Статистика продукции сельского хозяйства

Размещено на http://www.allbest.ru/

Курсовая работа по дисциплине «Статистика»

на тему «Статистика продукции сельского хозяйства»

Содержание

Введение

1. Основные теоретические аспекты статистического анализа

1.1 Предмет и задачи статистики

1.2 Статистическое наблюдение

1.3 Статистическая сводка и группировка

1.4 Статистические показатели. Абсолютные, относительные и средние показатели

2. Статистический анализ сельского хозяйства РФ

2.1 Применение группировки

2.2 Применение относительных показателей

2.3 Применение показателей вариации признака совокупности

Заключение

Список литературы

Введение

Цель данной работы: освоить методы статистики с применением их на практике.

Для этого поставлены следующие задачи:

Цель практикума -- помочь студентам лучше осмыслить категории статистической науки, научить их применять научные методы статистического исследования и за статистическими показателями увидеть конкретное содержание, а также выработать практические навыки решения конкретных задач различного типа в разных областях экономики.

Основными объектами приложения статистической теории и методологии являются экономическая деятельность, народонаселение, условия жизни людей и управление экономическими общественными процессами. Ядро статистической системы знаний - теория статистики.

В современных условиях статистика должна обеспечивать органы государственного управления всех уровней, международные организации, коммерческие структуры и население объективной и полной информацией по вопросам социально-экономического развития Российской Федерации, ее регионов, отраслей и секторов экономики. Статистическая информация используется на макроуровне для разработки экономической политики в стране, формирования проектов бюджета Российской Федерации и ее субъектов, получения прогнозов социально-экономического развития, анализа реализации федеральных законов и международных обязательств России.

Объектом исследования в моей курсовой работе является сельское хозяйство Российской Федерации.

Целью курсовой работы является рассмотрение основных теоретических аспектов теории статистики и их применение в статистическом анализе сельского хозяйства.

1. Основные теоретические аспекты статистического анализа

1.1 Предмет и задачи статистики

Слово «статистика» происходит от латинского слова status -- состояние, положение вещей. Первоначально оно употреблялось в значении «политическое состояние». Отсюда итальянское слово stato ~ государство и statista -- знаток государства. В научный обиход слово «статистика» вошло в XVIII в. и первоначально употреблялось в значении «государствоведение».

Исторически развитие статистики было связано с развитием государств, с потребностями государственного управления.

Хозяйственные и военные нужды уже в древний период истории человечества требовали наличия данных о населении, его составе, имущественном положении. С целью налогообложения организовывались переписи населения, проводился учет земель и т.д. Первые работы такого рода отмечены даже в священных книгах разных народов. В античном мире был организован учет родившихся (свободных граждан); молодые люди, достигшие 18 лет, вносились в списки военнообязанных, а по достижении 20 лет -- в списки полноправных граждан. Составлялись земельные кадастры, в которые вносились сведения о строениях, рабах, скоте, инвентаре, доходах. Появились писания государств. Большая заслуга в этом принадлежит греческому философу Аристотелю (384--322 г. до н.э.); он составил описание 157 городов и государств своего времени. Средневековье оставило уникальный памятник -- «Книгу страшного суда» (1061 г.). Это свод материалов всеобщей переписи населения Англии и его имущества (включает данные о 240 тыс. дворов). Со временем сбор данных о массовых общественных явлениях приобрел регулярный характер; с середины XIX в. благодаря усилиям великого бельгийца -- математика, астронома и статистика Адольфа Кетле (1796-- 1874) были выработаны правила переписей населения и регулярности их проведения. Во второй половине XVIII в. в Германии статистика была введена в университетское образование как самостоятельная учебная дисциплина. Для координации развития статистики по инициативе А. Кетле проводились международные статистические конгрессы -- первый МСК состоялся в 1853 г., последний -- в 1872 г.; всего было проведено 9 конгрессов. В 1885 г. был основан Международный статистический институт, существующий и сейчас. Международной статистикой занимаются международные организации -- Организация Объединенных Наций (ООН), Продовольственная и сельскохозяйственная организация ООН (ФАО), Организация Объединенных Наций по вопросам образования, науки и культуры (ЮНЕСКО), Международная организация труда (МОТ), Евростат, Мировой банк, Международный валютный фонд (МВФ) и др. Международные организации и государственная статистика каждой страны занимаются сбором, представлением, интерпретацией социально-экономических данных и сравнением. Сложились методы работы, продолжающие традиции государствоведения. Другие разделы статистики были развиты при анализе азартных игр (подсчет игровых шансов), изучении процессов воспроизводства населения. Эти достаточно сложные методы, основанные на теории вероятностей, нашли применение прежде всего в страховании и биологии, затем в других естественных науках, психологии и, наконец, с начала XX в. -- в социально экономических исследованиях, в изучении уровня жизни населения, покупательского спроса, качества продукции и т.д. Статистика нужна для расчета страховых тарифов, оценки финансовых и предпринимательских рисков; она используется в работе аудитора, при постановке управленческого учета в фирме, в контроле и анализе качества продукции, в медицине, спорте и маркетинге. Может быть, только в области искусства статистика не нашла пока широкого применения.

В настоящее время термин «статистика» употребляется в трех значениях.

Во-первых, под статистикой понимают особую отрасль практической деятельности людей направленную на сбор, обработку и анализ данных, характеризующих социально - экономических предприятий.

Во-вторых, статистикой называют науку, занимающуюся разработкой теоретических положений и методов, используемых статистической практикой. Между статистической наукой и статистической практикой существует тесная связь. Статистическая практика применяет правила, выработанные наукой; в свою очередь статистическая наука опирается на материалы практики и, обобщая опыт практики, разрабатывает новые положения.

