Виды статистических группировок. Вторичные группировки.

 

Содержание и пределы группировок многообразны. Различны и задачи, выполняемые ими. Однако принято выделять следующие основные задачи, решаемые с помощью метода статистических группировок: образование типов исследуемых явлений: изучение строения изучаемых явлений и структурных изменений, происходящих в них; выявление связи между изучаемыми признаками.

Для решения этих задач соответственно применяют типологические, структурные, вариационные и аналитические группировки. Следует отметить, что приведенная классификация статистических группировок по выполняемым задачам имеет некоторую условность, поскольку они на практике применяются в комплексе.

Типологические группировки - это группировки, направленные на выявление наиболее крупных типов явлений (в том числе социально-экономических) и осуществляемые посредством расчленения разнотипной массы явлений на однородные, качественно не сводимые друг к другу совокупности.

В основу типологической группировки могут быть положены как атрибутивные (описательные), так и количественные признаки. Главная задача любой типологической группировки состоит в том, чтобы она адекватно отражала реально существующие типы изучаемых явлений.

При использовании метода типологических группировок важное значение имеет правильный выбор группировочного признака. При атрибутивном признаке с незначительным разнообразием его значений число групп определяется свойством изучаемого явления: группировка населения по половозрастному признаку, предприятий и хозяйств - по формам собственности, стран - по типу государственного устройства и т.п.

Выделение типов на основе количестденного признака состоит в определении групп с учетом значений (величины) изучаемых признаков. При этом очень важно правильно установить интервал группировки на основе которого количественно различаются одни группы от других, намечаются гранит выделения их нового качества.

Типологические группировки необходимо отличать от классификаций Классификация представляет собой расчленение совокупности явлений на однородные в качественном отношении группы, классы, разряды на основании и сходства и различия бел характеристики каждой из них числовыми показателя ми. Классификация, таким образом, это простой перечень - однотипных групп простое разбиение явлений на классы, в то время как типологическая группировка немыслима без количественных характеристик каждого из выделяемых типов явления.

Типологические группировки широко применяются в правовой статистике. Например, распределение преступлений по главам уголовного кодекса, распределение осужденных по видам примененных к ним наказаний, расчленение осужденных по полу, по социальному положению и т.п. Главное во всех случаях - качественная несводимость одной группы к другой.

Структурные группировки - расчленение на отдельные группы в целом однородных по своей сущности совокупностей. Например, при изучении отдельных видов преступлений - хищений, убийств, хулиганства и т.д. В качестве структурных группировок будут выступать группировки хищений по способам, размерам хищений; группировки убийств по мотивам, по формам вины, группировки хулиганств по квалифицирующим обстоятельствам и т.д.

Вариационные группировки - это по существу разновидность структурных группировок. Если учесть, что структурные строятся на основе качественных (атрибутных) признаков, то вариационные создаются на основе количественного варьирующего, т.е. изменяющегося признака, общего для данной совокупности. Например, группировка осужденных к лишению свободы по сроку наказания, группировка исков о возмещении вреда по размерам и т.п.

Аналитические группировки - это группировки, направленные на выявление взаимосвязи между двумя или несколькими признаками изучаемого явления или самими явлениями. Эти признаки делятся на факторные и результативные. Факторными называются признаки, под воздействием которых изменяются другие, зависящие от них признаки, называемые результативными.

Суть взаимосвязи проявляется в том, что с изменением значения факторного признака соответственно возрастает или убывает значение признака результативного.

Наглядным примером такой зависимости является взаимосвязь между себестоимостью продукции и производительностью труда: чем выше производительность труда, тем ниже в среднем себестоимость продукции. Аналитические группировки позволяют выявить также взаимосвязи и в сфере социально-правовых отношений. Например, чем больше преступлений, тем ниже в среднем сроки наказания. Объясняется это тем, что «массовые преступления имеют свойство быстро перерастать в норму жизни».'

Статистические группировки производят, как правило, на основе мате риалов первичного учета: карточек на обвиняемого, на уголовное дело и т.п. Но помимо таких группировок, которые можно назвать первичными в статистике встречаются и так называемые вторичные группировки, т.е. перегруппировки уже сгруппированного материала. К вторичной группировке прибегают тогда когда ранее производимые группировки (первичные) не дают возможности глубоко исследовать изучаемые явления, установить закономерности их развития, их типические особенности. Например, есть необходимость сравнить уровень преступности по ряду областей за несколько лет, причем по первой области имеется материал сгруппированный по отдельным месяцам, по второй — по кварталам, а по третьей - по годам. Очевидно, что для сравнения мы вынуждены будем перегруппировать материалы по первой и второй областям, т.е. укрупнить интервалы до одного года. Только после такой вторичной группировки можно сопоставить данные по всем трем областям.

 

Ряды распределения.

 

Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения оформляются в виде статистических рядов распределения и таблиц.

Ряды распределения – это ряды числовых показателей, характеризующие распределение единиц изучаемой совокупности в зависимости с группировочного признака. Они характеризуют состав (структуру) изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изменения, закономерностях развития наблюдаемого объекта.

В зависимости от группировочного признака ряды распределения могут быть: 1) атрибутивными, если они образованы по качественному признаку (специальность, национальность, пол и т.п.); 2) вариационными, если они образованы по количественному признаку (срок лишения свободы, размер штраф сумма иска и т.п.).

Вариационный ряд обычно изображается в виде двух срок, первая строка характеризует значение или варианты изучаемого варьирующего признака, вторая строка указывает, сколько раз (как часто) данное значение встречается. Первая строка называется строкой значений или вариантов, а вторая - строка частот. В нашем примере сроки лишения свободы будут вариантами, а число осужденных — частотой.

Вариационные ряды подразделяются на два вида: дискретные и интервальные. В дискретных рядах распределение признака дается только в виде целых чисел. Например, количество обвиняемых, приходящихся на одно уголовное дело. В интервальных рядах вариация исследуемого признака дается в виде непрерывно изменяющейся величины, т.е. значение признака может быть выражено любым дробным числом. Например, сроки лишения свободы, варьирующие в пределах года (6 месяцев, 9 месяцев и пр.). Для интервальных вариационных рядов характерно, что они строятся на основе количественного признака, выражающегося в виде интервала «от... до».

 

Средняя прогрессивная.

 

Средняя прогрессивная — это средняя арифметическая, рассчитанная из показателей, которые выше средней арифметической по всей совокупности.

Например, 5 спортсменов пробежали 100-метровку со следующими результатами:

1-й за 15 сек., 2-ой за 12 сек., 3-й за 10 сек., 4-й за 14 сек., 5-й за 19 сек. Средняя арифметическая по всей совокупности будет равна 14 сек.

 

Значит, средняя прогрессивная должна рассчитываться только из тех показателей, которые по своему значению превосходят среднюю арифметическую всей совокупности (14 сек.). А это есть показатели 2-го (12 сек.) и 3-го (10 с спортсменов.

Таким образом, средняя прогрессивная будет равна 11 сек.,

 

т.е. на 3 сек. отличается от средней арифметической всей совокупности. И оборот, средняя арифметическая, рассчитанная из показателей, которые по ему значению уступают средней арифметической всей совокупности может быть названа средней регрессивной, т.е. средней по худшим показателям, какими показателями в нашем примере есть показатели 1-го (15 сек.) и 5-го сек.) спортсменов.

Таким образом, средняя регрессивная будет равна 17 сек.