Время проведения наблюдения |
|
признаки классификации
Рис. 1. Виды статистического наблюдения
Местом наблюдения
является территория, по отношению к которой собираются сведения.
Выбор времени проведения наблюдения
подразумевает установление критического момента наблюдения и срока проведения наблюдения.
Критический момент наблюдения – это момент времени, по отношению к которому собираются данные (при Всероссийской переписи населения 2002 г. критическим моментом было 0 часов с 8 на 9 октября).
Под сроком проведения наблюдения
понимают интервал времени, в течение которого происходит сбор статистической информации.
В результате статистического наблюдения получают материалы, которые содержат данные о каждой единице совокупности. Дальнейшая задача заключается в том, чтобы привести эти материалы в определенный порядок, систематизировать их и на этой основе дать сводную характеристику всей совокупности фактов при помощи обобщающих статистических показателей. Этого достигают при помощи статистической сводки.
Прежде чем приступить к сводке, весь первичный материал подвергается проверке, контролю. Контроль бывает двух видов: логический и арифметический.
Арифметический контроль основан на жесткой связи между признаками, которая может быть проверена арифметическими действиями: сложением, вычитанием, умножением, делением. Он заключается в том, что заполненные бланки подвергаются проверке с точки зрения счетной согласованности отдельных записей по различным вопросам бланка. В ряде случаев ответы на отдельные вопросы бланка являются суммой чисел в некоторых других графах. Проверка правильности суммы слагаемых или произведения сомножителей и составляет содержание арифметического контроля.
Логический контроль заключается в проверке смысловой согласованности сведений, записанных в первичном документе. Это означает, что при чтении заполненного бланка или отчета выявляют несообразности в записях. Например, если гражданин 10- ти лет окажется записанным состоящим в браке, то ясно, что произошла ошибка.
Логический контроль основан и на сравнении с данными прошлого периода. Например, достоверность данных о выпуске продукции по видам может быть проведена сравнением с данными прошлого периода для того же предприятия. Кроме того, логический контроль опирается на представления о пределах возможных значений признака: минимуме и максимуме. Скажем, при проверке отчетности по форме 10-ф можно прикинуть, каким будет срок погашения дебиторской задолженности.
Величина оборачиваемости дебиторской задолженности выражается в разах. Маловероятно, чтобы этот показатель был меньше 5 или больше 12 за год. При проверке срока погашения дебиторской задолженности мы можем использовать и нормативное значение этой величины (обычно 30 дней). Если реальный срок погашения намного (на несколько недель) отличается от нормативного в ту или иную сторону, необходимо поставить под сомнение резко отличающиеся данные и сделать запрос на предприятие.
Выявленные в результате контроля дефекты исправить, а если это невозможно, то делают запрос по месту заполнения бланка. Только после того, как весь первичный материал проконтролирован и надлежащим образом выправлен, можно приступить к его сводке.
2. Понятие статистической сводки, ее содержание, виды
Статистическая сводка – это второй этап статистического исследования. Задача сводки состоит в том, чтобы упорядочить и обобщить первичный материал, свести его в группы и на этой основе дать обобщенную характеристику совокупности.
Различают простую сводку (подсчет только общих итогов) и сложную сводку (ее еще называют статистической группировкой).
Простая сводка хотя и дает необходимую для оперативного руководства информацию, но не полностью исчерпывает возможности сводки, не подготавливает материал для глубокого анализа и тем самым в полной мере не раскрывает все закономерности содержащиеся в первичном статистическом материале.
Для того чтобы этого достичь, необходимо при сводке первичного материала применять статистические группировки.
Содержанием или составными элементами групповой сводки являются:
1. установление программы сводки,
2. подсчет групповых и общих итогов,
3. оформление конечных результатов сводки в статистических таблицах.
В программе статистической сводки устанавливается признак, по которому должна быть проведена группировка, определяются группы, на которые должна быть разбита совокупность по этому признаку, определяются сводные показатели, характеризующие совокупность в целом и ее отдельные группы.