В-третьих, статистикой часто называют статистические данные, представленные в отчетности предприятий, организаций, отраслей экономики, а также публикуемые в сборниках, периодической прессе, которые представляют собой результат статистической работы.

Особенность статистики заключается в том, что статистические данные сообщаются в количественной форме, т.е. статистика говорит языком цифр, отображающих общественную жизнь во всем многообразии ее проявлений.

Статистика позволяет выявить и измерить закономерности развития социально-экономических явлений и процессов, взаимосвязи между ними. Познание закономерностей возможно только в том случае, если изучаются не отдельные явления, а совокупности явлений -- ведь закономерности общественной жизни проявляются в полной мере лишь в массе явлений. В каждом отдельном явлении необходимое -- то, что присуще всем явлениям данного вида, проявляется в единстве со случайным, индивидуальным, присущим лишь этому конкретному явлению. Так, реклама какого-либо товара может не оказать влияния на рост объема продажи этого товара, однако обобщение данных о затратах на рекламу товаров и объеме их реализации показывает наличие прямой связи между этими показателями. Поэтому рекламу и называют «двигателем торговли».

Закономерности, в которых необходимость неразрывно связана в каждом отдельном явлении со случайностью и лишь во множестве явлений проявляет себя как закон, называются статистическими. Кто дольше живет -- мужчины или женщины? Можно привести случаи долгожительства мужчин: например, имеется свидетельство, что англичанину Фоме Карне, родившемуся в 1588 г., удалось прожить 207 лет. Абсолютно точно известно, что азербайджанец Ширали Мислимов прожил 168 лет (1805-- 1973). Однако это лишь частные примеры. Только при обобщении данных по всему населению выявляются закономерные соотношения. Изучая ожидаемую продолжительность жизни при рождении, видим, что при всем различии в уровне развития стран, их культуры, времени расчета показателя общим является большая ожидаемая (и фактическая) продолжительность жизни женщин.

Таблица 1.1 Ожидаемая продолжительность жизни при рождении в 1999 г.

Свойство статистических закономерностей -- проявляться лишь в массе явлений при обобщении данных по достаточно большому числу единиц, получило название закон больших чисел. Соответственно предметом статистического изучения выступают размеры и количественные соотношения качественно определенных социально-экономических явлений, закономерности их связи и развития в конкретных условиях места времени. В большой совокупности индивидуальные разнообразия взаимно погашаются, и на первый план выступают закономерные свойства. То же наблюдается и для экономических явлений. Так, цены на отдельные товары могут понижаться, на другие -- повышаться, но совокупное изменение цен на все потребительские товары и услуги свидетельствует о неуклонном росте цен.

Статистические закономерности обладают свойством устойчивости, т.е. стабильности и повторяемости при повторных наблюдениях. Устойчивость определяет возможность существования и развития общества, на этом свойстве базируются прогнозы, скажем, прогноз пропорций между отраслями и секторами экономики и т.д.

Каждое единичное явление рассматривается статистикой как особый, частный случай изучаемой закономерности. Статистика дает количественную характеристику исследуемой закономерности, а это возможно лишь при обобщении всего множества ее проявлений, взятых в целом, т.е. на основе совокупности явлений. Количественная характеристика каждого отдельного явления отражает его сущность. Но эта частная характеристика ограничена в своем значении для познания закономерности, поскольку сложилась в конкретных условиях и в силу этого соединяет в себе как типичные черты, присущие всем явлениям данного вида, так и случайные, присущие именно этой конкретной единице. Поскольку статистика призвана выявлять закономерное, она, опираясь на данные о каждом отдельном проявлении изучаемой закономерности, обобщает их и таким образом получает количественное выражение этой закономерности. Статистика не связана с каким-либо конкретным измерителем. Она использует как стоимостные (денежные), так и натуральные показатели. Для анализа динамики стоимостные показатели выражаются не только в текущих ценах, но и в так называемых неизменных ценах, т.е. ценах, установленных за определенный период или на определенную дату, применяемых в течение ряда лет для оценки продукции в отдельных отраслях материального производства.

Социально-экономические явления отличаются особенно сложной природой. В каждом отдельном явлении одновременно реализуются различные процессы. Таким образом, решение вопроса о единице и границах изучаемой совокупности зависит от цели исследования. Если, например, изучается население как основа формирования трудовых ресурсов, то единицей совокупности будет человек, тогда как при изучении потребления населением единицей является домохозяйство как потребительская ячейка.

Многие социально-экономические проблемы носят комплексный характер. Их исследование требует совместного рассмотрения разных совокупностей.

Единицы совокупности обладают определенными свойствами, качествами. Эти свойства принято называть признаками. Например, признаки человека: возраст, образование, занятие, рост, вес, семейное положение и т.д.; признаки предприятия: форма собственности, специализация (отрасль), численность работников, величина уставного фонда, экономическая эффективность его деятельности и т.д. Единицы совокупности наряду с общими для всех единиц признаками, обусловливающими качественную определенность совокупности, также обладают индивидуальными особенностями и различиями, отличающими их друг от друга, т. е. существует вариация признаков. Он обусловлена различным сочетанием условий, которые определяют развитие элементов множества. Например, уровень производительности труда работников банка определяется его возрастом, квалификацией, отношением к труду и т. д. Именно наличие вариации предопределяет необходимость статистики. Необходимо помнить, что вариация признака может отражаться статистическим распределением единиц совокупности.

Важно также помнить, что статистика как наука изучает прежде всего количественную сторону общественных явлений и процессов в конкретных условиях места и времени.

