Лекции по статистике - файл n7.doc

Лекции по статистике
скачать (762 kb.)
Доступные файлы (13):
n2.doc247kb.11.09.2007 17:25скачать
n3.doc155kb.08.10.2007 14:57скачать
n4.doc132kb.29.12.2007 17:50скачать
n5.doc161kb.03.12.2007 15:42скачать
n6.doc279kb.15.10.2007 23:44скачать
n7.doc158kb.20.09.2007 00:56скачать
n8.doc256kb.19.09.2007 20:22скачать
n9.doc69kb.22.10.2007 14:53скачать
n10.doc185kb.22.10.2007 15:01скачать
n11.doc233kb.22.10.2007 18:54скачать
n12.doc109kb.01.10.2007 21:01скачать
n13.docскачать
n14.doc292kb.21.11.2007 16:10скачать

n7.doc


Тема 2. СТАТИСТИЧЕСКОЕ НАБЛЮДЕНИЕ, сводка и
группировка статистических данных


План

2.1. Статистическое наблюдение.

2.2. Сводка статистических данных.

2.3. Группировка статистических данных.

2.1. Статистическое наблюдение.


Статистическое наблюдение – это первая стадия всякого статистического исследования, представляющая собой научно организованный по единой программе учет фактов, характеризующих явления и процессы общественной жизни, и сбор полученных на основе этого учета массовых данных.

Однако не всякий сбор сведений является статистическим наблюдением. О статистическом наблюдении можно говорить лишь тогда, когда изучается статистическая закономерность, т е. такая закономерность, которая проявляется в массовом процессе, в большом числе единиц какой-то совокупности. Поэтому статистическое наблюдение должно быть планомерным, массовым и систематическим.

Планомерность статистического наблюдения заключается в том, что оно готовится и проводится по определенному плану, который включает вопросы методологии, организации, техники сбора информации, контроля качества собранного материала, его достоверности, оформления итоговых результатов.

Массовый характер статистического наблюдения предполагает, что оно охватывает большое число случаев проявления данного процесса, достаточное для того, чтобы получить правдивые статистические данные, характеризующие не только отдельные единицы, но и всю совокупность в целом.

Систематичность статистического наблюдения определяется тем, что оно должно проводиться либо систематически, либо непрерывно, либо регулярно Изучения тенденций и закономерностей социально-экономических процессов, характеризующихся качественными и количественными изменениями, возможно лишь на этой основе.

Из сказанного следует, что к статистическому наблюдению предъявляются следующие требования:

Любое статистическое исследование необходимо начинать с точной формулировки его цели и конкретных задач. После этого определяются объект и единица наблюдения, разрабатывается программа, выбираются вид и способ наблюдения.

Объект наблюдения – совокупность социально-экономических явлений или процессов, которые подлежат исследованию, или точные границы, в пределах которых будут регистрироваться статистические сведения. Определяя объект наблюдения, необходимо точно указать единицу наблюдения.

Единицей наблюдения называется составная часть объекта наблюдения, которая служит основой счета и обладает признаками, подлежащими регистрации при наблюдении.

Программа наблюдения – это перечень вопросов, по которым собираются сведения, либо перечень признаков и показателей, подлежащих регистрации. Программа наблюдений оформляется в виде бланка (анкеты, формуляра), в который заносятся первичные сведения. Необходимым дополнением к бланку является инструкция, разъясняющая состав, содержание и смысл вопросов, которые зависят от задач исследования. Основные принципы составления программы следующие:

  1. программа должна содержать только такие вопросы, которые, безусловно, необходимы для данного статистического исследования. Лишние детали и вопросы не нужны;

  2. в программу следует включать лишь те вопросы, на которые можно получить точные ответы, исключающие различное толкование;

  3. нельзя включать в программу вопросы, способные вызвать подозрения, что ответы на них могут быть использованы во вред опрашиваемым;

  4. программу наблюдения целесообразно строить так, чтобы ответами на одни вопросы можно было контролировать ответы на другие.

Организационные вопросы статистического наблюдения включают в себя определение субъекта, места, времени, формы и способа наблюдения.

Субъект наблюдения – это орган, который будет осуществлять наблюдение (органы статистики с кадровыми работниками, привлеченные сторонние специалисты).

