Классификация статистики как науки
Скачать реферат: Классификация статистики как науки |
|||
|
|
План реферата
Введение
1. Статистика как наука. Предмет, метод и задачи статистики
2. Организация статистики в развитых странах, Российской Федерации
2.1. Отчетность
3. Понятия и категории статистической науки
4. Особенности статистической методологии. Закон больших чисел и его значение в статистике
5. Статистическое наблюдение
6. Контроль материалов статистического наблюдения.
7. Сводка и группировка статистических данных.
8. Статистические таблицы
9. Вторая группировка
11. Классификации
12. Графические изображения в статистике, их назначение и правила построение
13. Абсолютные и относительные величины
Введение
Для анализа происходящих социальных и экономических процессов необходимо совершенное овладение основами статистической методологии.
В процессе изучения курса студенты должны овладеть методами организации статистического наблюдения и их научной обработкой, методологией исчисления взаимосвязанных статистических показателей и их анализом. Решая эти задачи, данный курс опирается на знания, полученные по экономической теории и математической статистике.
Изучение дисциплины ведется на основе использования законодательных и инструктивных материалов по вопросам статистики, а также материалов, публикуемых в печати по вопросам экономической реформы.
ПЕРЕЧЕНЬ ДИСЦИПЛИН, УСВОЕНИЕ КОТОРЫХ СТУДЕНТАМ НЕОБХОДИМО ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ СТАТИСТИКИ.
--------------------------------T----------------------------------------------¬
¦ Наименование дисциплины ¦ Наименование разделов (тем) ¦
+-------------------------------+----------------------------------------------+
¦ 1. Теория вероятностей и ¦ 1.Теория вероятностей и закон больших чисел. ¦
¦ математическая статистика. ¦ 2.Вариационные ряды и их характеристики. ¦
¦ ¦ 3.Выборочный метод. ¦
+-------------------------------+----------------------------------------------+
¦ 2. Основы экономической ¦ 1.Общественное производство: цели, факторы, ¦
¦ теории. ¦ процесс, результаты. ¦
¦ ¦ 2.Общая характеристика товарного производства¦
¦ ¦ Рынок и механизм его функционирования. ¦
¦ ¦ 3.Предприятия в рыночной экономике. ¦
L-------------------------------+-----------------------------------------------
Автор выражает благодарность и признательность доценту Краснодарского технологического университета, кандидату экономических наук Вениамину Алексеевичу Клокову - Человеку, Ученому, Преподавателю, Наставнику.
1. Статистика как наука. Предмет, метод и задачи статистики.
Статистика - самостоятельная общественная наука, имеющая свой предмет и метод исследования. Возникла она из практических потребностей общественной жизни. Уже в древнем мире появилась потребность подсчитывать численность жителей государства, учитывать людей, пригодных к военному делу, определять количество скота, размеры земельных угодий и другого имущества. Информация такого рода была необходима для сбора налогов, ведения войн и т.п. В дальнейшем, по мере развития общественной жизни, круг учитываемых явлений постепенно расширяется.
Особенно возрастает объем собираемой информации с развитием капитализма и мирохозяйственных связей. Потребности этого периода вынуждали органы государственного управления и капиталистические предприятия собирать для практических нужд обширную и разнообразную информацию о рынках труда и сбыта товаров, сырьевых ресурсах.
В середине 17-го века в Англии возникло научное направление, получившее название "политической арифметики". Начало этому направлению положили Вильям Петти (1623-1687) и Джон Граунт (1620-1674 г.г.). "Политические арифметики" на основе изучения информации о массовых общественных явлениях стремились открыть закономерности общественой жизни и таким образом ответить на вопросы, возникавшие в связи с развитием капитализма.
Наряду со школой "политических арифметиков" в Англии, в Германии развивалась школа описательной статистики или "государствоведения". Возникновение этой науки относится к 1660 г.
Развитие политической арифметики и государствоведения привело к появлению науки статистики.
Понятие "статистика" происходит от латинского слова "status", которое в переводе означает - положение, состояние, порядок явлений.