Программа сводки имеет вид макетов сводных статистических таблиц, которые должны быть заполнены на основе сводки статистических материалов.
По способу организации сводка может быть централизованной и децентрализованной. При централизованной сводке все заполненные первичные документы (формуляры, бланки наблюдения) направляются в центральный статистический орган Росстат. При децентрализованной сводке материалы, поступающие от учетных единиц, сводятся сначала в масштабе одной территориальной или административной единицы, например, в масштабах района, затем районные сводки передаются в область, где сводятся в областном масштабе и т.д.
По технике выполнения сводка может быть ручной или механизированной. Ручная сводка применяется в основном для небольших массивов данных и начинается с шифровки статистических формуляров. Затем формуляры определенным образом группируются и подсчитывается их число и другие показатели. При механизированной сводке совокупностей больших объемов данные сразу заносятся на машиночитаемые носители информации и полностью обрабатываются на ЭВМ.
3. Группировка – основа статистической сводки
Группировкой в статистике называется разбиение совокупности на группы (или объединение отдельных единиц в группы) по какому-либо признаку.
Группировки, являясь первой ступенью статистического анализа, одновременно являются подготовительной стадией более глубокого анализа статистического материала. В этом их основное значение и этим определяется их ведущая роль в сводке первичного статистического материала.
С помощью группировок решают три основные задачи.
Задача первая
. Разделение всей совокупности на качественно однородные совокупности, иначе говоря, выделение социально-экономических типов явлений. Эту задачу решают с помощью группировок, называемых типологическими.
Важнейшим положением методологии группировок является утверждение о том, что сводные статистические характеристики можно применять лишь к качественно однородным совокупностям. Поэтому первая задача метода группировок в статистике и заключается в том, чтобы на основе экономической теории разделить изучаемое множество единиц на отдельные качественно однородные совокупности и выявлять на этой основе экономический тип явлений, хозяйств, предприятий и т.п.
Примерами могут служить.
1. Деление совокупного общественного продукта на группы по экономическому назначению (средства производства и предметы потребления).
2. Деление предприятий и организаций по отраслям народного хозяйства, по формам собственности, по секторам экономики.
3. Деление банков по формам собственности.
4. Группировка предприятий на мелкие, средние, крупные.
5. Выделение акционерных компаний с высокими, средними и низкими дивидендами и др.
Типологические группировки имеют практическое значение в изучении дифференциации населения и предприятий по доходам, в изучении концентрации производства, в изучении пропорций между отраслями производства и др.
Задача вторая.
Изучение состава совокупности по тем или иным признакам. Группировки, решающие эту задачу называются структурными
.
Структурные группировки имеют большое практическое значение для изучения структуры однотипных явлений. Примерами могут служить: структура собственных и заемных средств, структура источников оборотных средств, структура депозитов по сроку их привлечения, группировка населения по размеру среднедушевого дохода.
В коммерческой деятельности
. Группировка торговых предприятий по объему товарооборота, изучение состава товарооборота по товарным группам, торговой сети – по специализации, работников торговли – по профессиям, возрасту, стажу, образованию.
В производственной деятельности
. Группировка предприятий и организаций по технической оснащенности, по числу рабочих и т.д. Значение такого рода группировок заключается в том, что с их помощью могут быть выявлены неиспользованые резервы производства, например, в области улучшения использования основных фондов, повышения производительности труда, улучшения качества продукции и т.д.
Группировка населения по возрасту, например, необходима для проведения различных расчетов, связанных с медицинским, культурным, бытовым обслуживанием населения, для вычисления специальных демографических показателей и т.д.
Структурные группировки в динамике вскрывают закономерности изменения структуры.
Задача третья.
