Статистическая сводка и группировка и их использование в анализе

МИНИСТЕРСТВО  ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ  УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО  ОБРАЗОВАНИЯ

ФАКУЛЬТЕТ ПОДГОТОВКИ ИНЖЕНЕРНЫХ КАДРОВ

Кафедра «Менеджмент, маркетинг и организация производства» 
 
 

Контрольная работа

по курсу «Статистика»

Вариант 13 

Тема: статистическая сводка и группировка и их использование в анализе 
 

Выполнил  ст.гр. ММЗ-251с

Гуреев  В.М.

№ зачетной книжки 20101585

   Проверил Харитонова Т.А. 
 
 
 
 

Волгоград

2012

СОДЕРЖАНИЕ 

ВВЕДЕНИЕ 3

1. Суть и виды статистических группировок 4

2. Выполнение группировки по количественному признаку 8

3. Ряды распределения, их виды и графическое изображение 11

Заключение 16

Список  литературы 17

Задачи 18 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

ВВЕДЕНИЕ

     Важнейшим этапом исследования социально-экономических явлений и процессов является систематизация первичных данных и получение на этой основе сводной характеристики объекта в целом при помощи обобщающих показателей.

     В результате первой стадии статистического  исследования (статистического наблюдения) получают статистическую информацию, представляющую собой большое количество первичных, разрозненных сведений об отдельных  единицах объекта исследования (записи о каждом гражданине страны при переписи населения: пол, национальность, возраст, образование, род занятий и многие другие признаки). Дальнейшая задача статистики заключается в том, чтобы привести эти материалы в определенный порядок, систематизировать и на этой основе дать сводную характеристику всей совокупности фактов при помощи обобщающих статистических показателей, отражающих сущность социально-экономических  явлений и определенные статистические закономерности. Это достигается  в результате сводки – второй стадии статистического исследования.

     В сводке статистического материала  отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок.

     Таким образом, группировка является одним  из первичных методов обработки  новой статистической информации, которая  позволяет проводить последующий  статистический анализ.

     В данной работе рассматривается второй этап статистического исследования – сводка и группировка. Описываются  виды группировок и задачи, решаемые соответствующими видами группировок. Приводится алгоритм группировки по количественному признаку и на его  основе пример группировки валового регионального продукта по субъектам  России. 
 
 
 
 

1. Суть  и виды статистических группировок

     В результате первой стадии статистических исследований (статистического наблюдения) получают статистическую информацию, представляющую собой большое количество первичных, разрозненных сведений об отдельных  единицах объекта исследования (например, записи о каждом гражданине страны при переписи населения: пол, национальность, возраст, образование и др.). 

     Дальнейшая  задача статистики заключается в  этом, чтобы привести эти материалы  в определенный порядок, систематизировать  и на этой основе дать сводную характеристику всей совокупности фактов для того, чтобы изучить характерные черты  и отличительные особенности  изучаемого явления и выявить  закономерности его развития. Это  достигается на второй стадии статистического  исследования, первой ступенью которой  является статистическая сводка.

     Статистическая  сводка – это научно организованная обработка первичных данных в  целях  получения обобщающих характеристик  изучаемого явления по ряду существенных для него признаков.

     Если  производится только подсчет общих  итогов по изучаемой совокупности единиц наблюдения, то сводка называется простой. Например: чтобы узнать общую численность  студентов высших учебных заведений  Украины достаточно сложить количество студентов всех ВУЗов на определенную дату.

Статистическая  сводка включает в себя такие составляющие элементы:

• выбор группировочных признаков (например, после переписи население можно делить на группы по признакам: пол, возраст, национальность);
• распределение данных на части (группы и подгруппы);
• расчет итоговых групповых данных с помощью системы статистических показателей.
• систематизация полученных результатов в виде статистических таблиц.

     Объединение отдельных единиц статистической совокупности в группы осуществляется при помощи метода группировок.

     Статистическая  группировка – это процесс  образования однородных групп по ряду существенных признаков. Осуществляется группировка либо путем деления  совокупности на отдельные части, которые  характеризуются внутренней однородностью  и отличаются рядом признаков, либо путем объединения отдельных  единиц в группы по типовым признакам (например, группировка промышленных предприятий по форме собственности, группировка населения по размеру  среднедушевого дохода, группировка  коммерческих банков по сумме актива баланса и т.д.). 