В научный оборот термин "статистика" ввел профессор Геттингенского университета Готфрид Ахенваль (1719-1772).
В зависимости от объекта изучения статистика как наука подразделяется на социальную, демографическую, экономическую, промышленную, торговую, банковскую, финансовую, медицинскую и т.д. Общие свойства статистических данных, независимо от их природы и методы их анализа рассматриваются математической статистикой и общей теорией статистики.
Предмет статистики. Статистика имеет дело прежде всего с количественной стороной явлений и процессов общественной жизни. Одной из характерных особенностей статистики является то, что при изучении количественной стороны общественных явлений и процессов она всегда отображает качественные особенности исследуемых явлений, т.е. изучает количество в неразрывной связи, единстве с качеством.
Качество в научно-филосовском понимании - это свойства, присущие предмету или явлению, которые отличают данный предмет или явление от других. Качество - это то, что делает предметы и явления определенными. Пользуясь филосовской терминологией, можно сказать, что статистика изучает общественные явления как единство их качественной и колличественой определенности, т.е. изучает меру общественных явлений.
Статистическая методология. Важнейшими составными элементами статистической методологии являются: 1)массовое наблюдение; 2)группировки, применение обобщающих (сводных) характеристик; 3)анализ и обобщение статистических фактов и обнаружение закономерностей в изучаемых явлениях.
1. Чтобы охарактеризовать с количественной стороны любое массовое явление, необходимо сначала собрать информацию о составляющих его элементах. Это и достигается при помощи массового наблюдения, осуществляемого на основе выработанных статистической наукой правил и способов.
2. Собранные в процессе статистического наблюдения сведения подвергаются в дальнейшем сводке (первичной научной обработке), в процессе которой из всей совокупности обследованных единиц выделяются характерные части (группы). Выделение групп и подгрупп единиц из всей обследованной массы называется в статистике группировкой. Группировка в статистике является основой обработки и анализа собранной информации. Осуществляется она на основе определенных принципов и правил.
3. В процессе обработки статистической информации совокупность обследованных единиц и выделенные ее части на основе применения метода группировок характеризуются системой цифровых показателей: абсолютных и средних величин, относительных величин, показателей динамики и т.д.
Задачи статистики. Большое значение статистики в обществе объясняется тем, что она представляет собой одно из самых основных, одно из наиболее важных средств, с помощью которых хозяйствующий субъект ведет учет в хозяйстве.
Учет является способом систематического измерения и изучения общественных явлений с помощью колличественных методов.
Не всякое изучение колличественных соотношений есть учет. Различные колличественные отношения между явлениями можно представить в виде тех или иных математических формул, и это само по себе еще не будет учетом. Одна из характерных особенностей учета - подсчет ОТДЕЛЬНЫХ элементов, ОТДЕЛЬНЫХ единиц, из которых складывается то или иное явление. В учете используются различные математические формулы, но их применение обязательно связано с подсчетом элементов.
Учет является средством контроля и мысленного обобщения процессов общественного развития.
Лишь благодоря статистике управляющие органы могут получать всестороннюю характеристику управляемого объекта, будь то национальное хозайство в целом или отдельные его отрасли или предприятия. Статистика дает сигналы о неблагополучии в отдельных частях механизма управления, показывая таким образом необходимость обратной связи - управляющих решений. Общие принципы и методы научного познания служат фундаментом для понимания и правильного использования статистической методологии.
Итак, основной задачей статистики является сбор, учет, обработка и хранение данных (информации), отображающих ход общественного развития.
Таким образом, статистика выступает важнейшим инструментом познания и использования экономических и других законов общественного развития.
2. Организация статистики в развитых странах, Российской Федерации.
2.1. Отчетность.
Организация статистики в развитых странах представлена сетью государственных статистических учреждений, которые с учетом потребностей государства и корпораций необходимы для улучшения экономической коньюктуры, составления бюджета, для проведения мероприятий по налогообложению и государственно-монополистическому регулированию. Функции, выполняемые государственными статистическими учреждениями развитых стран однородны, а формы организации статистики различны по степени централизации (децентрализации).
