Сводка и группировка статистических данных.

Собранный в результате статистического наблюдения материал нуждается в определенной обработке, сведении разрозненных данных воедино, что производится в процессе сводки и группировки статистических данных – второго этапа статистического исследования.

Сводка – научная обработка данных наблюдения для последующего описания статистической совокупности, включающая в себя систематизацию, группировку данных, составление таблиц, подсчет групповых и общих итогов. Сводка статистических данных позволяет в дальнейшем перейти к обобщающим показателям совокупности в целом и отдельных ее частей, осуществить анализ и прогнозирование изучаемых явлений и процессов.

Статистическая группировка – расчленение статистической совокупности на однородные группы по одному или нескольким существенным признакам единиц совокупности.

С помощью метода группировок решаются следующие основные задачи:

1) выделение социально-экономических типов, классов явлений (типологические группировки);

2) изучение структуры изучаемого явления и структурных сдвигов, происходящих в нем (структурные группировки);

3) выявление взаимосвязей и взаимозависимостей между явлениями и признаками, их характеризующими (аналитические группировки).

По способу построения группировки бывают:

1. Простая группировка – группировка, в которой группы образованы по одному признаку.

2. Комбинационная группировка – группировка, в которой разбиение совокупности на группы производится по двум и более группировочным признакам, взятым в сочетании (комбинации) друг с другом.

 

Анализ статистической информации.

Третьим этапом статистического исследования является анализ полученной в результате сводки и группировки статистической информации. Статистический анализ проводится с использованием обобщающих статистических показателей (различных видов абсолютных, относительных и средних величин).

Анализ статистической информации производится с целью получения обоснованных выводов о состоянии изучаемого явления и закономерностях его развития.

ТЕМА 4. ВЫБОРОЧНОЕ НАБЛЮДЕНИЕ

План лекции:

1. Понятие о выборочном наблюдении.

2. Генеральная и выборочная совокупности.

3. Виды выборки.

4. Ошибки выборочного наблюдения.

 

Понятие о выборочном наблюдении.

Одним из наиболее распространенных видов несплошного статистического наблюдения является выборочное наблюдение.

Выборочное наблюдение – вид статистического наблюдения, при котором обследованию подвергается не вся изучаемая статистическая совокупность, а лишь часть ее единиц, отбор которых осуществляется в случайном порядке, далее отобранная часть исследуется, а результаты распространяются на всю исходную совокупность.

Использование данного метода обосновывается тем, что выборочное наблюдение, по сравнению со сплошным наблюдением, позволяет существенно экономить материальные, трудовые, финансовые ресурсы, расширять программу статистического наблюдения, сокращает срок получения конечного результата. Случайный отбор единиц, лежащий в основе выборочного наблюдения, обеспечивает независимость и объективность результатов выборки. Методологически обоснованная организация и проведение выборочного наблюдения гарантирует исследователю получение достоверных статистических данных об изучаемой совокупности в целом.

 

Генеральная и выборочная совокупности.

Генеральная совокупность – вся подлежащая исследованию статистическая совокупность, из которой производится отбор единиц.

Выборочная совокупность (выборка) – часть единиц генеральной совокупности, отобранных для непосредственного изучения. Выборочная совокупность должна быть репрезентативной.

Выборочная совокупность называется репрезентативной (представительной), если она достаточно хорошо воспроизводит пропорции генеральной совокупности. Необходимые условия репрезентативности: случайный отбор единиц; массовый отбор единиц.

 

Виды выборки.

В статистической практике различают следующие виды выборки:

1. По способу организации выборочного наблюдения:

1) простая случайная выборка;

2) механическая выборка;

3) районированная выборка;

4) типическая выборка;

5) серийная выборка;

6) ступенчатая выборка и др.

2. По степени охвата единиц обследуемой совокупности:

1) большая выборка;

2) малая выборка.

Ошибки выборочного наблюдения.

При правильном проведении выборочного наблюдения характеристики выборки близки к соответствующим характеристикам генеральной совокупности, но все же они не совпадают. Объясняется это наличием ошибок выборки.

Ошибки выборки – некоторые расхождения характеристик генеральной и выборочной совокупностей. Ошибки выборки включают:

1) ошибки регистрации (свойственны любому статистическому наблюдению);

2) ошибки репрезентативности (присущи только несплошным наблюдениям):

- систематические ошибки;

- случайные ошибки.

 

ТЕМА 5. АБСОЛЮТНЫЕ И ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ

План лекции:

1. Понятие статистического показателя.

2. Абсолютные величины.

3. Относительные величины.

Понятие статистического показателя.

Статистический показатель – количественная характеристика социально-экономических явлений и процессов в конкретных условиях места и времени в сочетании с их качественной стороной.

По методологии расчета различают: абсолютные величины; относительные величины; средние величины.

 

Абсолютные величины.

Абсолютные величины – статистические показатели, характеризующие численность исследуемой совокупности или ее групп, либо суммарное свойство (размер) изучаемого явления. Это первичная форма представления статистических данных.

Единицы измерения абсолютных величин:

1) натуральные (штуки, тонны, литры, метры, квадратные метры, тонно-километры и др.);

2) условно-натуральные (получаются из натуральных показателей с помощью коэффициентов пересчета, например, условное топливо, условная банка, условная кормовая единица и др.);

3) стоимостные (денежные);

4) трудовые (человеко-дни, человеко-часы).

Относительные величины.

Относительные величины – результат соотношения статистических показателей.

