Статистическая сводка и группировка

Группировка - распределение единиц совокупности по группам. Значение статистических группировок. Характеристика статистической сводки. Групппировки по количественному признаку. Типологические, структурные, аналитические группировки. Ряды распределения.

Рубрика Экономика и экономическая теория
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 13.08.2010
Размер файла 66,9 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Статистическая сводка и группировка

Сущность, значение статистических группировок

На втором этапе статистического исследования статистические данные обобщаются посредством группировки и сводки.

Группировка -- это распределение единиц совокупности по группам в соответствии с группировочным признаком (признаками). Благодаря группировке данные приобретают систематизированный вид. На основе группировки рассчитываются сводные показатели по группам, появляется возможность их сравнения, изучения взаимосвязей между признаками.

Статистическая сводка -- разработка системы показателей для характеристики выделенных групп; подсчет итогов и расчет показателей по группам и совокупности в целом.

Признаки, по которым производится группировка, называют основанием группировки.

В зависимости от числа признаков в основании группировки выделяют группировки по одному признаку -- простые -- и группировки по нескольким признакам -- сложные.

Алгоритм простой группировки.

1. Совокупность упорядочивается по значению группировочного признака.

2. Определяется число групп (m).

3. Единицы с одинаковыми или близкими значениями признака объединяются в группы.

4. Подсчитываются итоги по группам (число единиц совокупности и значения обобщающих показателей).

5. Результаты группировки заносятся в таблицу 1.

Таблица 1- Статистическая группировка

№ группы

Значение группировочного признака в группе

Число единиц совокупности в группе

Обобщающий показатель 1

Обобщающий показатель 2

1

2

m

ИТОГО

В зависимости от того, как задано значение признака в группе: отдельным (дискретным) значением или интервалом, различают, соответственно, дискретные и интервальные группировки.

Дискретные группировки рекомендуются, если значения признака в совокупности повторяются часто и число вариантов значений намного меньше, чем объем совокупности. При этом количество групп определяется числом вариантов значений признака.

Интервальные группировки рекомендуются, если группировочный признак имеет большое число вариантов значений по сравнению с объемом совокупности.

При построении интервальных группировок вопросы о числе групп и величине интервала в группе решаются на основе теоретического (качественного) анализа сущности изучаемого явления, цели исследования и характера изменения признака. Интервалы не должны быть слишком широкими, так как иначе в один интервал попадут качественно различные элементы. В то же время они не должны быть слишком узкими, так как в этом случае число единиц в группе может оказаться незначительным и характеристики группы не будут типичными.

Интервальные группировки в зависимости от величины интервала делятся на равнаинтервалъные и неравноинтервалъные.

Кроме того, интервальные группировки подразделяются на группировки с закрытыми либо с открытыми интервалами. Закрытыми называют интервалы, у которых имеются нижняя и верхняя границы. Открытыми -- интервалы, у которых указана только одна граница: верхняя -- у первого, нижняя -- у последнего.

Группировки также могут быть первичными или вторичными. Группировки, которые выполняются на основе первичного статистического материала (впервые) -- первичные. Вторичная группировка -- образование новых групп на основе ранее осуществленной группировки. Получение новых групп на основе имеющихся возможно двумя способами: объединением первоначальных интервалов (путем их укрупнения) и долевой перегруппировкой (на основе закрепления за каждой группой определенной доли единиц совокупности). Вторичные группировки используют, когда имеющиеся группировки не удовлетворяют требованиям анализа -- несопоставимы из-за различного числа выделенных групп или неодинаковых границ интервалов.

В зависимости от решаемых задач выделяют следующие виды группировок.

· Типологические группировки -- служат для выделения из совокупности качественно (содержательно) однородных групп единиц, характеризующих основные типы изучаемого явления. Они производятся с целью теоретического обобщения первичной статистической информации. Поэтому их проводят до структурных и аналитических группировок.

Типологические группировки применяются чаще всего к неоднородной совокупности и осуществляются посредством сложных неравноинтервальных группировок. Примерами типологических группировок могут служить группировки хозяйственных объектов по формам собственности; населения по общественным группам; работников на занятых преимущественно физическим и преимущественно умственным трудом; товаров одного вида по потребительским свойствам (престижные, надежные, дешевые) и т. д.

· Структурные группировки -- характеризуют структуру однородных совокупностей по какому-либо варьирующему признаку. Анализируются такие группировки по изменению частот или частостей для дискретных или равноинтервальных группировок; по изменению абсолютных или относительных плотностей распределения для неравноинтервальных группировок. По результатам анализа делаются выводы о равномерности или неравномерности распределения группировочного признака в совокупности, а в случае неравномерного распределения -- о наиболее часто встречающихся значениях признака.

