Среднестатистическая группировка

Изучая массовые общественные явления, статистика собирает сведения о каждой единице совокупности но не для характеристики отдельной единицы, а для получения обобщающих показателей по совокупности в целом. Например, при переписи населения получают сведения о каждом человеке (пол, возраст, образование, национальность и др.). Однако сбор этих сведений не имеет целью изучение возраста или образования отдельно каждого человека: их используют для получения обобщающих показателей по стране в целом о численности населения и его составе.

Чтобы полученные в результате статистического наблюдения данные могли быть использованы для характеристики изучаемой совокупности в целом, они должны быть научно обработаны, приведены в определенную систему, подсчитаны, обобщены. Такая систематизация и подсчет статистических данных является статистической сводкой. Цель сводки заключается в обобщении результатов статистического наблюдения. Например, сводка отчетных данных предприятий местной промышленности:

План перевыполнен на 10000 тыс. грн. Такая сводка называется простой, т.к. для получения итоговых показателей ограничились суммированием показателей по каждому предприятию.

Простая сводка дает видимость благополучия: план по управлению в целом перевыполнен, а в действительности, не все предприятия выполнили план. Чтобы выделить эти предприятия, отделить их от предприятий, выполнивших план, нужно все предприятия разделить на две группы:

а) выполнившие план реализации продукции;

б) не выполнившие план реализации.

Сводка данных является одним из основных этапов статистической работы. От организации сводки в значительной мере зависит успех всего исследования. Статистическая сводка может дать большой материал, правильно характеризующий каждую единицу совокупности, но если сводка его произведена неправильно, но выводы, характеризующие совокупность в целом и ее отдельные группы, будут ошибочны.

Сводка собранных сведений должна быть произведена таким образом, чтобы наиболее существенные различия между отдельными группами явлений выделялись с целью их изучения.

Следовательно, научное исследование массовых явлений невозможно без разграничения групп, существенно различающихся межде собой, и объединения в группы явлений, сходных в существенном отношении. Поэтому статистическая группировка является основой научной сводки.

Статистическая группировка представляет собой расчленение совокупности общественных явлений на однородные типичные группы по существенным для них признакам.

Метод группировок является основой для научного применения других методов статистики - статистики, индексов и т.д. В развитие метода группировок огромный вклад внесли отечественные статистики. Им принадлежит первенство в применении комбинационных таблиц, в разработке классификации таблиц, и в проведении многочисленных группировок материалов аграрных переписей и обследований, которые оказали благотворное влияние на другие отраслевые статистики.

2. Задачи и виды группировок.

Приступая к группировке статистического материала, нужно четко определить ее цели и задачи. Важнейшей задачей статистических группировок является выделение существующих в действительности общественно экономических типов явлений.

Группировка, в результате которой выделяются социально-экономические типы, называется типологической. Придерживаясь этого требования, статистика дает возможность видеть общественные явления такими, какие они есть, во всей их сложности, чтобы за грудами цифр не исчезли экономические типы явлений. При сводке данных переписей (или учетов) скота, выделяют скот, принадлежащий различным категориям (типам) хозяйств.

Примерами типологических группировок могут служить группировки хозяйств по формам собственности; населения - по общественным группам; работников - на занятых физическим или умственным трудом.

Кроме типологической группировки существуют также аналитическая и структурная группировка. Аналитическая группировка - группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками.

Группировка структурная - группировка, выявляющая состав, строение однородной в качественном отношении совокупности статистической по определенным признакам. Например, состав населения по полу, возрасту, уровню образования, роду занятий и т.д.

Сопоставление данных структурных группировок во времени дает представление о структурных сдвигах.

Многообразию общественных явлений, изучаемых статистикой, соответствует и многообразие применяемых статистикой группировок. В зависимости от сущности изучаемых явлений с задач исследования необходимы различные приемы группировок:

по разным признакам, с различными интервалами, с большим или меньшим числом выделяемых групп.

Различными могут быть показатели, применяемые для характеристики каждой группы.