Виды относительных величин:

1. Относительная величина сравнения характеризует соотношение одноименных показателей, относящихся к разным объектам
2. Относительная величина структуры характеризует долю (удельный вес) отдельных групп единиц (или объема признака) в общей численности единиц (или в общем объеме признака)
3. Относительная величина координации показывает, сколько единиц одной группы в совокупности приходится на единицу другой группы этой же совокупности	–
4. Относительная величина динамики характеризует изменение статистического показателя во времени
5. Относительная величина планового задания характеризует соотношение запланированного значения показателя и значения показателя прошлого периода
6. Относительная величина выполнения плана характеризует соотношение значения показателя, фактически достигнутого в отчетном периоде, и значения показателя, запланированного на этот период
7. Относительная величина интенсивности характеризует соотношение разноименных показателей	–

 

Задачи для практического занятия и самостоятельного решения

Задача 1. Потребительские расходы домашних хозяйств региона за два года характеризуются следующими данными (руб. на человека
в месяц):

 

Показатели	2002 год	2007 год
Потребительские расходы, всего	7 550	11 007
На питание в т.ч.: - на покупку продуктов - на питание вне дома	3 828   3 783	4 832   4 667
На покупку непродовольственных товаров	2 922	4 920
На оплату услуг		1 255

 

Вычислите показатели, характеризующие структуру и динамику потребительских расходов домашних хозяйств. Какие структурные изменения произошли в составе потребительских расходов домашних хозяйств региона за пять лет?

 

Задача 2. Внешнеторговый оборот Российской Федерации¹⁾ с зарубежными странами характеризуется следующими данными
(млрд. долл. США):

 

Показатели	2006 год	2007 год
Экспорт	303,9	355,2
Импорт	164,7	223,1

¹⁾ По методологии платежного баланса.

 

Вычислите за каждый год:

1) относительные величины координации;

2) относительные величины структуры. Какие структурные изменения произошли во внешнеторговом обороте Российской Федерации за 2006-2007 гг.

 

Задача 3. Известны данные об объеме валового регионального продукта (ВРП) на душу населения по регионам Приволжского федерального округа за 2006 год (тыс. руб.):

 

Регион	Объем ВРП на душу населения
Республика Башкортостан	124,6
Республика Марий Эл	59,9
Республика Мордовия	66,5
Республика Татарстан	161,0
Удмуртская Республика	105,7
Чувашская Республика	71,2
Кировская область	67,1
Нижегородская область	112,1
Оренбургская область	140,5
Пензенская область	64,9
Пермская область	143,5
Самарская область	153,9
Саратовская область	77,1
Ульяновская область	76,2

 

Рассчитайте относительные величины сравнения, приняв за базу сравнения значение показателя по Республике Башкортостан.

Сделайте выводы.

Задача 4. Торговая фирма планировала в 2007 году по сравнению с 2006 годом увеличить оборот на 15,5%. Выполнение установленного плана составило 102,6%.

Определите относительную величину динамики оборота.

 

Задача 5. По отделению железной дороги планом предусмотрено увеличение объема отправок грузов на 10,5%. Фактический объем отправок грузов по сравнению с прошлым годом повысился на 12,8%.

Определите, на сколько процентов перевыполнен план по объему отправок грузов.

 

ТЕМА 6. СРЕДНИЕ ВЕЛИЧИНЫ

 

План лекции:

1. Понятие средней величины.

2. Виды средних величин.

3. Основные свойства средней арифметической величины.

Понятие средней величины.

Средняя величина – обобщающий показатель, характеризующий типичный уровень варьирующего признака в расчете на единицу качественно однородной статистической совокупности.

Имея обобщающий характер, средние величины дают сводную, итоговую оценку массовым общественным явлениям, позволяют выявить их закономерности. Этим объясняется особая роль средних величин в статистическом исследовании.

Главные условия применения средних величин:

1) качественная однородность статистической совокупности;

2) массовый характер данных статистической совокупности.

 

Виды средних величин.

Выбор вида средней величины зависит от характера, содержания изучаемого явления и имеющихся исходных данных.

Виды средних величин:

1. Степенные средние: средняя арифметическая; средняя гармоническая; средняя геометрическая; средняя квадратическая и др.

Степенные средние величины могут выступать в двух формах: простой и взвешенной. Простая средняя применяется при вычислении средней по первичным (несгруппированным) данным, взвешенная средняя – по сгруппированным данным.

Формула степенной средней для несгруппированных данных в общем виде записывается следующим образом:

Вид степенной средней зависит от показателя степени k. Виды степенных средних величин и их формулы представлены в таблице:

Вид средней величины	Значение степени k	Формула средней
простая	взвешенная
1. Средняя гармоническая	–1
2. Средняя геометрическая
3. Средняя арифметическая
4. Средняя квадратическая

Условные обозначения:

– средняя величина;

– варианта осредняемого признака;

– число признаков;

– вес варианты (частота повторения признака).

При использовании одних и тех же исходных данных, чем больше значение степени k в формуле степенной средней, тем больше значение средней величины:

,

т. е. средние величины ранжируются по показателю степени k.

Соотношение степенных средних, выраженное в виде данного неравенства, называется в статистике свойством мажорантности средних.

2. Средняя хронологическая – вид средних величин, используемый при осреднении уровней моментных рядов динамики:

3. Структурные средние: мода, медиана (см. тему 7).

Самым распространенным видом средних величин является средняя арифметическая.

Другие виды средних используются реже, для специальных целей. Так, средняя геометрическая применяется для расчета среднего темпа роста в рядах динамики (см. тему 8). Средняя гармоническая – это величина, обратная средней арифметической из величин, обратных данным. Средняя квадратическая используется для определения показателей вариации (см. тему 7). Средняя хронологическая необходима для исчисления среднего уровня в моментных рядах динамики
(см. тему 8). Структурные средние (мода и медиана) применяются для характеристики вариационных рядов распределения (см. тему 7).