Метод аналитических группировок в изучении взаимосвязи явлений

Содержание

Стр.

Введение 3

1. Методологические вопросы статистических группировок, их значение в экономическом исследовании 5

2. Выполнение группировки по количественному признаку 9

3. Статистические ряды распределения и принципы выбора группировочного признака 11

4. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ТАБЛИЦЫ 16

Заключение 20

Список литературы 22

Тема данной работы: «Метод аналитических группировок в изучении взаимосвязи явлений».

Актуальность выбранной темы обусловлена тем, в современных условиях, связанных с переходом к рыночной экономике, возникает потребность внесения соответствующих коррективов в действующие классификации и создания новых, отвечающих задачам коммерческой деятельности коллективов магазинов, объединений, ассоциаций и других предприятий, организаций торговли. Это прежде всего классификации деклараций доходов отдельных лиц или их групп, работающих в разных отраслях народного хозяйства, расширения номенклатуры продукции промышленности, классификации типов покупателей по характеру спроса, роду занятий, размеру и составу семьи и т. д., сегментации рынка, т. е. разделения покупателей на группы по целому комплексу, по ряду количественных характеристик, связанных с потребительскими свойствами товаров, и др.

Наряду с этим в условиях рынка многократно возрастает потребность в соответствующей систематизации и группировке информации для характеристики договорных связей торговых предприятий с производителями товаров в исследовании емкости и насыщенности рынка отдельных регионов по конкретным изделиям (например, холодильникам, стиральным и швейным машинам и др.), в изучении интенсивности покупательских потоков в отдельных магазинах и т. д.

Одно из требований, предъявляемых в процессе осуществления группировки, состоит в том, что образуемые группы должны быть реальными. Но это не означает, что они существуют в действительности в готовом виде. Чаще всего для их получения необходимы глубокое и всестороннее осмысление цели исследования, оценка исходной информации и учет других обстоятельств, связанных с изучаемым объектом. Только исходя из всей этой теоретико-методологической основы, делается заключение о возможных группах, способах образования и выделения их из всей совокупности. Этот вопрос является наиболее сложным и ответственным во всей методологии статистических группировок.

Значение статистических группировок состоит в том, что они раскрывают объективное положение вещей и выявляют самые существенные черты и свойства изучаемых явлений, а также позволяют получать информацию о размерности отдельных групп, соотношении их в общей совокупности и о связях между изучаемыми показателями, характеризующими выделенные части, и признаками, положенными в основу группировки. Этого можно достичь в том случае, когда применение метода статистических группировок опирается на положения экономической науки.

Целью курсовой работы является всестороннее изучение метода аналитических группировок.

Исходя из цели, задачами курсовой работы являются:

• теоретическое исследование метода аналитических группировок
• раскрытие особенностей выполнения группировок по количественному признаку
• выявление статистических рядов распределения и принципов выбора группировочного признака
• изучение статистических таблиц

Объектом исследования является метод аналитических группировок.

Теоретической базой при выполнении курсовой работы является учебная и научная литература таких авторов как Гусаров В.М., Елисеева И.И., Ефимова М.П., Симчера В.М.

1. Методологические вопросы статистических группировок, их значение в экономическом исследовании

Существование множества форм развития социально-экономических явлений, а также конкретных целей исследования и неоднородных по содержанию исходных данных обусловливает необходимость осуществления разнообразных приемов группировок. Их методологическую сущность можно сформулировать следующим образом: группировка — это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединение изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам.

Статистическая группировка — это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам, каждая из них характеризуется системой статистических показателей. Например, группировка промышленных предприятий по формам собственности, группировка населения по размеру среднедушевого дохода, группировка коммерческих банков по сумме активов баланса и т.д.

Особым видом группировок является классификация, представляющая собой устойчивую номенклатуру классов и групп, образованных на основе сходства и различия единиц изучаемого объекта. Классификация выступает в роли своеобразного статистического стандарта, устанавливаемого на определенный промежуток времени, например, ЕГРПО, Общероссийский классификатор видов экономической деятельности, продукции и услуг (ОКДП), классификация основных фондов в промышленном строительстве, капитальных вложений, затрат на производство и др.