Специфика предмета статистики обусловливает специфику статистического метода. Он включает сбор данных (статистическое наблюдение), их обобщение, представление, анализ и интерпретацию. Статистические данные могут быть взяты из публикаций, а можно собрать новую информацию по каждой единице совокупности (фирме, человеку, виду продукции, товару). Получение исходных данных является одной из наиболее трудных и важных задач, которые встают перед статистикой. Для того чтобы пользоваться результатами обобщения или непосредственно исходной информацией, данные должны быть представлены в подходящей форме, компактно и наглядно. С этой целью строятся таблицы и графики. Процесс анализа охватывает все стадии статистического исследования. Каждый следующий этап статистической работы зависит от предыдущего. Этап обобщения данных оказывает влияние на статистическое наблюдение -- ведь именно тем, что мы хотим получить в результате исследования, определяются границы объекта наблюдения, программа наблюдения (какие признаки мы будем регистрировать у единиц совокупности). Выделение типов в результате классификации или группировки данных обеспечивает их однородность. Тем самым создается основа для расчета сводных показателей, анализа вариации и связей. Однородность обобщаемых данных определяет устойчивость всех статистических показателей.

При изучении связей статистика помогает установить круг важнейших факторов, измерить хотя бы и условно силу их влияния.

Важным направлением анализа является изучение динамики. Чтобы предсказать развитие в будущем (сколько автомобилей будет произведено и продано на внутреннем рынке, какова будет численность населения в 2005 г. и т.д.), нужно знать фактическую динамику в прошлом: как изменялись показатели, имелась ли тенденция в их изменении, каков характер колеблемости данных.

Каждый шаг исследования завершается интерпретацией полученных результатов: какое заключение можно сделать исходя из проведенного анализа, что говорят нам цифры -- подтверждают ли они исходные предположения или открывают что-то новое? Интерпретация данных ограничена исходным материалом. Если заключения основаны на данных выборки, то она должна быть репрезентативной, чтобы выводы были отнесены к совокупности в целом. Статистика позволяет выяснить все то полезное, что содержится в исходных данных, и определить, что и как можно использовать в принятии решений.

1.2 Сбор статистической информации (Теория статистического

наблюдения)

Всякая новая работа начинается со статистического наблюдения, представляющего собой массовое, планомерное, научно организованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, заключающееся в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности.

Необходимо четко уяснить, что статистическое наблюдение является целенаправленным, научно организованным процессом. Это выражается в том, что оно проводится с определенной, заранее установленной целью, организуется по плану, в котором предусматривается решение всех вопросов, связанных с подготовкой наблюдения, его проведением, разработкой собранных материалов. В основе сбора информации, как и последующих стадий статистического исследования, лежит всестороннее теоретико-методологическое обоснование исследования в целом, выступающее в качестве его начального этапа.

Подготовка наблюдения включает в себя большой круг разного вида работ. Сначала необходимо решить программно- методологические вопросы его проведения. Это определение цели и объекта наблюдения, состава признаков, подлежащих регистрации; разработка документов для сбора данных, выбор отчетной единицы и единицы, относительно которой будет проводиться наблюдение. Затем необходимо решить проблемы организационного характера, например, определить состав органов, проводящих наблюдение; подобрать и подготовить кадры для проведения наблюдения; составить календарный план работ по подготовке, проведению и обработке материалов наблюдения; провести тиражирование документов для сбора данных. Проведение массового сбора данных заключается в выполнении работ, связанных непосредственно с заполнением статистических формуляров.

Формы статистического наблюдения выделяются на основе их наиболее общих организационных особенностей. В отечественной статистике по этому признаку выделяют три основные формы наблюдения: отчетность, специальное (специально организованное) наблюдение и регистры.

Виды статистического наблюдения классифицируются чаще всего по следующим трем признакам:

* а) охвату наблюдением единиц совокупности,

подлежащих статистическому исследованию;

* б) систематичности наблюдения;

* в) источнику сведений, на основании которого устанавливаются факты, подлежащие регистрации в процессе наблюдения.

При этом нужно помнить, что признаки рассматриваемых классификаций различны, а это приводит к разнообразию в сочетании отдельных видов наблюдения (например, обследование может быть единовременным, сплошным, проводимым путем опроса, либо периодическим, выборочным, основанным на документальном способе регистрации факторов и т. п.). По первому признаку выделяют сплошное наблюдение, когда наблюдению подвергаются все без исключения единицы совокупности, и несплошное, при юмором сведения собирают не о всех единицах совокупности, а только некоторой части их, отобранной определенным образом. Несплошное наблюдение, в свою очередь, подразделяют на выборочное, основного массива, монографическое. Различие между этими видами заключается в способе отбора тех единиц, которые должны быть подвергнуты наблюдению.

По признаку систематичности наблюдения различают непрерывное, или текущее, и прерывное наблюдение, Последнее подразделяют на периодическое и единовременное. Текущее - это наблюдение, которое проводится постоянно; факты, подлежащие регистрации, фиксируются по мере их возникновения (например, регистрация браков и разводов). Прерывное проводится с перерывами, время от времени. Если оно проводится строго регулярно, т. е. через равные промежутки времени, оно называется периодическим, если же такой регулярности нет, то оно называется единовременным.

По источнику сведений различают наблюдение непосредственное, когда факты, подлежащие регистрации, устанавливаются лицами, проводящими наблюдение (путем замера, подсчета числа каких-либо предметов и т. п.), документированное, при котором необходимые сведения берутся из соответствующих документов, и опрос, особенность которого состоит в том, что сведения фиксируются со слов опрашиваемого.

В статистике применяются следующие виды опросов:

а) экспедиционный (устный);

б) саморегистрации;

в) явочный способ;

г) корреспондентский способ;

д) анкетный.

