропереписи населения в 1994 г. критический момент был определен 00:00 в ночь с 13 на 14 февраля 1994 г., а срок наблюдения - 10 дней. При проведении переписи 2002 г. критический момент был определен 00.00 в ночь с 8 на 9 октября 2002 г, а срок наблюдения - 15 дней.

При подготовке наблюдения должны решаться не только программно-методологические, но и организационные вопросы. Определяется перечень конкретных организаций и должностных лиц, ответственных за проведение наблюдения. При проведении крупномасштабных наблюдений (перепись) к работе привлекаются не только работники статистических органов, но и дополнительные работники. Для привлеченных лиц обычно организуются специальные занятия. При проведении переписи 2002 г. основную массу переписчиков составили студенты различных вузов (в основном, экономических и технических).

Затем происходит непосредственный сбор информации (самый трудоемкий этап проведения статистического наблюдения). Его результаты непосредственно зависят от того, насколько грамотно и правильно с методологической точки зрения был выполнен подготовительный этап. Например, при проведении переписи населения в 2002 г. с самого начала были допущены определенные ошибки в ее организации, главной из которых было то, что перепись, которая должна была проводиться по международным стандартам, была проведена в условиях, не отвечавших этим стандартам. Например, принцип добровольности участия противоречил требованию местных властей о 100%-ном охвате населения. Переписные участки не были обеспечены надлежащей оргтехникой для эффективной работы. Сами формы переписных листов были составлены так, что переписчики испытывали немало трудностей при их заполнении. Поэтому, по мнению специалистов, нет уверенности в том, что собранная информация окажется достаточно достоверной.

На этапе подготовки данных к автоматической обработке (т.е. к обработке на ЭВМ) все первичные источники информации проверяются, а ответы на все вопросы кодируются. Каждая анкета предстает в виде набора числовых значений, которые затем заносятся в компьютер и обрабатываются с помощью специальных программ для обработки и анализа статистической информации.

Предложения по совершенствованию форм и способов наблюдения разрабатывается в зависимости от того, какого типа ошибки выявлены в результате наблюдения.



2. Ошибки статистического наблюдения

Ошибка статистического наблюдения - это отклонение расчетных значений показателей от фактических. Классификация различных видов ошибок представлена на схеме 1.

Ошибки регистрации - это просто ошибки записей при заполнении статистических формуляров. Такие ошибки встречаются при любых видах наблюдений.

Ошибки репрезентативности (то есть представительности) От англ. слова represent - представлять. характерны только для так называемых выборочных наблюдений (которые более подробно будут изучаться в дальнейшем). Их суть заключается в том, что статистические единицы, отобранные для проведения наблюдения (включенные в выборочную совокупность или «выборку») недостаточно полно представляют всю (генеральную) статистическую совокупность. Например, при проведении социологического опроса были собраны данные о среднедушевом доходе только у лиц в возрасте от 30 до 50 лет, и не были охвачены другие категории населения.

Случайные ошибки бывают всегда, а процент систематических ошибок можно уменьшить за счет улучшения организации самого наблюдения. Однако, если эти ошибки являются преднамеренными (например, скрываются данные о доходах, чтобы снизить величину налоговых отчислений), то снизить процент таких ошибок можно, только выходя за рамки компетенции статистических органов.



Схема 2.1

Классификация ошибок статистического наблюдения

3. Организационные формы, виды и способы статистического наблюдения

Существует три основных организационных формы статистических наблюдений:

1) официальная статистическая отчетность;

2) специально организованные наблюдения;

3) регистры

Официальная статистическая отчетность - это такая организационная форма статистического наблюдения, при которой статистические единицы предоставляют сведения о своей деятельности в виде формуляров регламентированного образца.