· Аналитические группировки -- позволяют выявлять связи между изучаемыми признаками. При этом выделяют признак-фактор и признак-результат (признак-фактор определяет значения признака-результата).

Техника осуществления аналитической группировки:

1) производится группировка единиц совокупности по признаку-фактору;

2) по каждой полученной группе отбираются соответствующие значения признака-результата и на их основе рассчитывается некоторый обобщающий показатель (чаще всего среднее значение);

3) анализируются изменения обобщающего показателя по группам и делается вывод о наличии или отсутствии взаимосвязи и ее направлении. Если изменение величины признака-фактора, положенного в основу группировки, вызывает изменение величины признака-результата в том же направлении, то связь прямая, в противном случае -- связь обратная.

Приведем пример аналитической группировки студентов для характеристики зависимости признака-результата Y -- «оценка студента по статистике» от признака-фактора X -- «посещаемость практических занятий по статистике». Исходные данные:

Результаты аналитической группировки представлены в таблице 2:

Таблица 2 - Аналитическая группировка

Анализируя данную таблицу, можно заметить прямую зависимость результативного признака Y-- «оценка по статистике» от признака-фактора X-- «посещаемость практических занятий по статистике»: чем больше занятий посетил студент, тем выше его оценка по статистике. Данная зависимость наблюдается в среднем по совокупности.

Построение группировки по количественному признаку

При составлении структурных группировок на основе варьирующих количественных признаков необходимо определить количество групп и интервалы группировки.

Интервал -- количественное значение, отделяющее одну единицу (группу) от другой, т.е. он очерчивает количественные границы групп.

Как правило, величина интервала представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе.

Вопрос о числе групп и величине интервала следует решать с учетом множества обстоятельств, прежде всего исходя из целей исследования, значения изучаемого признака и т.д.

Количество групп и величина интервала связаны между собой: чем больше образовано групп, тем меньше интервал, и наоборот. Количество групп зависит от числа единиц исследуемого объекта и степени колеблемости группировочного признака. При небольшом объеме совокупности нельзя образовывать большое число групп, так как группы будут малочисленными.

При определении количества групп необходимо стремиться к тому, чтобы были учтены особенности изучаемого явления. Поэтому количество групп должно быть оптимальным, в каждую группу должно входить достаточно большое число единиц совокупности, что отвечает требованию закона больших чисел. Однако в отдельных случаях представляют интерес и малочисленные группы: новое, передовое, пока оно не станет массовым, проявляется в незначительном числе фактов; поэтому задача статистики -- выделить эти факты, изучить их.

Таким образом, при решении вопроса о численности единиц в группах нужно руководствоваться не формальными признаками, а знанием сущности изучаемого явления.

На количество выделяемых групп существенное влияние оказывает степень колеблемости группировочного признака: чем она больше, тем больше следует образовать групп.

Ориентировочно определить оптимальное количество групп с равными интервалами можно по формуле американского ученого Стерджесса:

n =1+3,322lg N (1)

где N -- число единиц совокупности.

Получаем следующее соотношение:

Таблица 2.1. - Получаемое соотношение

N

15-24

25-44

45-89

90-179

180-359

360-719

п

5

6

7

8

9

10

Формула Стерджесса пригодна при условии, что распределение единиц совокупности по данному признаку приближается к нормальному, и при этом применяются равные интервалы в группах. Чтобы получить группы, адекватные действительности, необходимо руководствоваться сущностью изучаемого явления. Интервалы могут быть равные и неравные. При исследовании экономических явлений могут применяться неравные (прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие) интервалы. Так, например, по численности работающих промышленные предприятия могут быть разбиты на следующие группы: до 100 человек, 100--200, 200--300, 300--500, 500--1000, 1000 и более человек. Это объясняется тем, что количественные изменения размера признака имеют не одинаковые значения в низших и высших по размеру признака группах: изменение количества работающих на 50--100 человек имеет существенное значение для мелких предприятий, а для крупных -- не имеет.

Группировки с равными интервалами целесообразны в тех случаях, когда вариация проявляется в сравнительно узких границах и распределение является практически равномерным (например, при группировке рабочих одной профессии по размеру заработной платы, посевов какой-либо культуры -- по урожайности).

Для группировок с равными интервалами величина интервала

i = (2)

где x и x -- наибольшее и наименьшее значения признака,

п -- число групп.