При организации статистического наблюдения должен быть решен вопрос о времени наблюдения. При этом устанавливается период, в течение которого будет проводиться наблюдение, – срок наблюдения – и точно определяется время, к которому относятся регистрируемые сведения, – объективное время наблюдения. Это может быть либо определенный момент, либо тот или иной период (сутки месяц, квартал, год).

В статистической практике используются две организационные формы наблюдения – отчетность и специальное статистическое обследование.

Отчетность – это такая организационная форма, при которой объекты наблюдения (объекты предпринимательства) представляют сведения о своей деятельности в виде формуляров регламентированного образца. Особенность отчетности состоит в том, что она обязательна, документально обоснована и юридически подтверждена подписью руководителя.

Примером специального статистического наблюдения является проведение переписей населения. В СССР было осуществлено семь таких переписей: 1920, 1926, 1939, 1959, 1970, 1979, 1989 гг. В результате обобщения переписей получали сведения о численности, размещении, составе населения по различным признакам.

В зависимости от задач статистического исследования и характера изучаемого явления учет фактов можно производить по-разному. В связи с этим статистические наблюдения можно подразделить следующим образом:

    1. По охвату единиц совокупности:

      1. сплошные наблюдения (полный учет всех единиц изучаемой совокупности);

      2. несплошные наблюдения (учет части единиц совокупности, на основе которой можно получить обобщающую характеристику всей совокупности):

    1. По времени проведения наблюдений:

      1. непрерывные (текущие) наблюдения (постоянно охватывают факты по мере их возникновения);

      2. периодические наблюдения (через определенные промежутки времени);

      3. единовременные наблюдения (по мере возникновения ситуации для ее анализа);

    2. По способу организации:

      1. специальное статистическое обследование;

      2. отчетность;

    3. По источникам сведений.

      1. непосредственный учет фактов (сведения получают путем личного учета единиц совокупности: пересчета, взвешивания, измерения и т.д.);

      2. документальный способ сбора информации (базируется на систематических записях в первичных документах, подтверждающих тот или иной факт);

      3. экспедиционный способ (специально подготовленный счетчик опрашивает людей и с их слов заполняет бланк обследования);

      4. анкетные наблюдения (определенному кругу лиц вручают анкеты для добровольного анонимного заполнения);

      5. корреспондентский способ (рассылаются бланки обследования и указания к их заполнению).

За наблюдением осуществляют следующие виды контроля:

В процессе статистического наблюдения могут возникать ошибки, которые классифицируют следующим образом:



2.2. Сводка статистических данных


Зарегистрированные в процессе массового статистического наблюдения значения признаков отражают весь диапазон объективно существующей в совокупности вариации. В разнообразии одиночных сведений теряется общее, в несущественном и случайном – закономерное. Переход от единичного к общему происходит благодаря сводке.

Суть статистической сводки заключается в том, что материалы наблюдения классифицируют и агрегируют. Элементы совокупности по определенным признакам объединяют в группы, классы, типы, а информацию о них агрегируют как в границах групп, так и в целом по совокупности. Основное задание сводки – выявить типичные черты и закономерности массовых явлений или процессов.

Сводка является основой последующего анализа статистической информации. По сведенным данным вычисляют обобщающие показатели, выполняют сравнительный анализ, а также анализ причин групповых отличий, изучают взаимосвязи между признаками.

Составляющие статистической сводки такие:

  1. разработка программы систематизации и группировки данных;

  2. обоснование системы показателей для характеристики групп и совокупности в целом;

  3. проектирование макетов таблиц, в которых представляются результаты сводки;

  4. определение технологических схем обработки информации, программного обеспечения;

  5. подготовка данных к обработке на компьютере, формированию автоматизированных банков данных;

  6. непосредственная сводка, обобщение, расчет показателей.

Программа систематизации и группировки данных предусматривает выбор группировочных признаков и правил формирования групп. Разработка программы, как и обоснование системы показателей, зависит от цели исследования, сути явления, которое изучается, особенностей совокупности, степени вариации группировочных признаков.

Результаты статистической сводки представляются в форме статистических таблиц, макеты которых разрабатываются вместе с программой обработки данных.

Макет статистической таблицы – это комбинация горизонтальных строк и вертикальных граф, на пересечении которых образуются клеточки. Левые боковые и верхние клеточки предназначены для словесных заглавий – перечня составляющих совокупности и системы показателей, остальные – для числовых данных. Основное содержание таблицы раскрывает ее название.