Официальная статистическая отчетность позволяет в течение длительного промежутка времени накапливать статистические данные, представленные в виде единообразного, официально утвержденного перечня показателей. Эти показатели обычно комплексно характеризуют развитие отдельных социально-экономических процессов во времени. Однако с переходом к рыночной экономике в нашей стране существенно изменились многие формы статистической отчетности. Поэтому, как правило, статистические ряды данных, сформированные в период до начала 1990-х годов, фактически несопоставимы с той статистической информацией, которая была накоплена в течение последнего десятилетия.

Официальная статистическая отчетность является обязательной, документально обоснованной, периодической. Все сведения в отчетности должны быть юридически заверены подписью руководителя предприятия.

Официальная статистическая отчетность делится на:

1) типовую (обязательную для всех предприятий),

2) специальную (заполняют только предприятия одной отрасли).

Специально организованные наблюдения - это те, для которых всякий раз, независимо от их периодичности и сроков проведения, разрабатывается специальная программа (например, к таким наблюдениям относится перепись, опросы общественного мнения и т.д.)

Регистр - это особая форма непрерывного наблюдения за социально-экономическими процессами, имеющими фиксированное начало и фиксированный конец. Проще говоря, регистр - это список, в который заносятся статистические единицы с определенными признаками, некоторые из которых имеют постоянное значение, а другие изменяются. Все эти изменения фиксируются и также заносятся в регистр. Примером такого наблюдения является регистрация актов гражданского состояния или регистрация всех предприятий, создаваемых на территории Российской Федерации.

Все статистические наблюдения разделяют на различные виды, в зависимости от периодичности их проведения:

1) Периодические (которые проводятся через равные промежутки времени, например, через год, месяц, квартал): примером такого наблюдения является официальная статистическая отчетность;

2) Непрерывные (или текущие), которые фиксируют все факты, имеющие отношения к данному социально-экономическому явлению, независимо от момента времени, когда происходят соответствующие события: примером такого наблюдения является регистрация дорожно-транспортных происшествий;

3) Разовые или единовременные, которые могут больше не повториться: например, опрос общественного мнения перед выборами.

В зависимости от степени охвата статистических единиц, статистические наблюдения также разделяют на сплошные и несплошные наблюдения. В свою очередь, несплошные наблюдения разделяют на а)выборочные, б)обследования основного массива и в)монографические исследования.

Нередко всякие наблюдения, не являющиеся сплошными, называют выборочными. Однако выборочные наблюдения - это только одна из нескольких возможных разновидностей несплошных наблюдений. При выборочных наблюдениях отбор обследуемых единиц осуществляется с помощью особых, научно обоснованных способов формирования выборочной совокупности единиц. При обследованиях основного массива отбирается такая часть статистических единиц, которая дает наибольший вклад в сумму значений изучаемого признака. Например, отбираются предприятия с наибольшим объемом реализованной продукции или магазины с наибольшим объемом товарооборота. При монографических исследованиях обычно обследуется совсем немного статистических единиц, но очень детально, по чрезвычайно широкому перечню признаков. Например, изучаются только те предприятия, где внедрена совершенно новая форма оплаты труда, но необходимо очень тщательно изучить влияние этой новой формы на результаты работы предприятия.

В зависимости от способа проведения статистического наблюдения выделяют:

1) непосредственное наблюдение (подсчет, измерение, взвешивание);

2) наблюдение на основе документальных источников первичной информации;

3) опрос (письменный или устный).

Классификация различных форм, видов и способов статистических наблюдений представлена в табл. 2.1.

Таблица 2.1

Классификация форм, видов и способов статистических наблюдений

Признаки классификации
Организационная форманаблюдения	Вид наблюдения	Способ наблюдения
	По времени регистрации актов	По степени охвата статистических единиц	Непосредственное наблюдение	Документальный учет	Опрос (письменный или устный)
Официальная отчетность	Периодические	Сплошные			Саморегистрация
Специально организованные наблюдения	Разовые (единовременные)	Выбороч-ные			Экспедиционный
Регистры	Непрерывные (текущие)	Основного массива			Корреспон-дентский
		Моногра-фические

Заключение

Мы изучили на данной лекции основные методы сбора информации в процессе статистических исследований. Но сбором статистической информации непосредственно занимаются специалисты по статистике.

