Статистическая сводка и ее виды.
Статистическая сводка представляет собой комплекс последовательных операций по обобщению конкретных единичных фактов, образующих совокупность, для выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению.
Таким образом, целью сводки является получение итоговых данных путем подсчета единичных сведений. По глубине проработки материала различают простые и сложные сводки.
Простой сводкой называется операция по подсчету общих итогов по совокупности единиц наблюдения, то есть определение размера исследуемого явления.
Сложной сводкой называется комплекс операций, включающих группировку единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и совокупности в целом, а также представление результатов группировки в табличной форме.
По форме обработки материала сводки делятся на централизованные и децентрализованные.
При централизованной сводке весь первичный материал поступает в одну организацию, где и подвергается обработке по принятой программе, по единой методике (например, в Государственном комитете по статистике РФ или территориальных управлениях статистики).
При децентрализованной сводке разработка статистического материала осуществляется по иерархической системе управления, подвергаясь соответствующей обработке на каждом уровне. Например, предприятия сдают отчеты в районные отделы статистики, которые делают сводку по своему району, и отправляют обобщенную информацию в региональные управления или комитеты, которые свои сводки отправляют в Государственный комитет по статистике РФ, где и определяются показатели в целом по народному хозяйству страны.
12. Метод группировки и его место в системе статистических методов.
Статистические группировки - первый этап статистической сводки, позволяющий выделить из массы исходного статистического материала, однородные группы единиц, обладающих общим сходством в качественном и количественном отношениях. Важно понимать, что группировка - это не субъективный технический прием расчленения совокупности на части, а научно обоснованный процесс расчленения множества единиц совокупности по определенному признаку. Основополагающим принципом применения метода группировок является всесторонний, глубокий анализ сущности и природы изучаемого явления, позволяющий определить его типичные свойства и внутренние различия. Любая общая совокупность является комплексом частных совокупностей, каждая из которых объединяет явления особого типа, однокачественные в определенном отношении.
Принципы применения метода группировок:
1) всесторонний, глубокий анализ сущности и природы изучаемого явления, позволяющий определить его типические свойства и внутренние различия;
2) определение существенных признаков, по которым должна проводиться группировка;
3) объективное, обоснованное установление границ групп при условии, что образованные группы должны объединять однородные элементы совокупности, а сами группы (одна по отношению к другой) должны существенно различаться
13. Группировки и их виды.
Стати-я группировка- это метод исследования массовых общ-х явлений, путем образования однородных групп, через которые раскрываются особенности составления и развития всей совокупности. Группировки осуществ-ся по вариационным признакам- это признаки, принимающие различные качест-е или колл-е значения у отдельных единиц совокупности. Виды: Типологические- разделение единиц совокупности на качественно-однородные группы по какому-либо виду варьирующему признаку. Структурные- изучение состава единиц совокуп-ти по какому- либо признаку. Аналитические- позволяют оценить наличие связи между изучае-ми признаками и опр-ть характер связи(прямой, либо обратной). Корриляцилнные- устанав-ют не толькохарактер связи, но и определяют тесноту связи между изучаемыми признаками. При образовании группировок необходимо определить число групп и величину интервала. Оптимальное число групп входящих в состав группировки определяют по формуле:
n = 1+3.322 lgN, где N-число едениц совокупности, n-число групп.Велисина интервала определяется по формуле: n=Xmax – Xmin / n.
14. Понятие интервалов, их виды, принципы формирования. Сравнимость статистических группировок, построение вторичных группировок.
Интервал – это значение варьирующего признака, лежащее в определенных границах. Если вариация признака происходит в сравнительно узких границах и распределение носит равномерный характер, то строят группировку с равными интервалами: 
, где h – величина интервала;
xmax, xmin – максимальное и минимальное значения группировочного признака в совокупности;
m – число групп.
Величина интервала округляется до ближайшего целого числа, или же кратного 10, 50, 100.