Центральными статистическими учреждениями являются: во Франции - Национальный институт статистики и экономических исследований; в Японии - Статистическая комиссия; в Великобритании и ФРГ - Центральное Федеральное статистическое управление. Эти учреждения выполняют роль координирующих центров при разной степени децентрализации сбора статистических данных.
Организация статистики в России - в качестве системы государственных учреждений началась с 19-го века. В 1858 году был образован Центральный статистический комитет (ЦСК), который утверждался как вневедомственный орган, объединяющий все статистические работы. Однако централизованная система государственной статистики в этот период не сложилась. Отсутствовали статистические учреждения на местах, в ряде министерств (Министерство путей сообщения, Министерство государственных имуществ, Министерство финансов) статистика была поставлена лучше, чем в ЦСК. С конца 60-x - начала 70-x годов 19-го века началась активная деятельность земской статистики. Ее основная задача состояла в изучении пореформенной Росии. Земская статистика явилась примером развития альтернативной статистики. В советский период государственная статистика представлена системой учреждений, построенной по административно-территориальному принципу.
В настоящее время центральный орган государственой статистики - Государственный комитет по статистике Российской Федерации (Госкомстат РФ). В республиках, краях, областях имеются управления или комитеты государственной статистики, в административных районах - районные службы государственной статистики. Государственная статистика получает данные установленой ОТЧЕТНОСТИ от предприятий, организаций, проводит специальные обследования, переписи. Однако система государственной статистики не получает первичной информации от финансовых, таможенных, банковских учреждений, а пользуется лишь сводной информацией, которую представляют соответствующие ведомства.
Отчетность это предусмотренная действующим законодательством форма организации статистического наблюдения за деятельностью предприятий и организаций, при котором органы государственной статистики получают информацию в виде установленных отчетных документов (форм отчетности), утвержденных Министерством финансов РФ и Госкомстатом РФ, подписанных лицами, ответственными за достоверность сведений.
3. Понятия и категории статистической науки.
Каждая наука имеет свои категории, посредством которых познает общественную жизнь. Категории науки составляют ее специфический язык.
В статистике основными категориями являются: 1). Статистическая совокупность, 2). Признак, 3). Показатель, 4). Вариация, 5). Система показателей.
СТАТИСТИЧЕСКАЯ СОВОКУПНОСТЬ.
Массовые общественные явления, изучаемые статистикой, состоят из однородных в определенном отношении единиц или элементов. Например, совокупность студентов ВУЗ-ов страны состоит из отдельных студентов, сумма заработной платы занятых в национальном хозяйстве за месяц или за год состоит из массы также однородных элементов - заработной платы рабочих, служащих, ИТР и т.д.
Множество элементов или предметов (единиц, фактов, случаев и т.д.) одного и того же вида, подвергаемых статистическому изучению, называют СТАТИСТИЧЕСКОЙ СОВОКУПНОСТЬЮ, а отдельные ее элементы - единицами совокупности. Общее число единиц совокупности называют ее объемом.
ПРИЗНАКОМ в статистике называют свойство, характерную черту или иную особенность единиц совокупности, которые могут быть наблюдаемы и измерены.
Признаки, принимающие различные значения или видоизменения у отдельных единиц совокупности, называются варьирующими, а отдельные их значения или видоизменения - вариантами.
Варьирующие признаки подразделяются на атрибутивные (качественные) и колличественные. Признак называется атрибутивным, если отдельные его значения (варианты) выражаются в виде состояния, свойств и т.д., присущих явлению.
К таким признакам, выражающим присущие явлению свойства, относятся: профессия (врач, токарь, сварщик, швея и т.п.), отраслевая принадлежность предприятий (тяжелое машиностроение, легкая промышленность, сельскохозяйственное и т.п.) и др.
Признак называется колличественным, если отдельные его значения (варианты) выражаются в виде чисел.
По характеру варьирования колличественные признаки подразделяются на дискретные и непрерывные. Дискретными называются такие колличественные признаки, которые могут принимать только вполне определенные значения, между которыми не могут иметь место промежуточные значения. Например, число членов семьи, осность вагонов и т.п. Варианты дискретных признаков обычно выражаются в виде целых чисел.