Для студентов, обучающихся по другим экономическим специальностям, более важно знать методы обработки и анализа статистической информации, которые мы будем изучать на следующих лекциях. Методы обработки и анализа статистической информации применяются не только в статистических, но и в социологических, а также в маркетинговых исследованиях. Поэтому некоторые задачи, которые будут решаться на практических занятиях по маркетингу, а также выполнение домашней контрольной работы по дисциплине «Маркетинг» требует достаточно глубокого знакомства с этими методами.

ЛЕКЦИЯ № 3

ТЕМА «Сводка и группировка статистических материалов»

Введение

На предыдущих лекциях мы изучили содержание трех этапов статистического исследования и более подробно ознакомились с основным методом сбора информации на первом этапе исследования, то есть со статистическим наблюдением, его основными видами и формами. На втором этапе статистического исследования основную роль играют такие методы обработки статистической информации, как сводка и группировка. Это давно известные в статистике методы, исторически сформировавшиеся еще в позапрошлом веке.

Но раньше эти методы использовались для сложного и трудоемкого процесса обработки данных вручную, Сейчас те же самые процессы осуществляются с использованием современных компьютерных программ.

1. Сводка и группировка (понятие и основные виды)

Сводка и группировка представляют собой основные методы обработки статистической информации, которая выполняется на втором этапе статистического исследования.

Сводка - это подведение итогов, подсчет итоговых обобщающих показателей по результатам статистического наблюдения.

Сводки делятся на:

1) простые;

2) сложные;

3) централизованные;

4) децентрализованные.

В простых сводках итоги подводятся по всей статистической совокупности в целом. Сложные сводки предполагают предварительную группировку, т.е. разделение всей совокупности на несколько групп.

При централизованной сводке все материалы обрабатываются в едином центре, а при децентрализованной - вначале обрабатываются на местах (то есть в местных органах статистики).

Группировка - это выявление статистических единиц, однородных в некотором смысле (то есть сходных между собой по каким-то существенным признакам) и объединение этих единиц в отдельные группы. Какую именно группировку статистических единиц мы выберем, зависит от цели данного исследования. Например, при изучении уровня жизни будет использоваться группировка домашних хозяйств по уровню доходов, а при изучении процессов воспроизводства населения - группировка тех же домохозяйств по числу членов семьи, по количеству детей, по возрасту основной семейной пары и т.д. Основание, по которому проводится группировка, называется группировочным признаком.

Обычно при разработке группировок придерживаются следующего правила: различие между статистическими единицами, отнесенными к одной группе, должно быть меньше, чем различия между статистическими единицами, отнесенными к разным группам. Значение группировки в том, что этот метод обеспечивает обобщение данных, представление их в более компактном, обозримом виде.

Сводные показатели для отдельных групп являются типичными и устойчивыми, если, во-первых, группировка проведена правильно, а во-вторых, группы имеют достаточную численность. Для выполнения группировки необходимо установить правила отнесения статистических единиц к той или иной группе. В эти правила входит определение тех характеристик (признаков) по которым будет производиться группировка (т.е. группировочных признаков), и их значений, отделяющих одну группу от другой (интервалов группировки).

Группировки можно производить как по количественным, так и по качественным признакам. Например, работники отрасли могут объединяться в группы по их профессиями, занимаемым должностям, уровню заработной платы, полу и возрасту.

При группировке по качественным признакам особое значение имеет то, какой принят интервал группировочного признака.

Например, при группировке крестьянских (фермерских) хозяйств по размеру земельного участка обычно выдеют хозяйства с размером участка до 3 га, от 4 до 5 га, от 6 до 10га, 11-20, 21-50, 51-70, 71-100, 101-200, свыше 200 га.

В приведенном примере используются как открытые, так и закрытые интервалы группировки. Закрытые интервалы имеют две границы: верхнюю и нижнюю. Открытые интервалы имеют только одну границу: либо верхнюю, либо нижнюю.