Изучение взаимосвязанного изменения варьирующих признаков в пределах качественно однородной совокупности. Эту задачу решают с помощью аналитической группировки
. Например, себестоимость продукции зависит от уровня производительности труда: чем выше производительность труда, тем ниже в среднем себестоимость продукции. Выработка рабочих зависит от их квалификации: чем выше квалификация, тем выше в среднем выработка рабочих. Зависимость прибыли предприятий от оборачиваемости оборотных средств: чем медленнее оборачиваются средства, тем меньше прибыли.
Основные этапы проведения аналитической группировки - обоснование и выбор факторного и результативного признаков, подсчет числа единиц в каждой из образованных групп, определение объема варьирующих признаков в пределах созданных групп, а также исчисление средних размеров результативного показателя. Результаты группировки оформляются в таблице.
Подобное разделение группировок на три вида в зависимости от решаемых задач носит весьма относительный характер, так как группировка часто бывает универсальной, одновременно выделяя типы, показывая состав совокупности по ряду признаков и вскрывая закономерные изменения признаков по группам.
Разделение группировок на виды в зависимости от решаемых с их помощью задач имеет важное значение, так как от их вида зависит решение основных вопросов метода группировок: выбор группировочного признака, правила образования групп, состав системы показателей, с помощью которых характеризуется каждая группа.
При выполнении конкретной группировки в первую очередь возникают следующие вопросы. Какие именно группы и в каком количестве необходимо выделить из общей массы? Как образовать эти группы и определить основания группировок?
Признак, по которому производится группировка, является группировочным признаком (основанием группировки).
Вопрос об основании группировки решается в зависимости от задачи, решаемой с помощью группировок.
При типологической группировке
в основание группировки берут существенные признаки, наиболее тесно связанные с отличительными особенностями данного типа изучаемого явления, то есть такие признаки, которые действительно выражают то свойство явления, по которому мы разделяем его на группы.
Наряду с общими теоретическими соображениями при выборе признаков следует учитывать также особенности развития изучаемого явления в конкретных условиях времени и места и «специализацию» признаков группировки, то есть подбора группировочных признаков в соответствии с формами и условиями развития явления. Распространена такая специализация признаков. Например, чтобы выделить группы крупных, средних и мелких предприятий в различных отраслях промышленности применяют различные основания (машиностроительные предприятия группируют по числу рабочих, электростанции – по размерам их установленной мощности, а автохозяйства – по объему выполненных перевозок).
При аналитических группировках
за основание группировки принимают факторные признаки. Подбор признаков-факторов осуществляется с учетом положений теории и изучения конкретных условий развития явления. Например, при изучении зависимости между себестоимостью продукции и производительностью труда в основу группировки кладут производительность труда. При изучении зависимости между прибылью малых предприятий и оборачиваемостью оборотных средств в основу группировки кладут оборачиваемость оборотных средств.
Структурные группировки
могут быть проведены по любому признаку, изучение различий в котором представляет интерес.
Признак, положенный в основу группировки может быть количественным или качественным (атрибутивным). Если признак качественный
, возможны два случая:
1. простейший – группировочный признак имеет мало разновидностей (например, группировка населения по полу, деление населения на городское и сельское, группировка автомашин на легковые и грузовые и т.д.), совокупность в этом случае делится на число групп равное числу разновидностей признака;
2. признак имеет много разновидностей и выделять такое количество групп не имеет смысла. В этом случае пользуются заранее разработанными классификациями и выделяют столько групп в ряду сколько их предусмотрено в классификации (например, классификация учебных заведений, отраслей народного хозяйства, отраслей промышленности и т.д.). Если нет разработанной классификации, ее нужно разработать, а затем выделить такое количество групп, какое предусмотрено в этой классификации.
Если группировочный признак количественный
, то приемы группировки различны в зависимости от целей группировки и от характера изменения (вариации) группировочного признака.
Различают признаки варьирующие дискретно и непрерывно. Если группировочный признак изменяется дискретно и имеет мало разновидностей, (например тарифный разряд рабочего, класс шофера, число детей в семье и др.), то число выделяемых в подлежащем групп равно числу наблюдавшихся значений признака.