Количественные признаки, которые могут в определенных пределах принимать любые значения как целые, так и дробные, называются непрерывными. Такими признаками являются, например, возраст, стаж работы, вес поезда, скорость движения и т.п.
Градация признаков на качественные и колличественные достаточно условна, т.к. всегда существует неразрывная связь качества и колличества.
Признаки могут быть основные, определяющие социально-экономическое содержание процессов, и второстепенные, внешние по отношению к сущности изучаемых явлений, т.е. непосредственно не связанные с внутренней структурой процессов (экстенсивные признаки). Статистическая наука требует выделения в программах наблюдения и группировке в первую очередь главных, основных признаков.
Признаки бывают первичные, которые лежат в основе программы сбора первичных статистических материалов, и вторичные, характеризуемые в процессе обработки и анализа данных.
ПОКАЗАТЕЛЬ - одно из основных понятий статистики, под которым имеется в виду обобщенная колличественная характеристика социально-экономических явлений и процессов в их качественной определенности в условиях конкретного места и времени. Примерами конкретных социально-экономических показателей служат: численность населения, товарная продукция промышленности, уровень производительности труда, величина себестоимости продукции и др.
Сводные экономические показатели, относящиеся к сложному комплексу экономических явлений или к многообразным национально-хозяйственным процессам и объектам, называют синтетическими (например, валовый национальный продукт, национальный доход, национальное богатство).
Величина показателя определяется в результате измерения объектов (элементов) и меняется в зависимости от методологических особенностей его построения, обусловленных в свою очередь степенью охвата изучаемых процессов.
Показатели называются натуральными, когда они выражены в единицах счета или в различных физических единицах измерения (в мерах линейных, площади, объема, массы и др.), и денежными, или стоимостными, когда они представляют собой денежную оценку экономических объектов.
ВАРИАЦИЯ - различия в значениях того или иного признака у отдельных единиц, входящих в данную статистическую совокупность. Например, студенты учебной группы различаются по успеваемости, затратам времени на подготовку к занятиям, любимым занятиям в свободное время, росту, полу и т.д. Для изучения вариации используют ряды распределения и показатели размеров вариации. Изучение вариации позволяет судить об исходных данных с точки зрения их однородности. Чем больше вариация, больше различия между единицами, тем более неоднородны исходные данные.
Совокупность показателей, всесторонне отображающих развитие общества, образуют СИСТЕМУ ПОКАЗАТЕЛЕЙ. Система статистических показателей отражает взаимозависимость, объективно существующую между явлениями. Взаимная зависимость и обусловленность статистических показателей имеет огромное значение для научного исследования объективных явлений, т.к. представляется возможным определять на основе ряда известных показателей неизвестные показатели и производить проверку конкретных данных путем их сопоставления.
4. Особенности статистической методологии. Закон больших чисел и его значение в статистике.
Своеобразие статистики как науки и метода познания состоит в том, что она изучает колличественные отношения в неразрывной связи с качественной стороной процессов общественной жизни. Неизбежным следствием такого своеобразия являются и особенности статистического анализа. Эти особенности, в частности, заключаются и в том, что статистические методы исследования органически сочетаются с методами той науки, предмет которой изучается, а исследователь, как правило, является специалистом двух научных дисциплин. Аспект конкретности в анализе общественных явлений, обусловленных определенным пространством и временем, предопределяет необходимость сочетания статистических и специфических методов для данной сферы объектов, устанавливаемых определенной научной дисциплиной.
Можно назвать по крайней мере три особенности статистической методологии или принципа статистического изучения явлений: - статистика изучает массовые количественные отношения в неразрывной связи с качественными особенностями процессов и явлений; - статистика рассматривает с помощью сводных показателей любой процесс в целом, в совокупности факторов, черт и сторон изучаемых явлений; - статистика стремится показать совокупность явлений и их развитие в дифференциации, в многообразии их типов, рассмотреть взаимосвязи и отношения между последними.