Возможны и другие варианты определения интервала группировки.
Интервалы могут быть двух видов:
· закрытыми, когда у интервала указаны обе границы;
· открытыми, когда у первого интервала указана верхняя граница, а у последнего – нижняя (например, в таблице 2.3, 1-я группа населения по размеру среднедушевого дохода – до 1000 руб.; последняя – 10000 и более).
Возможно построение вторичных группировок. Основные задачи, вторичной группировки:
· приведение данных к сопоставимым результатам;
· укрупнение интервалов;
· долевая перегруппировка (образование новых групп с меньшими интервалами).
15. Статистические таблицы. Их виды и принципы построения. Правила оформления статистических таблиц.
Статистической называется таблица, которая содержит сводную числовую характеристику исследуемой совокупности по одному или нескольким существенным признакам, взаимосвязанным логикой экономического анализа.Табличной называется такая форма расположения числовой информации, при которой число располагается на пересечении четко сформулированного заголовка по вертикальному столбцу, называемому графой, и названия по соответствующей горизонтальной полосе - строке.
Статистическая таблица содержит три вида заголовков: общий, верхние и боковые. Общий заголовок отражает содержание всей таблицы (к какому месту и времени она относится), располагается над макетом таблицы по центру и является внешним заголовком. Верхние заголовки характеризуют содержание граф (заголовки сказуемого), а боковые (заголовки подлежащего) - строк. Они являются внутренними заголовками.Основа таблицы, заполненная заголовками, образует макет таблицы; если на пересечении граф и строк записать цифры, то получается полная статистическая таблица.
Цифровой материал может быть представлен абсолютными (численность населения РФ), относительными (индексы цен на продовольственные товары) и средними (среднемесячный доход служащего коммерческого банка) величинами.
По логическому содержанию таблица представляет собой «статистическое предложение», основными элементами которого являются подлежащее и сказуемое.
Подлежащим статистической таблицы называется объект, который характеризуется цифрами. Это может быть одна или несколько совокупностей, отдельные единицы совокупности в порядке их перечня или сгруппированные по каким-либо признакам, территориальные единицы и так далее.
Сказуемое статистической таблицы образует система показателей, которыми характеризуется объект изучения, то есть подлежащее таблицы. Сказуемое формирует верхние заголовки и составляет содержание граф с логически последовательным расположением показателей слева направо.
В зависимости от структуры подлежащего, от группировки единиц в нем, различают статистические таблицы простые и сложные, а последние, в свою очередь, подразделяются на групповые и комбинационные.
Простой называется такая таблица, в подлежащем которой дается перечень каких-либо объектов или территориальных единиц.
Простые таблицы различают монографические и перечневые. Монографические таблицы характеризуют не всю совокупность единиц изучаемого объекта, а только одну какую-либо группу из нее, выделенную по определенному признаку.
Подлежащее простой таблицы может быть сформировано по видовому, территориальному (например, численность населения по странам СНГ), временному и так далее принципам.
Простые таблицы не дают возможности выявить социально-экономические типы изучаемых явлений, их структуру, а также взаимосвязи и взаимозависимости между характеризующими их признаками.
Групповыми называются статистические таблицы, подлежащее которых содержит группировку единиц совокупности по одному количественному или атрибутивному признаку.
Комбинационными называются статистические таблицы, подлежащее которых содержит группировку единиц совокупности одновременно по двум и более признакам: каждая из групп, построенная по одному признаку, разбивается, в свою очередь, на подгруппы по какому-либо другому признаку и так далее.
Виды таблиц по разработке сказуемого.
В сказуемом статистической таблицы приводятся показатели, которые являются характеристикой изучаемого объекта.
По структурному строению сказуемого различают статистические таблицы с простой и сложной его разработкой.
При простой разработке сказуемого, показатель, определяющий его, не подразделяется на подгруппы и итоговые значения получаются путем простого суммирования значений по каждому признаку отдельно, независимо друг от друга.