Метод статистических группировок позволяет разрабатывать первичный статистический материал. На основе группировки рассчитываются сводные показатели по группам, появляется возможность их сравнения, анализа причин различий между группами, изучения взаимосвязей между признаками. Расчет сводных показателей в целом по совокупности позволяет изучить ее структуру.

Кроме того, группировка создает основу для последующей сводки и анализа данных. Этим определяется роль группировок как научной основы сводки.

Большие достижения в области применения метода группировок имеет современная отечественная статистика. Введение группировочных таблиц, содержащих показатели международной СНС, превращает группировки (классификации) в эффективный метод анализа и вскрытия резервов в экономике.

Иначе говоря, в зависимости от содержания и форм изучаемых признаков статистические группировки образуются или посредством разделения совокупности на отдельные части, характеризующиеся внутренней однородностью и различающиеся между собой рядом признаков, или благодаря объединению в группы единиц совокупности по типичным признакам. Результатом осуществления этого двуединого процесса является разделенный на группы объект наблюдения.

Располагая информацией по совокупности торговых предприятий, можно осуществить группировку по одному или нескольким из следующих признаков: объему товарооборота, численности работающих, величине основных фондов и др. Признаки, по которым производится распределение единиц наблюдаемой совокупности на группы, называются группировочными признаками, или основанием группировки. Их правильный выбор определяется научным анализом законов развития тех явлений и процессов, по признакам которых и образуются различные группы.

Особым видом группировок являются классификации, получившие широкое распространение в статистике. Объективная необходимость разработки классификации обусловлена многообразием атрибутивных признаков при изучении многочисленных явлений и процессов (классификации по труду, основным фондам, объему выпуска товаров и др.), создающих трудности при отнесении единиц совокупности к определенной группе или классу. При наличии нескольких признаков у отдельной единицы статистической совокупности ее относят к определенной группе по признаку, имеющему преимущественное значение: кассир и продавец, шофер и грузчик и т. п.; в подобных случаях этих работников относят к конкретной группе по их основной деятельности.

Классификация, представляющая собой устойчивую номенклатуру классов и групп, образованных на основе сходства и различий единиц наблюдаемого объекта, имеет фундаментальное значение для всего цикла статистических работ, особенно для составления баланса народного хозяйства, позволяющего следить за пропорциональностью экономического развития отдельных регионов. С помощью классификации общественных явлений вариация их признаков фиксируется в определенном системном виде. Классификации выступают в роли своеобразного статистического стандарта. Из множества такого рода номенклатур в качестве примера можно привести несколько классификаций из числа действующих в настоящее время: классификация производимой продукции, товаров народного потребления, учитываемых в розничном товарообороте, издержек обращения, а также классификации по труду— по профессиям, занятиям и др.

Метод группировок применяется для решения задач, возникающих в ходе научного статистического исследования:

• выделения социально-экономических типов явлений;

• изучения структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;

• выявления связей и зависимостей между отдельными признаками явления.

Для решения этих задач применяют (соответственно) три вида группировок: типологические, структурные и аналитические (факторные).

Одной из задач группировок является исследование связей и зависимостей между изучаемыми явлениями и их признаками. Это достигается с помощью аналитических (факторных) группировок. В основе аналитической группировки лежит факторный признак, и каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака.

Так, группируя достаточно большое число рабочих по факторному признаку х — квалификации (разряду) с указанием их заработной платы, можно заметить прямую зависимость результативного признака у — средней месячной заработной платы рабочих от квалификации: чем выше квалификация, тем выше и средняя месячная зарплата (хотя у отдельных рабочих с более высоким разрядом она может быть ниже).

Используя в аналитических группировках методы математической статистики, можно определить показатель тесноты (силы) связи между изучаемыми признаками.

В зависимости от степени сложности массового явления и задач анализа группировки могут производиться по одному или нескольким признакам.

Если группы образуются по одному признаку, группировка называется простой (например, распределение населения по возрастным группам, семей — по уровню доходов и т. д.).

Группировка по двум или нескольким признакам называется сложной.

Если группы, образованные по одному признаку, делятся затем на подгруппы по второму и т.д. признакам, т. е. в основании группировки лежит несколько признаков, взятых в комбинации, то такая группировка называется комбинационной (например, дополнив простую группировку населения по возрастным группам группировкой по полу, получим комбинационную группировку).