Если группировочный признак изменяется непрерывно (например, себестоимость продукции, фактическая грузоподъемность машины, объем плавки и т.д.), то для осуществления группировки указываются границы группы в интервалах, то есть устанавливается минимальное и максимальное значения группировочного признака (от... до…) для единиц, включаемых в данную группировку.
При группировке по непрерывно изменяющемуся количественному признаку возникают связанные между собой вопросы. Сколько выделить групп и по какому принципу? Какой величины взять интервалы? Применять ли равные интервалы или неравные интервалы и как их установить.
Вопрос о выборе интервала решается в зависимости от цели количественной группировки. При типологической группировке число интервалов должно соответствовать числу предварительно намеченных типов. Границы интервалов устанавливаются с таким расчетом, чтобы достиглась конечная цель типологической группировки, а именно внутри групп единицы должны быть однородными в качественном и количественном отношениях, но группы должны существенно отличаться одна от другой. Иными словами, нужно найти такие значения уровня признака, переход через которые означает переход к иному социально-экономическому типу.
Определение границ интервалов в этом случае – задача трудная, часто требующая исследовательской работы. Для каждого группировочного признака по каждой частной совокупности необходимо провести анализ, основанный на глубоком знании природы совокупности.
Для этой цели применяют специализированные интервалы. Например, чтобы выделить группы мужского населения РФ различные по трудоспособности, применяют специализированные интервалы с учетом возраста каждой группы:
до 15 лет – нетрудоспособные
от 16 до 18 – лица «полурабочего» возраста
от 18 до 60 – лица рабочего возраста
от 60 до 70 – лица «полурабочего» возраста
70 лет и старше – нетрудоспособные.
Границы специализированных интервалов и число выделяемых с их помощью групп нельзя определить произвольно, механически.
В каждом интервале содержится реальное качественное содержание, и граница интервала устанавливается там, где в данных условиях намечается переход из одного качества в другое. Количество выделяемых групп должно быть установлено в соответствии с указаниями экономической теории.
Границы специализированных интервалов не могут устанавливаться единообразно; в разных условиях они должны быть специализированы в зависимости от разных условий, места и времени. Например, при группировке промышленных предприятий на «мелкие», «средние» и «крупные» машиностроительный завод с 300 рабочими нельзя отнести в группу «крупных» предприятий, тогда как кирпичный завод с таким же числом рабочих будет считаться «крупным» предприятием.
Нередко применяют неравные интервалы особенно тогда, когда варьирование осуществляется неравномерно и в очень широких пределах.
При аналитических
группировках (поскольку анализ ведется в однокачественных совокупностях) могут применяться и равные и неравные интервалы. Для раскрытия связи между признаками все единицы изучаемой совокупности разбиваются на группы по величине группировочного (факторного) признака и по каждой группе определяется средняя величина другого признака, зависящего от факторного. При наличии зависимости между признаками эти средние величины закономерно изменяются от группы к группе по мере изменения факторного признака. Число единиц в группах должно быть достаточно велико (примерно одинаковым).
При структурной группировке
, когда ставится задача охарактеризовать количественные различия единиц по данному признаку, применяют, как правило, равные интервалы.
Группировки бывают одинарными (простыми) и сложными. Группировки, в основу образования которых положен один признак называют одинарными, несколько признаков – сложными. Сложные группировки делятся на комбинационные и многомерные.
Если в основу группировки положено несколько признаков в определенной их комбинации, то группировки называются комбинационными. Это наиболее распространенный вид сложной группировки. Так, группировка промышленных предприятий по количеству рабочих является простой группировкой, но если группы предприятий по количеству рабочих разбить на подгруппы по уровню производительности труда, то получим комбинационную группировку. Комбинационная группировка может быть построена по любому сочетанию признаков как количественных, так и качественных.