Каждый объект состоит, как правило, из многих элементов или единиц, его составляющих. Тот элемент объекта, который является носителем признаков, подлежащих регистрации, называется единицей наблюдения. Определяя единицу конкретного статистического наблюдения, нужно как можно точнее ее охарактеризовать, указав специфические черты, которые позволили бы легче отличить ее от близких к ней по виду единиц других объектов, например при демографических обследованиях единицей наблюдения может быть человек, но может быть и семья; при бюджетном обследовании -- семья или домашнее хозяйство.

Программа наблюдения получает свое воплощение в перечне вопросов, ответы на которые нужно получить в процессе наблюдения. Вопросы программы наблюдения фиксируются в формуляре (бланке) наблюдения. Очень важно, чтобы вопросы были сформулированы ясно и по возможности наиболее кратко. Для этого при выполнении упражнения нужно привести различные возможные формулировки вопроса. Целесообразно ознакомиться с формулировками вопросов в формулярах, в которых собирают сведения статистические учреждения (бланки форм отчетности, переписей и т. п.).

Конструируя формуляр наблюдения по условиям нижеприводимых задач, следует обосновать выбор той или иной его формы. При этом надо учитывать объем программы наблюдения, способ проведения наблюдения и способ обработки данных, записанных в формулярах в процессе наблюдения.

Формуляры могут предназначаться для записи данных об одной единице наблюдения (индивидуальная форма, иначе бланк-карточка) или нескольких (списочная форма, бланк-список). Надо помнить, что применение списочной формы бланка возможно лишь при относительно небольшой программе и только при экспедиционном способе наблюдения.

При разработке инструкции к проектируемому наблюдению необходимо стремиться возможно точнее выполнить требования, предъявляемые к ней как по ее содержанию, так и по форме. Основное назначение инструкции разъяснение программно-методологических вопросов наблюдения. В ней должны быть указаны: цель проведения наблюдения, что подлежит наблюдению, т. е. объект и единица наблюдения, время наблюдения, кто проводит наблюдение.

Особое место в инструкции отводится разъяснению вопросов, содержащихся в формуляре наблюдения, а также как следует записать в нем ответ на тот или иной вопрос и на основании чего (источник сведений), Формулировка положений инструкции должна быть ясной и краткой. Инструкция может быть оформлена в виде отдельного документа или записана на самом бланке наблюдения, что зависит от ее объема и типа бланка (носителя информации), связанного со способами технической обработки данных наблюдения.

Совокупность документов, применяемых при наблюдении, называется инструментарием наблюдения. На разработку формуляра и инструкции следует обратить большое внимание, так как они являются основными документами наблюдения.

Проектируя статистическое наблюдение, нужно решить ряд вопросов о времени его проведения. Прежде всего, необходимо выбрать наиболее подходящее время года для проведения наблюдения. Обратите внимание на то, что этот выбор зависит как от особенностей объекта наблюдения, так и от цели и программы наблюдения. Кроме этого времени, нужно определить еще и время, в течение которого следует осуществить наблюдение, иначе говоря, определить продолжительность наблюдения. Продолжительность наблюдения зависит от размеров объекта наблюдения, программы, наличия кадров, которые можно привлечь для решения этой работы, и т. п. Затем необходимо точно установить срок наблюдения, указав дату начала и его окончания. Наконец, при некоторых наблюдениях, в частности при переписях, необходимо установить критический момент наблюдения. Критическим моментом называется момент времени, по состоянию на который регистрируются сведения, собираемые в процессе наблюдения. В некоторых случаях необходимо решить вопрос и о месте наблюдения, т.е., о том, где нужно производить регистрацию данных (заполнение формуляров наблюдения), особенно в тех случаях, когда наблюдению подвергается объект с перемещающимися в пространстве единицами наблюдения, например, при переписях населения.

Оргплан наблюдения -- это документ, в котором зафиксированы все важнейшие организационные мероприятия, проведение которых необходимо для успешного осуществления наблюдения.

Обычно в оргплане наблюдения указываются цель, объект, единицы, место, время (срок), орган наблюдения; иногда указывается и программа наблюдения. Далее перечисляются подготовительные мероприятия к наблюдению. Это обычно делается при проведении специально организованного наблюдения. Среди этих мероприятий могут быть: подбор и обучение кадров, привлекаемых к проведению наблюдения; составление списков единиц наблюдения; подготовка картографического материала; разбивка территории на части, в которых проведение наблюдения поручается различным лицам; определение местонахождения (размещение) работников разных рангов, проводящих наблюдение. В оргплане должны быть указаны порядок и сроки обеспечения лиц, участвующих в проведении наблюдения, статистическим инструментарием и необходимыми материалами, а также транспортными средствами. В ряде случаев, например при переписи населения, должна быть проведена работа по разъяснению населению целей, задач, значения и порядка проведения переписи.

Важнейшая задача наблюдения - получение доброкачественных, достоверных данных. Ее решение зависит от успешного выполнения требований, предъявляемых к наблюдению. Однако надо иметь в виду, что в ходе наблюдения могут возникнуть погрешности. Погрешности, появляющиеся в процессе наблюдения, называются ошибками наблюдения. Все погрешности, возникающие при сплошном наблюдении, называются ошибками регистрации.

Кроме мероприятий, о которых говорилось выше, для предупреждения или уменьшения размеров этих погрешностей в оргпланах наблюдения следует предусматривать специальные контрольные мероприятия (например, проведение повторного наблюдения единиц наблюдения, отобранных в порядке выборки; требования документального подтверждения регистрируемых факторов и т. п.). В программе наблюдения могут быть поставлены контрольные вопросы, ответы на которые разрабатываться не будут. В процессе регистрации такие вопросы помогают уточнить ответы на другие вопросы, а в последующем с их помощью произвести проверку данных наблюдения. При несплошном наблюдении, в частности выборочном, могут возникать специфические ошибки, называемые ошибками репрезентативности. Они появляются в силу того, что наблюдение является несплошным. После получения статистических формуляров следует провести проверку полноты и качеств собранных данных.

