Глава 3. сводка, группировка статистических данных. таблицы. графики

Общее понятие статистической сводки

На основе информации, собранной в ходе статистического наблюдения, как правило, нельзя непосредственно выявить и охарактеризовать закономерности социально-экономических явлений. Полученные данные не являются обобщающими показателями, с их помощью нельзя сделать выводы в целом об объекте без предварительной обработки данных.

Поэтому цель следующего этапа статистического исследования состоит в систематизации первичных данных и получении на этой основе сводной характеристики всего объекта при помощи обобщающих статистических показателей.

Статистическая сводка – научная обработка первичных материалов статистического наблюдения, представляющая собой совокупность приемов, включающих следующие операции:

1) группировку данных статистического наблюдения;

2) суммирование показателей по отдельным группам, т. е. подсчет групповых и общих итогов, что получило название «сводка в узком смысле слова»;

3) разработку и подсчет системы статистических показателей;

4) табличное (или графическое) оформление результатов сводки и их анализ.

Сводка, включающая все названные операции, называется «сводкой в широком смысле слова».

Статистическая сводка проводится по программе, в которой предусматриваются территориальные границы, группировочные признаки, система статистических показателей, – все это можно отразить в системе макетов разработанных таблиц. План статистической сводки содержит указания о последовательности и сроках выполнения отдельных частей сводки, ее исполнителях и порядке изложения результатов.

Сводка статистических данных может производиться в централизованном (первичные данные сосредотачиваются в одном централизованном органе, например Госкомстате РФ, и обрабатываются только в нем), децентрализованном (документы первичного учета обобщаются на местах и в вышестоящий орган направляются уже в итоговом виде) и в смешанном (обработка первичного материала происходит частично на местах и завершается полностью в вышестоящем государственном органе) порядке.

В зависимости от объема данных обработка первичной статистической информации может производиться вручную (при сравнительно небольшом объеме материала) или с помощью машин (ЭВМ и др.) [1, 3, 4].

Метод группировки

Основой статистической методологии является метод группировок. Задачи, решаемые с помощью группировок, настолько широки, что без них практически не обходится ни одно сколько-нибудь научное исследование. Многие методы статистики, сохраняя свои характерные черты и специфические задачи, в той или иной степени опираются на метод группировок (средние, относительные, корреляции). Использование метода статистических группировок повышает эффективность применения других статистических методов.

Группировкой в статистике называется выделение в совокупности общественных явлений важнейших типов, характерных групп и подгрупп по существенным для них признакам.

Группировка – сложная работа и проводится она в следующей последовательности:

1) намечается перечень типов, групп, которые надо выделить;

2) выбираются группировочные признаки;

3) определяются интервалы и число групп;

4) разрабатывается система показателей и характеризуются выделенные группы;

5) определяется характер взаимодействия между отдельными признаками в совокупности – в целом и по выделенным группам;

6) оценивается влияние фактора на изменение результативного признака.

Установление типов, подлежащих выделению при группировке, требует глубоких теоретических познаний и знания конкретной действительности. Но часто приходится сталкиваться с конкретными различиями в формах исследуемого процесса, поскольку там, где имеет место развитие, всегда следует ожидать многообразия конкретных форм, поэтому теоретически трудно установить типы.

Обоснованность полученных результатов группировки в основном определяется группировочным признаком. Группировочный признак должен выражать сущность исследуемого процесса, отражать состоятельность явлений в соответствии с конкретными условиями и особенностями их развития.

Необходима комбинация группировочных признаков для достаточно полного проявления существующих типов.

В основу группировки могут быть положены как количественные, так и качественные группировочные признаки.

Качественные (атрибутивные) группировочные признаки – это признаки, которые не могут быть выражены количественно (пол, национальность и т. д.).

При группировке большое значение имеет число групп. Если признак атрибутивный, то количество групп определяется числом качественных градаций. Группировки по атрибутивным признакам часто называют классификациями.

Под классификацией следует понимать более устойчивое разграничение объектов, которое обычно содержит подробную номенклатуру. Классификация отличается научной обоснованностью, народнохозяйственными принципами построения, которые позволяют сопоставлять статистические материалы различных отраслей. Классификация отличается многоступенчатостью. В группировках тоже применяются комбинационные признаки, но в группировках группировочный признак для всех групп единый и подгруппы также выделяются по общему для них признаку, а в классификациях распределение ведется по специализированным признакам в разрезе выделенных отраслей, подотраслей.