Интервалы групп могут быть закрытыми, когда указаны нижняя и верхняя границы (как в приведенном примере), и открытыми, когда указана лишь одна из границ (первый или последний интервалы, величина которых принимается равной величине смежных с ними интервалов). Во втором случае, чтобы показать, что рабочий с заработной платой, равной, например, верхней границе интервала, включается в последнюю группу, ее следует обозначить «750 и выше». И наоборот, чтобы показать, что значение, равное верхней границе интервала, не входит в данную группу, последнюю группу нужно обозначить «свыше 750». Подобные функции выполняют слова «до», «менее» и «более».

Все сказанное выше о группировках относится к группировкам, которые производятся на основе анализа первичного статистического материала. Но иногда приходится пользоваться уже имеющимися группировками, которые не удовлетворяют требованиям анализа. Например, имеющиеся группировки могут быть несопоставимы из-за различного числа выделенных групп или неодинаковых границ интервалов. Для приведения таких группировок к сопоставимому виду в целях их дальнейшего сравнительного анализа используется метод вторичной группировки, являющейся особым видом группировки.

Вторичная группировка -- образование новых групп на основе ранее осуществленной группировки.

Получение новых групп на основе имеющихся возможно двумя способами перегруппировки: объединением первоначальных интервалов (путем их укрупнения) и долевой перегруппировкой (на основе закрепления за каждой группой определенной доли единиц совокупности).

Аналитические группировки

В зависимости от решаемых задач выделяют следующие виды группировок.

· Типологические группировки -- служат для выделения из совокупности качественно (содержательно) однородных групп единиц, характеризующих основные типы изучаемого явления. Они производятся с целью теоретического обобщения первичной статистической информации. Поэтому их проводят до структурных и аналитических группировок.

Типологические группировки применяются чаще всего к неоднородной совокупности и осуществляются посредством сложных неравноинтервальных группировок. Примерами типологических группировок могут служить группировки хозяйственных объектов по формам собственности; населения по общественным группам; работников на занятых преимущественно физическим и преимущественно умственным трудом; товаров одного вида по потребительским свойствам (престижные, надежные, дешевые) и т. д.

· Структурные группировки -- характеризуют структуру однородных совокупностей по какому-либо варьирующему признаку. Анализируются такие группировки по изменению частот или частостей для дискретных или равноинтервальных группировок; по изменению абсолютных или относительных плотностей распределения для неравноинтервальных группировок. По результатам анализа делаются выводы о равномерности или неравномерности распределения группировочного признака в совокупности, а в случае неравномерного распределения -- о наиболее часто встречающихся значениях признака.

· Аналитические группировки -- позволяют выявлять связи между изучаемыми признаками. При этом выделяют признак-фактор и признак-результат (признак-фактор определяет значения признака-результата).

Техника осуществления аналитической группировки:

1) производится группировка единиц совокупности по признаку-фактору;

2) по каждой полученной группе отбираются соответствующие значения признака-результата и на их основе рассчитывается некоторый обобщающий показатель (чаще всего среднее значение);

3) анализируются изменения обобщающего показателя по группам и делается вывод о наличии или отсутствии взаимосвязи и ее направлении. Если изменение величины признака-фактора, положенного в основу группировки, вызывает изменение величины признака-результата в том же направлении, то связь прямая, в противном случае -- связь обратная.

Приведем пример аналитической группировки студентов для характеристики зависимости признака-результата Y -- «оценка студента по статистике» от признака-фактора X -- «посещаемость практических занятий по статистике». Исходные данные:

ъ

Результаты аналитической группировки представлены в таблице 3:

Таблица 3- Аналитическая группировка

Анализируя данную таблицу, можно заметить прямую зависимость результативного признака Y-- «оценка по статистике» от признака-фактора X-- «посещаемость практических занятий по статистике»: чем больше занятий посетил студент, тем выше его оценка по статистике. Данная зависимость наблюдается в среднем по совокупности.

Ряды распределения и их характеристики

Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения оформляются в виде статистических рядов распределения и таблиц.

После определения группировочного признака и границ групп строится ряд распределения.

Статистический ряд распределения представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку. Он характеризует состав (структуру) изучаемого явления, позволяет судить об однородности совокупности, закономерности распределения и границах варьирования единиц совокупности.

Ряды распределения, построенные по атрибутивным признакам, называются атрибутивными. Примером атрибутивных рядов могут служить распределения населения по полу, занятости, национальности, профессии и т. д.

Ряды распределения, построенные по количественному признаку (в порядке возрастания или убывания наблюденных значений), называются вариационными. Например, распределение населения по возрасту, рабочих -- по стажу работы, заработной плате и т. д.

Вариационные ряды распределения состоят из двух элементов: вариантов и частот.