Основные правила построения таблицы.
Статистические таблицы, как средство наглядного и компактного представления цифровой информации, должны быть статистически правильно оформлены.
1. Таблица должна быть компактной и содержать только те данные, которые непосредственно отражают исследуемое явление в статике и динамике и необходимы для познания его сущности. 2. Заголовок таблицы и названия граф и строк должны быть четкими, краткими, лаконичными, представлять собой законченное целое, органично вписывающееся в содержание текста. 3. Информация, располагаемая в столбцах (графах) таблицы, завершается итоговой строкой. Существуют различные способы соединения слагаемых граф с их итогом:
• строка «Итого» или «Всего» завершает статистическую таблицу;
• итоговая строка располагается первой строкой таблицы и соединяется с совокупностью ее слагаемых словами «В том числе». 4. Если названия отдельных граф повторяются между собой, содержат повторяющиеся термины или несут единую смысловую нагрузку, то необходимо им присвоить объединяющий заголовок. 5. Графы и строки полезно нумеровать.
6. Взаимосвязанные данные, характеризующие одну из сторон анализируемого явления целесообразно располагать в соседних друг с другом графах. 7. Графы и строки должны содержать единицы измерения, соответствующие поставленным в подлежащем и сказуемом показателям.
8. Числа целесообразнее, по возможности, округлять. Если все числа одной и той же графы или строки даны с одним десятичным знаком, а одно из чисел имеет точно два знака после запятой, то числа с одним знаком после запятой следует дополнять нулем, тем самым подчеркнув их одинаковую точность.
9. В случае необходимости дополнительной информации - разъяснений к таблице, могут даваться примечания
16. Ряды распределения.
Ряд распределения- группировки особого вида, при котором по каждому признаку известна численность в группе или их удельный вес в общем итоге. Ряд распред-я может быть построен по качест-му признаку( отребутивный ряд)и по колл-му (вариационный ряд).Вариант(Xi)-отдельные значения групперовочного признака. Частота- значения показывающие сколько раз встречается вариант в изучае-й совокупности. Графически ряды могут отображается в виде: 1. Полигон распределения- использ-тся для отображ-я дискретных рядов распределения ( по оси X- значения варьирующего признака, по Y- частота) 2. Гистограмма- используется для отображения интерв-х рядов( поX- границы интервала, Y- частота).3. Кумулята- отражает степень изменения Варьирующего признака ( в основании лежит значение варьирующего признака, поY-накопленная частота).4. Огива- в основании лежит накопленная частота, по Y-значение признака.
17. Графическое представление распределений: полигоны, гистограммы, кумуляты.
При построении полигона на горизонтальной оси (ось абсцисс) откладывают значения варьирующего признака, а на вертикальной оси (ось ординат) — частоты или частости. Полигон используется для дискретных вариационных рядов.
Для построения полигона распределения (рис 1) по оси абсцисс (X) откладываем количественные значения варьирующего признака — варианты, а по оси ординат — частоты или частости. Если значения признака выражены в виде интервалов, то такой ряд называется интервальным.
Интервальные ряды распределения изображают графически в виде гистограммы, кумуляты или огивы.
Для построения гистограммы по оси абсцисс указывают значения границ интервалов и на их основании строят прямоугольники, высота которых пропорциональна частотам (или частостям). Для построения кумуляты необходимо рассчитать накопленные частоты (частости). Они определяются путем последовательного суммирования частот (частостей) предшествующих интервалов и обозначаются S. Накопленные частоты показывают, сколько единиц совокупности имеют значение признака не больше, чем рассматриваемое. Распределение признака в вариационном ряду по накопленным частотам (частостям) изображается с помощью кумуляты. Кумулята или кумулятивная кривая в отличие от полигона строится по накопленным частотам или частостям. При этом на оси абсцисс помещают значения признака, а на оси ординат — накопленные частоты или частости . При построении кумуляты накопленная частота (частость) соответствующего интервала присваивается его верхней границе
Огива строится аналогично кумуляте с той лишь разницей, что накопленные частоты помещают на оси абсцисс, а значения признака — на оси ординат. Разновидностью кумуляты является кривая концентрации или график Лоренца. Для построения кривой концентрации на обе оси прямоугольной системы координат наносится масштабная шкала в процентах от 0 до 100. При этом на оси абсцисс указывают накопленные частости, а на оси ординат — накопленные значения доли (в процентах) по объему признака. Равномерному распределению признака соответствует на графике диагональ квадрата . При неравномерном распределении график представляет собой вогнутую кривую в зависимости от уровня концентрации признака.