Особенно большое значение для вскрытия специфики статистики имеет трактовка таких философских категорий, как качество и количество, причинность, необходимость и случайность, общее, частное и отдельное, закон и закономерность.
КАЧЕСТВО - это внутренняя определенность, или сущность явления непосредственно связанная с законом его развития. Качество обнаруживается в сочетании многообразных сторон, свойств, признаков явления.
КОЛИЧЕСТВО - это внешняя определенность явления, выступающая в виде величины, числа, степени проявления того или иного его свойства. Количество находится в единстве с качеством, составляя меру явления.
СУЩНОСТЬ - это внутренняя относительно устойчивая сторона действительности, скрытая за поверхностью явления.
ЯВЛЕНИЕ - это внешняя более подвижная сторона действительности, выступающая формой выражения сущности.
СЛУЧАЙНОСТЬ - это то, что имеет причину не в самом себе, не в сущности явлений, вытекает не из внутренних, но побочных, внешних связей, а поэтому может быть, но может и не быть, может произойти так или по другому.
НЕОБХОДИМОСТЬ - это то, что имеет причину в себе самом, с неизбежностью вытекает из сущности, внутренних связей явлений, поэтому неизбежно должно произойти в главном так, а не иначе.
Сущность и явление не совпадают друг с другом. Задача всякой науки, в том числе и статистики, заключается в том, чтобы за явлениями, которые только и попадают в поле зрения исследователя, увидеть, вскрыть сущность.
Таким образом, руководствуясь названными категориями объективной действительности, статистик вправе расчитывать, что на основе собираемых им статистических данных он может раскрыть сущность изучаемого общественного процесса.
Одним из выражений связи между случайностью и необходимостью выступает ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ.
Содержание закона больших чисел сводится к следующему: в массе индивидуальных явлений общая закономерность проявляется тем полнее и точнее, чем больше их охвачено наблюдением.
Иными словами, закон больших чисел выражает общий принцип, в силу которого в большом числе явлений при некоторых общих условиях почти устраняется влияние случайных факторов.
Закон больших чисел получил свое математическое доказательство в теории вероятностей, а также подтверждение в многочисленных экспериментальных проверках. Так, французский естествоиспытатель А.Бюффон поставил следующий опыт: подбросил монету 4040 раз, при этом орел выпал 2048 раз, а решка 1992 раза. Отсюда, частность выпадения орла составила 2048/4040 = 0,507 и отклонилась от вероятности его выпадания в каждом отдельном случае, равной 1/2, лишь на 0,007 (0,507 - 0,500).
Это говорит о том, что в рассматриваемом опыте почти полностью проявилось влияние основных, постоянных причин, а случайные причины отклонили результаты только на весьма незначительную величину. Т.е. в результате взаимопогашения случайных отклонений средние, исчисленные для величин одного и того же вида, становятся типичными, отражающими действие постоянных и существенных факторов в данных условиях времени и места.
В силу закона больших чисел случайные отклонения и ошибки в измерении величин взаимопогашаются в массе явлений. Опять-таки в силу этого же свойства следует изучать основные закономерности в большой совокупности объектов, а не на отдельных объектах, на величину которых, кроме основной закономерности, действуют двоякого рода погрешности: индивидуальные особенности данного события (объекта) и неточности, связанные с измерением его величины.
При определенных условиях величину отдельного элемента в совокупности можно рассматривать как случайную величину, имея в виду, что она является не только автоматическим результатом какой-то общей закономерности, но в то же время и сама определена действием множества факторов, не зависящих от этой общей закономерности.
Поэтому в основе статистического исследования всегда лежит массовое наблюдение фактов. Но подчеркнем, что закон больших чисел не является регулятором процессов, изучаемых статистикой. Ошибочно считать его основным законом статистики. Он характеризует лишь одну из форм проявления закономерностей в массовых колличественных отношениях, которую в науке называют статистической закономерностью.