Если число единиц совокупности невелико, рекомендуется использовать многомерные группировки
. Выделение групп одновременно по комплексу признаков называют многомерной группировкой. Это прием кластерного анализа, с помощью которого статистическое множество, заданное в
-мерном пространстве существенных признаков, подразделяется с помощью ЭВМ на однородные непересекающиеся подмножества по некоторым критериям «родства».
Вторичной группировкой
называется построение новой группировки, на основе ранее осуществленной. Вторичная группировка является единственным способом построения группировки на основе ранее составленных групп, в случае отсутствия исходного, первичного материала.
Вторичная группировка может быть осуществлена двумя способами:
1) по величине прежнего группировочного признака;
2) по удельному весу групп в общей их численности.
К вторичной группировке прибегают для решения задач, важнейшими из которых являются: 1) образование на основе группировок по количественным признакам качественно однородных групп (типов); 2) приведение двух (или более) группировок с различными интервалами к единому виду в целях сравнимости; 3) образование более укрупненных групп, в которых яснее проступает характер распределения.
4. Статистические ряды распределения
Ряд распределения
в статистике – это простейшая группировка, представляющая собой упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по изучаемому варьирующему признаку.
По характеру изучаемого признака ряды подразделяются на атрибутивные
(когда варьирующий признак качественный, т.е. не имеет количественного выражения) и вариационные
(если изучаемый признак измеряется количественно).
В каждом ряду распределения выделяют два основных элемента:
- варианты
- конкретные значения признака;
- частоты
- числа, показывающие, как часто встречаются данные варианты.
Если варианты представлены целыми значениями признака, то такие вариационные ряды распределения называются дискретными
, а если варианты представлены числовыми интервалами, то такие ряды называются интервальными
.
Ряды распределения дополняются частостями и накопленными (кумулятивными) частотами.
Частость
- относительная частота, определяемая отношением числа единиц групп к общему объему совокупности.
Накопленные частоты
показывают, сколько единиц совокупности имеют значение признака не больше данного значения. Определяется последовательным прибавлением к частоте в первом интервале последующих частот ряда.
Величина интервала группировки интервального вариационного ряда определяется по формуле
,
где
- максимальное значение признака,
- минимальное значение признака,
- число выделяемых групп.
При решении вопроса о том, сколько следует образовать групп, нужно принимать во внимание размах варьирования и численность единиц изучаемой совокупности. Чем больше размах варьирования признака, положенного в основу группировки, тем, как правило, больше может быть образовано групп.
Зависимость между числом групп
и численностью единиц совокупности nможно выразить формулой американского ученого Стерджесса:
Эта зависимость может служить ориентировкой при определении числа групп в том случае, когда распределение единиц совокупности по данному признаку приближается к нормальному.
|
15-24 |
25-44 |
45-89 |
90-179 |
180-359 |
360-719 |
720-1439 |
|
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
Если, например, требуется произвести группировку с равными интервалами по данным о стоимости основных фондов предприятий, максимальное значение которой составляет 7 млн. руб., минимальная – 1 млн. руб. и необходимо выделить при этом 4 группы, то величина интервала определяется следующим образом
млн. руб.
В нашем примере группировка с равными интервалами примет такой вид
1 – 2,5
2,5 – 4
4 – 5,5
5,5 – 7
При такой записи следует помнить правило, что левая цифра включает в себя обозначенное значение, а правая не включает. Следовательно, предприятия с основными фондами 2,5 млн. руб. должно быть отнесено ко второй группе.
Проиллюстрируем построение ряда распределения на условном примере.
Пример 2.1
. Имеются следующие данные о производственном стаже работников малого предприятия, лет.
9, 3, 7, 2, 5, 3, 11, 6, 5, 4, 7
Необходимо построить ряд распределения работников по стажу, обработав 3 группы с равными интервалами.
Решение.