На практике используются различные технологические схемы компьютерной обработки первичных данных. Общими для всех являются две операции: кодировка данных и перенесение их из документов на технические носители информации, например на магнитные диски.

Коды – это условные идентификаторы признаков. Централизовано разработанные единые классификаторы, оформленные в виде словарей, обеспечивают однозначность кодов. Сформированные автоматизированные банки данных делают возможным многократное использование информации, при этом углубляется анализ, уменьшается количество ошибок.

По форме обработки данных сводки бывают централизованными и децентрализованными.

В статистической практике информация обрабатывается преимущественно децентрализовано. Так, в случае обработки статистической отчетности сводка осуществляется от низшего к высшему звену управления: отчеты предприятий сводятся региональными статистическими органами, итоги по регионам передаются в Госкомстат, где обобщаются в целом по стране. Характерные классификационные позиции, «разрезы» сводки такие: территориальный признак (область, город, район), подчиненность (министерство, ведомство), отрасли хозяйственной деятельности, формы собственности.

Материалы переписей, однократных статистических обследований, социологических опросов поступают в единый центр, где и обрабатываются. Такая форма сводки называется централизованной.

2.3. Группировка статистических данных


Одним из основных и распространенных методов обработки и анализа первичной статистической информации является группировка. Например, ограничиться знанием численности всего населения нельзя. Надо знать численность мужского и женского населения, лиц, занятых в производстве, в сельском хозяйстве, размещение населения по районам и др. Подробное описание населения необходимо для государственного управления, организации хозяйства, строительства и т.д. Другими словами, от статистики требуется не только характеристика всего наблюдаемого объекта, но и знание отдельных его частей, групп. Сравнение отдельных групп позволяет сделать выводы об их различии и об их развитии. Обобщение данных о развитии групп дает представление о характере развития объекта в целом.

Чтобы иметь сведения о группах изучаемой совокупности, необходимо эту совокупность расчленить.

Расчленение множества единиц статистической совокупности на однородные группы по существенным для них признакам, называется группировкой. Несмотря на кажущуюся легкость проведения группировок и технический характер дела, эта операция является трудным этапом статистической работы.

Метод группировок позволяет решать следующие основные типы задач:

Решаются эти задачи с помощью типологических, структурных и аналитических группировок.

Прежде чем проводить любую группировку, необходимо определить группировочный признак, или основание группировки.

Основанием группировки является признак, по которому статистическая совокупность расчленена на группы.

Выбор основания группировки зависит от цели статистического исследования и предварительного экономического анализа.

Основанием группировки может служить либо атрибутивный (выражает свойства данного явления их наименованиям), либо количественный (цифровое выражение свойств данного явления) признак. Расчленение статистической совокупности на группы проиллюстрируем следующим примером.

Пусть нас интересует тарифный разряд рабочих механического цеха одного их машиностроительных предприятий. В этом цехе работает 100 человек. Информацию о разрядах рабочих нетрудно получить в отделе кадров предприятия.

Ниже приводятся эти сведения:


5

1

4

5

4

3

5

5

2

5

5

6

4

3

1

5

2

5

5

5

3

3

3

6

6

5

6

5

3

4

5

4

6

6

5

2

1

5

4

5

5

3

6

4

5

5

4

3

5

5

5

4

5

6

1

5

2

6

4

4

3

5

6

3

5

6

2

5

4

5

5

4

6

5

2

5

3

4

5

6

5

5

3

5

4

6

6

5

5

4

5

5

6

5

6

5

5

6

5

5








В этом массиве статистических данных группировочным признаком является тарифный разряд рабочих.

Для изучения этих данных их необходимо сгруппировать. Расположим численные значения признака в порядке возрастания. Эта операция называется ранжированием статистических данных. В результате получим ранжированный ряд данных, который имеет вид:


1,1,1,1

2,2,...2,2

3,3,...3,3

4,4. .4,4

5,5,...5,5

6,6...6,6

4 раза

6 раз

12 раз

16 раз

44 раза

18 раз


Таким образом, мы получили статистический ряд распределения – упорядоченное распределение единиц совокупности по определенному варьирующему признаку, то есть упорядоченный ряд чисел по мере их возрастания или убывания.

Из ранжированного ряда распределения следует, что признак (тарифный разряд) принял шесть различных значений: 1,2,3,4,5 и 6 разряды.

