Сущность и задачи статистической сводки и группировки, назначения в экономических исследованиях

Филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования

«Московский государственный  университет технологий и управления имени К.Г. Разумовского» в г. Серпухове Московской области

Кафедра: Маркетинга и экономики предприятия.

Дисциплина: Статистика.

Курсовая работа

Тема: «Сущность и задачи статистической сводки и группировки, назначения в экономических исследованиях».

                                                                     Выполнила студентка 

                                                       ФЭМ III курса

                                                                       Специальность 080502

                                                           Шифр С 409041

                                                       Шатская Е.К.

                                               Серпухов 2012

СОДЕРЖАНИЕ

Введение……………………………………………………………………………...3

1. Предмет статистики………………………………………………………………5

2. Метод статистики…………………………………………………………………8

3. Сводка и группировка  статистических данных……………………………….18

3.1. Понятия сводки и  группировки статистических данных………………….18

3.2. Виды группировок…………………………………………………………….20

3.3. Статистические таблицы  и графики………………………………………….22

Заключение………………………………………………………………………….26

Список использованных источников…………………………………………..…28

Приложения…………………………………………………………………………29

ВВЕДЕНИЕ

Статистические дисциплины играют важную роль в системе экономического образования. Для общеэкономических  специальностей, статистика является основой для разработки и совершенствования  методов экономического анализа. Сама же статистика - самостоятельная общественная наука, имеющая свой предмет и  метод исследования. Понятие "статистика" происходит от латинского слова "status", которое в переводе, означает - положение, состояние, порядок явлений. Эта наука, изучающая положение дел в государстве. Главная её задача – это сбор цифровых данных, их обобщение и переработка. В зависимости от объекта изучения статистика как наука подразделяется на социальную, демографическую, экономическую, промышленную, торговую, банковскую, финансовую, медицинскую и т.д. Общие свойства статистических данных, независимо от их природы и методы их анализа рассматриваются математической статистикой и общей теорией статистики.  Статистическое наблюдение, проведенное на основе официального учета или путем специально организованного изучения, дает огромное количество сведений, отраженных в статистических карточках, журналах учета и других первичных документах или в анкетах опроса граждан, изучения уголовных, административных, гражданских дел и других материалах. Получаемые сведения, как бы тщательно и научно обоснованно они ни собирались, представляют собой разрозненные "горы данных" о единицах изучаемой совокупности. Представим себе, что у нас в руках находится тысяча статистических карточек на лиц, совершивших преступления. В этих карточках могут содержаться тысячи всевозможных сведений о правонарушителе и совершенном им преступлении. Перебирая их, мы можем видеть среди этих лиц женщин и мужчин, взрослых и несовершеннолетних, ранее судимых и впервые совершивших преступление, людей разных национальностей, образования, места работы и т.д., и т.п. Но этот перебор, каким бы тщательным он ни был, нам не скажет, каково общее число и доля правонарушителей мужчин, несовершеннолетних или судимых в структуре изученных лиц. Для того чтобы выявить характерные черты этой совокупности и обнаружить связи между ее элементами, их закономерности, все собранные сведения (содержащиеся в документах первичного учета) необходимо систематизировать, подсчитать данные, расчленить по группам, соединить в целое, свести воедино, суммировать и подытожить результаты подсчетов, что достигается на втором этапе всякой законченной статистической работы — в статистической сводке.         Фактически этот этап — начало научной обработки и анализа статистической информации, обнаруживающий существенные различия статистики и учета. Последний — это систематическое измерение общественных явлений, объектов, связанное с подсчетом отдельных элементов, из которых они состоят. Значение учета общеизвестно, поскольку он дает основу анализа — собранные данные, факты. Но эти факты обнаруживают внутреннюю природу, скрытую в стихии (беспорядке) случайностей, начинают "играть" лишь в том случае, когда они правильно статистически обрабатываются, когда выявляется их закономерное действие.   Статистика — это не просто иллюстративная наука, она не может ограничиваться только собиранием определенных учетных данных. Ее задача, как мы уже знаем, — глубокий анализ общественных явлений, обнаружение массовых закономерностей, необходимости, пробивающей себе дорогу сквозь хаос случайностей. И, образно говоря, второй этап всякого законченного статистического исследования: сводка и группировка — переходный мостик на этом пути. Он не менее важен, чем этап статистического наблюдения, так как только при правильной обработке первичных материалов можно обнаружить истинный характер развития (закономерности, тенденции) исследуемого явления на основе полученных сведений. Именно в результате этих действий образуются статистические качественно однородные совокупности, появляется возможность оперировать обобщающими показателями.

Предмет статистики.