Например, при группировке отраслей промышленности по экономическому назначению продукции, выделяются отрасли, производящие средства производства, и отрасли, производящие предметы потребления. В большинстве случаев качественные отличия не выступают столь отчетливо. Например, выделение в отраслях промышленности крупных, средних и мелких предприятий является достаточно сложной в методологическом отношении задачей. В подобных случаях после предварительной наметки возможных типов на основе четкой формулировки задач необходимо определить те признаки, которые положены в основу выделения типов - так называемые группировочные признаки.

Группировка может производится как по одному так и по нескольким признакам одновременно. Группировку по одному признаку называют простой или одномерной, а группировку по двум или нескольким признакам - комбинационной или многомерной. Выбор группировочных признаков всегда должен быть основан на анализе количественной природы исследуемого явления.

Использование одного признака может привести к искажению действительности, поскольку в ней, как правило, переплетаются противоположные тенденции и направления. Множественность признаков, характеризующих объекты, является следствием многообразия реальных связей между объектами.

В зависимости от вида группировочных признаков различают группировки по количественным и качественным признакам. Качественный - отражает определенные свойства, качества данного явления и записывается в виде текста.

 

Статистический график

Статистические графики - это наглядные изображения статистических данных при помощи геометрических образов. Единственное преимущество графиков по сравнению с текстом и статистическими показателями - это наглядность. Ради наглядности и строятся графики. Каждый график должен иметь название над графиком или под ним. В названии указываются: наименование изображенных показателей, их единицы измерения, объект, территория и период времени, к которым относятся показатели. Графики часто зависят от масштаба изображения данных. Поэтому для окончательных выводов нужно всегда проверять масштаб графика. Например, на рис. 4.1 изображены одни и те же данные, но в разном масштабе. На первый взгляд рост прибыли фирмы в случае 1 больше, чем в случае 2. Однако на рис. 4.1 изображены одни и те же данные, но в разном масштабе соотношения абсциссы к ординате.

Графики делятся на основные и специальные. Основные – это наиболее распространенные графики. Специальные - это графики, которые используют для специальных целей. Основные графики подразделяют на три вида: столбиковые, круговые, кривые линии. Столбиковые графики отображают статистические данные в виде прямоугольников (столбиков) одинаковой ширины. Различают три основных вида столбиковых графиков: объемные, структурные и объемно-структурные. В объемных графиках высота каждого столбика пропорциональна величине изображаемых явлений. Цифры, как правило, записывают внутри колонок или над ними. В структурных графиках высота каждого столбика одинакова и составляет 100% или 1.

Столбик делят на части пропорционально структуре изображаемого явления. Объемно-структурный график объединяет объемный и структурный график.

Разновидностями столбиковых графиков является гистограмма распределения и ленточный график. Гистограмма распределения - это столбиковой график, на оси абсцисс которого откладывают равные или неравные интервалы распределения любого явления, а на оси ординат - высоту столбиков, которая пропорциональна количеству единиц совокупности в соответствующем интервале или их частоте в процентах к общему итогу (рис.4.3).

 

Если столбики расположены горизонтально, график называется ленточным. Длина строки в ленточном графике пропорциональна величине показателя. Методика построения ленточных графиков с горизонтальной масштабной шкалой аналогична построению столбиковых графиков с вертикальной шкалой. Круговые графики отображают статистические данные в виде площади круга. Различают три основных вида круговых графиков: объемные, структурные (секторные) и объемно-структурные. В объемных графиках площадь круга пропорциональна величине изображаемого показателя. В структурных графиках площадь круга принимают равной 100%, из расчета, что 1% составляет угол в 3,6 °. Исходя из этого, круг делят на секторы пропорционально структуре изображаемого явления. Объемно-структурный график объединяет объемный и структурный график. Например, данные двух академических групп студентов, которые изображены на рис. 4.2. столбиками, можно охарактеризовать круговыми графиками (рис. 4.4). На практике чаще всего используют структурные (секторные) круговые графики. Кривые - это графики в форме различных кривых, которые строят в системе прямоугольных координат. Различают три основных вида кривых: графики динамики, зависимости и распределения.