     Признаки, по которым производится распределение  единиц изучаемой совокупности на группы, называются группировочными признаками или основанием группировки. Если группировка  получена по количественному признаку, она называется количественной, по качественному – атрибутивной или  качественной.

На группировку  в статистическом анализе возлагаются  следующие функции:

• выделение социально-экономических типов явлений;
• изучение структуры и структурных сдвигов;
• анализ взаимосвязей между явлениями.

     В соответствии с этими функциями  различают типологические, структурные  и аналитические (факторные) группировки.

     Типологическая  группировка – это распределение  качественно разнородной совокупности на классы, социально-экономические  однородные типы. К этому виду относятся  группировки стран по социально-политическому  устройству, предприятий – по форме  собственности, населения – по месту  проживания (городское и сельское).

     Разделение  однородной совокупности на группы с  целью выявления ее внутренней структуры  называется структурной группировкой. Она характеризует состав совокупности, объем  (весомость) ее отдельных групп.

Таблица 1 – Группировка потребителей йогурта  по возрасту

     Анализ  структурных группировок, взятых за ряд периодов или моментов времени, показывает изменение структуры  изучаемых явлений, т.е. структурные  сдвиги, что отражает закономерности их развития.

     Аналитические группировки используются для исследования наличия зависимости между изучаемыми явлениями. Для этого следует  данные сгруппировать по одному из признаков, вычислить в каждой группе среднее значение второго признака, а затем сопоставить изменения  изучаемых признаков. Если с увеличением  или уменьшением группировочного  признака увеличиваются значения второго  признака, то связь (прямая или обратная) между ними существует.

Таблица 2 – Группировка магазинов по численности работников (данные условные)

     Данные  показывают, что между размером предприятия  и занятостью его работников существует связь: чем больше по количеству работающих магазин, тем короче рабочая неделя.

     Если  группы, образованные по одному признаку, делятся затем на группы по второму  и т.д. признакам, то такая группировка  называется комбинированной. Например, распределив группы потребителей йогурта  по полу, получим комбинированную  группировку.

Таблица 3 – Группировка потребителей йогурта  по возрасту и полу

2. Выполнение  группировки по количественному  признаку

     При составлении структурных группировок  на основе количественных признаков  определяют количество групп и интервалы  группировки.

     Интервал  – количественное значение, определяющее и отделяющее одну группу от другой, т.е. он очерчивает количественные границы  групп.

     Интервалы могут быть равные и неравные. Например: по численности работающих предприятия  могут быть разбиты на группы: до 100, 100-200, 200-500, 500-1000, 1000 и более. Это  объясняется тем, что изменение  признака на 50-100 чел. имеет существенное значение для мелких предприятий, а  для крупных – не имеет.

Для группировок  с равными интервалами величина (длина, шаг) интервала определяется по формуле:

Где , - наибольшее и наименьшее значение признака;

к –  число групп (интервалов), определяемое по формуле Стерджесса:

где N –  число единиц совокупности.

Округление  полученных в расчетах нецелых чисел  производится в большую сторону.

Например: необходимо произвести группировку  с равными интервалами 20 рабочих  цеха по производительности их труда. Наибольшая производительность 180 деталей  за смену, наименьшая – 60.

Количество  групп:

Длина интервала:

     ижняя граница  1-ой группы 60 деталей, верхняя 60+20=80 деталей. Вторая группа: нижняя граница 80, верхняя 80+20=100 и т.д. В результате получаем такой интервальный ряд (или  такие группы рабочих), деталей:

1 группа:       60-80     

2 группа:       80-100       

3 группа:     100-120     

4 группа:     120-140     

5 группа:     140-160    

6 группа:     160-180

     В этом распределении имеется неопределенность, к какой группе отнести единицу  совокупности, значение признака которой  равно граничному значению интервала (рабочих с производительностью 80, 100, 200 и т. д. дет/см). Для устранения неопределенности используют  принцип  единообразия: левая, нижняя граница  интервала включает в себя указанное  значение, а верхняя – нет. Значит, рабочего, производящего 100 дет/см, относят  к 3 группе.

     Интервалы групп могут быть закрытыми, когда  указаны верхняя и нижняя границы (как в примере), и открытыми, когда  указана лишь одна из границ. Например,  интервалы «менее 60» или «180 и  выше» - открытые интервалы. Для расчета  показателей статистической совокупности открытые интервалы необходимо «закрыть». Для этого используют величину интервала, соседнего с «открытым». В примере  получим: 40-60 и 180-200.