Под предметом статистики понимается количественная сторона  массовых общественных явлений в  постоянной связи с их содержанием  или количественной стороной, а также  количественное выражение закономерностей  общественного развития в конкретных условиях места и времени. Одной  из характерных особенностей статистики является то, что при изучении количественной стороны общественных явлений и  процессов она всегда отображает качественные особенности исследуемых  явлений, т.е. изучает количество в  неразрывной связи, единстве с качеством (качество – это свойства, присущие предмету или явлению, которые отличают данный предмет или явление от других).          Предмет статистики исследуется при помощи определённых понятий, таких как: статистическая совокупность, единица совокупности, признак, статистический показатель, система статистических показателей. Статистической совокупностью называют совокупность объектов или явлений общественной жизни, объединённых общей связью. Первичным элементом статистической совокупности, являющимся носителем признаков, подлежащих регистрации, и основой ведущегося при обследовании счёта – является единица совокупности. Общие признаки обязательно должны присутствовать среди исследуемых объектов, для того, чтобы можно было выделить статистическую совокупность или даже несколько рядов статистической совокупности для этих объектов. Совокупность объектов, имеющих один или больше общих признаков, называется однородной. А совокупность, включающая в себя разные типы и явления, является разнородной. В принципе, любая совокупность, по отношению к разным аспектам рассматриваемых явлений, может быть однородной и разнородной одновременно. Посредством анализа содержания этих отношений, определяется возможность использования общих характеристик. Определение состава статистической совокупности, отграничение элементов разных совокупностей, достигаемое совместно с другими науками, - одна из наиболее важных задач статистики.    Система признаков используется для составления программы статистического наблюдения и последующей группировки материалов. К самим признакам относят характерные черты или особенности объектов, которые возможно охарактеризовать рядом статистических величин. Признаки, принимающие различные значения или видоизменения у отдельных единиц совокупности, называются варьирующими, а отдельные их значения или видоизменения - вариантами. Варьирующие признаки подразделяются на атрибутивные (качественные) и количественные. Признак называется атрибутивным, если отдельные его значения (варианты) выражаются в виде состояния, свойств и т.д., присущих явлению. К таким признакам, выражающим присущие явлению свойства, относятся: профессия, отраслевая принадлежность предприятий и др. Признак называется количественным, если отдельные его значения (варианты) выражаются в виде чисел. По характеру варьирования количественные признаки подразделяются на дискретные и непрерывные. Дискретными называются такие количественные признаки, которые могут принимать только вполне определенные значения, между которыми не могут иметь место промежуточные значения. Например, число членов семь и т.п. Варианты дискретных признаков обычно выражаются в виде целых чисел. Количественные признаки, которые могут в определенных пределах принимать любые значения как целые, так и дробные, называются непрерывными. Такими признаками являются, например, возраст, стаж работы, вес поезда, скорость движения и т.п. Градация признаков на качественные и количественные достаточно условна, т.к. всегда существует неразрывная связь качества и количества. Признаки могут быть основные, определяющие социально-экономическое содержание процессов, и второстепенные, внешние по отношению к сущности изучаемых явлений, т.е. непосредственно не связанные с внутренней структурой процессов (экстенсивные признаки). Статистическая наука требует выделения в программах наблюдения и группировке в первую очередь главных, основных признаков. Признаки бывают первичные, которые лежат в основе программы сбора первичных статистических материалов, и вторичные, характеризуемые в процессе обработки и анализа данных.       Статистический показатель – обобщённая количественная характеристика явлений и процессов в единстве с их качественной определённостью. Численность населения, удельный вес работающих людей в этой численности – наиболее простой для понимания пример статистического показателя. Сводные экономические показатели, относящиеся к сложному комплексу экономических явлений или к многообразным национально-хозяйственным процессам и объектам, называют синтетическими (например, валовый национальный продукт, национальный доход, национальное богатство). Величина показателя определяется в результате измерения объектов (элементов) и меняется в зависимости от методологических особенностей его построения, обусловленных в свою очередь степенью охвата изучаемых процессов. Показатели называются натуральными, когда они выражены в единицах счета или в различных физических единицах измерения (в мерах линейных, площади, объема, массы и др.), и денежными, или стоимостными, когда они представляют собой денежную оценку экономических объектов. Условно, статистические показатели можно разделить и на объёмные и качественные. Себестоимость единицы изделия – это качественный статистический признак. Он даёт представление о возможностях и закономерностях развития событий (сколько будет стоить партия данного товара и даже возможная прибыль с его продажи). Показатели, связанные с изменениями величины совокупности объектов относят к объёмным показателям, т.к. они не влияют на качество. Совокупность взаимосвязанных показателей, отображающих процессы общественной жизни в определённых условиях, образуют систему статистических показателей. Эта система постоянно совершенствуется, из-за изменений условий жизни и системы экономических показателей.