Графики динамики показывают изменения статистических данных во времени. Например, изменение численности легковых автомобилей в городе (рис. 4.5).

Графики зависимости - характеризуют зависимость одних явлений от других. Например, зависимость цены товара от его качества по данным табл. 4.2. (рис. 4.6).

Для построения графиков с показателями, которые охватывают интервалы, используют середины интервалов. Например, на рис. 4.6 для средних цен взяты середины интервалов уровня качества товара: 25%, 63%, 88%. График показывает, что цена товара зависит от его качества. Однако эта зависимость не прямо пропорциональная. Графики распределения показывают распределение статистической совокупности по определенным признакам. Примером таких графиков является полигон распределения. Полигон распределения - это кривая линия, для построения которой на оси абсцисс откладывают значения любого признака, а на оси ординат - распределение по этому признаку количества единиц совокупности или их частот в процентах к общему итогу. Полигон распределения можно объединять с гистограммой. Общий график полигона и гистограммы распределения по данным рис. 4.3. приведен на рис. 4.7.

 

Статистическая информация используется во всех сферах деятельности для самых различных специальных целей. Поэтому существует много специальных графиков. Среди них чаще всего применяются картограммы, картодиаграммы, фигурные графики, радиальные диаграммы, график В.Е. Варзара и др. Картограмма - это географическая карта, на которой исследуется территориальное распределение статистической совокупности по определенному признаку путем нанесения ее значений точками, штриховкой, закрашиванием разными цветами и т.п. Например, при помощи картограмм можно изобразить распределение по регионам всех видов ресурсов, продукции, инвестиций, урожайности, плотности населения, уровня его занятости и т.д. Картодиаграмма - это географическая карта, в разных частях которой построены локальные графики (диаграммы) в форме столбиков, кругов и т.д. Фигурные графики - это различные графические фигуры определенного масштаба, напоминающие изображаемые явления. Например, для показателя производства автомобилей это может быть изображение автомобиля разной величины с соответствующей цифрой их выпуска. Радиальные диаграммы - это круг с масштабом временных или иных интервалов, на радиусах которого отображают изменение величины статистических показателей. Радиальные диаграммы применяют для анализа колебаний показателей во времени. График В.Е.Варзара показывает размеры сразу трех показателей, взаимосвязанных между собой так, что произведение первых двух равно третьему: х1умножить на х2 ═ у. График В.Е.Варзара - это прямоугольник, основанием которого является один показатель (х1), высотой - второй (х2), а их произведение - площадь прямоугольника - третий (у).

Меры наблюдения

Точность статистического наблюдения – это степень соответствия величины какого-либо показателя, определенной по материалам статистического наблюдения, действительной его величине. Расхождение между расчетным и действительным значениями изучаемых величин называется ошибкой наблюдения. В зависимости от причин возникновения различают ошибки регистрации и ошибки репрезентативности.

Ошибки регистрации – это отклонения между значением показателя, полученного в ходе статистического наблюдения, и фактическим, действительным его значением. Этот вид ошибок может быть при сплошном и несплошном наблюдениях.

Ошибки регистрации бывают случайные и систематические.

Случайные ошибки регистрации – это результат действия различных факторов (например, переставлены цифры, перепутаны соседние стоки или графы и т.д.).

Систематические ошибки регистрации всегда имеют одинаковую тенденцию либо к увеличению, либо к уменьшению показателя по каждой единице наблюдения и поэтому величина показателя по совокупности в целом будет включать накопленную ошибку (например, различные округления).

В отличие от ошибок регистрации ошибки репрезентативности характерны только для несплошного наблюдения.

Отклонение значения показателя обследованной совокупности и его величины по исходной совокупности называется ошибкой репрезентативности.

Ошибки репрезентативности также бывают случайные и систематические.

Случайные ошибки репрезентативности возникают, если отобранная совокупность неполно воспроизводит всю совокупность в целом.