При установлении количества групп, когда признак количественный, их число будет зависеть:

· от характера изменения группировочного признака (при большой его вариации число групп будет большим);

· от конечной цели исследования;

· от объема исследуемой совокупности. При этом, если совокупность небольшая, число групп можно устанавливать по графику ранжированного ряда группировочного признака при условии четко выраженного характера его изменения.

При плавном изменении группировочного признака и при большой численности единиц исследования число групп можно определить по формуле Стерджесса:

(3.1)

где n – число групп;

N – численность единиц исследования.

Способы проведения статистических группировок разнообразны.

Разбивку единиц исследуемой совокупности проводят по интервалу.

Интервалом в статистике называют количественные значения признака, на основе которых исследуемая совокупность разбивается на группы. Каждый интервал имеет свою величину, верхнюю и нижнюю границу. Нижней границей интервала называется наименьшее значение признака в интервале, а верхней границей – наибольшее значение признака в нем. Величина интервала представляет собой разность между верхней и нижней границами интервала.Применяют открытые и закрытые интервалы. Открытые – это те интервалы, у которых указана только одна граница: верхняя – у первого интервала или нижняя – у последнего. У закрытых интервалов указывается верхняя и нижняя граница. Существенное значение имеет определение границ интервала. Закрытые интервалы, если группировочный признак имеет плавный характер изменения, могут быть равными и неравными. Величина равного интервала определяется по формуле:

(3.2)

где h – величина интервала;

– максимальное и минимальное значение группировочного признака;

n – число групп.

При установлении числа групп и границ интервалов важно увидеть за количественными изменениями качественные переходы и не смешать существенно различные единицы наблюдения в одной группе. В экономической практике в основном применяются неравные интервалы.

Неравные интервалы могут быть прогрессивно возрастающими или убывающими в арифметической или геометрической прогрессии и определяются следующим образом:

(3.3)

где а – константа-число, которое будет положительным при возрастающих интервалах и отрицательным при убывающих интервалах;

q – константа – число, которое при возрастающих интервалах больше 1, а при убывающих – меньше 1.

При определении границ интервалов статистических группировок исходят из того, что изменение количественного признака приводит к появлению нового качества. В этом случае граница интервала устанавливается там, где происходит переход от одного качества к другому.

Один из способов определения числа групп основан на применении показателя среднего квадратического отклонения . Мера вариации (колеблемости) называется дисперсией ( ), а корень квадратный из дисперсии – средним квадратическим отклонением ( ). В зарубежной литературе этот показатель называется стандартным отклонением

, (3.4)

где – среднее значение признака по совокупности, которое определяется по формуле:

, (3.5)

где – i-е значение варьирующего признака.

Если величина интервала 0,5 , то совокупность разбивается на 12 групп. Когда величина интервала 2/3, то совокупность делится на 9 и 6 групп. Этот метод не дает гарантии, что не будут сформированы малочисленные или «пустые» группы. «Пустыми» считаются группы, в которые не попала ни одна единица совокупности, группировка построена неправильно.

При изучении социально-экономических явлений на макроуровне часто применяют группировки, интервалы которых не будут ни прогрессивно возрастающими, ни прогрессивно убывающими. Такие интервалы называются произвольными. Группировка с произвольными интервалами может быть построена с помощью коэффициента вариации

(3.6)

Построение начинается с упорядочения единиц совокупности по возрастанию или убыванию группировочного признака. В ряду значения объединяются в группу до тех пор, пока исчисленный для этой группы коэффициент вариации не достигнет 33 %, что свидетельствует об образовании первой группы, пока все единицы совокупности не будут объединены в группы.

В основе определения величины интервала должно учитываться экономическое содержание исследуемого явления. Для характеристики существенных типов применяются и специализированные интервалы, применяющиеся для выделения из совокупности одних и тех же типов по одному и тому же признаку для явлений, находящихся в различных условиях. Основными требованиями при установлении числа групп и границ интервалов являются:

· однородность значения признака в каждом интервале;

· достаточная численность единиц для того, чтобы интервал решил свою задачу [1, 12, 14].