В дальнейшем различные значения одного и того же признака будем называть вариантами, а под варьированием – понимать изменения значения признака.

Если признак по своей сущности таков, что различные значения его не могут отличаться друг от друга меньше, чем на некоторую конечную величину, то говорят, что это дискретно варьирующий признак.

Тарифный разряд – это дискретно варьирующий признак: его различные значения не могут отличаться друг от друга меньше, чем на единицу. В нашем примере этот признак принял шесть различных значений или 6 вариант: варианта 1 повторилась 4 раза, варианта 2 – 6 раз, варианта 3 – 12 раз и т.д.

Варианты признака в статистике принято обозначать буквой х, а число, показывающее, сколько раз встречается варианта х в ряде распределения, называется частотой и обозначается буквой f.

Наряду с понятием частоты в статистике часто используется понятие накопленной частоты (Sf), которая показывает, во скольких наблюдениях в сумме признак х принял значение с учетом предыдущих его значений.

Для удобства пользования и анализа статистической информации результаты группировки удобно представить в табличном виде. Для нашего примера сгуппированные данные представлены в табл.1.

Таблица 1

Тарифные разряды рабочих механического цеха


Тарифный разряд, х

Количество рабочих, f

Накопленная частота, Sf

1

4

4

2

6

10

3

12

22

4

16

38

5

44

82

6

18

100

ВСЕГО:

100





Таблица, позволяющая судить о распределении частот между вариантами, называется дискретным вариационным рядом или группированной таблицей.

Итак, подведем итог.

Вариационными рядами называют ряды распределения, построенные по количественному признаку.

Любой вариационный ряд состоит как минимум из двух элементов: вариант и частот.

Варианта – отдельное значение признака, который он принимает в вариационном ряду.

Частота – число, показывающее, как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения.

Накопленная частота – результат последовательного суммирования частот.

В зависимости от признака, положенного в основу образования ряда различают структурные (см. предыдущий пример) и атрибутивные ряды распределения

Атрибутивными называют ряды распределения, построенные по качественным признакам.

Ниже (табл. 2) приведен пример атрибутивного ряда распределения юридической помощи адвокатов гражданам.
Таблица 2

Юридическая помощь адвокатов гражданам


№ п/п

Виды юридической помощи

Количество обращений за помощью

всего, тыс. чел.

в % к итогу

1.

Устные советы

5109

69,43

2.

Составление документов

991

13,47

3.

Поручения по ведению уголовных дел

1021

13,87

4.

Поручения по ведению гражданских дел

238

3,23




ВСЕГО:

7359

100,00


Элементами этого ряда распределения являются значения атрибутивного признака, представленного названиями видов правовой помощи, оказанной адвокатами, и числа случаев, относящихся к каждому виду и форме помощи.

Атрибутивные ряды распределения характеризуют состав совокупности по тем или иным существенным признакам. Взятые за несколько периодов, эти данные позволяют исследовать изменения структуры.

В случае непрерывного изменения численного значения наблюдаемого признака, варианта может принимать любые значения, отличающиеся друг от друга на сколько угодно малую величину. Такой признак называется непрерывно варьирующим.

Рассмотрим пример построения ряда распределения для случая, когда признак непрерывно варьирует.

Пусть, необходимо изучить выработку производственных рабочих механического цеха за 1 год. Всего рабочих в цехе работает - 117 человек. Ниже представлены сведения о выработке продукции каждым рабочим (в %):


111

85

85

91

101

109

86

102

111

98

105

85

112

98

112

113

87

109

109

115

99

105

111

94

107

99

107

125

89

104

113

96

104

103

145

105

88

103

97

115

109

89

108

107

97

107

106

96

109

116

109

117

108

109

139

116

117

103

127

119

118

125

105

117

116

106

101

113

107

105

119

107

119

111

112

129

113

106

104

106

98

123

108

93

105

106

139

108

109

93

107

117

107

118

99

108

108

119

98

108

101

109

109

128

128

127

121

118

122

116

124

125

114

126

131

141

143











В этом примере наблюдаемым признаком является выработка каждого рабочего в отчетном году, очевидно, в % к предыдущему году. Значения, принимаемые этим признаком, могут отличаться одно от другого на сколь угодно малую величину, т.е. признак может принять любое значение в некотором числовом интервале (в примере выработка округлена до целых процентов)

По приведенным данным трудно выявить характерные черты варьирования значений признака. Построение дискретного вариационного ряда также не даст желаемого результата (слишком велико число наблюдаемых вариант признака).