СТАТИСТИЧЕСКАЯ ЗАКОНОМЕРНОСТЬ - одна из форм проявления всеобщей связи явлений в природе и обществе. Впервые этот термин стал употребляться в естественных науках в противоположность понятию динамической закономерности, т.е. такой формы закономерности, когда строго определенным значениям каких-либо факторов всегда соответствуют строго определенные значения величин, зависимых от этих факторов. При динамической закономерности колличественные соотношения между величинами остаются справедливыми для каждого отдельного случая, каждого элемента совокупности, охваченного действием известного закона. Указанные соотношения могут быть выражены математическими строго определенными формулами, системой уравнений и т.д.
Примером динамической закономерности являются закономерности соотношений силы тяжести, массы и расстояний между телами, определяемые законом всемирного тяготения.
СТАТИСТИЧЕСКАЯ ЗАКОНОМЕРНОСТЬ - другая форма закономерности, когда какое-либо правило, закон, количественное соотношение выявляются только в достаточно большом числе элементов совокупности, находят свое выражение только в массе явлений. Наступление отдельного события при этой закономерности связано с известной вероятностью (т.е. отдельное событие может наступить или не наступить). Но в массе случаев общая закономерность необходимо найдет свое проявление. Характеристика связи между числом событий и степенью действия общей закономерности, при некоторых простых условиях, дается законом больших чисел. Одной из форм математического выражения связи причин и следствий при статистической закономерности служат уравнения регрессии (корреляции).
5. Статистическое наблюдение.
Статистическое наблюдение, или первичный статистический учет, является научной, специально организованной регистрацией признаков каждой единицы совокупности и записью их в определенных документах.
Статистическим наблюдением называется планомерный научно организованный сбор или получение массовых сведений о явлениях общественной жизни.
В процессе статистического наблюдения получаются статистические данные, необходимые для осуществления познаватльной и контрольно-организаторской функции статистики.
Статистическое наблюдение выступает первым этапом статистического исследования, оно совпадает в основном с первой (чувственной или эмпирической) ступенью процесса познания общественной жизни, является важнейшим специфическим статистическим приемом исследования. Всякое исследование, в т.ч. и статистическое, начинается со сбора фактов, наблюдения; выводы, обобщения как в науке, так и в практике ценны лишь тогда, когда они обоснованы фактами.
К статистическим данным, пригодным для обобщений, предъявляется ряд требований: - данные должны быть максимально полными, но не отрывочными, случайно выхваченными; - данные должны быть абсолютно достоверными и точными; - данные должны соответствовать принципу единообразия, сопоставимости; - данные должны соответствовать принципу своевременности (сбор должен быть организован только в строго определенное время, но кроме этого, данные должны быть представлены так же в срочном порядке).
Объектом статистического наблюдения называется та совокупность, о которой должны быть собраны необходимые сведения. Объектом наблюдения может быть, например, совокупность фермерских хозяйств республики (или же какого-либо района), совокупность ВУЗ-ов, совокупность промышленных предприятий и т.д.
Единицей наблюдения называют тот составной элемент объекта наблюдения, который является носителем признаков, подлежащих регистрации. В одном каком-либо наблюдении может быть не одна, а несколько единиц наблюдения. Так при переписи населения, например, единицей наблюдения может быть или человек (житель), или семья, или то и другое.
Единицы наблюдения, как и объект в целом, обладают, как правило, множеством различных признаков. Все их учесть невозможно. Поэтому необходимо определить какие признаки следует регистрировать в процессе наблюдения.
Перечень признаков, регистрируемых в процессе наблюдения, называют программой статистического наблюдения.
Наряду с составлением перечня признаков, включаемых в программу наблюдения, важное значение имеет также точное, ясное и исчерпывающее определение каждого признака. Точная и исчерпывающая формулировка вопросов программы необходима для того, чтобы обеспечить одинаковое их понимание всеми участвующими в наблюдении лицами. В этих целях часто в формулировку вопросов включается так называемый подсказ, т.е. варианты возможных ответов.
Статистическое наблюдение может производится в двух основных формах: в форме отчетности и в форме специально организованных статистических обследований.