Комбинационная группировка позволяет выявить и сравнить различия и связи между исследуемыми признаками, которые нельзя обнаружить на основе изолированных группировок по ряду группировочных признаков, однако при изучении влияния большого числа признаков применение комбинационных группировок становится невозможным, поскольку чрезмерное дробление информации затушевывает проявление закономерностей. Даже при наличии большого массива первичной информации приходится ограничиваться двумя — четырьмя признаками.

Использование в статистических исследованиях ЭВМ и статистической теории распознавания образов позволило разработать метод группировки совокупности единиц одновременно по множеству характеризующих признаков. Такие группировки получили название многомерных.

Многомерная группировка или многомерная классификация t основана на измерении сходства или различия между объектами (единицами): единицы, отнесенные к одной группе (классу) отличаются между собой меньше, чем единицы, отнесенные к разным группам (классам). Мерой близости (сходства) между объектами могут служить различные критерии. Самой распространенной мерой близости является евклидово расстояние между объектами, представленными точками в «мерном пространстве. Чем меньше это расстояние, тем больше близость.

Задача многомерной группировки сводится к выделению сгущений точек (объектов) в «-мерном пространстве. Группы (кластеры) формируются на основании близости объектов одновременно ко всему комплексу признаков, описывающих объект. Нахождение этих групп осуществляется методами кластерного анализа на ЭВМ.

Многомерные группировки позволяют решить ряд важ» ных задач экономико-статистического исследования: формирование однородных совокупностей; выбор существенных признаков; выделение типичных групп объектов и др.^[1]

В зависимости от вида группировочных признаков различают группировки по атрибутивным и количественным признакам.

Если атрибутивный признак имеет мало разновидностей, то количество групп определяется числом этих разновидностей. Таковы, например, группировки населения по полу, семейному положению, образованию; распределение населения на город-скос и сельское.

Определение числа групп при группировке по варьирующему количественному признаку (например, распределение населения по уровню доходов, потреблению отдельных продуктов питания) требует специальных расчетов.

2. Выполнение группировки по количественному признаку

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

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

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

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

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

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

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

На количество выделяемых групп существенное влияние оказывает степень колеблемости группировочного признака: чем она больше, тем больше следует образовать групп.^[2]

Интервалы могут быть равные и неравные. При исследовании экономических явлении могут применяться неравные (прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие) интервалы. Так, например, по численности работающих промышленные предприятия могут быть разбиты на следующие группы, до 100 человек, 100—200, 200—300, 300—500, ' 500—1000, 1000 и более человек. Это объясняется тем, что количественные изменения размера признака имеют не одинаковые значения в низших и высших по размеру признака группах: изменение количества работающих на 50—100 человек имеет существенное значение для мелких предприятии, а для крупных— не имеет.

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

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

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

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

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

Использование вторичной группировки для приведения двух группировок с различными интервалами к единому виду рассмотрим на примере распределения акционеров двух районов области по размеру дивидендов на одну акцию в 1996 г.

Приведенные данные не позволяют сравнить распределение акционеров двух районов по размеру дивидендов на одну акцию, так как в этих районах имеется различное число групп акционеров, и кроме того, различны величины интервалов.

Необходимо ряды распределения привести к .сопоставимому виду. За основу сравнения возьмем структуру распределения акционеров второго района (как наиболее крупную). Следовательно, по первому району нужно произвести вторичную группировку или перегруппировку акционеров, образовав такое же число групп и с теми же интервалами, как во втором районе.

3. Статистические ряды распределения и принципы выбора группировочного признака

После определения группировочного признака и границ групп строится ряд распределения.

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

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

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

Вариационные ряды распределения состоят из двух элементов, вариантов и частот.^[3]

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

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

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

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

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

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

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

При рассмотрении первичных данных можно видеть, что одинаковые варианты признака у отдельных единиц повторяются.

Способы построения дискретных и интервальных рядов различны.

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

Для построения ряда распределения непрерывно изменяющихся признаков, либо дискретных, представленных в виде интервалов («от—до»), необходимо установить оптимальное число групп (интервалов), на которое следует разбить все единицы изучаемой совокупности. При группировке внутри однокачественной совокупности появляется возможность применения равных интервалов, число которых зависит от вариации признака в совокупности и от количества обследованных единиц.

