Статистическое наблюдение. 21

Введение

Получаемая в процессе статистического наблюдения информация об отдельных единицах статистической совокупности характеризует их, как правило, с различных сторон. Например, при изучении торговли района собранные статистические данные о коммерческой деятельности отдельных торговых предприятий содержат соответствующую оценку работы каждого из них. Однако обобщающую характеристику по торговым предприятиям в целом можно получить, систематизируя и обобщая полученную информацию, а также сводку, являющуюся второй стадией статистического исследования, в процессе которого осуществляется научная обработка собранного материала. В результате этого этапа индивидуальные данные превращаются в упорядоченную систему статистических показателей, дающих возможность в целом оценить коммерческую деятельность торговых предприятий, выявить закономерность их развития

Статистическое исследование производит расчленение множества единиц изучаемой совокупности на различающиеся между собой, но внутренне однородные части и одновременно с этим объединяет их в типичные группы по существенному для них признаку. Именно при таком подходе к изучению социально-экономических явлений группировки являются важнейшим методом статистического исследования, позволяющим уловить переход количественных изменений в качественные, выявить закономерности их развития [2].

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.

Глава 1. Статистическое наблюдение

Статистическое наблюдение - первая стадия статистического исследования, представляющего собой научно-организованный по единой программе учет фактов, характеризующих явления и процессы общественной жизни.

Наблюдение является фундаментом статистического исследования. В процессе наблюдения формируются данные, которые на последующих этапах исследования подвергаются обработке и анализу. Организация статистического наблюдения предполагает определение объекта и единицы наблюдения, разработки программы и организационного плана проведения наблюдения.

1.1. Формы, виды и способы статистического наблюдения

Можно  представить виды статистического  наблюдения на графике ниже Таблица 1.1. Контроль материалов наблюдения

Материалы, собранные в результате статистического наблюдения, подвергаются всесторонней проверке и контролю. Как показывает практика, даже при четко организованном статистическом наблюдении встречаются погрешности, ошибки, требующие исправления. На современном этапе контроль данных в условиях сплошной информатизации приобретает особое значение.

Преднамеренные ошибки завышают или занижают конкретные значения признака, показателя. Они могут грубо искажать действительное положение. Поэтому преднамеренные ошибки требуют сплошного контроля.

Случайные ошибки чаще связаны с невнимательностью регистратора, небрежностью в заполнении документации, неточностью измерительных приборов и т.п. При достаточно большом числе зарегистрированных явлений они могут нейтрализовать друг друга. И все же подчеркнем, что одной из задач наблюдения является исключение таких ошибок. В целях контроля программа может предусматривать использование опознавательных признаков1.

1.2. Сводка статистических данных

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

Дальнейшая задача статистики заключается в систематизации этих материалов в определенном порядке и сводной характеристики всей совокупности фактов при помощи обобщающих показателей, отражающих сущность социально-экономических явлений и определенные статистические закономерности.

Сводка - особая стадия статистического исследования, в ходе которой систематизируются первичные материалы статистического наблюдения [8].

Проведение сводки включает 3 этапа:

• предварительный контроль материалов (проверка исходных данных);
• группировка данных по заданным признакам, определение производных показателей;
• оформление результатов сводки в виде статистических таблиц.

Предварительный контроль включает логическую проверку данных, т.е. смысловую согласованность сведений, исключение "нелогичных" данных и арифметическую согласованность.

Группировка данных производится в соответствии с программой сводки для того, чтобы впоследствии представить полученную информацию в виде, доступном для восприятия.

Результаты группировки оформляются в виде группировочных таблиц, делающих информацию обозримой.

Таблица содержит сводную числовую характеристику исследуемой совокупности по одному или нескольким существенным признакам, взаимосвязанным логикой анализа.

Статистическая сводка - это научно организованная обработка материалов наблюдения, включающая в себя систематизацию, группировку данных, составление таблиц, подсчет групповых и общих итогов, расчет производных показателей (средних, относительных величин). Она позволяет перейти к обобщающим показателям совокупности в целом и отдельных ее частей, осуществлять анализ и прогнозирование изучаемых процессов.

Статистическая сводка должна проводится по определенной программе и плану.

Программа статистической сводки устанавливает следующие этапы:

• выбор группировочных признаков; определение порядка формирования групп;
• разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом;
• разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

План статистической сводки содержит указания о последовательности и сроках выполнения отдельных частей сводки, ее исполнителях и порядке изложения и представления результатов.

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

Глава 2. Группировка. Понятие и применение

Статистическая группировка - объединение единиц совокупности в некоторые группы, имеющие свои характерные особенности, общие черты и сходные размеры изучаемого признака.

Метод группировок является основой применения других методов статистического анализа основных сторон и характерных особенностей изучаемых явлений. По своей роли в процессе исследования метод группировок выполняет некоторые функции, аналогичные функциям эксперимента в естественных науках: посредством группировки по отдельным признакам и комбинации самих признаков статистика имеет возможность выявить закономерности и взаимосвязи явлений в условиях, в известной мере ею определяемых. При использовании метода группировок появляется возможность проследить взаимоотношение различных факторов и определить силу их влияния на результативные показатели.

Изучая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественными особенностями, статистика стремится показать совокупность явлений в дифференциации, в многообразии их типов, рассмотреть взаимосвязи и соотношения между последними [10]. С помощью метода группировок решаются сложные задачи статистического анализа. Учитывая, что необходимость группировки обусловливается, прежде всего, наличием качественных различий между изучаемыми явлениями, первую задачу группировок можно сформулировать как задачу выделения в составе массового явления тех его частей, которые однородны по качеству и условиям развития, в которых действуют одни и те же закономерности влияния факторов. В результате такой группировки выделяются социально-экономические типы2 как выражение конкретного общественного процесса, его форм и разветвлений, как выражение существенных черт, общих для множества единичных явлений.

2.1. Выбор группировочных признаков

Выбор группировочных признаков всегда должен быть основан на анализе качественной природы исследуемого явления. Всесторонний теоретико-экономический анализ сущности и закономерностей развития явления должен быть направлен на то, чтобы в соответствии с целью и задачами исследования положить в основание группировки существенные признаки. В зависимости от конкретных условий группировочные признаки должны видоизменяться, т.е. должны быть специализированы при выделении одного и того же типа в различных условиях. Так, в настоящее время в промышленности при группировке предприятий по размерам могут использоваться показатели производственной мощности предприятий, стоимости промышленно-производственных основных фондов, численности промышленно-производственного персонала, объем потребленной энергии. Если для трудоемких отраслей в качестве группировочного признака целесообразно использовать численность работников, то для фондоемких отраслей - стоимость промышленно-производственных фондов; для энергоемких отраслей - количество потребленной электроэнергии.

Вместе с тем следует учитывать, что полную характеристику каждому типу явлений можно дать при использовании системы признаков (системы показателей). Только совокупность признаков позволяет отобразить процессы развития, всесторонне выявить реальные связи, взаимоотношения отдельных сторон процесса.

Использование одного признака, характеризующего лишь одну сторону, одну черту в развитии явления, может привести к искажению действительности, поскольку в последней, как правило, переплетаются различные, подчас противоположные тенденции и направления. Множественность признаков, характеризующих объекты, является следствием их многосторонности и многообразия реальных связей между объектами [12].

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

Качественный признак отражает определенные свойства, качества данного явления и записывается в виде текста. Если качественный признак имеет мало разновидностей, то количество групп определяется числом этих разновидностей. Таковы, например, группировки населения по полу, семейному положению, образованию, деление населения на городское и сельское и т.д.

Но нередки случаи, когда качественный признак имеет большое число разновидностей, и перечислить их все не представляется целесообразным. Например, профессии рабочих, номенклатура выпускаемой продукции, виды основных фондов и т.п3

Под классификацией обычно понимается устойчивая номенклатура классов и групп, образованных на основе сходства и различия единиц изучаемого объекта.

Используются классификации в течение длительного времени, хотя со временем, отразив происходящие изменения в объекте наблюдения, классификации могут подвергаться более или менее существенным изменениям. Утверждаются классификации, как правило, в качестве национального или международного стандарта. Широко используются классификации отраслей народного хозяйства, отраслей промышленности, основных фондов, промышленно-производственного персонала и т.д. Любая классификация может состоять из нескольких уровней, т.е. выделенная на первом этапе классификационная группа может в дальнейшем детализироваться и т.д.

Необходимость и степень детализации классификационных групп определяется целью и задачами статистического исследования.

Рассмотрим в качестве примера классификацию элементов затрат рабочего времени. В целях изучения структуры затрат внутрисменного рабочего времени можно ограничиться такими видами затрат:

• Время работы;
• Время, неиспользованное по уважительным причинам;
• Потери рабочего времени.

Однако если ставится задача разработки мероприятий, направленных на сокращение потерь рабочего времени, необходимо использовать более развернутую классификацию фонда рабочего времени и, в частности, третьего элемента вышеприведенной классификации. Так, могут быть выделены потери рабочего времени по организационно-техническим причинам и потери по вине рабочего. В свою очередь, в составе потерь по организационно-техническим причинам могут быть выделены простои из-за отсутствия материалов, заготовок, инструмента и технической документации; простои из-за текущего ремонта оборудования и т.д.

Всестороннее статистическое изучение социально-экономических процессов и явлений наиболее плодотворно в том случае, если в основе его лежит система группировок. Система группировок - это ряд взаимосвязанных статистических группировок по наиболее существенным признакам, всесторонне отражающим важнейшие стороны изучаемых явлений.

2.2. Техника выполнения группировок

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 группы.

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

Вопрос о количестве 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 не оно станет массовым, проявляется в незначительном числе фактов; поэтому задача статистики - выделить эти факты, изучить их [14].

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 образовывать групп.

Ориентировочно определить оптимальное количество групп с равными интервалами можно по формуле американского ученого Стерджесса:

n=1+3,322 lgN,

где N - число единиц совокупности.

Формула Стерджесса пригодна при условии, что распределение единиц совокупности по заданному признаку приближается к нормальному, и при этом применяются равные интервалы в группах. Чтобы получить группы, адекватные действительности, необходимо руководствоваться сущностью изучаемого явления. Интервалы могут быть равные и неравные. При исследовании экономических явлений могут применяться неравные4 интервалы. Например, по численности работающих промышленные предприятия могут быть разбиты на 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 неодинаковые значения в низших и высших по размеру признака группах: изменение количества работающих на 50-100 человек имеет существенное значение для мелких предприятий, 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 пшеницы - по урожайности) [13].

Для группировок с равными интервалами величина интервала составляет

i=(xmax-xmin)/n

где

• xmax, xmin - наибольшее и наименьшее значение признака соответственно;
• n - число групп.

Если в результате деления получится дробное число и возникнет необходимость в округлении, то округлять нужно, как правило, в большую сторону.

Интервалы групп могут быть открытыми и закрытыми.

• В закрытых интервалах указаны нижняя и верхняя границы интервала.
• В открытых интервалах указана лишь одна из границ (первый или последний интервалы). Величина открытых интервалов принимается равной величине смежных с ними интервалов.

При анализе разнородных данных, например, при анализе материала, собранного в различные периоды времени, относящегося к различным отраслям промышленности, возникает необходимость применения вторичной группировки.

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

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

2.3. Статистические таблицы

Результаты группировки представляются в виде статистических таблиц, делающих информацию обозримой.

Статистическая таблица - форма рационального и наглядного изложения цифровых характеристик исследуемых явлений.

Статистическое обобщение информации и представление ее в виде сводных статистических таблиц дает возможность характеризовать размеры, структуру и динамику изучаемых явлений. Часто к статистической таблице дается общий заголовок, в котором указывается содержание таблицы, место и время, к которым относятся приводимые в таблице данные, а также единицы измерения, если они одинаковы для всех приведенных сведений [16].

2.4. Элементы статистической таблицы

Основные элементы статистической таблицы - подлежащее и сказуемое.

Подлежащим таблицы являются единицы статистической совокупности или их группы.

Сказуемое таблицы отражает то, что в ней говорится о подлежащем с помощью цифровых данных.

Статистическая таблица содержит три вида заголовков: общий; верхний; боковые.

Заголовки таблицы должны быть краткими и раскрывать содержание показателей.

Общий заголовок

Общий заголовок отражает содержание всей таблицы с указанием, к какому месту и времени она относится. Он располагается над макетом и является внешним заголовком. Верхние заголовки характеризуют содержание граф (заголовок сказуемого), а боковые (заголовки подлежащего) - содержание строк.

В зависимости от строения подлежащего все статистические таблицы можно разделить на три группы:

1. Таблицы простые, или перечневые , в которых содержатся сводные показатели, относящиеся к перечню единиц наблюдения, или к перечню хронологических дат или территориальных подразделений. Соответственно таблицы могут быть названы простыми перечневыми, хронологическими или территориальными;
2. Таблицы групповые, в которых статистическая совокупность расчленяется на отдельные группы по какому-либо одному признаку, причем каждая из групп может быть охарактеризована рядом показателей;
3. Таблицы комбинационные, в которых совокупность разбита на группы не по одному, а по нескольким признакам [11].

Выбор типа таблицы зависит всегда от цели ее построения. Если таблицы используются для практических нужд планирования и управления, то в них должны содержаться сведения по тем частям, в разрезе которых ведется планирование и управление. Чаще всего этой задаче соответствуют простые таблицы, используются также и групповые. Если же ставится задача более глубокого познания исследуемого объекта, то используются групповые и комбинационные таблицы.

В простых таблицах помещаются данные по различного рода организациям: предприятиям, стройкам, учреждениям, министерствам и т.д., имеющие, как правило, познавательное значение.

Группировка, осуществляемая не последовательно по отдельным признакам, как при комбинационной группировке, а одновременно по комплексу признаков, называется многомерной. Как уже сказано, характеристика одной и той же качественной стороны изучаемого явления может быть дана с помощью набора признаков. Например, для характеристики технического уровня развития предприятий могут быть использованы следующие показатели: удельный вес активной части промышленно-производственных основных фондов, удельный вес автоматических машин и оборудования в составе рабочих машин и оборудования; электровооружснность труда, машиновооруженность рабочих; степень охвата механизированным трудом, коэффициент обновления машин и оборудования и т.д.

Характеризуя таким образом каждую единицу совокупности набором признаков, можно рассматривать эту единицу как точку в m-мерном пространстве, а задача многомерной группировки будет состоять в выделении точек, составляющих однородные группы единиц [9]. Мерой близости (сходства) между единицами могут служить различные критерии. В зависимости от выбранного критерия существуют различные методы многомерной группировки.

Применение методов многомерной группировки связано с большой вычислительной работой и требует использования электронной вычислительной техники. С помощью специальных алгоритмов на ЭВМ осуществляется формирование групп, в которых единицы совокупности объединяются на основании

2.5. Графический метод представления статистических данных

Графический метод - это метод условных изображений статистических данных при помощи геометрических фигур, линий, точек и разнообразных символических образов.

Статистический график - это чертеж, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными показателями, описываются с помощью условных геометрических образов или знаков.

Преимущества графического представления статистических данных:

• графики производят более сильное впечатление, чем цифры;
• позволяют лучше осмыслить результаты статистического наблюдения;
• помогают правильно истолковать результаты статистического анализа;
• значительно облегчает понимание статистического материала;
• делает его наглядным и доступным.

В настоящее время разработаны пакеты прикладных программ компьютерной графики, которые облегчают задачу исследователя в практическом применении графиков. Наиболее распространенными пакетами прикладных программ являются: "Harvard graphics", "Statgraf", "Ехcel", "Statistica".

2.6. Классификация графиков

увеличить

2.7. Правила построения графиков

Несмотря на многообразие видов графических изображений, при их построении выполняются общие правила.

В соответствии с целью использования выбирается графический образ, т.е. вид графического изображения [7].

1. Определяется поле графика, - то пространство, в котором размещаются геометрические знаки.
2. Задаются масштабные ориентиры с помощью масштабных шкал (равномерных или неравномерных).
3. Выбирается система координат, необходимая для размещения геометрических знаков в поле графика. Наиболее распространенной системой координат при построении статистических графиков является система прямоугольных координат.

При построении графического изображения следует соблюдать ряд требований:

• график должен быть достаточно наглядным. Весь смысл графического изображения как метода анализа состоит в том, чтобы наглядно изобразить статистические показатели;
• график должен быть выразительным, доходчивым и понятным.

Рассмотрим наиболее простые виды графиков и в то же время достаточно широко распространенные в экономико-статистическом анализе - линейные диаграммы.

Линейные диаграммы применяются для характеристики динамики, т.е. оценки изменения явлений во времени; для характеристики вариации в рядах распределения; для оценки выполнения плановых заданий; для оценки взаимосвязи между явлениями.

Они строятся в прямоугольной системе координат. По оси абсцисс откладывают отрезки, соответствующие датам или периодам времени, по оси ординат - уровни ряда динамики или темпы их изменения. Полученные точки соединяют отрезками в виде ломаной линии. Каждая точка линейной диаграммы соответствует уровню динамического ряда (или темпу его изменения) на определенный момент или за период времени [1]. На одном графике может быть размещено несколько диаграмм, что позволяет сравнивать динамику различных показателей, либо показателя по разным регионам или странам.

Для тех же целей, а именно анализа динамики социально-экономических явлений, оценки выполнения плана и характеристики вариации в рядах распределений могут использоваться также столбиковые диаграммы. Столбики располагаются вплотную или раздельно на одинаковом расстоянии. Они имеют одинаковое основание, а их высота должна быть пропорциональна числовым значениям уровней признака. По высоте столбиков этой диаграммы определяют соотношение между уровнями изучаемых показателей.

Столбиковые диаграммы могут использоваться также для пространственных сопоставлений: сравнения по территориям, странам, фирмам, по различным видам продукции. Кроме того, столбиковые диаграммы широко используются для изучения структуры явлений.

Для характеристики структуры социально-экономических явлений достаточно широкое распространение получили секторные диаграммы. Анализ структуры проводится на основе сопоставления различных частей целого при помощи площадей, образуемых секторами круга. Для построения этой диаграммы круг следует разделить на секторы пропорционально удельному весу частей в целом. Сумма удельных весов равна 100%, что соответствует общему объему изучаемого явления. Размер каждого сектора определяется по величине угла с учетом того, что 1% соответствует 3,6". Для того чтобы секторы были более наглядны, следует пользоваться штриховкой.

Полосовые диаграммы состоят из прямоугольников, расположенных горизонтально (полосами, лептами). Масштабная шкала этих графиков находится на горизонтальной оси. Принцип построения полосовых диаграмм тот же, что и столбиковых диаграмм.

Для построения квадратной диаграммы, применяемой при сравнительном анализе, следует извлечь квадратные корни из сравниваемых величин статистических показателей, а затем построить квадраты со сторонами, пропорциональными полученным результатам.

При построении круговой диаграммы значения показателей вначале делят на число п, т.е. 3,14, а затем из полученных величин извлекают квадратные корни и строят круги с радиусами, пропорциональными полученным результатам [5].