Числовые значения количественного признака в вариационном ряду распределения называются вариантами. Они могут быть положительными и отрицательными, абсолютными и относительными. Так, при группировке предприятий по результатам хозяйственной деятельности варианты -- положительные (прибыль) или отрицательные (убыток) числа.

Частоты -- это численности отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда, т.е. это числа, показывающие как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения. Сумма всех частот называется объемом совокупности и определяет число элементов всей совокупности.

Частости -- это частоты, выраженные в виде относительных величин (долях единиц или процентах). Сумма частостей равна единице или 100%. Замена частот частостями позволяет сопоставлять вариационные ряды с разным числом наблюдений.

Вариационные ряды в зависимости от характера вариации подразделяются на дискретные и интервальные. Дискретные вариационные ряды основаны на дискретных (прерывных) признаках, имеющих только целые значения (например, тарифный разряд рабочих, число детей в семье), на дискретных признаках, представленных в виде интервалов; интервальные -- на непрерывных признаках (принимающих любые значения, в том числе и дробные).

При наличии достаточно большого количества вариантов значений признака первичный ряд является трудно обозримым, и непосредственное рассмотрение его не дает представления о распределении единиц по значению признака в совокупности. Поэтому первым шагом в упорядочении первичного ряда является его ранжирование, т. е. расположение всех вариантов в возрастающем (или убывающем) порядке.

Например, стаж работы (годы) 22 рабочих бригады характеризуется следующими данными: 2, 4, 5, 5, 6, 6, 5, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 9, 10, 11, 4, 3, 3, 4, 4, 5.

Ранжированный ряд, построенный по этим данным: 2, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 9, 10, 11.

При рассмотрении первичных данных можно видеть, что одинаковые варианты признака у отдельных единиц повторяются (здесь и далее -- частота повторения; п -- объем изучаемой совокупности).

Способы построения дискретных и интервальных рядов различны.

Для построения дискретного ряда с небольшим числом вариантов выписываются все встречающиеся варианты значений признака х, а затем подсчитывается частота повторения варианта. Ряд распределения принято оформлять в виде таблицы, состоящей из двух колонок (или строк), в одной из которых представлены варианты, в другой -- частоты. Построение дискретного вариационного ряда не составляет труда.

Для построения ряда распределения непрерывно изменяющихся признаков, либо дискретных, представленных в виде интервалов («от - до»), необходимо установить оптимальное число групп (интервалов), на которое следует разбить все единицы изучаемой совокупности. При группировке внутри одно-

качественной совокупности появляется возможность применения равных интервалов, число которых зависит от вариации признака в совокупности и от количества обследованных единиц. Проиллюстрируем построение интервального вариационного ряда по данным приведенного ранее примера распределения рабочих по стажу работы.

Для нашего примера, согласно формуле Стерджесса, при N = 22 число групп п= 5. Зная число групп, определим интервал по формуле:

i==

В результате получим следующий ряд распределения по стажу работы ():

Таблица 3.1. - Ряд распределения по стажу работы

x

2-4

4-6

6-8

8-10

10-12

f

3

8

6

3

2

Как видно из данного распределения, основная масса рабочих имеет стаж работы от 4 до 8 лет.

Ряды распределения удобно изучать с помощью графического метода. Все множество графических представлений рядов распределения разделяют на два класса: линейные графики и диаграммы.

К классу линейных графиков относятся: полигон, кумулята, огива, кривая Лоренца.

Полигон применяют для дискретного ряда распределения (рисунок 1). Для его построения в прямоугольной системе координат по оси абсцисс в одинаковом масштабе откладываются ранжированные значения варьирующего признака, а по оси ординат наносится шкала для выражения величины частот. Полученные на пересечении абсцисс и ординат точки соединяют прямыми линиями и получают ломаную линию, называемую полигоном частот. Для замыкания полигона крайние точки (слева и справа на ломаной линии) соединяют с точками на оси абсцисс и получают многоугольник.

Рисунок 3.1 - Полигон распределения работников строительной фирмы «Скат» по уровню дохода в январе 1998 г.

Кумулята - ломаная, составленная по накопленным частотам или частостям. Накопленные частоты определяются путем последовательного суммирования частот по группам. Накопленные частоты показывают, сколько единиц совокупности имеют значения признака, не больше, чем рассматриваемое значение.

При построении кумуляты интервального вариационного ряда по оси абсцисс откладываются варианты ряда, а по оси ординат - накопленные частоты, которые наносят на поле графика в виде перпендикуляров к оси абсцисс в верхних границах интервалов. Затем эти перпендикуляры соединяют и получают ломаную линию, т.е. кумуляту. Если при графическом изображении вариационного ряда в виде кумуляты оси поменять местами, то получим огиву.