     Сказанное выше относится к группировкам, которые  производятся  на основе анализа  первичного статистического материала. Но довольно часто приходится пользоваться уже имеющимися группировками, которые не удовлетворяют требованиям анализа. Например, группировки могут быть не сопоставимы из-за различного числа групп или неодинаковых границ интервалов. Для приведения группировок к сопоставимому виду используется метод вторичной группировки, который заключается в образовании новых групп на основе ранее осуществленной  группировки. Эта перегруппировка возможна двумя способами: 1) объединением первоначальных интервалов (т.е. их укрупнением); 2) долевой перегруппировкой.

Рассмотрим  пример, данные условные.

Таблица 3 – Группировка акционеров по размеру  дивидендов на одну акцию.

     Приведенные данные не позволяют сравнить распределение  акционеров двух районов по размеру  дивидендов из-за различного числа  групп (5 и 4) и различной длины  интервала. Взяв за основу группировку 2-го района (как более крупную), произведем вторичную группировку акционеров 1-го района. 

Таблица 4 – Вторичная группировка акционеров по размеру дивидендов на 1 акцию

Анализ  сопоставимых данных вторичной группировки  позволяет сделать вывод: акционеры  второго района имеют более высокие  дивиденды: (12 и выше грн. получают 40+30=70 % акционеров, а в первой – только 30 %). 

3. Ряды  распределения, их виды и графическое  изображение

     Статистический  ряд распределения – это упорядоченное  распределение единиц изучаемой  совокупности на группы по определенному  варьирующему признаку (предыдущий пример – это ряд распределения). Он, являясь разновидностью структурной  группировки, характеризует состав (или структуру) изучаемого явления, позволяет судить об однородности совокупности, закономерности распределения и  границах варьирования единиц совокупности.

     Ряды  распределения, построенные по атрибутивному  признаку, называются атрибутивными (распределение  населения по полу, занятости, профессии  и т.д.).

     Ряды, построенные по количественному  признаку, - вариационными (распределение  населения по стажу работы, з/п, возрасту.). 

     Конструктивно вариационный ряд распределения  представляет собой таблицу, в первом  столбце которой расположены  варианты или их интервалы, во второй – частоты или (и) частости (третий столбец) . Принято варианты обозначать, частоты - , частости - .

     Варианты, т.е. числовые значения количественного  признака в вариационном ряду распределения, могут быть положительными или отрицательными. Так, при группировке предприятий  по результатам деятельности варианты положительные (прибыль) или отрицательные (убыток).

     Частоты – это числа, показывающие, как  часто встречаются те или  варианты в данной совокупности. Сумма всех частот называется объемом совокупности и показывает число единиц совокупности, обозначается N.

     Частости  – это частоты, выраженные в виде относительных величин: долях единицы  или в процентах, рассчитываются как отношение частоты к объему совокупности. Сумма частостей всегда равна единице или 100 %. Замена частот частостями позволяет сопоставлять вариационные ряды с разным числом наблюдений.

     Для анализа совокупности вариационный ряд дополняют такими элементами, как накопленная частота, накопленная  частость и плотность распределения.

     Накопленная частота (Sf)показывает число единиц совокупности, у которых значение варианты не больше данной, определяется суммированием частот всех предшествующих интервалов, включая данный:

        , и.т.д

     Если  вместо частот использовать частости, то аналогично получим накопленные  частости (Sw):

      , , и.т.д

     Абсолютная  плотность распределения – это  частота, приходящаяся на единицу длины

     интервала, т. е. а относительная плотность распределения – частость, приходящаяся на единицу длины интервала, т. е. . Плотность распределения используется в рядах с неравными интервалами для приведения частот и частостей к сопоставимому виду.

     Вариационные  ряды в зависимости от характера  вариации делят на дискретные и интервальные.

     Дискретные  вариационные ряды строятся на основе дискретных (прерывных) признаков. Дискретные – это признаки, варианты которых  имеют только целые значения и  количество их невелико. Интервальные вариационные  ряды основаны на непрерывных  признаках (т.е. принимающих любые  значения, в том числе и дробные) или дискретных, варьирующих в  широком диапазоне.

     Пример  построения дискретного ряда распределения. Стаж работы в годах 10 рабочих бригады  характеризуются следующими данными: 5, 3, 5, 4, 3, 4, 5, 4, 2, 4.