Контроль полноты -- это проверка того, насколько полно охвачен объект наблюдением, иначе говоря, о всех ли единицах наблюдения собраны сведения. Контроль качества материала осуществляется с помощью логического и арифметического контроля.

1.3 Статистическая сводка и группировка

На основе информации, собранной в ходе статистического наблюдения, как правило, нельзя непосредственно выявить и охарактеризовать закономерности социально-экономических явлений. Поэтому цель следующего этапа статистического исследования - систематизация первичных данных и получение на этой основе сводной характеристики всего объекта при помощи обобщающих статистических показателей.

Статистическая сводка - это операция по обработке собранных данных, которые выражаются в виде показателей, относящихся к каждой единице объекта статистического наблюдения. В результате сводки эти данные превращаются в систему статистических таблиц и промежуточных итогов. По результатам сводки можно выявить наиболее типичные черты и закономерности изучаемых явлений.

Предварительно составляется программа и план сводки. В программе определяется подлежащее и сказуемое сводки. Подлежащее составляет вся совокупность группы или части, на которые разбивается совокупность. Сказуемое - это те показатели, которые характеризуют каждую группу, часть или всю совокупность в целом.

Статистическая группировка - это метод исследования массовых общественных явлений путем выделения и ограничения однородных групп, через которые раскрываются существенные черты и особенности состояния и развития всей совокупности.

Основные задачи, которые решаются с помощью группировок:

выделение социально-экономических типов,

изучение структуры социально-экономических явлений,

выявление связи между явлениями.

Важнейшие проблемы:

Определение группировочного признака (основания группировки).

Группировочный признак - это признак, по которому происходит определение единиц в группе. Его выбор зависит от цели группировки и существа данного явления.

Выделение числа групп.

Число групп определяется с таким расчетом, чтобы в каждую группу попало

достаточно большое число единиц.

Интервалы

Интервалы могут быть равными и неравными. Последние в свою очередь делятся на равномерно возрастающие и равномерно убывающие.

Виды группировок

1) Типологические группировки

Их задача - выявление социально-экономических типов или однородных в существенном отношении групп.

2) Структурные группировки

Их задача - изучение состава отдельных типических групп при помощи объединения единиц совокупности, близких друг к другу по величине группировочного признака.

3) Аналитические группировки

Их задача - выявление влияния одних признаков на другие (выявить связь между социально-экономическими явлениями).

4) Комбинационные группировки

В них производится разделение совокупности на группы по двум или более признакам. При этом группы, образованные по одному признаку, разбиваются на подгруппы по другому признаку. Такие группировки дают возможность изучить структуру совокупности по нескольким признакам одновременно.

Система группировок.

Социально-экономический анализ предполагает использование системы простых и комбинационных группировок.

Также очень часто прибегают к вторичной группировке - перегруппировка уже сгруппированных данных. Вторичная группировка может быть проведена методом простого укрупнения интервала. Часто также используется процентная перегруппировка.

Одним из самых важных и сложных вопросов теории статистической группировки является выбор группировочного признака.

Группировочным признаком называется признак, по которому единицы совокупности разбиваются на отдельные группы. Его часто называют основанием группировки. От правильного выбора группировочного признака зависят выводы, которые получают в результате статистического исследования.

После определения основания группировки следует решить вопрос о количестве групп, на которые надо разбить исследуемую совокупность.

Число групп зависит от различных факторов:

- от цели и задачи исследования;

- от вида признака;

- от степени вариации признака;

- от объема исследуемой совокупности.

Если признак является атрибутивным, то групп будет столько, сколько видов или состояний принимает данный признак.

Если признак количественный, изменяется дискретно и принимает лишь несколько значений, то количество групп будет равно количеству значений данного признака.

В прочих случаях для определения числа групп используется так называемая формула Стерджесса:

n = 1 + 3.322 · lg N,

где n - число групп;

N - число единиц совокупности.

Определение интервала группировки.

Интервалы могут быть равными и неравными. Величина равного интервала h=R/n,

h - величина интервала;

n - Количество групп;

R - размах вариации;

R = xmax - xmin

xmax - максимальное значение группировочного признака;

xmin - минимальное значение группировочного признака.

Также можно осуществить группировку с неравными интервалами, причем величина интервала может изменяться в арифметической или геометрической прогрессии, также интервалы могут быть специализированными.

Величина интервала округляется по следующим правилам:

если в величине интервала 1 цифра до запятой, то округление до десятых;

если 2 цифры до запятой, то округление до целых;

если 3-4 цифры до запятой, то округление до ближайшего числа, кратного 50 или 100.

Определение границы интервала зависит от характера изменения группировочного признака.

Подытоживая вышеизложенное, можно перечислить те методологические проблемы, решение которых необходимо при практическом применении метода группировок: сначала обосновывается выбор группировочного признака или их комбинации, затем определяется число групп и величина интервалов группировки. После этого применительно к конкретной группировке устанавливается состав тех показателей, которыми должны характеризоваться выделенные группы, и, наконец, составляется макет таблицы, в которой должны быть представлены результаты группировки.

1.4 Статистические показатели. Абсолютные, относительные и средние

показатели

Статистическое исследование независимо от его масштабов и целей всегда завершается расчетом и анализом различных по виду и форме статистических показателей.

Статистический показатель представляет собой количественную характеристику социально экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности. Качественная определенность показателя заключается в том, что он непосредственно связан с внутренним содержанием изучаемого явления или процесса, его сущностью.

Исходной, первичной формой выражения статистических показателей являются абсолютные величины. Статистические показатели в форме абсолютных величин характеризуют абсолютные размеры изучаемых статистикой процессов и явлений: массу, площадь, объем, протяженность; отражают временные характеристики, а также могут представлять объем совокупности, т. е. число составляющих ее единиц.

Абсолютные статистические показатели всегда являются именованными числами. В зависимости от социально-экономической сущности исследуемых явлений, их физических свойств, они выражаются в натуральных, стоимостных или трудовых единицах измерения.

Относительный показатель представляет собой результат деления одного абсолютного показателя на другой и выражает соотношения между количественными характеристиками социально-экономических процессов и явлений. Поэтому по отношению к абсолютным показателям относительные показатели или показатели в форме относительных величин являются производными (вторичными). Без относительных показателей невозможно измерить интенсивность развития изучаемого явления во времени, оценить уровень развития одного явления на фоне других взаимосвязанных с ним явлений, осуществить пространственно-территориальные сравнения, в том числе и на международном уровне.

Все используемые на практике относительные статистические показатели можно подразделить на следующие виды:

динамики;

планового задания;

выполнение плана;

структуры;

координации;

интенсивности и уровня экономического развития;

сравнения.

Относительный показатель динамики (ОПД) представляет собой отношение уровня исследуемого процесса или явления за данный период времени (по состоянию на данный момент времени) к уровню этого же процесса или явления в прошлом:

ОПД = Текущий показатель/Предшествующий или базисный показатель

Рассчитанная таким образом величина показывает, во сколько раз текущий уровень превышает предшествующий (базисный), или какую долю от последнего составляет.

Различают ОПД базисные и цепные. Базисные показатели рассчитываются как результат сравнения с определенным периодом в прошлом, выбранном в качестве базы сравнения. Цепные показатели рассчитываются как результат сравнения с предыдущим периодом.

Все субъекты финансово-хозяйственной сферы, начиная от небольших предприятий и заканчивая крупными концернами, в той или иной степени осуществляют перспективное планирование своей деятельности, а также сравнивают реально достигнутые результаты с ранее намеченными. Для этой цели используются относительные показатели плана (ОПП) и реализации плана (ОПРП):

ОПП = Показатель, планируемый на (i + 1) период/Показатель, достигнутый в i -том периоде;

ОПРП = Показатель, достигнутый в (i + 1) периоде/ Показатель, планируемый на (i + 1) период

Относительный показатель структуры (ОПС) представляет собой соотношение структурных частей изучаемого объекта и их целого:

ОПС = Показатель, характеризующий часть совокупности/Показатель по всей совокупности в целом.

Относительный показатель структуры выражается в долях единицы или в процентах.

Относительные показатели координации (ОПК) характеризуют соотношение отдельных частей целого между собой:

ОПК = Показатель, характеризующий i-тую часть совокупности/Показатель, характеризующий часть совокупности, выбранную в качестве базы сравнения

При этом в качестве базы сравнения выбирается та часть, которая имеет наибольший удельный вес или является приоритетной с экономической, социальной или какой-либо другой точки зрения.

Относительный показатель интенсивности (ОПИ) характеризует степень распространения изучаемого процесса или явления в присущей ему среде:

ОПИ = Показатель, характеризующий явление А/Показатель, характеризующий среду распространения явления А

Этот показатель исчисляется, когда абсолютная величина оказывается недостаточной для обоснованных выводов о масштабе явления, его размере, насыщенности, плотности распространения.

Относительный показатель сравнения (ОПСр) представляет собой соотношение одноименных абсолютных показателей, характеризующих разные объекты (предприятия, фирмы, районы, области, страны и т. п.):

ОПСр = Показатель, характеризующий объект А/Показатель, характеризующий объект Б.

Наиболее распространенной формой статистических показателей, используемых в социально-экономических исследованиях, является средняя величина, представляющая собой обобщенную количественную характеристику признака в статистической совокупности в конкретных условиях места и времени. Показатель в форме средней величины выражает типичные черты и дает обобщенную характеристику однотипных явлений по одному из варьирующих признаков. Он отражает уровень этого признака, отнесенный к единице совокупности. Широкое применение средних объясняется тем, что они имеют ряд положительных свойств, делающих их незаменимыми в анализе явлений и процессов общественной жизни.

Важнейшее свойство средней величины заключается в том, что она отражает то общее, что присуще всем единицам исследуемой совокупности.

Сущность средней заключается в том, что в ней взаимопогашаются отклонения значений признака отдельных единиц совокупности, обусловленные действием случайных факторов, и учитываются изменения, вызванные действием факторов основных.

Определить среднюю во многих случаях можно через исходное соотношение средней (ИСС) или ее логическую формулу:

ИСС = Суммарное значение или объем осредняемого признака/Число единиц или объем совокупности.

От того, в каком виде представлены исходные данные для расчета средней, зависит, каким именно образом будет реализовано ее исходное соотношение. В каждом конкретном случае для реализации исходного соотношения потребуется одна из следующих форм средней величины:

средняя арифметическая;

средняя гармоническая;

средняя геометрическая;

средняя квадратическая, кубическая и т. д.

Перечисленные средние (кроме средней геометрической) объединяются в общей формуле средней степенной (при различной величине k):

х = (?хik·fi/?fi)1/k

где х - величина исследуемого явления;

хi - i-тый вариант осредняемого признака;

fi - вес i-того варианта.

Помимо степенных средних в статистической практике также используются средние структурные, среди которых наиболее распространены мода и медиана.

Наиболее распространенным видом средних величин является средняя арифметическая, которая, как и все средние, в зависимости от характера имеющихся данных может быть простой или взвешенной.

Средняя арифметическая простая (невзвешенная). Эта форма средней используется в тех случаях, когда расчет осуществляется по несгруппированным данным.