18. Система статистических показателей как форма отображения действительности.
Статистический показатель—это понятие (категория), отображающее количественные характеристики (размеры) соотношения признаков общественных явлений. Статистические показатели могут быть объемными (численность населения, трудовых ресурсов) и расчетными (средние величины). Они могут быть плановыми, отчетными и прогностическими (т. е. выступать в качестве прогнозных оценок). Статистические показатели следует отличать от статистических данных. Статистические данные — это конкретные численные значения статистических показателей. Они всегда определены не только качественно, но и количественно и зависят от конкретных условий места и времени. Система статистических показателей — это совокупность статистических показателей, отражающая . взаимосвязи, которые объективно существуют между явлениями. Для каждой общественно-экономической формации характерна определенная система взаимосвязи общественных явлений. Поэтому образуют систему и статистические показатели. Система статистических показателей охватывает все стороны жизни общества на различных уровнях: страны, региона — макроуровень; предприятий, фирм, объединений, семей, домохозяйств и т. д, — микроуровень. Системы статистических показателей имеют следующие особенности: они носят исторический характер — меняются условия жизни населения, общества, меняются и системы статистических показателей; методология расчета статистических показателей непрерывно совершенствуется.
19. Абсолютные величиныПолученные в процессе наблюдения данные об отдельных еденицах совоку-ти подвергаются первичной обработке (сводке и групп-ки, после чего инфор-я отражается в форме статис-х покозателей). В зависимости от исслед-го признака стат-е показатели вырожаются в форме абсолютных, относительных и средних величин. Абсолютные величины представляют собой характеристику всего исследуемого явления по отдельно взятому признаку, они являются результатом первичного учета, которое заключается в первоначальной регистрации событий отраженных в соответственных статистических документах. По степени обхвата исследуемой совокупности различают следующие абсолютные величины: 1. Индивидуальные – харак-ют отдельные единицы совокупности. 2 . групповые – отражают размеры признаков в отдельных частях совокупности. 3. Общие – отражают размер признака в целом по совокупности (численность населения РФ). Абсолютные величины – именнованые величины( имеют единицы измерения) и в зав-ти от этого различают виды абс-х величин: 1. Натуральные- исполь-тся в случае измерения свойств изучаем-го объекта(тонны, граммы). Если сравнив-ые явления качественно отличающихся свойствами, то испол-тся условно натур-ые ед-цы измерения.2. стоимосные – денежн-я оценка какого-либо явления.3. трудовые- измеряют затраты рабочего времени( человека часы)