Интервалы группировки могут быть равными и неравными. В данном примере использованы неравные интервалы группировки.

Если предполагается построить группировку с равными интервалами, то величина интервала группировки рассчитывается по формуле:

I = (Xmax - Xmin)/K,

где K - число групп, на которые предлагается разделить статистическую совокупность. Оптимальное число групп часто определяется по так называемой формуле Стерджесса:

K = 1 + 3,32Чlg N = 1+1.44Ч ln N

Бывает, что число групп заранее не известно и определяется опытным путем на основе перебора различных вариантов группировок. Иногда решается задача создания группировки с группами, примерно равными по численности. В этом случае интервалы группировки обычно бывают не равными, а их границы определяются по специальным формулам, в зависимости от числа создаваемых групп. Эти формулы будут рассмотрены в лекции №5 (см. формулы для расчета квартилей, децилей и др.)

Если группировка проводится только по одному признаку, она обычно называется простой или структурной группировкой, а если - по двум и более признакам - комбинационной.

В статистике чаще всего используются следующие виды группировок:

1) простая или структурная (по одному признаку);

2) аналитическая (выделяются две группы признаков - факторные и результативные);

3) комбинированная - по нескольким признакам;

4) типологическая (одновременно по нескольким признакам).

Аналитическая группировка может быть использована для изучения влияния тех или иных причин (факторов) на конкретные социально-экономические явления. Например, если мы хотим выяснить влияние возраста или уровня образования отдельных граждан на уровень их доходов, мы должны произвести группировку по одному из факторных признаков (возрасту или уровню образования), а затем рассчитать в каждой группе средний уровень дохода (результативного признака). Если окажется, что средний уровень дохода, рассчитанный для отдельных групп (с разным возрастом или разным уровнем образования) мало отличается, то отсюда можно сделать вывод о том, что уровень доходов не зависит от этих признаков.

Если же окажется, что в разных группах среднее значение результативного признака значительно отличается, то отсюда можно сделать вывод о зависимости результативного признака (дохода) от того или иного факторного признака.

Типологические группировки обычно разрабатываются на ЭВМ с помощью специальных компьютерных программ многомерного статистического анализа. Их строят для исследования типологии социально-экономических явлений. Например, хорошо известна так называемая «типология потребителей», разработанная как зарубежными, так и отечественными учеными примерно в 80х годах, и используемая в маркетинговых исследованиях, а также при изучении уровня жизни и структуры потребления населения.

В статистике очень часто используется понятие «классификация». Классификация представляет собой достаточно устойчивую группировку с неизменными признаками, сформированную на основе длительных исследований тех или иных явлений. Классификация, как правило, разрабатывается по качественным признакам.

Результаты сводки и группировки обычно оформляются в виде статистических таблиц или рядов распределения. Результаты аналитической группировки оформляются в виде таблиц сопряженности. В такой таблице по вертикали располагаются значения факторного признака в порядке их возрастания, а по горизонтали различные значения результативного признака, также в порядке их возрастания. На пересечении строк и столбцов таблицы указывается число статистических единиц, обладающих соответствующими значениями обоих признаков.

2. Ряды распределения: атрибутивные и вариационные

Ряд распределения - простейшая форма наглядного представления результатов обработки статистических данных. Ряд распределения строится только для группировок по одному признаку (или при обработке ответов на один вопрос).

Ряд распределения - это перечень различных вариантов значений данного признака (или вариантов ответа на один вопрос) и соответствующих этим значениям чисел (частот или частостей), которые выражают количество статистических единиц с конкретным значением данного признака (или долю этих статистических единиц в общей численности статистической совокупности).

Ряды распределения делятся на атрибутивные и вариационные.

Атрибутивные ряды составляются по качественным признакам, а вариационные - по количественным.

Вариационные ряды представляют собой две последовательности чисел (ряд так называемых вариант, т.е. варьирующих значений признака и ряд частот или частостей).