Определяющими являются признаки, которые наиболее полно и точно характеризуют изучаемый объект, позволяют выбрать его типичные черты и свойства. Например, торговое предприятие характеризуется различными признаками, каждый из которых имеет определенное значение. Тем не менее основным, существенным признаком величины предприятия торговли является объем товарооборота, свидетельствующий о концентрации торгового процесса.

Важным моментом при выборе группировочного признака является необходимость учета изменившихся обстоятельств, в которых- действует то или иное явление. Принцип соблюдения условия места и времени здесь должен выполняться.

Все многообразие признаков, на основе которых могут производиться статистические группировки, можно соответствующим образом классифицировать.

1. По форме выражения группировочные признаки могут быть атрибутивными, не имеющими количественного значения (профессия, образование и т. д.), и количественными, т. е. признаками, принимающими различные цифровые характеристики у отдельных единиц изучаемой совокупности (число работающих, величина дохода и т. д.). При этом количественные признаки, в свою очередь, могут быть дискретными (прерывными), значения которых выражаются только целыми числами (число комнат в квартире и т.д.), и непрерывными, принимающими как целые, так и дробные значения (объем проданных населению товаров в стоимостном выражении, сумма издержек обращения).

2. По характеру колеблемости группировочные признаки могут быть альтернативными, которыми одни единицы обладают, а другие — нет (например, поставка товаров в магазин может быть качественной или некачественной), и имеющими множество количественных значений (например, размер торговой площади, величина фонда оплаты труда и т. д.).

3. По той роли, которую играют признаки во взаимосвязи изучаемых явлений, их подразделяют на факторные, воздействующие на другие признаки, и результативные, испытывающие на себе влияние других. Причем в зависимости от сложившихся объективных условий и цели исследования признаки могут меняться ролями. В одних случаях они являются факторными признаками, в других — результативными. Так, с одной стороны, величина прибыли предприятий торговли зависит от качества деятельности их коллективов, с другой — является основным источником дальнейшего расширения всего торгового потенциала (основных фондов, увеличения числа работников торговли и т. д.). Таким образом, в первом случае прибыль выявляется результативным признаком, во втором — факторным. А это положение имеет важное значение в статистическом исследовании коммерческой деятельности.

Следующим важным шагом после определения группировочного признака является распределение единиц совокупности по группам. Здесь встает вопрос о количестве групп и величине интервала, которые между собой взаимосвязаны. При прочих равных условиях чем больше число групп, тем меньше величина интервала и наоборот. Одним из основных требований, возникающих при решении данного вопроса, является выбор такого числа групп и величины интервала, которые позволяют более равномерно распределить единицы совокупности по группам и достичь при этом их представительности, качественной однородности. Оптимальная наполняемость интервалов является важным критерием правильности группировки. Например, в настоящее время пока не получили большого распространения в экономике страны арендные, кооперативные, акционерные предприятия, но для изучения перспектив развития целесообразно объединять их по объему основной производственной деятельности, товарообороту и другим существенным признакам в отдельные группы.

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

Количество групп во многом зависит от того, какой признак служит основанием группировки. Так, нередко атрибутивные группировочные признаки предопределяют число групп (группировка работников по образованию, продавцов по категориям). По аналогии также расчленяется совокупность по дискретному признаку, изменяющемуся в незначительном диапазоне (при группировке магазинов по числу товарных секций, семей — по числу их членов и др.).

Интервалы групп устанавливаются только при значительной колеблемости дискретного признака (торговая площадь, число работников) и тем более при непрерывно изменяющемся количественном признаке (величина зарплаты, сумма издержек обращения и т. д.). Например, для выделения групп по размеру торговой площади магазинов необходимо установить следующие количественные границы (м2): до 15, 16—100, 101—200, 201—400, 401—1000, свыше 1000 и все магазины распределить по группам в зависимости от размера торговой площади.

Под величиной интервала обычно понимают разность между максимальными и минимальными значениями признака в каждой группе. Однако эту величину можно определить как разность между верхними или нижними границами значений признака в смежных группах. Так, разность, определяемая по нижним границам, характеризует предшествующую группу (интервал), а определяемая по верхним границам разность относится к последующей группе (интервалу). Опыт показывает, что величина интервала в каждой группе, устанавливаемая различными приемами, весьма незначительно влияет на результат.