Величина интервала группировки работников по стажу определяется по формуле
года
Тогда интервалы будут следующими:
2 – 5, 5 – 8, 8 – 11
Подсчитаем частоты и представим результаты в таблице, которую дополним частостями и кумулятивными частотами
Таблица 2.1. Ряд распределения работников по производственному стажу
Группы работников по стажу |
Число работников, чел.
|
Число работников, % к итогу
|
Накопленная частота
|
Середина интервала
|
2 – 5
5- 8
8 - 11
|
4
5
2
|
36,4
45,4
18,2
|
4
9
11
|
3,5
6,5
8,5
|
Итого |
11 |
100,0 |
- |
Ряды распределения для наглядности и удобства анализа могут быть изображены графически. Основные виды графиков рядов распределения: полигон частот (Рис. 1), гистограмма (Рис. 2), кумулята (Рис. 3).
Для изображения построенного интервального ряда работников по производственному стажу в виде полигона частот следует превратить его в дискретный ряд. Для этого определить середины (центры) интервалов -
(3, 5; 6,5; 9,5). Из этих середин восстановить перпендикуляры равные частотам и соединить их вершины отрезками.
При построении гистограммы ряда распределения работников по стажу работы на оси абсцисс откладывают интервалы ряда, высота которых равна частотам отложенным по оси ординат. Над осью абсцисс строятся прямоугольники, площадь которых соответствует величинам произведений интервалов на их частоты.
Рис. 2. Гистограмма ряда распределения работников по стажу работы
При графическом изображении кумуляты накопленные частоты наносят на поле графика в виде перпендикуляров к оси абсцисс в верхних границах интервалов, а именно 5, 8, 11. Перпендикуляры затем соединяют отрезками, в результате чего получают ломаную линию, которая начинается от нуля все время возрастает, до тех пор, пока не достигнет высоты, равной общей сумме частот.
Рис. 3. Кумулята ряда распределения работников по стажу работы
Анализ ряда и графиков показывает, что распределение работников по стажу не является равномерным, чем больше стаж работников отличается от среднего стажа, тем реже такие работники встречаются.
Обобщение первичных данных в виде ряда распределения позволяет видеть вариацию и состав совокупности по изучаемому признаку, сравнивать между собой группы, изучать их динамику и устанавливать характер распределения единиц по тому или иному признаку.
Однако ряды распределения не дают всесторонней характеристики выделенных групп. Чтобы решить ряд конкретных задач, выявить особенности в развитии явлений, обнаружить тенденции, установить зависимости, необходимо произвести группировку статистических данных.
Как осуществляется конкретная группировка рассмотрим в следующем вопросе.
5. Осуществление конкретной аналитической группировки
Изучив задачи, особенности и технику построения рядов распределения, перейдем к применению метода группировки.
Пример 2.2
Имеются следующие условные данные о производственном стаже работников (из примера 1) и их среднесменной выработке изделий.
Таблица 2.2
№ работника по списку |
Производственный стаж, лет |
Среднесменная выработка изделий, шт |
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
9
3
7
2
5
3
11
6
5
4
7
|
10
7
7
6
9
8
12
9
8
7
9
|
С целью выявления наличия, направления и характера взаимосвязи между выработкой и стажем работников необходимо:
1. провести аналитическую группировку, образовав три группы работников с равными интервалами
2. построить корреляционную таблицу, образовав три группы по обоим признакам
Решение
1. Поскольку аналитическая группировка предполагает разделение единиц совокупности на группы по факторному признаку, необходимо его определить.
В нашем примере факторным признаком является производственный стаж, так как от него зависит выработка. Определим величину интервала группировки по стажу работы.
г.
Тогда интервалы будут: 2-5; 5-8; 8-11.
Чтобы дополнить эти данные средними по группам значениями выработки изделий необходимо построить рабочую таблицу 3.
Таблица 2.3 Распределение работников по стажу
Группы работников по производственному стажу, г. |
Номера и число работников, чел. |
Стаж работы, г. |
Выработка изделий, шт. |
1 |
2 |
3 |
4 |
2-5 |
2
4
6
10
|
3
2
3
4
|
7
6
8
7
|
Всего |
4 |
12 |
28 |
5-8 |
3
5
8
9
11
|
7
5
6
5
7
|
7
9
9
8
9
|
Всего |
5 |
30 |
42 |
8-11 |
1
7
|
9
11
|
10
12
|
Всего |
2 |
20 |
22 |
Итого |
11 |
62 |
92 |
На основании итоговых данных рабочей таблицы 3 можно построить итоговую таблицу 4 аналитической группировки.