Метод статистики. 

Существует две основных группы статистических методов: методы статистического наблюдения и методы обработки и анализа статистических данных. Входящие в состав метода статистического  наблюдения отчётность, переписи и  др. позволяют получить массовые и  надёжные материалы о различных  социальных или экономических явлениях. Группировки, балансовый метод, исчисление средних величин (метод средних), исчисление индексов (индексный метод), графический метод и т.д. - являются специфическими для статистики методами обработки данных. Большое значение для обработки результатов наблюдения во многих областях имеет метод теории вероятности и метод математической статистики. Эти методы применяются  для изменения ошибки выборки, анализа  связи между факторами и оценки надёжности результатов. В процессе статистического исследования, статистические методы применяются комплексно.      Различные специфические методы исследования, взаимосвязанные между собой, образуют в своей совокупности статистическую методологию. Важнейшими составными элементами статистической методологии являются: 1)массовое наблюдение;         2)группировки, применение обобщающих (сводных) характеристик;    3)анализ и обобщение статистических фактов и обнаружение закономерностей в изучаемых явлениях.

Статистическое исследование всегда начинается с подготовки по организации этого исследования. Работы по организации делятся на самостоятельные этапы или стадии: статистическое наблюдение, сводка и  обработка материалов, анализ данных. На первом этапе происходит сбор массовых статистических данных, с помощью  первичного учёта и систематической  регистрации. Первичный статистический учет, является научной, специально организованной регистрацией признаков каждой единицы  совокупности и записью их в определенных документах. К статистическим данным, пригодным для обобщения, предъявляется ряд требований:

- данные должны быть максимально полными, но не отрывочными, случайно выхваченными;

- данные должны быть абсолютно достоверными и точными;

- данные должны соответствовать принципу единообразия, сопоставимости;

- данные должны соответствовать принципу своевременности (сбор должен быть организован только в строго определенное время;

- данные должны быть представлены так же в срочном порядке).

Объектом статистического  наблюдения называется та совокупность, о которой должны быть собраны  необходимые сведения. Объектом наблюдения может быть, например, совокупность фермерских хозяйств республики (или  же какого-либо района), совокупность ВУЗ-ов, совокупность промышленных предприятий и т.д. Единицей наблюдения называют тот составной элемент объекта наблюдения, который является носителем признаков, подлежащих регистрации. В одном каком-либо наблюдении может быть не одна, а несколько единиц наблюдения. Так при переписи населения, например, единицей наблюдения может быть или человек (житель), или семья, или то и другое. Единицы наблюдения, как и объект в целом, обладают, как правило, множеством различных признаков. Все их учесть невозможно. Поэтому необходимо определить какие признаки следует регистрировать в процессе наблюдения. Перечень признаков, регистрируемых в процессе наблюдения, называют программой статистического наблюдения. Наряду с составлением перечня признаков, включаемых в программу наблюдения, важное значение имеет также точное, ясное и исчерпывающее определение каждого признака. Точная и исчерпывающая формулировка вопросов программы необходима для того, чтобы обеспечить одинаковое их понимание всеми участвующими в наблюдении лицами. В этих целях часто в формулировку вопросов включается так называемый подсказ, т.е. варианты возможных ответов. Статистическое наблюдение может производится в двух основных формах: в форме отчетности и в форме специально организованных статистических обследований. Специальные статистические обследования освещают моменты, не охватываемые статистической отчетностью, служат средством для проверки и анализа материалов этой отчетности, дают дополнительный материал как для национально-хозяйственного прогнозирования и оперативных мероприятий, так и для познания закономерностей развития экономики. Для изучения особенностей и закономерностей общественных явлений применяются различные виды и способы сбора статистических сведений. В зависимости от задач исследования и конкретных условий статистическое наблюдение может быть единовременным или текущим. Единовременное наблюдение - запись признаков единиц наблюдения, приуроченная к данному "критическому моменту" времени. Единовременное наблюдение или учет состояния проводится через некоторые периоды времени, охватывает длительно существующую совокупность. Такое наблюдение проводится для определения численности, состава и качественных особенностей совокупности. Программа сбора сведений в этом случае должна быть в основном аналогичной содержанию предшествующих единовременных наблюдений. Текущее наблюдение или текущий учет ведется для определения измерений состояния явления. Единицы наблюдения и их признаки регистрируются в момент возникновения или же в ближайший после этого момент времени. Материалы единовременного и текущего наблюдений взаимно дополняют друг друга; создается возможность получения данных на любой момент времени или за любой период времени. Сплошное наблюдение - учет всех без исключения единиц в пределах данной совокупности, например перепись всех видов оборудования или материалов в данном предприятии. Материалы сплошного наблюдения позволяют выделить в составе изучаемой массе единицы качественно однородной группы и определить по каждой группе средние величины по наиболее существенным признакам. Единовременное и текущее наблюдения осуществляются в форме сплошного наблюдения, если необходимо получить сведения об объеме изучаемых явлений. Организация сплошного наблюдения не всегда возможна и целесообразна, особенно для контроля за качеством продукции. В этом случае сплошное наблюдение приводит к исключению из сферы практического использования массы продукции предприятий. Поэтому необходимо осуществлять несплошное (частичное) наблюдение - учитывать только часть единиц совокупности, по которой составляют представление о характерных особенностях изучаемого явления в целом. Несплошное наблюдение имеет определенные преимущества по сравнению со сплошным наблюдением:

- требуется значительно меньше затрат труда и средств в связи с уменьшением числа обследуемых единиц;

- данные могут быть собраны в более короткие сроки и по более широкой программе, чтобы в заданных пределах всесторонне раскрыть особенности изучаемой совокупности, провести более глубокое научное исследование;

- данные несплошного наблюдения привлекаются для контроля материалов сплошного наблюдения;

- несплошное наблюдение должно быть репрезентативным (представительным). Обследуемые единицы отбираются так, чтобы, опираясь на полученные по этим единицам данные, составить правильное представление о явлении в целом. Поэтому одной из существенных особенностей несплошного наблюдения является организация отбора единиц обследуемой совокупности способами: основного массива, монографическим, анкетным и выборочным наблюдением. Способ основного массива предусматривает отбор единиц совокупности, преобладающих по изучаемому признаку. Данный способ не обеспечивает отбора единиц, которые представляли бы все части совокупности. Монографическое наблюдение - детальное описание небольшого числа единиц совокупности. Типическая монография, как один из способов изучения особенностей единиц совокупности, предусматривает отбор из состава всей совокупности качественно однородных единиц одного типа. Собираются сведения по 1-3 единицам с индивидуальными значениями признака, близкими к типичным значениям признака в группе. К числу недостатков типической монографии относится субъективный выбор единиц наблюдения, когда руководствуются только общим представлением об их характерных особенностях. Кроме того, число отобранных единиц невелико, не соответствуют численности самой группы, и полученные данные не позволяют изучить распределение единиц (состав, долю) в пределах отдельной группы. Большая уверенность в репрезентативности данных, полученных типической монографией, достигается, если выбор единиц основан на данных ранее выполненных сплошных наблюдений. Анкетный способ предусматривает раздачу анкет (иногда анкеты публикуют) всем единицам совокупности для специальных обследований, например с целью изучения регулярности доставки почтовой корреспонденции, мнений по отдельным вопросам. Анкеты заполняются добровольно и поэтому не всегда обеспечивается репрезентативность выборки. Программа анкетного обследования содержит узкий круг вопросов, ответы на которые часто дают только заинтересованные лица. Большое распространение получает метод интервью, когда опрос ведется путем личного общения по специально разработанной программе. Такой метод широко применяется в социологических исследованиях. Наиболее совершенным с научной точки зрения видом несплошного наблюдения является выборочное наблюдение. Выборочное наблюдение представляет собой такой вид статистического наблюдения, при котором обследованию подвергается некоторая часть единиц изучаемой совокупности, отобранная в определенном строго научном порядке, с целью последующей характеристики всей совокупности. Сплошное и несплошное статистическое наблюдение осуществляется различными способами: непосредственным наблюдением, опросом и документированной записью. Источником сведений служит опрос. По способу регистрации фактов опрос имеет разновидности: экспедиционный способ, саморегистрация, корреспондентский способ и документированная запись. Экспедиционный способ предусматривает сбор сведений на месте возникновения факта. Специальный регистратор производит опрос и сам записывает ответ. Этот способ обеспечивает точную информацию, но требует значительных затрат времени, труда и средств. Саморегистрация осуществляется с участием специального регистратора на месте сбора сведений. Регистратор только разъясняет порядок ответов на поставленные вопросы в бланке, а ответы даются обычно представителями организаций и предприятий. Этот способ требует значительных затрат времени и средств, а также привлечения высококвалифицированных статистических работников. Корреспондентский способ предполагает рассылку статистическими и другими органами управления специально разработанных бланков и инструкций по их заполнению хозяйствующим субъектам или специально выделенным лицам корреспондентам для изучения определенного вопроса. Сведения поступают в установленные сроки по почте, телеграфом или доставляются нарочным. Способ не требует особых затрат, но качество информации зависит от уровня знаний и степени подготовки корреспондентов. Документированная запись - основная форма статистического наблюдения является основным источником расчета статистических показателей.      