Сводка и группировка статистических материалов

Министерство Образованя и Науки Республики Казахстан.

Алматинский автомобильно-дорожный колледж

Реферат

На тему: Сводка и группировка статистических материалов

Выполнил: Несипбекулы Д.

Проверил(а): Онласынова Л. М.

Алматы 2009

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.

Объект статистического наблюдения - это совокупность общественных явлений и процессов, которые полежат данному статистическому наблюдению.

Изучение объекта статистического наблюдения предполагает выделение в его составе отдельных единиц.

Единицей статистического наблюдения является составной элемент объекта наблюдения, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации в процессе данного наблюдения. От единицы наблюдения следует отличать отчетную единицу.

Отчетная единица - это источник сведений о единицах наблюдения.

Программа статистического наблюдения представляет собой перечень вопросов, по которым нужно получить сведения в отношении каждой исследуемой единицы в процессе наблюдения [4].

Организационный план статистического наблюдения представляет собой перечень мероприятий, необходимых для успешного выполнения работы по сбору и обработке материалов, с указанием сроков и исполнителей.

1.1. Формы, виды и способы статистического наблюдения

Можно представить виды статистического наблюдения на графике ниже

1.2. 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. Предусматриваются различные методы проверки получаемых данных[1].

Счетный (арифметический) контроль сводится к проверке общих и групповых цифровых итогов и их сопоставлению; задача его - обнаружить и исправить неверные итоги числовых показателей.

Логический контроль проводится путем сопоставления полученных данных с другими известными признаками, показателями. Возможно сопоставление за прошлый период по одной и той же единице, или за один и тот же период с данными по другой единице наблюдения. В результате контроля выявляются неправдоподобные случаи, т.е. логический контроль выявляет возможность ошибки [6]. Ошибки наблюдения по источнику происхождения можно подразделить на следующие:

· преднамеренные (злостные),

· непреднамеренные.

Непреднамеренные ошибки в свою очередь подразделяются наследующие:

· случайные,

· систематические,

· репрезентативности (представительности).

В соответствии с этими особенностями методы контроля данных могут быть разными.

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 признаков[2].

Возможно включение в программу контрольных вопросов. Они позволяют, например, уточнить возраст по году рождения или выполнить логический контроль данных.

Непреднамеренные систематические ошибки возникают в самых различных ситуациях, например, при округлении признака в большую или меньшую сторону. Или при изучении бюджетов семей выясняется, что некоторые виды расходов забываются. Такие ошибки требуют корректировки в соответствии с особенностями явлений и процессов. Ошибки представительности, или репрезентативности, свойственны только выборочному наблюдению. Они показывают, в какой степени выборочная совокупность представляет (репрезентует) генеральную совокупность. Эти ошибки возникают вследствие того, что наблюдению подвергается лишь часть единиц изучаемой совокупности, и сведения, полученные в результате этого, не могут абсолютно точно отобразить свойства всей массы явлений совокупности.

Достоверность статистических данных обеспечивается различными способами. К ним относятся: рациональная разработка программы наблюдения и инструкций, разъясняющих содержание показателей: систематический контроль и проверка постановки учета и отчетности на всех предприятиях, в учреждениях и организациях; подбор и подготовка кадров и т.д.

1.3. 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 проводиться 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 типы[3] 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.п[4]

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 неравные[5] 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=(x_max-x_min)/n

где

· x_max, x_min - 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.

[1] Это, прежде всего, счетный (арифметический) и логический контроль.

[2] Они образуют адресную часть и содержат, например, фамилию, имя и отчество, адрес и т.п. В случае обнаружения ошибки эти признаки позволяют обратиться к источнику информации и исправить ошибку.

[3] а отсюда и название группировки - типологическая

[4] В таких случаях разрабатывают классификацию разновидностей, т.е. сходные по своим особенностям разновидности объединяются в группы (классы).

[5] прогрессивно возрастающие или прогрессивно убывающие