Специальные статистические обследования освещают моменты, не охватываемые статистической отчетностью, служат средством для проверки и анализа материалов этой отчетности, дают дополнительный материал как для национально-хозяйственного прогнозирования и оперативных мероприятий, так и для познания закономерностей развития экономики.
Для изучения особенностей и закономерностей общественных явлений применяются различные виды и способы сбора статистических сведений. В зависимости от задач исследования и конкретных условий статистическое наблюдение может быть единовременным или текущим.
Единовременное наблюдение - запись признаков единиц наблюдения, приуроченная к данному "критическому моменту" времени. Единовременное наблюдение или учет состояния проводится через некоторые периоды времени, охватывает длительно существующую совокупность. Такое наблюдение проводится для определения численности, состава и качественных особенностей совокупности. Программа сбора сведений в этом случае должна быть в основном аналогичной содержанию предшествующих единовременных наблюдений.
Текущее наблюдение или текущий учет ведется для определения измерений состояния явления. Единицы наблюдения и их признаки регистрируются в момент возникновения или же в ближайший после этого момент времени.
Материалы единовременного и текущего наблюдений взаимно дополняют друг друга; создается возможность получения данных на любой момент времени или за любой период времени.
Сплошное наблюдение - учет всех без исключения единиц в пределах данной совокупности, например перепись всех видов оборудования или материалов в данном предприятии. Материалы сплошного наблюдения позволяют выделить в составе изучаемой массе единицы качественно однородной группы и определить по каждой группе средние величины по наиболее существенным признакам. Единовременное и текущее наблюдения осуществляются в форме сплошного наблюдения, если необходимо получить сведения об объеме изучаемых явлений.
Организация сплошного наблюдения не всегда возможна и целесообразна, особенно для контроля за качеством продукции. В этом случае сплошное наблюдение приводит к исключению из сферы практического использования массы продукции предприятий. Поэтому необходимо осуществлять несплошное (частичное) наблюдение - учитывать только часть единиц совокупности, по которой составляют представление о характерных особенностях изучаемого явления в целом.
Несплошное наблюдение имеет определенные преимущества по сравнению со сплошным наблюдением: - требуется значительно меньше затрат труда и средств в связи с уменьшением числа обследуемых единиц; - данные могут быть собраны в более короткие сроки и по более широкой программе, чтобы в заданных пределах всесторонне раскрыть особенности изучаемой совокупности, провести более глубокое научное исследование; - данные несплошного наблюдения привлекаются для контроля материалов сплошного наблюдения; - несплошное наблюдение должно быть репрезентативным (представительным).
Обследуемые единицы отбираются так, чтобы, опираясь на полученные по этим единицам данные, составить правильное представление о явлении в целом.
Поэтому одной из существенных особенностей несплошного наблюдения является организация отбора единиц обследуемой совокупности способами: основного массива, монографическим, анкетным и выборочным наблюдением.
Способ основного массива предусматривает отбор единиц совокупности, преобладающих по изучаемому признаку. Данный способ не обеспечивает отбора единиц, которые представляли бы все части совокупности.
Монографическое наблюдение - детальное описание небольшого числа единиц совокупности. Типическая монография, как один из способов изучения особенностей единиц совокупности, предусматривает отбор из состава всей совокупности качественно однородных единиц одного типа. Собираются сведения по 1-3 единицам с индивидуальными значениями признака, близкими к типичным значениям признака в группе; К числу недостатков типической монографии относится субъективный выбор единиц наблюдения, когда руководствуются только общим представлением об их характерных особенностях. Кроме того, число отобранных единиц невелико, не соответствуют численности самой группы, и полученные данные не позволяют изучить распределение единиц (состав, долю) в пределах отдельной группы.
Большая уверенность в репрезентативности данных, полученных типической монографией, достигается, если выбор единиц основан на данных ранее выполненных сплошных наблюдений.
Анкетный способ предусматривает раздачу анкет (иногда анкеты публикуют) всем единицам совокупности для специальных обследованний, например с целью изучения регулярности доставки почтовой корреспонденции, мнений по отдельным вопросам.