Средняя арифметическая взвешенная. При расчете средних величин отдельные значения осредняемого признака могут повторяться, встречаться по нескольку раз. В подобных случаях расчет средней производится по сгруппированным данным или вариационным рядам, которые могут дискретными или интервальными.

При расчете средней по интервальному вариационному ряду для выполнения необходимых вычислений от интервалов переходят к их серединам.

Статистическое изучение динамики.

Одной из важнейших задач статистики является изучение изменений анализируемых показателей во времени. Это задача решается при помощи анализа рядов динамики.

Ряд динамики (или динамический ряд)- представляет собой ряд расположенных в хронологической последовательности числовых значений статистического показателя, характеризующих изменения общественные явления во времени.

В каждом ряду динамики имеются 2 основных элемента: время t и конкретное значение показателя (уровень ряда) y.

Уровни ряда - это показатели, числовые значения которых составляют динамический ряд. Время - это моменты или периоды, к которым относятся уровни.

По времени, отраженному в динамических рядах, они разделяются на моментные и интервальные.

Интервальным (периодическим) рядом динамики называется такой ряд, уровни которого характеризуют размер явления за конкретный период времени (год, месяц). Эти ряды можно просуммировать, так как значение уровня интервального ряда не содержится в предыдущих или последующих показателях.

Моментным рядом динамики называется такой ряд, уровни которого характеризуют состояние явления на определенные даты. Поскольку в каждом последующем уровни содержится полностью или частично значение предыдущего уровня, суммировать уровни моментного ряда не следует, так как это приводит к повторному счету.

Уровни в динамическом ряду могут быть представлены абсолютными, средними или относительными величинами. По расстоянию между уровнями ряды динамики разделяются на ряды с равностоящими и неравностоящими уровнями по времени.

При построении динамических рядов необходимо соблюдать определенные правила: основным условием для получения правильных выводов при анализе рядов динамики и прогнозировании его уровней является сопоставимость уровней динамического ряда.

Статистические данные должны быть сопоставимы по территории, кругу охватываемых объектов, единицам измерения, времени регистрации, ценам, методологии расчета и др.

Могут быть и другие причины несопоставимости уровней рядов динамики.

В ряду случае несопоставимость может быть устранена путем использование метода смыкание рядов динамики. Этот прием позволяет преодолеть несопоставимость данных, возникающих вследствие изменения круга охватываемых объектов или методологии расчета показателей, и получить единый сравниваемый ряд за весь период времени. Если, например, имеются два ряда показателей, характеризующих динамику одного и того же явления в новых и старых границах по одному и тому же объекту, то такие динамические ряды можно сомкнуть.

При изучении динамики общественных явлений возникает проблема описания интенсивности изменения и расчета средних показателей динамики.

Анализ изменения интенсивности во времени осуществляется с помощью показателей, получаемых в результате сравнения уровней, к ним относятся: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное значение одного процента прироста.

Система средних показателей включает: средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний темп роста, средний темп прироста.

Показатели анализа динамики могут вычисляться на постоянных и переменных базах сравнения.

Для расчета на постоянной базе каждый уровень ряда сравнивается с одним и тем же базисным уровнем. В качестве базисного выбирается либо начальный уровень в ряду динамики, либо уровень, с которого начинается какой-то новый этап развития явления. Исчисляемые при этом показатели называются базисными.

Для расчета показателей анализа динамики на переменной базе каждый последующий уровень ряда сравнивается с предыдущим. Вычисленные таким образом показатели анализа динамики называются цепным.

Важнейшим статистическим показателем анализа динамики является абсолютный прирост (сокращение), т.е. абсолютное изменение, характеризующее увеличение или уменьшение уровня ряда за определенный промежуток времени.

Абсолютный прирост (цепной)

Абсолютный прирост (базисный)

Где, уn - уровень сравниваемого периода;

yn-1 - уровень предшествующего периода;

уб - уровень базисного периода.

Для оценки интенсивности, т.е. относительного изменения уровня динамического ряда за какой-либо период времени исчисляют темпы роста (снижения).

Интенсивность изменения уровня оценивается отношением отчетного уровня к базисному.

Показатель интенсивности изменения уровня ряда, выраженный в долях единицах, называется коэффициентом роста, а в процентах - темпом роста.

Темп роста (цепной) Темп роста (базисный)

Относительную оценку скорости измерения уровня ряда в единицу времени дают показатели темпа прироста (сокращения).

Темпы прироста показывают на сколько процентов сравниваемый уровень больше или меньше уровня, принятого за базу сравнения, и вычисляется как отношение абсолютного прироста к абсолютному уровню, принятому за базу сравнения.

Темп прироста может быть положительным, отрицательным или равным нулю, выражается он в процентах и долях единицах (коэффициенты прироста).

Темп прироста (цепной) Темп прироста (базисный)

Темп прироста можно получить из темпа роста, выраженного в процентах, если из него вычесть 100%.

При анализе динамики развития следует также знать, какие абсолютные значения скрываются за темпами роста и прироста. Сравнение абсолютного прироста и темпа прироста за одни и те же периоды времени показывает, что при снижении темпов прироста абсолютный прирост не всегда уменьшается, в отдельных случаях он может возрастать. Поэтому, чтобы правильно оценить значение полученного темпа прироста, его рассматривают в сопоставлении с показателем с абсолютного прироста. Результат выражают показателем, который называют абсолютным значением (содержанием) одного процента прироста и рассчитывают как отношение абсолютного прироста к темпу прироста за тот же период времени, %.

Для более глубокого понимания характера явления необходимо показатели динамики анализировать комплексно, совместно.

Для обобщающей характеристики динамики исследуемого явления определяют средние показатели: средние уровни ряда и средние показатели изменения уровней ряда.

Средний уровень ряда характеризует обобщенную величину абсолютных уровней. Он рассчитывается по средней хронологической.