Собранные в процессе статистического наблюдения данные о величине признака единиц в изучаемой совокупности должны быть обработаны так, чтобы получился точный и обстоятельный ответ на все вопросы, поставленные с целью исследования. Качество исходного статистического материала предопределяет качество обобщающих показателей, полученных в результате статистической обработки (статистической сводки). Даже при достаточно совершенной организации статистического наблюдения могут встречаться в полученной статистической информации отдельные ошибки или погрешности, которые следует устранить, чтобы получить доброкачественный исходный статистический материал. Ошибки статистического наблюдения - расхождение действительных значений признаков единиц наблюдения с их величиной, зарегистрированной в процессе сбора сведений. Ошибки статистического наблюдения разнообразны по происхождению и характеру. Они могут заключаться в неполном охвате подлежащих регистрации единиц, в пропуске записи или не ясной записи данных по отдельным единицам наблюдения и в неправильной записи отдельных ответов (несоответствие их действительным фактам). Ошибки статистического наблюдения возникают часто в связи с отсутствием твердых знаний и навыков у регистраторов, описками и т.п. В некоторых случаях встречаются и преднамеренные ошибки, которые скрывают или искажают факты; в таких случаях привлекают к ответственности лиц, занятых проведением статистического наблюдения. Ошибки статистического наблюдения разделяются на категории в зависимости от источника происхождения и значения ошибок. По источнику происхождения различают ошибки непреднамеренные и преднамеренные, а по значению - случайные и систематические. Случайными ошибками считаются такие погрешности в записи данных по отдельным единицам, в отношении которых предполагают, что они могут с одинаковой вероятностью исказить результаты статистического наблюдения в противоположные стороны. К ошибкам такого вида относятся непреднамеренные ошибки – как следствие описок или недостаточно ясного понимания регистратором сущности регистрируемых признаков. Случайные ошибки при статистическом наблюдении массы единиц не оказывают существенного влияния на конечные результаты обследования: в процессе статистической сводки собранных данных они обычно взаимопогашаются. Систематические ошибки искажают сведения по отдельным единицам наблюдения в одном направлении (преувеличивают или преуменьшают). К систематическим ошибкам относятся: пропуски единиц наблюдения, ошибки, возникающие в силу неисправности измерительных приборов, а иногда и стремления отдельных лиц округлять величины при устном опросе. Например, при недокументированном сборе сведений возможны округления возраста, стажа работы, заработной платы. Все систематические ошибки являются преднамеренными ошибками и не погашаются в процессе статистической сводки. К ошибкам статистического наблюдения относятся ошибки, возникающие в процессе организации выборочного наблюдения, называемые ошибками представительства, или репрезентативности. Основное значение по недопущению ошибок такого рода имеет правильная организация статистического наблюдения: разработка плана статистического наблюдения, бланков и инструкций по их заполнению, подбор регистраторов и т.п. Чтобы устранить обнаруженные ошибки в материалах статистического наблюдения, производится контроль собранных данных первичного учета. Контроль материалов учета, а также записей в статистической отчетности осуществляется в двух направлениях: Счетный или арифметический контроль - исполняется с целью проверки именно счетной согласованности данных, помещенных в формулярах статистического наблюдения, а также правильности подсчета итогов. Логический контроль ведется для проверки правильности самого содержания сведений, собранных по каждой единице наблюдения. Логический контроль осуществляется различными способами:

1) сравниваются ответы  на различные вопросы одного  и того же формуляра, например  сопоставляются в бланке переписи  населения сведения о профессии,  возрасте, семейном положении;                     2) сопоставляются записи, относящиеся к отчетному периоду, с аналогичными записями предшествующих периодов или же с плановыми данными отчетного периода;

3) сравниваются фактические  данные статистического наблюдения  с разработанными нормативами:  затрат времени, удельного расхода  материалов и др.;

4) сопоставляются данные  проведенных статистических наблюдений  с результатами специальных наблюдений  выборочного характера, в силу  своих особенностей, позволяющих  получить более полные данные по отобранной массе единиц.             В результате первой стадии статистического исследования – статистического наблюдения получают сведения о каждой единице совокупности. Задача второй стадии статистического исследования состоит в том, чтобы упорядочить и обобщить первичный материал, свести его в группы и на этой основе дать обобщенную характеристику совокупности. Этот этап в статистике называется сводкой. Различают простую сводку (подсчет только общих итогов) и статистическую группировку. Статистическая группировка сводится к расчленению совокупности на группы по существенному для единиц совокупности признаку. Структурные группировки имеют большое практическое значение для изучения структуры однотипных явлений. Значение такого рода группировок заключается в том, что с их помощью могут быть выявлены неиспользованные резервы производства, например в области улучшения использования основных фондов, повышения производительности труда, улучшения качества продукции и т.д. Группировки, которые применяются для исследования взаимосвязи между явлениями, называются аналитическими. Используя аналитические группировки, прежде всего определяют факторные и результативные признаки изучаемых явлений. Факторные - это признаки, оказывающие влияние на другие, связанные с ними признаки. Результативные -признаки, которые изменяются под влиянием факторных. Чтобы исследовать взаимосвязь между отобранными признаками с помощью метода аналитических группировок, необходимо произвести группировку единиц совокупности по факторному признаку и по каждой группе вычислить среднее значение результативного признака, вариация которого от группы к группе под влиянием группировочного признака будет указывать на наличие или отсутствие взаимосвязи. Группировка позволяет получить такие результаты, по которым можно выявить состав совокупности, характерные черты и свойства типичных явлений, обнаружить закономерности и взаимосвязи.           Первым и наиболее простым способом обобщения статистических данных являются ряды распределения. Статистическим рядом распределения называют численное распределение единиц совокупности по изучаемому признаку. В зависимости от признака ряды могут быть вариационные (количественные) и атрибутивные. Вариационные ряды могут быть дискретными или интервальными. Дискретный ряд распределения - это ряд, в котором численное распределение признака выражено одним конечным числом. Интервальный ряд распределения - это ряд, в котором значения признака заданы в виде интервала. При построении интервальных рядов распределения необходимо определить, какое число групп следует образовать и какие взять интервалы (равные, неравные, закрытые, открытые). Эти вопросы решаются на основе экономического анализа сущности изучаемых явлений, поставленной цели и характера изменений признака. Интервалы не должны быть слишком широкими и слишком узкими, т.к. это приведёт к искажению естественной картины данных.         На каждой стадии статистического исследования проводится проверка достоверности статистических данных. В процессе анализа обычно совершается дополнительная обработка материалов (перегруппировка, дополнительное исчисление и т.д.). Проводится сравнение данных для разных периодов времени, для различных объектов, устанавливаются причины явлений, даётся общее описание фактов и объяснение закономерностям, выделяемым, с помощью предшествующих методов. Тем самым, статистический анализ – это завершающее звено статистического исследования. Результаты анализа используются при разработке вопросов экономической теории, прогнозировании и организации работы предприятий. От правильности выводов и прогнозов зависит дальнейший успех фирмы, правильность решений и так далее. Так, например, верно проведённый анализ, дающий точную и достоверную информацию о состоянии рынка услуг в сфере туризма и рекреации, может быть использован туроператорскими фирмами для разработки новых, удовлетворяющих спрос потенциальных потребителей и выгодных самим фирмам, поставщикам услуг и работникам (занятым в данной сфере) турпродуктов или турпакетов.

3. Сводка и группировка  статистических данных.

3.1. Понятия сводки  и группировки статистических  данных.

Собранный в процессе статистического  наблюдения материал нуждается в  определенной обработке, сведении разрозненных данных воедино. Научно организованная обработка материалов наблюдения (по заранее разработанной программе), включающая в себя кроме обязательного  контроля собранных данных систематизацию, группировку материалов, составление  таблиц, получение итогов и производных  показателей (средних, относительных  величин), называется в статистике сводкой.      Сводка представляет собой второй этап статистического исследования. Целью сводки является получение на основе сведенных материалов обобщающих статистических показателей, отражающих сущность социально-экономических явлений и определенные статистические закономерности. Статистическая сводка осуществляется по программе, которая должна разрабатываться еще до сбора статистических данных, практически одновременно с составлением плана и программы статистического наблюдения. Программа сводки включает определение групп и подгрупп; системы показателей; видов таблиц.        Группировка – это разбиение совокупности на группы, однородные по какому-либо признаку. С точки зрения отдельных единиц совокупности группировка – это объединение отдельных единиц совокупности в группы, однородные по каким-либо признакам.      Устойчивое разграничение объектов выражается классификацией, которая основывается на самых существенных признаках (например, классификация отраслей народного хозяйства, классификация основных фондов и т.д.). Таким образом, классификация – это узаконенная, общепринятая, нормативная группировка.      Метод группировки основывается на следующих категориях – это группировочный признак, интервал группировки и число групп.

Группировочный признак – это признак, по которому происходит объединение отдельных единиц совокупности в однородные группы.    Интервал очерчивает количественные границы групп. Как правило, он представляет собой промежуток между максимальными и минимальными значениями признака в группе. Интервалы бывают:

А) Равные, когда разность между максимальным и минимальным значениями в каждом из интервалов одинакова;

Б) Неравные, когда, например, ширина интервала постепенно увеличивается, а верхний интервал часто не закрывается вовсе;

В) Открытые, когда имеется только либо верхняя, либо нижняя граница;

Г) Закрытые, когда имеются и нижняя, и верхняя границы.