Для получения ясной картины объединим в группы рабочих, у которых величина выработки колеблется, например, в пределах 10%. Сгруппированные таким образом данные можно представить в виде таблицы. Эти данные представлены в табл. 3.

В таблице частоты f показывают, во скольких наблюдениях признак принял значения, принадлежащих тому или иному интервалу. Такую частоту называют интервальной.

Группированную таблицу, позволяющую судить о распределении частот между интервалами варьирования значений признака, называют интервальным вариационным рядом.

Таблица 3

Выработка рабочих механического цеха, (%)


Выработка рабочих, х

Количество рабочих (частота), f

Накопленная частота, Sf

80-90

8

8

90-100

15

23

100-110

46

69

110-120

29

98

120-130

13

111

130-140

3

114

140-150

3

117

ВСЕГО:

117





Для построения интервального вариационного ряда, в первую очередь, необходимо определить величину интервала и установить полную шкалу интервалов, а в соответствии с ней - сгруппировать результаты наблюдений.

В предыдущем примере при выборе величины интервала учитывались требования наибольшего удобства отсчета. Интервал был принят равным 10% и оказался удачным. Построенный интервальный ряд позволил выявить закономерность варьирования значений признака.

Однако, вопрос о размерах интервалов и о количестве групп не так уж прост, как это кажется на первый взгляд

Интервалы группировок могут быть равными и не равными. Равные интервалы применяются в тех случаях, когда изменение количественного признака внутри совокупности происходит равномерно. Неравные интервалы применяются, главным образом, как интервалы прогрессивно-увеличивающиеся.

Вопрос о числе групп при группировке по количественному признаку зависит от изменчивости признака и числа наблюдений. Чем интенсивнее меняется признак, чем больше совокупность единиц, тем групп образуется тоже больше. Однако это правило надо применять разумно, руководствуясь логикой и здравым смыслом. Выделение слишком большого числа групп также неразумно, как и выделение их малого числа

Расчет оптимальной величины интервала, т е. такого, при котором построенный интервальный ряд не был бы слишком громоздким и в то же время позволял бы выявить характерные черты изучаемого явления, производятся по формуле:

, (1)
где хтах – максимальная величина признака;

хmin – минимальная величина признака;

m – число групп;

R – размах вариации.
Если подходить к определению равных интервалов формально, то можно воспользоваться формулой Стерджесса:

, (2)
где N – число единиц совокупности.
Если величина интервала h – дробное число, то его следует округлить до ближайшего целого числа, либо до ближайшей несложной дроби.

Чтобы составить группировку надо сначала определить начало отсчета интервалов – нижнюю границу первого интервала.

За начала первого интервала берется число, ближайшее к минимальному значению признака.

Построение интервалов продолжается до тех пор, пока максимальное значение признака не окажется в последнем интервале.

Как уже отмечалось, решение всех типов задач методом группировки можно с использованием типологических, структурных и аналитических группировок.

При проведении типологической группировки происходит разделение исследуемого общественного явления на классы, социально-экономические типы.

Техника распределения единиц на типические группы – дело очень сложное. Основное затруднение состоит в определении признака, который должен лечь в основание группировки. Выделить типичное можно не по любому признаку, а только по определенному. Он должен изменяться от условий места и времени.

Примером типологической группировки может служить расчленение населения, занятого в народном хозяйстве, на работников физического и умственного труда

Выделенные в результате типологической группировки отдельные типы явления изучаются с точки зрения их состава.

Структурной группировкой называется расчленение однородной в качественном отношении совокупности единиц на группы, характеризующие строение совокупности, ее структуру.

Велико значение структурных группировок в области изучения концентрации промышленных, сельскохозяйственных, торговых, строительных, транспортных и других предприятий. Для изучения процесса концентрации, например, в промышленности, можно группировать предприятия по числу работающих, по стоимости промышленно-производственных основных фондов, по выпускаемой продукции, по степени выполнения плана и т.д.

Аналитические группировки дают возможность установить связь между отдельными признаками изучаемого социально-экономического явления.

Примером аналитической группировки может служить изучение связи между размером предприятий и заработной платой. Например, чем больше предприятие, тем больше заработная плата.



Учебный материал
© bib.convdocs.org
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации