Вопрос 6. Сущность и задачи сводки

Статистическая сводка – это операция по обработке собранных данных, которые выражаются в виде показателей, относящихся к каждой единице объекта статистического наблюдения. В результате сводки эти данные превращаются в систему статистических таблиц и промежуточных итогов. По результатам сводки можно выявить наиболее типичные черты и закономерности изучаемых явлений.

Предварительно составляется программа и план сводки.

В программе определяется подлежащее и сказуемое сводки. Подлежащее составляет вся совокупность, группы или части, на которые разбивается совокупность. Сказуемое – это те показатели, которые характеризуют каждую группу, часть или всю совокупность в целом.

План сводки – содержит организационные вопросы.

Результат систематизации и упорядочивания стат.показателей позволяет в целом оценить полученную информацию и выявить закономерность ее развития.

Таким образом, статистическая сводка - систематизация единичных фактов, позволяющая перейти к обобщающим показателям, относящимся ко всей изучаемой совокупности и ее частям, и осуществлять анализ и прогнозирование изучаемых явлений и процессов.

Вся многогранная и сложная работа по статистической сводке исходной информации подразделяется на следующие этапы:

1. Формулировка задачи сводки на основе целей статистического исследования;

2. Формирование групп и подгрупп определенно группированных признаков, числа групп и величины интервала;

3. Осуществление технической стороны сводки, то есть проверка полноты и качества, собранного материала, подсчет различных итогов и исчисление необходимых показателей для характеристики всей совокупности и ее частей.

Статистическая сводка в широком ее понимании предполагает:

· систематизацию и группировку цифровых данных,

· характеристику образованных групп системой показателей,

· подсчет соответствующих итогов

· и представление результатов сводки в виде таблиц, графиков.

Вопрос 8. Значение стат.группировки, ее задачи

Группировка – объединение отдельных единиц совокупности в группы, однородные по каким-либо признакам.

С помощью метода группировок изучаемые явления делятся на важнейшие типы, характерные группы и подгруппы по существенным признакам.

С помощью группировок ограничивают качественно однородные в существенном отношении совокупности, что является предпосылкой для определения и применения обобщающих показателей.

Статистическая группировка – это метод исследования массовых общественных явлений путем выделения и ограничения однородных групп, через которые раскрываются существенные черты и особенности состояния и развития всей совокупности.

Основные задачи, которые решаются с помощью группировок:

· выделение социально-экономических типов,

· изучение структуры социально-экономических явлений,

· выявление связи между явлениями.

Важнейшие проблемы:

1)Определение группировочного признака (основания группировки).
Группировочный признак – это признак, по которому происходит определение единиц в группе. Его выбор зависит от цели группировки и существа данного явления.

2)Выделение числа групп.
Число групп определяется с таким расчетом, чтобы в каждую группу попало достаточно большое число единиц.

3)Интервалы
Интервалы могут быть равными и неравными. Последние в свою очередь делятся на равномерно возрастающие и равномерно убывающие.

Метод группировк и основывается на двух категори­ях - группировочном признаке и интервале.

Группировочный признак - это признак, по которо­му происходит объединение отдельных единиц совокупно­сти в однородные группы.По признакам- атрибутивный, так и количественный ха­рактер. В ряде случаев классифи­кация, которая представляется чисто качественной, в ко­нечном итоге оказывается основанной на количественном признаке. Такова, например, классификация промышлен­ных предприятий по отраслям.

И нтервал очерчивает количественные границы групп. Как правило, он представляет собой промежуток между максимальными и минимальными значениями признака в группе.

равные,

неравные,

открытые, когда имеется только либо верхняя, либо нижняя граница.

-закрытые, когда имеются и нижняя, и верхняя грани­цы. ( товарооборот предприятий 10-50 тыс. долл. )

Вопрос 7. Классификация стат.сводки и группировки.

Классификация сводки

от глубины обработки первичной информации, полученной в результате статистического наблюдения:

· простую;

· сложную.

Простая сводка предусматривает подсчет общих итогов по всей совокупности единиц статистического наблюдения. При этом определяется общий объем изучаемого явления.

Сложная сводка представляет собой комплекс процедур, которые включают группировку единиц совокупности, подсчет итогов характеристик единиц совокупности по каждой группе и по совокупности в целом, а также представление полученных результатов в виде статистических таблиц.

По признаку формы обработки информации:

· централизованную;

· децентрализованную.

Централизованная сводка предусматривает концентрацию всей исходной статистической информации в одном органе(Росстате, ФТС..), в котором он полностью обрабатывается При децентрализованной сводке обобщение исходных данных проводится последовательными этапами снизу доверху по иерархической системе (статистическая отчетность).

В зависимости от техники исполнения:

· автоматизированной

· ручной.

Классификация группировки

В зависимости от числа положенных в их основание признаков:

· простые

· многомерные (сложные)

Группировка, выполненная по одному признаку, называется простой.

Многомерная (сложная) 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.

По отношениям между признаками:

· иерар­хические

· неиерархические

Иерархические группировки выполняются по двум и более признакам, при этом значения второго признака оп­ределяются областью значений первого (например, клас­сификация отраслей промышленности по подотраслям, товарных групп - по товарным позициям и т.д.).

Неиерархические (например, группировка по товарным группам в разрезе таможен или стран и т.д.).

По очередности обработки информации:

· п ервичные (составленные на основе первичных данных)

· и вторичные, являющиеся результатом перегруп­пировки ранее уже сгруппированных данных.

 

Статистические группировки и классификации делят по преследуемым целям:

· типологическая, выделения качественно однородных совокупностей

· струк­турная, изучения структуры совокупности

· аналитическая (факторная) исследования существующих зависимостей

 

Вопрос 9. Ряды распределения. Атрибутивные и вариационные ряды распределения

 

Результаты сводки или группировки стат.наблюдения представляют собой статистические ряды рас­пределения.

При этом ряды распределения образованные по качественному признаку называют атрибутив.(напри­мер, распределение экспорта или импорта по товарным группам, по таможням, характеру сделки, категориям участни­ков ВЭД).

Если в качестве группировки выступает количе­ственный признак, то получается вариационный ряд распре­деления.

Атрибутивные ряды распределения

Изучение структуры в разрезе атрибутивных призна­ков целесообразно проводить по объемным показателям, таким как экспорт, импорт. Так, экспорт (импорт) можно подразделять по всем тем признакам, которые отражены в ГТД (товарные группы, страны, отрасли промышленнос­ти, таможенные режимы и т.д.).

Элементом структуры атрибутивного ряда являются группы значений, объединенных по качественному признаку (структура отраслей промышленности, страна, товарная по­зиция). Для более наглядного описания структуры ряда рас­пределения используют относительные величины (доли, %). Еще более наглядным является графическое изображение.

 

Пред­мет изучения вариационных рядов - подсчет частоты встречаемости значений исследуемого показателя и анализ частоты характеристик

Любой вариационный ряд состоит из элементов: ва­риантов и частот.

Вариантами (х) называются отдельные значения признака, которые он принимает в вариационном ряду, т.е. значения варьирующего признака.

Частоты (/) - это численность 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 определяет численность совокупности, ее объем. Например, при исследовании средней цены товара, частотой будет коли­чество килограммов товара, цена которого попадает в оп­ределенный интервал.

Частость, или относительная частота (м)-это от­ношение частоты к объему всей совокупности, т.е. часто­та, выраженная в процентах к итогу.

При проведении вариационного анализа исходные данные группируются в виде ряда распределения, рассчи­тываются статистические характеристики, описывающие форму распределения, строится его график. Затем делает­ся вывод о соотношении закономерности и случайности.

~В статистике вариационные ряды делятся на дискрет­ные, в которых значения признака выражены в виде изоли­рованных величин (чаще всего целых), и интервальные (не­прерывные), где значения признака заданы определенным интервалом. Например, участники ВЭД по товарообороту разделены на группы: 1000-10000 долл., 10000-20000 долл.

Статистическое распределение дискретного вариационного ряда - это перечень вариантов в возрастающем поряд­ке и соответствующих им частот (относительных частот).

Статистическое распределение непрерывного вариационного ряда - это последовательность интервалов в возрастающем порядке и соответствующих им частот (в качестве частоты, соответствующей интервалу, принимают сумму вариантов, попавших в этот интервал)