Построение рядов распределения
В результате первой стадии статистического исследования - наблюдения - получают сведения о каждой единице совокупности. Задача второй стадии статистического исследования состоит в том, чтобы упорядочить и обобщить первичный материал, свести его в группы, и на этой основе дать обобщенную характеристику совокупности. Этот этап в статистике называется сводкой.
2.2.1. Простая сводка и статистическая группировка
Различают простую сводку (подсчет только общих итогов) и статистическую группировку. Последняя сводится к расчленению совокупности на группы по существенному для единиц совокупности признаку. Группировка позволяет получить такие результаты, по которым можно выявить состав совокупности, характерные черты и свойства типичных явлений, обнаружить закономерности и взаимосвязи.
Первым и наиболее простым способом обобщения статистических данных являются ряды распределения.
Статистическим рядом распределения называют численное распределение единиц совокупности по изучаемому признаку. В зависимости от признака ряды могут быть вариационные (количественные) и атрибутивные.
Количественные признаки - это признаки, имеющие количественное выражение у отдельных единиц совокупности. Например, заработная плата рабочих, стоимость продукции промышленных предприятий, возраст людей, урожайность отдельных участков посевной площади и т.д.
Вариационные ряды могут быть дискретными или интервальными.
Дискретный ряд распределения - это ряд, в котором численное распределения признака выражено одним конечным числом.
Интервальный ряд распределения - это ряд, в котором течения признака заданы в виде интервала.
При построении интервальных рядов распределения необходимо определить, какое число групп следует образовать и какие взять интервалы (равные, неравные, закрытые, открытые).
Эти вопросы решаются на основе экономического анализа сущности изучаемых явлений, поставленной цели и характера изменений признака.
2.2.2. Построение группировок
Статистические ряды распределения позволяют систематизировать и обобщить статистический материал. Однако ми не дают всесторонней характеристики полученных групп. Чтобы решить конкретные задачи, выявить особенности в развитии явлений, обнаружить тенденции, установить зависимости, необходимо произвести группировку статистических данных. Для этой цели выбирается группировочный признак и разрабатывается система показателей сводки, которыми будут характеризоваться выделенные группы.
Определение и обоснование показателей целиком зависят от цели исследования и поставленной задачи. В зависимости от этого различают следующие виды группировок: типологические, структурные, аналитические.
К типологическим относятся все группировки, которые характеризуют качественные особенности и различия между типами явлений. Здесь особая роль принадлежит выбору группировочных признаков. За основание должны быть канты наиболее существенные признаки, которые непосредственно характеризуют сущность явлений. Группировки должны быть обоснованы экономически.
Структурные группировки имеют большое практическое значение для изучения структуры однотипных явлений. Примерами могут служить группировки предприятий по объему реализованной продукции, по числу рабочих и т.д. Значение такого рода группировок заключается в том, что с их помощью могут быть выделены и изучены группы предприятий: передовых, средних, отстающих; выявлены неиспользованные резервы производства, скажем, в области улучшения использования основных фондов, повышения производительности труда, улучшения качества продукции и т.д. Группировка населения по возрасту необходима для проведения различных расчетов, связанных с медицинским, культурным, бытовым обслуживанием населения, для вычисления специальных демографических показателей и т.д.
Аналитические группировки применяются для исследования взаимосвязи между явлениями. Используя их, прежде всего определяют факторные и результативные признаки явлений.
Факторные - это признаки, оказывающие влияние на другие связанные с ними признаки. Результативные - признаки, которые изменяются под влиянием факторных.
Чтобы исследовать взаимосвязь между отобранными признаками с помощью метода аналитических группировок, необходимо произвести группировку единиц совокупности по факторному признаку. И по каждой группе исчислить средние значения результативного признака, вариация которого будет указывать на наличие или отсутствие взаимосвязи.
Перегруппировка статистических данных называется вторичной группировкой. К этому методу прибегают в тех случаях, когда в результате первоначальной группировки нечетко проявился характер распределения изучаемой совокупности. В этом случае производят укрупнение или уменьшение интервалов. Вторичная группировка также используется для приведения к сопоставимому виду группировок с различными интервалами в целях их сравнения.
2.2.3. Составление макетов таблиц
Макетом называется форма таблицы, состоящая из строк и граф, которые еще не заполнены цифрами. Каждая статистическая таблица (или макет) имеет подлежащее и сказуемое. Подлежащее - это объект изучения. Сказуемое - система показателей, которыми характеризуется объект изучения. Обычно подлежащее располагается слева в наименования горизонтальных строк, а сказуемое - справа в виде наименования вертикальных граф.
В зависимости от построения подлежащего различают следующие виды таблиц: простые, групповые, комбинационные.
Простыми называются такие, в подлежащем которых группировок, а дается лишь перечень единиц совокупности (перечневые таблицы), административных районов (территориальные таблицы) или периодов времени (хронологические таблицы). Подлежащее может быть выражено также сочетанием этих признаков.
Групповыми таблицами называются такие, в которых подлежащее содержит группировку единиц совокупности по двум и более признакам, взятым в сочетании.
Изложение цифровых характеристик явлений общественной жизни в табличной форме создает наилучшие условия для анализа этих явлений.
Благодаря определенной системе расположения данных устраняются повторения, достигается наглядность, удобство обозрения, краткость изложения, появляется возможность равнений и анализа.
Относительные величины структуры характеризуют долю (удельный вес) составных частей целого в их общем итоге и обычно выражаются в виде коэффициентов (доли единиц) или в процентах.
Сопоставление структуры явлений, сосуществующих в пространстве, позволяет выявить особенности их внутреннего строения. Сравнение же структуры явления, разнимающегося во времени, помогает изучать происходящие в ном структурные сдвиги (изменения).
При определении относительных величин структуры сравниваемыми величинами могут быть или численности отдельных групп статистической совокупности, или объемы их признаков. За основание (базу) принимается общий итог статистической совокупности.
Важное значение при анализе экономических явлений имеют относительные величины координации. В отличие от относительных величин структуры, выражающих удельный вес частей в целом, они характеризуют соотношение частей изучаемой статистической совокупности, которое показывает, во сколько раз сравниваемая часть явлений больше или меньше части, принимаемой за основание (базу) сравнения. Относительные величины координации выражаются в кратных отношениях.
В экономической статистике часто приходится сопоставлять значение одноименных признаков по нескольким совокупностям. В результате получают относительные величины сравнения.
Относительные величины динамики характеризуют развитие изучаемого явления во времени. Они позволяют при анализе данных выявлять направление развития и измерять темпы роста.
Относительные величины динамики (темпы роста) исчисляются как отношения абсолютных (или средних) уровней ряда и выражаются в форме коэффициентов или процентов.