Определение числа групп. Здесь необходимо учитывать несколько  условий:

 а) число групп детерминируется  уровнем колеблемости группировочного признака. Чем значительнее вариация признака, тем больше при прочих равных условиях должно быть групп;           б) число групп должно отражать реальную структуру изучаемой совокупности; в) не допускается выделение пустых групп. Если проблема пустых групп все же возникает, при проведении структурных группировок используют неравные интервалы. Для нахождения числа групп служит формула:

где N – количество элементов  совокупности.

В случае равных интервалов величина интервала может быть определена как

3.2. Виды группировок. 

При проведении группировки  приходится решать ряд задач:

1) выделение группировочного признака;

2) определение числа групп  и величины интервалов;

3) при наличии нескольких  группировочных признаков описание того, как они комбинируются между собой;

4) установление показателей,  которыми должны характеризоваться  группы, т.е. сказуемого группировки.        Статистические группировки и классификации преследуют цели выделения качественно однородных совокупностей, изучения структуры совокупности, исследования существующих зависимостей. Каждой из этих целей соответствует особый вид группировки: типологическая, структурная, аналитическая (факторная).       Типологическая группировка решает задачу выявления и характеристики социально-экономических типов (частных подсовокупностей).   Структурная дает возможность описать составные части совокупности или строение типов, а также проанализировать структурные сдвиги. Аналитическая (факторная) группировка позволяет оценивать связи между взаимодействующими признаками.          В зависимости от числа положенных в их основание признаков различают простые и многомерные группировки. Группировка, выполненная по одному признаку, называется простой.           Многомерная группировка производится по двум и более признакам. Частным случаем многомерной группировки является комбинационная группировка, базирующаяся на двух и более признаках, взятых во взаимосвязи, в комбинации.              Структурная группировка применяется для характеристики структуры совокупности и структуры сдвигов. Структурной называется группировка, в которой происходит разделение выделенных с помощью технологической группировки типов явлений, однородных совокупностей на группы, характеризующие их структуру по какого либо варьирующему признаку. Например, группировка населения по размеру среднедушевого дохода. Анализ структурных группировок взятых за ряд периодов или моментов времени, показывает изменения структуры изучаемых явлений, то есть структурные сдвиги. В изменении структуры общественных явлений отражаются важнейшие закономерности их развития.         Показатель численности групп представлен либо частотой (количеством единиц в каждой группе), либо частотностью (удельным весом каждой группы).

Среди простых группировок  особо выделяют ряды распределения.

Ряд распределения – это  группировка, в которой для характеристики групп (упорядоченно расположенных  по значению признака) применяется  один показатель – численность группы. Другими словами, это ряд чисел, показывающий, как распределяются единицы  некоторой совокупности по изучаемому признаку. Ряды, построенные по атрибутивному признаку, называются атрибутивными рядами распределения. Ряды распределения, построенные по количественному признаку, называются вариационными рядами.           Примером атрибутивных рядов могут служить распределения населения по полу, занятости, национальности, профессии и т.д.   Примером вариационного ряда распределения могут служит распределения населения по возрасту, рабочих – по стажу работы, заработной плате и т.д. Вариационные ряды распределения состоят их двух элементов вариантов и частот.          Вариантами называются числовые значения колличественного признака в ряду распределения, они могут быть положительными и отрицательными, абсолютными и относительными.          Частоты – это численности отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда. Сумма всех частот называется объемом совокупности и определяет число элементов всей совокупности. Вариационные ряды в зависимости от характера вариации подразделяются на дискретные и интервальные.

3.3. Статистические  таблицы и графики.

Статистические таблицы  являются средством наглядного выражения  результатов исследования. Практикой выработаны определенные требования к составлению и оформлению таблиц.

1. Таблица по возможности  должна быть краткой. 

2. Каждая таблица должна  иметь подробное название, из  которого становится известно:

 а) какой круг вопросов  излагает и иллюстрирует таблица;

 б) каковы географические  границы представленной статистической  совокупности;

 в) за какой период  времени, которому они относятся;

 г) каковы единицы  измерения (если они одинаковы  для всех табличных клеток). Если  единицы измерения неодинаковы,  то в верхних или боковых  заголовках обязательно следует  указывать, в каких единицах  приводятся статистические данные (тонн, штук, рублей и пр.).

3. Таблица может сопровождаться  примечаниями, в которых указываются  источники данных, более подробно  раскрывается содержание показателей,  даются и другие пояснения,  а также оговорки в случае, если таблица содержит данные, полученные в результате вычислений.