20 относительные величины. Социа-эконом явления невозможно измерить только лишь на основе данных первичного учета. Необходимо сравнить стороны явления, сопоставить абсолютные величины между собой. Чтобы получить более глубокое предст-е об изучаемом явлении. Сопоставление 2-х абсолютных величин отражает суть отно-х величин. В результате расчета отн-х величин получают следующие: 1.коофициенты- пока-ют число раз во сколько изменилось изучаемое явление. 2. %- определ-тся путем умножения коофициентов на 100.3.промилли - выражает размер исслед-го явления на 1000 единиц совокуп-ти, применяется в случаях если сущ-ет большие различия между сравниваемыми явлениями.4. при соотношении покозателей выраженных различными еденицами, которые можно отобразить: тыс. руб,/чел=производ.труда. Виды отн-х велечин: 1. Относ-е велечины планового задания- предел-тся отношением запланированной велечины(Yплан.) к базисному значению покозателей(Yо), т.е ОВПЗ= Yплан./Yо *100% 2. Относите-я величина реализации плана- опре-тся отношением отчетного уровня (Y1) к планируемой величене.3. относит-е величины динамики- отношение фактически достигнутых уровней отчетного(Y1)и базисного(Yо) уровней. В завис-ти от способа расчета различают относи-ю величину динамики с постоянной базой сравнения( каждый уровень соотносится либо с базисным, либо с конечным) и с переменной базой сравнения( каждый последующий уровень соотносится с предыдущим). Между 3-мя показателями существует взаимос-зь: ОВД=ОВПЗ *ОВРП.4. Относит-я величина координации- показывает соотношение отдель-х частей одного целого между собой. в качестве базы сравнения выбирается наибольшая значимая часть , либо часть имеющая наиб-й удельный вес.5. Оносит-я величина структуры- соотношение каждой части одного целого к общему итогу, т.е отношение части к сумме всех частей: ОВС=f(x)/(сумма)f(x) * 100%. 6. Относит-я величина сравнения- соотношение одного и того же показателя, относящегося к различным совокупностям
21 Понятие средней величины и значение метода средних величин. Для исслед-я совокупности обладающим различными значениями признаков у отдельных его единиц , необходимо иметь единую или типическую величину, позволяющую анализировать совокуп-ть и сравнивать динамические изменения в совокуп-ти – для этого использ-тся средняя величина, она рассчитывается только для колл-х признаков. Признаки для которых рассчи-тся среднее называют усредненными. Средняя рассчитывается путем сопоставления абсолютных или относит-х величин. Она имеет двойственный характер: -с одной стороны она характе-ет совок-ть в целом;- с другой относится к единицам совок-ти. Это всегда именнованая величина, т.е имеет единицы измерения(до 10-го знака). Условие применения средних величин: 1. Однородность исследуемой совок-ти, в противном случае она делится на группы , содержащие только однородные элементы , для каждой группы расчит-тся среднее значение( групповые средние) которые будут отображать наиболее типичную величину в каждой группе. Затем рассчитывают для всех элементов общие средние величины( как среднее из групп-х средних) которое будет характер-ть явление в целом. 2. Достаточное колл-во единиц в сово-ти 3. Определение мах и мин значения признака в изучаемой совокуп-ти.виды: по наличию признака-веса:1.невзвешанная средняя величина(простая средняя)- используется в том случае, если средняя величина расчитыв-тся без учета влияния на нее каких-либо других признаков. 2. Средняя взвешенная- использ-тся в том случае, если имеются сведения о влиянии на осредняемый признак, нескол-х признаков.