Х	m
x1	m1
x2	m2
…	…

х - варианты (значения признака);

m - число статистических единиц с данным значением х (частоты) или доля таких статистических единиц в общем объеме статистической совокупности (частости).

Если значения признака х заданы в виде отдельных чисел, то вариационный ряд называется дискретным. Если значение признака х заданы в виде интервалов их изменения, то вариационный ряд называется интервальным.

В интервальном вариационном ряду обычно подсчитывают среднее значение признака в каждом интервале для того, чтобы затем рассчитывать другие аналитические показатели.

Пример

Распределение студентов по возрасту можно представить как в виде дискретного, так и в виде вариационного ряда:

3.Статистические таблицы и графики, требования к составлению таблиц

Статистическая таблица - это наглядная форма представления результатов обработки статистических данных, которая используется при группировке по нескольким различным признакам.

х	m
17,5	1
18	10
18,5	6
19,5	4
20	1

Дискретный Интервальныйвариационный рядвариационный ряд

х	m	х
от 17 до 18,0	11	17,5
от 18,1 до 19,0	6	18,5
от 19,1 до 20,0	5	19,5
В этой таблице х' - это среднее значение признака в интервале

Статистическая таблица - представляет собой разграфленную форму, в которой вертикальные полосы называются графами, а горизонтальные - строками.

К составлению статистических таблиц предъявляют специальные требования. Обычно все таблицы имеют единообразную форму (см. макет таблицы).

В любой таблице обычно выделяют подлежащее и сказуемое.

Подлежащее - левая часть таблицы, в которой представлены наименования строк таблицы, характеризующих объект исследования.

Сказуемое - правая часть таблицы, в которой представлены наименования отдельных показателей и их числовые значения.

Макет таблицы

Требования к составлению статистических таблиц



Название таблицы (общий заголовок)

	Верхние заголовки (названия граф)	Итого
А	Б	1	2	3	4	5	6	7
Боковые
заголовки
(названия
строк)
…
Всего:

В каждой таблице обязательно присутствуют три вида заголовков: общий заголовок (название таблицы), боковые и верхние заголовки. В названии таблицы должен быть отражен объект исследования, время и место проведения исследования. Все заголовки должны быть краткими и четкими.

Все графы таблицы должны быть перенумерованы: графы подлежащего номеруются заглавными буквами алфавита, а графы сказуемого - арабскими цифрами.

В таблице должны быть указаны единицы измерения всех показателей (либо в названии, либо в отдельной графе). Все числа в таблице должны быть округлены с одинаковой степенью точности.

Если в таблице отсутствуют какие-то данные, то используются следующие условные обозначения:

- если данное явление не имеет смысла или отсутствует;

- если не удалось собрать информацию по данному явлению.

В любой таблице должна присутствовать итоговая строка, а в сложных - итоговая графа.

Таблицы обычно делят на простые и сложные в зависимости от структуры подлежащего и сказуемого.

Если в подлежащем приведен простой перечень каких-то объектов, а в сказуемом - перечень независимых друг от друга показателей, то это простая таблица. Если в подлежащем приводится группировка статистических единиц по одному признаку, то это групповая таблица, а если группировка выполняется по двум и более признакам, то это комбинационная таблица. Если в сказуемом таблице отдельные показатели взаимосвязаны по способам их расчета (графы делятся на подграфы), то это сложная таблица (т.е. таблица со сложной разработкой сказуемого).

Практически любой пакет прикладных программ, предназначенный для статистической обработки на ЭВМ, содержит пакет графического анализа или набор графических методов представления данных. Эта форма представления данных отличается большей наглядностью, чем статистические таблицы. Графики более лаконичны и выразительны. Статистический график обычно включает заголовок, в котором указывается, что именно представлено на графике, к какой территории и к какому времени относятся данные. Кроме того, приводятся условные обозначения или указывается масштабная единица, если в этом есть необходимость.