Таблица 2.4 Зависимость выработки изделий работниками от их производственного стажа
Группы работников по производственному стажу, г. |
Число работников
|
Выработка изделий, шт. |
В целом по группе |
В среднем на одного работника
|
А |
1 |
2 |
3 |
2-5
5-8
8-11
|
4
5
2
|
28
42
22
|
4,000
8,400
11,000
|
Итого |
11 |
92 |
|
Групповые средние
и общую среднюю
результативного признака определим по формуле простой средней арифметической.
Анализ таблицы показывает (см. гр А и 3 табл. 4), что с ростом производственного стажа от группы возрастает и средняя выработка работников. Следовательно, между производственным стажем и выработкой работников существует прямая корреляционная взаимосвязь.
2. Корреляционная таблица – это специальная комбинационная таблица, в которой представлена группировка по двум взаимосвязанным признакам: факторному и результативному.
Концентрация частот около диагоналей матрицы данных свидетельствует о наличии и направлении (прямая, обратная) корреляционной связи между признаками. Построим корреляционную таблицу.
Для этого определим величины интервалов группировки и интервалы по факторному и результативному признакам
интервалы 2-5, 5-8, 8-11.
шт; интервалы: 6-8, 8-10, 10-12.
Строим корреляционную таблицу 5.
Таблица 2.5 Распределение работников по производственному стажу и выработке изделий
Группы работников по производственному стажу, г.
|
Группы работников по выработке изделий, шт.
|
6-8 |
8-10 |
10-12 |
итого |
2-5
5-8
8-11
|
3
1
-
|
1
4
-
|
-
-
2
|
4
5
2
|
Итого |
4 |
5 |
2 |
11 |
Как видно из таблицы 5 распределение числа работников произошло вдоль диагонали, проведенной из левого верхнего угла в правый нижний угол таблицы, т.е. увеличение признака «производственный стаж» сопровождалось увеличением признака «выработка изделий». Характер концентрации частот по этой диагонали корреляционной таблицы свидетельствует о наличии прямой тесной корреляционной связи между изучаемыми признаками.
6. Табличное представление статистических данных
Цифровые данные, получаемые в результате сводки, необходимы для практической и научно-исследовательской работы. Чтобы сделать эти данные доступными для исследования их необходимо изложить в ясной и доходчивой форме. Общепринятой формой изложения цифровых данных является статистическая таблица. Табличная форма позволяет изложить результаты сводки удобно, компактно, наглядно и рационально. В любой статистической таблице имеются ряд горизонтальных строк и вертикальных граф. Эти строки и графы имеют заголовки, объясняющие, что характеризуется и какими показателями. Заголовки горизонтальных строк – статистическое подлежащее (что характеризуется, объект), вертикальных столбцов – сказуемое (какими показателями).
В зависимости от степени расчленения подлежащего таблицы делят на простые, групповые и комбинационные. В простой
таблице в подлежащем нет никакой группировки. Они бывают перечневыми (в подлежащем – перечень изучаемых объектов), и динамическими (в подлежащем – года, месяцы и т.д.).
В групповой
таблице дается группировка объекта по одному признаку количественному или качественному.
В комбинационной таблице
в подлежащем проведена группировка по двум или нескольким признакам. Групповые и комбинационные таблицы обладают важнейшим аналитическим свойством: они позволяют производить наглядные сравнения и вскрывать существенные связи и различия в развитии общественных явлений.
Разработка сказуемого в таблицах может быть простой и сложной. Простая разработка основана на принципе параллельного расположения показателей, сложная – на комбинации их.