22 Степенные средние. Выбор формы степенной средней величины – определ-тся исходным соотношением между имеющимся показателями. Сущес-ет порядок расчета средней величины: 1.Определение исходного соотношения для исследуемого показателя. 2. Определение недостающих данных для расчета исходного соотношения. 3. Выбор формы средней величины.4. расчет среднего значения признака. Виды степенных средних: - средняя арифметическая величина- используется в том случае, если в исходном соотношении неизвестен числитель. В зависимости от осредняемых данных различают несколько случаев применения средней арифметической взвешенной величины:- если осредняемый признак выражен в абсолютных величинах , а признак –вес представлен первичным показателем( число предпр-й в группе).- если осредняемый признак представлен в виде интервального ряда. В данном случае сначала определяется середина интервала, далее серединное значение для каждого интервала умножается на значение признака- веса для данного интервала, полученные произведе-я суммируются и соотносятся с общим значением признака-веса.- если в качестве осред-го признака применяется удельный вес. Основные свойства средней арифметической:1. Сумма отклонений индивиду-го значения признака от его средней величины будут равны нулю.2. Произведение каждого значения осредняемого признака на соответствующую частоту будет тождественно произведению средней величины на сумму всех частот.3. если каждое значение признака изменить на одно и то же число, то объем средней изменится на это же число.4 если каждое значение признака изменить в одно и тоже число раз, то значение средней изменится в тоже число раз. 5 если каждое значение признака веса изменить в одно и тоже число раз, то значение средней не изменится.- среднее гармоническое- используется в том случае, если в исходном соотношении неизвестен знаменатель. – среднее геометрическое- исполь-тся если необходимо определить среднее значение показателей выраженных относительными величинами
23.Структурные средние. Виды: 1. Мода- вариант, который наиболее часто встречается в совокуп-ти. В дискретном вариационном ряду значение моды определяется по наибольшей частоте. В интервальном вариационном ряду сначала определяется модальный интервал и далее расчет ведется по формуле: Мо=Xмо+ iмо*fмо-fмо-1/(fмо-fмо-1)+(fмо-fмо+1), где Xмо- нижняя граница модального интервала; iмо- величина модального интервала; fмо;fмо-1;fмо+1;- частота модального , предмодального и послемодального интервала.2. Медиана- вариант, находящейся в середине ранжированного ряда. В дискретно вариационном ряду значения медианы будет соответствовать полу сумме всех частот. В интервальном вариационном ряду сначала опреде-тся медиана интервал и далее расчет ведется по формуле: Ме= Xме+iме*((сумма)fi/2)-Sме-1/ fме, где Xме- нижняя граница медианы интервала;iме- величина интервала; Sме-1- накопленная частота предмедианного интервала; fме- частота медианного интервала.
24 понятие вариации, и ее значение. Средние величины дают обобщенную харак-ку совокупности по варьирующим признакам, показывают типичные для данных условий уровень этих признаков, однако на ряду с этим большое практическое значение имеет изучение отклонений значений признака от средних величин. Вариацию – можно определить как количественное различие значений одного и тогоже признака у отдельных единиц совокупности. Изучение вариации позволяют опр-ть зависимость между изменениями, которые происходят в изсс-мом признаке, а так же теми факторами, которые вызывают данное изменение. Выявление изменчивости размеров явления дает возможность оценить степень завис-ти изучае-го явления от др. факторов, т.е. оценить степень устойчивости явления к внешним воздействиям . вариация – предполагает оценку степени типичности средней, рассчитанной для совокупности в целом
26 виды вариации и система показателей вариации. Вариация- кол-ное различие значений одного и того же признака у отдельных единиц совокупности. Виды: 1 если изучаемый признак принимает одно из двух значений, против–ых по своей сути, то такая вариация называется – альтернативной. 2 систематическая вариация – изменение признака в опр-ом направлении и не обусловлено внутренними законами развития явления. 3 случайная вариация – не имеет явно выраженного направления, т.е изменчивость признака не предсказуема. Система показателей вариации: 1 абсолютные показатели вариации: - размах вариации – показывает разность между наибольшим и наименьшим значением признака и учитывает только лишь отклонение между крайними его значениями R=X max – X min; - среднее линейное отклонение – показывает среднюю разницу между индивидуальными значениями признака и его средней величиной ;- дисперсия – показывает средний квадрат отклонения признака от его средней величины, она может определятся двумя способами : дисперсия оред-тся как разница между средним значением квадрата признака, и квадрата средней величины; дисперсия альтер-го признака опред-тся произведением доли единиц совоку-ти обладающим признаком и доли единиц совокуп-й не обладающих признаком; - среднее квадратическое отклонение – определяется как корень квадратный из дисперсии. 2 относительные показатели вариации: - коэффициент оссиляции; - линейный коэффициент вариации; - коэффициент вариации – если коэффициент вариации меньше 33%, то совокупность считается однородной, колеблиность (изменчивость признака) незначительная, среднее является типичной для данной совокупности