Методы расчета среднего уровня интервального и моментного рядов динамики различны. Для интервальных рядов динамики из абсолютных уровней средний уровень за период времени определяется по формуле средней арифметической:

при равных интервалах применяется средняя арифметическая простая:

при неравных интервалах - средняя арифметическая взвешенная:

Где, у1,…yn - уровни ряда динамики, сохраняющие без изменения в течение промежутка времени t;

t1…tn - веса, длительность интервалов времени (дней, месяцев) между смежными датами.

Средний уровень моментного ряда динамики с равностоящими уровнями определяется по формуле средней хронологической моментного ряда.

Обобщающий показатель скорости изменения уровней во времени - средний абсолютный прирост, представляет собой обобщенную характеристику индивидуальных абсолютных приростов ряда динамики. По цепным данным об абсолютных приростах за ряд лет можно рассчитать средний абсолютный прирост как среднюю арифметическую простую.

Свободной обобщающей характеристикой интенсивности изменения уровней ряда служит средний темп роста, показывающий во сколько раз в среднем за единицу времени изменяется уровень ряда. В качестве основы и критерия правильности исчисления среднего темпа роста применяется определяющий показатель - произведение цепных темпов роста, равное темпу роста за весь период, нужно применить среднюю геометрическую.

Где, n -число цепных коэффициентов роста.

Средние темпы прироста рассчитываются на основе средних темпов роста, вычитанных из последних 100 %

Если уровня ряда динамики снижаются, средний темп роста будет меньше 100%, а средний темп прироста отрицательной величиной. Отрицательный темп прироста представляет собой средний темп сокращения и характеризует среднюю относительную скорость снижения уровня.

статистика наблюдение группировка сельский хозяйство

2. Статистический анализ сельского хозяйства РФ

2.1 Применение группировки

Таблица 2. Посевные площади сельскохозяйственных культур (в хозяйствах всех категорий; тыс. гектаров)

	2008 год
озимовая пшеница	12692
рожь	2162
озимовой ячмень	651
яровая пшеница	13941
кукуруза на зерно	1812
яровой ячмень	8970
овес	3561
просо	572
гречиха	1113
рис	164
зернобобовые	1006
лен-долгунец	77
сахарная свекла (фабричная)	819
подсолнечник	6199
соя	747
рапс озимый	145
рапс яровой	535
картофель	2104
овощи (без высадков)	641
многолетние травы	12397
однолетние травы	4326
кукуруза на силос, зеленый корм и сенаж	1457
кормовые корнеплоды (включая сахарную свеклу на корм скоту)	50

Чтобы построить интервальный ряд, нужно определить величину интервала. Она определяется по формуле:

n - число единиц совокупности.

При построении интервального ряда распределения в первую группу вошли сельскохозяйственные культуры с посевной площадью от Xmin=50 тыс. гектаров до Xmin+h=2778+50=2828 тыс. гектаров.

Граница интервалов второй группы составит:

2828+2778=5606 тыс. гектар и т.д.

Ряд распределения представлен в таблице 3.

Таблица 3. Интервальный ряд распределения посевных площадей сельскохозяйственных культур (тыс. гектар)

Группы посевных площадей сельскохозяйственных культур	Число сельскохозяйственных культур в группе	Посевная площадь, тыс, гектар
50-2828	16	878,4
2828-5606	2	3943,5
5606-8384	1	6199
8384-11162	1	8970
11162-13941	3	13010
Итого	23	6600,2

Анализ таблицы показал, что набольшая посевная площадь сельскохозяйственных культур в среднем по группе у пятой группы - 13010, самая наименьшая у первой - 878,4.

Построим диаграмму распределения посевных площадей сельскохозяйственных культур, тыс. гектар.

По диаграмме видно, что больше всего районов находится в первой группе - 16 районов, меньше всего в третьей и четвертой - 1 район, тем не менее их посевная площадь выше чем в других группах.

2.2 Применение относительных показателей

Расчет показателей динамики с переменной и постоянной базой сравнения.

Таблица 4. Поголовье скота (на конец года; в хозяйствах всех категорий; млн. голов)

Годы	Крупный рогатый скот	Овцы и козы	ОВК	ОВС %	ОВД цепной,	ОВД базисный 1992
				Крупный рогатый скот	Овцы и козы	Крупный рогатый скот	Овцы и козы	Крупный рогатый скот	Овцы и козы
1992	52,2	51,4	1,02	50,4	49,6
1995	39,7	28,0	1,4	58,6	41,4	0,77	0,54	0,77	0,54
2000	27,3	14,8	1,8	64.8	35.2	0,69	0,53	0,52	0,29
2001	27,1	15,3	1,8	63,9	36,1	0,99	1,03	0,42	0,30
2002	26,5	16,1	1,6	62,2	37,8	0,98	1,05	0,51	0,31
2003	24,9	17,0	1,5	59.4	40,8	0,94	1,06	0,48	0,33
2004	23,0	17,8	1,3	56,4	43,6	0,92	1,05	0,44	0,35
2005	21,5	18,2	1,2	49,7	42	0,93	1,02	0,41	0,35
2006	21,7	19,8	1,1	52,3	47,7	1,01	1,09	0,42	0,39
2007	21,6	21,1	1,02	50,6	49.4	0,10	1,07	0,42	0,41
2008	21,1	21,6	0,9	49,4	50,6	0,98	1,02	0,41	0,42

Относительная величина структуры (ОВС) показывает какой удельный вес имеет та или иная часть в общем итоге. В данном случае поголовье овец и коз за 1992 год составляет 49,6 % от общего итого поголовье скота, и поголовье крупного рогатого скота составляет 50,4 %. Сумма удельных весов должна быть строго 100%.