4. При оформлении таблиц  обычно применяются такие условные  обозначения: знак тире (-) – когда явление отсутствует; х – если явление не имеет осмысленного содержания; многоточие (...) – когда отсутствуют сведения о его размере (или делается запись «Нет сведений»). Если сведения имеются, но числовое значение меньше принятой в таблице точности, оно выражается дробным числом (0,0).         Округленные числа приводятся в таблице с одинаковой степенью точности (до 0,1; до 0,01 и т.п.). Если в таблице приводятся проценты роста, то во многих случаях целесообразно проценты от 300 и более заменять отношениями в разах. Например, писать не «1000 %», а «в 10,0 раз».

Использование графиков для  изложения статистических показателей  позволяет придать последним  наглядность и выразительность, облегчить их восприятие, а во многих случаях помогает уяснить сущность изучаемого явления, его закономерности и особенности, увидеть тенденции  его развития, взаимосвязь характеризующих  его показателей.

Статистические графики  можно классифицировать по разным признакам: назначению (содержанию), способу построения и характеру графического образа.

По содержанию или назначению можно выделить графики сравнения  в пространстве, графики различных  относительных величин (структуры, динамики и т.п.), графики вариационных рядов, графики размещения по территории, графики взаимосвязанных показателей. Возможны и комбинации этих графиков, например графическое изображение  вариации в динамике или динамики взаимосвязанных показателей и  т.п.

По способу построения графики можно разделить на диаграммы, картодиаграммы и картограммы.

По характеру графического образа различают графики точечные, линейные, плоскостные (столбиковые, почасовые, квадратные, круговые, секторные, фигурные) и объемные.

Примером диаграммы служит рисунок 1.1.¹

Разновидностью столбиковой  диаграммы является полосовая (ленточная) диаграмма, для которой характерны горизонтальная ориентация столбиков (полос) и вертикальное расположение базовой линии. Полосовая диаграмма  особенно удобна в тех случаях, когда  отдельные объекты сравнения  характеризуются противоположными по знаку показателями (рисунок 1.2).²

Квадратные и круговые диаграммы менее наглядны, чем  столбиковые и полосовые, что  связано с трудностью визуальной оценки соотношения площадей. Поэтому  внутри квадратов и кругов следует  проставлять величины изображаемых показателей (рисунок  1.3.).³ Еще меньшей наглядностью отличаются объемные диаграммы (например, в виде кубов), в которых лимитные размеры графического образа пропорциональны корням кубическим из сравниваемых величин.

Основной формой структурных  диаграмм являются секторные диаграммы (рис. 1.4).⁴ «Работающим» геометрическим параметром в секторной диаграмме удельных весов служит величина угла между радиусами: 1 % принимается на диаграмме равным 3,6°, а сумма всех углов, составляющая 360°, приравнивается к 100 %.

Для изображения экономических  явлений, протекающих во времени, применяют  динамические диаграммы. В отличие  от диаграмм, отображающих сравнительные  величины отдельных объектов или  их структуры, в динамических диаграммах объектом отображения служат процессы.

Геометрически адекватной формой их отражения являются линейные координатные диаграммы (рис. 1.5.)⁵.

Для изображения вариационных рядов применяются линейные и  плоскостные диаграммы, построенные  в прямоугольной системе координат. При дискретной вариации признака графиком вариационного ряда служит полигон распределения (рис. 1.6.).⁶

Полигон распределения представляет собой замкнутый многоугольник, абсциссами вершин которого являются значения варьирующегося признака, а  ординатами – соответствующие им частоты.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате сводки получают большой фактический материал, всесторонне  и системно характеризующий подытоженную социально-правовую реальность. Для  того чтобы это получилось, сводка должна проводиться по определенной программе. Последняя содержит необходимый  перечень групп, на которые должна быть расчленена совокупность по отдельным  признакам, и перечень показателей, подсчитанных по каждой группе. Практически  такая программа может иметь  вид макетов сводных статистических таблиц, заполняемых в процессе сведения статистических показателей.     Одним из основных методов обработки и анализа первичной статистической информации, заключающимся в расчленении совокупностей на группы по существенным для данного исследования признакам является статистическая группировка .        Метод группировок обеспечивает обобщение данных, представление их в компактном, обозримом виде; он создает основу для исчисления статистических показателей, применения других методов статистического анализа основных сторон и характерных особенностей изучаемых правовой статистикой явлений. На его основе: выделяются социально-экономические типы явлений; определяются их структура и структурные сдвиги, происходящие в них; выявляются связи и зависимости между явлениями.  С помощью группировки можно обработать собранные сведения и получить сводные, обобщающие показатели, правильно отражающие действительность и позволяющие произвести углубленный анализ, выявить связи, характеризующие рассматриваемую совокупность фактов. Поэтому статистическая группировка и является основой сводки.