Кривой концентрации или кривой Лоренца называют кривую относительной концентрации суммарного значения признака. Она представляет собой ломаную, координатами точек которой являются на оси абсцисс накопленные относительные частоты, а на оси ординат - накопленное (нарастающим итогом) значение признака Х. Чем ближе кривая Лоренца к прямой линии, тем распределение признака более равномерное, т.е. концентрация меньше. Чем кривизна кривой больше, тем распределение более неравномерное, т.е. концентрация больше.

К классу диаграмм прежде всего относят гистограмму. Гистограмма применяется для изображения интервального ряда. При построении гистограмма на оси абсцисс откладываются величины интервалов, а частоты изображаются прямоугольниками, построенными на соответствующих интервалах. Высота столбиков должна быть пропорциональна частотам. В результате мы получаем гистограмму-график, на котором ряд распределения изображен в виде смежных друг с другом столбиков.

При построении гистограммы распределения вариационного ряда с неравными интервалами по оси ординат наносят не частоты, а плотность распределения признака в соответствующих интервалах. Это необходимо сделать для того, чтобы устранить влияние величины интервала на распределение интервала и получить возможности сравнивать частоты. Плотность распределения - это частота, рассчитанная на единицу ширины интервала, т.е. сколько единиц в каждой группе приходится на единицу величины интервала.

Список источников литературы

1. Ильченко С. Математическая модель финансового состояния предприятия на основе системы балансовых уравнений. // Економіст: журнал. - 2009, №1.

2. Ковалев В.В. Анализ финансового состояния и прогнозирования банкротства. - СПБ: Аудит, 2004. - С. 12-14.

3. Хатнюк В.С. Основы статистики - К. 2005 - Алерта.


Подобные документы

  • Систематизация материалов статистического наблюдения. Понятие статистической сводки как сводной характеристики объекта исследования. Статистические группировки, их виды. Принципы выбора группированного признака. Статистические таблицы и ряд распределения.

    реферат [196,8 K], добавлен 04.10.2016

  • Понятие и содержание группировки как этапа статистической сводки исследуемых данных. Метод разделения разнородной исследуемой совокупности на однородные группы единиц при типологической группировке. Дифференциация регионов РФ по уровню безработицы.

    контрольная работа [43,2 K], добавлен 27.02.2017

  • Задачи сводки и её основное содержание. Сведение воедино материалов статистического наблюдения и получение обобщающих статистических показателей как цель сводки. Разновидности группировок, задачи группировок и их значение в статистическом исследовании.

    реферат [15,1 K], добавлен 04.06.2010

  • Статистическое наблюдение. Понятие и содержание статистической сводки. Группировка – основа статистической сводки. Статистические ряды распределения. Осуществление конкретной аналитической группировки. Табличное представление статистических данных.

    курсовая работа [172,8 K], добавлен 22.12.2010

  • Обзор комплекса теоретических, правовых и практических проблем, касающихся института статистической группировки и сводки. Схема и особенности проведения типологической группировки. Пример составления аналитической записки с выводами и рекомендациями.

    реферат [159,0 K], добавлен 02.04.2012

  • Понятие сводки и группировки статистических данных, их содержание, виды и основные элементы. Цели и задачи сводки и группировки данных, решаемые задачи и правила проведения. Этапы составления и назначение, виды и характеристика статистических таблиц.

    контрольная работа [22,6 K], добавлен 20.04.2009

  • Понятие и виды статистической группировки, производимой с целью установления статистических связей и закономерностей, выявления структуры изучаемой совокупности. Построение интервального ряда распределения предприятий по признаку "торговая площадь".

    дипломная работа [1,6 M], добавлен 14.02.2016

  • Основные виды статистических группировок. Значения группировочного признака. Интервальный ряд распределения. Проведение статистического исследования и формула Стерджесса. Основные ряды распределения и группировки. Графические способы отображения.

    реферат [2,3 M], добавлен 19.12.2010

  • Основные понятия статистики. Организация статистического наблюдения. Ряды распределения, табличный метод представления данных. Статистическая сводка и группировка. Объекты уголовно-правовой, гражданско-правовой и административно-правовой статистики.

    реферат [24,7 K], добавлен 29.03.2013

  • Основные категории статистики. Группировка - основа научной обработки данных статистики. Содержание сводки и статистическая совокупность. Построение вариационного, ранжированного и дискретного рядов распределения. Группировка предприятий по числу рабочих.

    контрольная работа [23,3 K], добавлен 17.03.2015

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.