В практике статистических группировок правильное установление величины интервала имеет первостепенное значение для образования качественно однородных групп. Например, нельзя объединять в одну группу явления, которые относятся к разным частным совокупностям. При характеристике работы производителей товаров по уровню выполнения ими договоров не следует включать в одну и ту же группу те из них, которые не выполнили обязательства, и те, которые их перевыполнили. Например, нецелесообразно образовывать группу 95—105%, а надо образовать две группы: 95—100%, 101—105%. При распределении продукции на стандартную и нестандартную необходимо точно соблюдать границы, по которым качественно различаются совокупности по ряду показателей, характеризующих их потребительские свойства.

В зависимости от степени колеблемости группировочного признака, характера распределения статистической совокупности устанавливаются интервалы равные или неравные. При более или менее равномерной разности между верхней и нижней границами интервалов устанавливаются одинаковые границы во всех группах.^[4]

В экономической практике в большинстве своем применяются неравные интервалы, прогрессивно возрастающие или убывающие. Такая необходимость возникает особенно в тех случаях, когда колеблемость признака осуществляется неравномерно и в больших пределах. Например, будет неправильным применять равновеликий интервал по товарообороту для мелких, средних и крупных магазинов, поскольку разница в обороте в несколько тысяч рублей для мелких магазинов, палаток имеет решающее значение, а для крупных — несущественное (при распределении их по группам). Нужны интервалы более короткие для мелких и более длинные (широкие) для крупных предприятий.

В пределах одной группировки могут применяться несколько признаков и устанавливаться разной величины интервалы. Так, магазины по количественному признаку можно подразделить на подгруппы по товарообороту, численности работников, площади торгового зала, а палатки могут быть объединены в группы только по первым двум признакам, поскольку площади торгового зала они не имеют. При этом расчленение магазинов и палаток на подгруппы, например по числу работников, следует производить с применением разных по величине интервалов, обусловленных разной колеблемостью этого признака у изучаемых единиц.

Аналогично поступают и в том случае, когда на основе мелких групп образуют более крупные (удлиняя интервалы), позволяющие получить новое качество групп, не нарушая их однородности. При определении величины интервала и распределении единиц объекта наблюдения по группам важное значение имеет точное установление границ, которые в большинстве своем обозначаются указанием значений признака «от» и «до» для единиц, включаемых в данную группу. Например, группы товарных секций по числу работников обозначаются так: от 1 до 3 человек, 4—7, 8—11, 12—15 человек. Этот прием позволяет четко обозначить границы и правильно распределить единицы совокупности по группам. Однако в практике построения группировки нередко (при непрерывном изменяющемся признаке) одно и то же число служит верхней и нижней границами двух смежных групп. Например, группы работников магазина по производительности труда обозначаются так: до 90 тыс. руб., 90—120, 120—150, 150—180, свыше 180 тыс. руб. При таком построении интервалов вопрос об отнесении единиц объекта наблюдения по группам в практике решается двояко: по принципу «включительно к первой группе относится работник, производительность труда которого обозначается — до 90 тыс. руб.; по принципу «исключительно» этот работник включается во вторую группу — 90—120 тыс. руб. Применение этих принципов зависит от формы написания интервалов, особенно первой и последней групп. В данном примере работника, производительность которого 180 тыс. руб., включают в предпоследнюю группу, поскольку ее интервал обозначен 150—180, а последний—свыше 180 тыс. руб. Соответственно работник, имеющий выработку 90 тыс. руб., относится к первой группе. Если бы запись была «180 и более», то по принципу «исключительно» работник, имеющий выработку 180 тыс. руб., включался бы в последнюю группу.^[5]

В практике применяются оба метода, но все же предпочтительнее принцип «исключительно».

Намечаемые при группировке интервалы бывают открытые (у них указана одна граница — верхняя или нижняя) и закрытые (имеющие нижнюю и верхнюю границы). Во втором примере — первый и последний интервалы являются открытыми, а второй, третий и четвертый — закрытыми. Необходимость в открытых интервалах обусловлена большой колеблемостью изучаемого признака, разбросом его количественных значений, требующих образования множества групп, если отделять их обеими границами.

4. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ТАБЛИЦЫ

Результаты сводки и группировки материалов наблюдения, как правило, представляются в виде статистических таблиц Это наиболее рациональная форма представления результатов статистической сводки.

Значение статистических таблиц состоит в том, что они позволяют охватить материалы статистической сводки в целом. Статистическая таблица, по существу, является системой мыслей об исследуемом объекте, излагаемых цифрами на основе определенного порядка в расположении систематизированной информации. В экономической и управленческой работе, связанной с коммерческой деятельностью, статистические таблицы применяются очень часто. Поэтому необходимо научиться правильно их составлять и анализировать.

По внешнему виду статистическая таблица представляет собой ряд пересекающихся горизонтальных и вертикальных линий, образующих по горизонтали строки, а по вертикали — графы (столбцы, колонки), которые в совокупности составляют как бы скелет таблицы.

В образовавшиеся внутри таблицы клетки записывается соответствующая информация. Составленную таблицу, но не заполненную цифрами принято называть макетом таблицы, в котором мысленно определяются в деталях цель обследования, объем разработки материалов сводки.

Статистическая таблица имеет свое подлежащее и сказуемое. Подлежащее таблицы показывает, о каком явлении идет речь в таблице, и представляет собой группы и подгруппы, которые характеризуются рядом показателей. Сказуемым таблицы называются показатели, с помощью которых изучается объект, т. е. подлежащее таблицы В основном в сказуемом отражаются численные значения и характеристики изучаемого явления.

Обычно составные части изучаемого объекта, образующие подлежащее, располагают в левой части таблицы, а показатели, составляющие сказуемое, помещают справа. Но бывает и обратное расположение подлежащего и сказуемого таблиц, обусловленное целями исследования, характером материала.^[6]

Составленная и оформленная статистическая таблица должна иметь общий, боковые и верхние заголовки. Общий заголовок обычно располагается над таблицей и выражает ее основное содержание. Таблица иногда может и не иметь общего заголовка, если она вмонтирована в текст. В таком случае дается подробное разъяснение ее содержания в текстовой части. Помещенные, как правило, слева боковые заголовки раскрывают содержание строк подлежащего, а верхние — вертикальных граф (сказуемого таблицы). В коммерческой работе обычно составляются разнообразные статистические таблицы, которые в зависимости от построения подлежащего делятся на три вида: перечневые, групповые и комбинационные.

Простые таблицы получили большое распространение во многих экономических разработках. Они не содержат в подлежащем систематизации изучаемых единиц статистической совокупности.

По характеру представляемого материала эти таблицы бывают собственно перечневые, территориальные и хронологические.

Нередко в практике коммерческой работы строятся таблицы, в которых подлежащее содержит перечень единиц изучаемой совокупности, а сказуемое — данные по отдельным годам о величине товарооборота, размере торговой площади, сумме издержек обращения и других показателях. Здесь налицо сочетание собственно перечневого и хронологического принципа размещения единиц совокупности. Довольно часто применяются и территориальные хронологические таблицы, в которых сказуемое также содержит показатели по годам, кварталам и т. д., а подлежащее — показатели по районам, областям, республикам.

Наличие такого сочетания ,в построении простых таблиц усиливает их информационные возможности. И все же этот вид таблиц в основном носит описательный характер, хотя роль их в освещении коммерческой деятельности достаточно велика.

Групповые статистические таблицы дают более информативный материал для анализа изучаемых явлений благодаря образованным в их подлежащем группам по существенному признаку или выявлению связи между рядом показателей. Рассмотрим в качестве иллюстрации табл. 3.9.

Для построения комбинационной таблицы каждая группа магазинов по товарообороту делится на две подгруппы по продолжительности работы в течение дня. Наряду с этим образованные группы магазинов делятся по доле торговой площади в общей их величине. В сказуемом же этих таблиц помещаются показатели, наиболее полно характеризующие эффективность работы магазинов. Комбинационная таблица, следовательно, устанавливает взаимное действие на результативные признаки (показатели) и существующую связь между факторами группировки. Подобное углубленное изучение позволяет администрации магазинов принимать соответствующие решения об изменении состава площади и установлении оптимальной продолжительности рабочего дня для коллектива.^[7]

Одним из ответственных моментов построения статистических таблиц являются разработка сказуемого, определение его содержания, правильное установление связи между группировочными признаками и показателями, их характеризующими. Только органическая увязка этих двух частей таблицы во всех необходимых деталях делает ее единым целым, позволяющим выполнить с помощью этого метода ряд задач в процессе статистического исследования.