     Первым  шагом в упорядочении первичного ряда является его ранжирование, т.е. расположение всех вариант в возрастающем или убывающем порядке.

Ранжированный ряд: 2, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5. 

Таблица 5 – Дискретный вариационный ряд  распределения рабочих по стажу  работы

Пример  построения интервального ряда. Имеются  данные о среднемесячной з/п 30 работников, которая варьируется от 600 до 1200 грн. Построить интервальный ряд распределения. 

Число интервалов (групп): к = 1+3,322 lg N = 1+3,322 lg 30 = 5,91 = 6

Шаг интервала 

Таблица 6 – Интервальный вариационный ряд  распределения рабочих по размеру  среднемесячной заработной платы

     Графически  ряды распределения можно представить  в виде гистограммы, кумуляты, полигона.

     Интервальный  вариационный ряд изображают в виде гистограммы. Для ее построения в  прямоугольной системе координат  по оси абсцисс откладывают отрезки, равные длине интервала. Затем на этих отрезках, как на основаниях, строят прямоугольники, высота которых пропорциональна  частоте или частости. Для интервального  ряда с неравными интервалами  по оси ординат откладывают плотность  распределения, так как в этом случае именно она дает представление  о заполненности интервала. Площадь  всей гистограммы численно равна  сумме частот.

Пример  построения гистограммы.

     Если  соединить середины каждого интервала  отрезками прямой, то получим замкнутую  фигуру в виде многоугольника, которая  называется полигоном.

     Полигон чаще используется для дискретных рядов. Для этого в прямоугольной  системе координат строят точки  с координатами (x1, f1), (x2, f2), …,  (xN, fN), затем последовательно соединяют  их отрезками, а из первой и последней  точек опускают перпендикуляры на ось  х. Полученный многоугольник является полигоном дискретного вариационного  ряда.

     Кумулята  строится по накопленным частотам (или  частостям), которые откладывают  по оси у,  а по оси х –  варианты или верхние границы  интервалов.

Заключение

     Таким образом, метод статистических группировок  – это расчленение единиц изучаемой  совокупности на однородные группы по определенным, существенным для них  признакам.

     Группировка является важнейшим статистическим методом обобщения статистических данных, основой для правильного  исчисления статистических показателей.

С помощью  метода группировок решаются следующие  задачи:

- выделение  социально-экономических типов явлений;

- изучение  структуры явления и структурных  сдвигов, происходящих в нем;

- выявление  связи и зависимости между  явлениями. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Список  литературы

1. Балинова  В.С. Статистика в вопросах  и ответах: учеб. пособие. –  М.: ТК. Велби, «Проспект», 2004.

2. Гусаров  В.М. Статистика: Учеб. Пособие для  вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.

3. Теория  статистики: Учеб. Пособие/ под ред.  Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы  и статистика, 2003.

4. Курс  социально-экономической статистики. учеб. для вузов/ под ред. проф. М.Г. Назарова. – М.: Финстатиформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

5. Российский  статистический ежегодник. 2002 –  М.: Госкомстат России, 2003. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Задачи

Задача 1. 

Решение.

     Составим  расчётную таблицу:

1. Средние цены на товар по 4 магазинам за 2007 и 2008 г.

Используем среднюю  гармоническую взвешенную, формула которой имеет вид

 р/ед –  средняя цена товара в 2007г. 

 р/ед –  средняя цена товара в 2008г. 

2. Определить  дисперсию, среднее квадратическое отклонение цен, коэффициент вариации по каждому товару.

Дисперсии: 

Средние квадратические отклонения: 
 
 

Коэффициенты вариации:

За 2007 год: 
 

За 2008 год: 
 

3.  Оценить  изменение средних цен и влияние  на него отдельных факторов (индекс  цен переменного состава, постоянного  состава и структурных сдвигов):

Изменение средних  цен: 
 

И в абсолютной величине: 
 
 

Индекс цен переменного  состава: 
 
 

Индекс цен постоянного  состава: 
 
 

Индекс цен структурных  сдвигов: 
 

4. За счет всех факторов цена возросла на 11%.

За счет изменения  структуры цены средняя цена возросла на 13%.

За счет изменения  структуры выработанной продукции  средняя цена снизилась  на 1%. 

5.  Отобразим  изменение структуры продаж на  графике.