Следует помнить, что таблица должна быть компактной и наглядно излагать цифровой материал и если при излишней детализации подлежащего и сказуемого чтение таблиц затрудняется, лучше вместо одной таблицы сделать несколько простых.
При построении надо обратить внимание на четкость заголовков в отдельных строках и графах, а также в самом заголовке таблицы.
Следует всегда указывать в каких единицах даются показатели в тех или иных графах. Повторяющиеся термины нужно выносить в общие заголовки для нескольких граф. Графы и строки полезно нумеровать. В групповых и комбинационных таблицах всегда нужно давать итоговые графы или строки.
Округление чисел во всех графах и строках следует проводить с одинаковой точностью, например, до сотых.
Если отдельные клетки таблицы остаются незаполненными, то для читающего таблицу должна быть ясна причина незаполнения. Существуют общепринятые условные обозначения: если сведения отсутствуют, то в соответствующей клетке ставят ряд точек (…) или пишут «нет св.» то есть нет сведений; если отсутствует само явление, то ставят прочерк (-). Если сведения имеются, но числовые значения меньше принятой в таблице точности, ставят 0,0.
Когда показатели в % выражаются большими числами, например, четырехзначными, целесообразно заменить их выражением «во столько-то раз больше или меньше». Например, вместо 2489% лучше написать в 24,9 раза больше.
Таблица может сопровождаться примечаниями, в которых указываются источники данных, более подробное содержание показателей и др. пояснения (например, если приводятся не только отчетные данные, но и данные, полученные в результате расчетов).
О порядке в котором следует располагать показатели в сказуемом. Начинать всегда надо с численности совокупности (число заводов, число рабочих), вторая и третья графы – абсолютные величины (стоимость выработанной продукции и т.д.). После абсолютных величин средние или относительные величины. Такой порядок обеспечивает определенную логическую последовательность при анализе таблицы. Сразу видно, с какой совокупностью имеешь дело (например, сколько заводов взято для анализа), какова продукция этих заводов, сколько работают человек, какова средняя выработка на одного рабочего.
Список использованной литературы
1.Виноградова Н.М., Евдокимова В.Т., Хитарова Е.М. и др. Общая теория статистики: Учебное пособие /Под ред. И.Г. Венецкого/ – М.: Статистика, 1968г- 380с
2.Гусаров, Виктор Максимович Статистика: Учеб. пособие для студентов вузов обучающихся по экономическим специальностям/ В.М. Гусаров, Е.И. Кузнецова.- 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007.- 479с
3.Гусаров, Виктор Максимович Обшая теория статистики: Учеб. пособие для студентов вузов обучающихся по экономическим специальностям/ В.М. Гусаров, С.М. Проява.- 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008.- 207с
4.Ильишев, Анатолий Михайлович Общая теория статистики: учебник для студентов вузов, обучающихся по специальностям экономики и управления / А.М. Ильишев, - М.: ЮНИТИ- ДАНА, 2008. – 535с
5.Ряузов Н.Н. Общая теория статистики: Учебник для студ. экон. спец. вузов – 4-е изд. перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 1984.- 343с
6.Салин В.Н., Чурилова Э.Ю. Курс теории статистики для подготовки специалистов финансово-экономического профиля: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2006- 480с
7.Статистические методы анализа факторов повышения эффективности общественного производства. Учебное пособие. Под ред. Ряузова Н.Н. Акиншиной М.К.- М. ВЗФЭИ. 1980-88с
8.Статистика: Учеб. пособие / А.В. Багат, М.М. Конкина, В.М. Симчера и др.; Под ред. В.М. Симчеры. – М.: Финансы и статистика, 2005.- 368с
9.Статистика. Компьютерные лабораторные работы: Методические указания к лабораторной работе №1 « Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MSExcel». / Г.П. Кожевникова, А.В. Голикова, А.М. Каманина, А.М. Бобров. Под ред. проф. Г.П. Кожевниковой- М.: Вузовский учебник, 2005.-72с.