Сказуемое, находясь объективно в диалектической взаимосвязи с подлежащим таблицы, должно быть построено так, чтобы с помощью системы его показателей можно было получить полную характеристику выделенных групп, охватить их существенные черты.

В зависимости от задачи исследования и характера исходной информации сказуемое статистических таблиц бывает простым и сложным. Показатели сказуемого при простой разработке располагаются последовательно один за другим. Распределяя показатели на группы по одному или нескольким признакам в определенном сочетании, получают сложное сказуемое. Причем содержание и характер информации таблицы прежде всего определяются не столько числом показателей сказуемого, сколько правильной их комбинацией и расположением.

Естественно, что такая сложная разработка сказуемого имеет большую информацию, чем простая, поскольку она дает возможность оценить состав розничного товарооборота по каждой области по основным товарным группам в пределах города и села. Однако при построении таблиц со сложным сказуемым следует соблюдать меру. Чрезмерное увеличение показателей в таблице делает ее менее комплектной и удобной для анализа.^[8]

Распространение выборочных оценок на генеральную совокупность состоит в определении характеристик генеральной совокупности на основе характеристик выборочной. Применяются два способа распространения выборочных данных:

1) способ прямого пересчета;

2) способ поправочных коэффициентов.

При первом способе средние величины и доли, полученные в результате исследования выборочной совокупности, переносятся на генеральную. Если известна численность единиц этой совокупности, то можно найти общий объем признака. Например, если средняя выборочная урожайность зерновых равна 20 ц/га, а предельная ошибка выборки + 1,5 ц/га, при известной посевной площади в 20 000 га можно установить ожидаемые пределы валового сбора (ВС) зерновых: от 18,5 -20 000 = 37 тыс. т до 21,5 -20 000 = 43 тыс. т с вероятностью, принятой при расчете предельной ошибки.

Второй способ используется для уточнения данных сплошного наблюдения. Так, если выборочное наблюдение показало, что недоучет величины исследуемого явления составил 0,5 %, то эту последнюю величину (поправочный коэффициент) распространяют на результат, полученный при сплошном наблюдении, путем увеличения его на 0,5 %.

По итогам проведенного исследования сделаем следующие выводы:

Аналитическая - группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками. Аналитические группировки позволяют изучить многообразие связей и зависимости между варьирующими признаками.

Всю совокупность признаков можно разделить на две группы: факторные и результативные.

Факторными называются признаки, под воздействием которых изменяются другие признаки - они и образуют группу результативных признаков. Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием значения факторного признака систематически возрастает или убывает среднее значение признака результативного. Например: производительность труда зависит от технического уровня предприятия: чем он выше, тем при прочих равных условиях выше производительность труда занятых на предприятии.

1. Гусаров В.М. Теория статистики. – М.: Аудит, ЮНИТИ, 1998
2. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. – 4-е изд.. -М.: Финансы и статистика, 2001
3. Ефимова М.П., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики.- М.: “Инфра - М”, 1998
4. Практикум по статистике: Учеб. пособие для вузов / Под ред. В. М. Симчеры / ВЗФЭИ. – М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999

1. Практикум по статистике: Учеб. пособие для вузов / Под ред. В. М. Симчеры / ВЗФЭИ. – М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999 ↑

2. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. – 4-е изд.. -М.: Финансы и статистика, 2001 ↑

3. Практикум по статистике: Учеб. пособие для вузов / Под ред. В. М. Симчеры / ВЗФЭИ. – М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999 ↑

4. Ефимова М.П., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики.- М.: “Инфра - М”, 1998 ↑

5. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. – 4-е изд.. -М.: Финансы и статистика, 2001 ↑

6. Ефимова М.П., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики.- М.: “Инфра - М”, 1998 ↑

7. Практикум по статистике: Учеб. пособие для вузов / Под ред. В. М. Симчеры / ВЗФЭИ. – М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999 ↑

8. Ефимова М.П., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики.- М.: “Инфра - М”, 1998 ↑