По способу представления графики обычно разделяются на картограммы и картодиаграммы. По графическому образу диаграммы могут быть: линейными, секторными, круговыми, треугольными, прямоугольными, столбиковыми, ленточными, фигурными. Линейные графики содержат значения показателей, соединенные отрезками прямых линий. Такие графики обычно используются при анализе рядов распределения и временных рядов. Секторные диаграммы используются обычно для представления структуры совокупности. Площадь круга принимается за 100% и разбивается на сектора, площади которых пропорциональны доле составляющих частей совокупности. Столбиковые и ленточные диаграммы чаще всего используются для представления состава какого-либо показателя.

Картодиаграммы используются для обозначения для отражения распределения какого-либо показателя по территории (в пространстве). Обычно они строятся на географических картах.



4. Классификация как особый вид группировки. Роль классификаций в статистике

Классификация представляет собой устойчивую, неизменную во времени группировку статистических единиц, разработанную на основе длительного опыта статистических наблюдений. Классификация используется для кодирования значений признаков, положенных в ее основу. Наличие подобных классификаций (в статистике часто используется термин «классификатор») позволяет значительно упростить и ускорить обработку статистических данных на ЭВМ.

Система показателей социально-экономической статистики представляет собой совокупность взаимоувязанных блоков экономической информации, для согласованности которых особое значение имеет единая система классификации и кодирования технико-экономической информации (ЕСКК). В рамках этой системы разработаны Общероссийские классификаторы форм собственности (КФС) и организационно-правовых форм хозяйствующих субъектов (КОПФ); видов экономической деятельности, продуктов и услуг (ОКДП); отраслей народного хозяйства (ОКОНХ); продукции (ОКП); услуг населению (ОКУН).

Методология построения системы национальных счетов (СНС) предусматривает использование стандартных понятий, определений, классификаций, наличие которых позволяет обеспечивать сопоставимость макроэкономической информации в международном масштабе.

Домашнее задание.

Студентам даются исходные данные в виде таблицы, характеризующей различные признаки статистических единиц (5-6 признаков, 15-20 статистических единиц). Предлагается на основе этой таблицы с исходными данными составить несколько рядов распределения и несколько возможных группировок.

Пример домашнего задания. На основе данных приведенной ниже таблицы предлагается составить ряды распределения опрошенных по возрасту, росту, весу, а также комбинационные таблицы по трем признакам: пол, возраст и вес. Кроме того, предлагается составить аналитическую группировку 20ти опрошенных, чтобы выявить статистическую зависимость между ростом и весом.

x1	x2	x3	x4		x1	x2	x3	x4
(Пол)	(Возраст)	(Рост)	(Вес)		(Пол)	(Возраст)	(Рост)	(Вес)
Ж	16	164	55		м	25	180	70
Ж	16	168	60		м	30	175	66
Ж	25	165	64		м	30	173	64
Ж	35	166	70		м	35	174	68
Ж	40	164	65		м	40	175	70
Ж	45	166	68		м	40	178	76
Ж	50	164	60		м	45	180	70
Ж	55	160	75		м	45	180	75
М	16	170	65		м	50	170	72
М	20	178	64		м	55	168	75

ЛЕКЦИЯ № 4

ТЕМА «Обобщающие показатели. Относительные и средние величины»

Введение

Понятие «статистический показатель» является основополагающим понятием в теории статистики. В любом статистическом исследовании итогом выполненного анализа является, в конечном счете, расчет тех или иных статистических показателей. Среди различных видов обобщающих статистических показателей ведущая роль принадлежит средним величинам.

Средние величины играют особую роль в статистическом исследовании, так как они являются основой расчета других аналитических показателей и характеризуют наиболее типичные черты статистических единиц по одному из изучаемых признаков. Когда-то среди представителей статистической науки бытовала крылатая фраза: «Статистика - это наука о средних величинах». На данной лекции мы изучим основные виды статистических показателей и особое внимание уделим изучению различных видов средних величин и способов их расчета.