Анкеты заполняются добровольно и поэтому не всегда обеспечивается репрезентативность выборки. Программа анкетного обследования содержит узкий круг вопросов, ответы на которые часто дают только заинтересованные лица.
Большое распространение получает метод интервью, когда опрос ведется путем личного общения по специально разработанной программе. Такой метод широко применяется в социологических исследованиях.
Наиболее совершенным с научной точки зрения видом несплошного наблюдения является выборочное наблюдение. Выборочное наблюдение представляет собой такой вид статистического наблюдения, при котором обследованию подвергается некоторая часть единиц изучаемой совокупности, отобранная в определенном строго научном порядке, с целью последущей характеристики всей совокупности.
Сплошное и несплошное статистическое наблюдение осуществляется различными способами: непосредственным наблюдением, опросом и документированной записью.
Источником сведений служит опрос. По способу регистрации фактов опрос имеет разновидности: экспедиционный способ, саморегистрация, корреспондентский способ и документированная запись.
Экспедиционный способ предусматривает сбор сведений на месте возникновения факта. Специальный регистратор производит опрос и сам записывает ответ.
Этот способ обеспечивает точную информацию, но требует значительных затрат времени, труда и средств.
Саморегистрация осуществляется с участием специального регистратора на месте сбора сведений. Регистратор только разъясняет порядок ответов на поставленные вопросы в бланке, а ответы даются обычно представителями организаций и предприятий. Этот способ требует значительных затрат времени и средств, а также привлечения высококлалифицированных статистических работников.
Корреспондентский способ предполагает рассылку статистическими и другими органами управления специально разработанных бланков и инструкций по их заполнению хозяйствующим субъектам или специально выделенным лицам корреспондентам для изучения определенного вопроса. Сведения поступают в установленные сроки по почте, телеграфом или доставляются нарочным. Способ не требует особых затрат, но качество информации зависит от уровня знаний и степени подготовки корреспондентов.
Документированная запись - основная форма статистического наблюдения является основным источником расчета статистических показателей.
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО РЕШЕНИЮ ТИПОВОЙ ЗАДАЧИ ПО ТЕМЕ: Статистическое наблюдение
Любое статистическое исследование начинается со сбора сведений (фактов) об изучаемых явлениях и процессах. Эта стадия работы называется стастическим наблюдением, которое должно быть проведено с соблюдением определенных правил, научно организовано.
1. Программа статистического наблюдения. Программа статистического наблюдения включает: - определение объекта наблюдения и единиц совокупности; - определение программы описания единиц совокупности и последовательность постановки вопросов в программе; - формулировку вопросов программы и подсказ ряда возможных ответов; ЗАДАЧА. Поставлена задача статистического исследования факторов успеваемости студентов первого курса Отрадненского университета заочного отделения по результатам зимней экзаменационной сессии. Требуется определить объект наблюдения, единицу совокупности и составить программу наблюдения.
Объект наблюдения. Казалось бы, здесь нет вопроса - поставленная задача определяет, что объектом наблюдения являются студенты первого курса заочного отделения Отрадненского университета. Однако это не совсем так.
Здесь требуется уточнение. Во-первых, обследованию подлежат не все студенты, а только участвовавшие в зимней сессии. Из этого контингента некоторая часть студентов могла не участвовать в зимней сессии по болезни, в связи с командировками и по другим уважительным причинам. Они также не подлежат обследованию. Во-вторых, так как задача состоит не только в оценке успеваемости по результатам зимней сессии, но и в характеристике факторов успеваемости, то необходимо объект обследования освободить от той части студентов, которые были приняты в университет не в данном учебном году, но принимали участие в зимней сессии, т.к. имели академические отпуска по уважительным причинам.
Таким образом, объект обследования - студенты первого курса заочного отделения Отрадненского университета приема текущего года, участвовавшие в зимней экзаменационной сессии.
Определение единиц совокупности. В результате обследования мы получим совокупность студентов, составляющих объекты исследования. Единицей этой совокупности является отдельный студент.
Перечень признаков характеризующих единицу совокупности (каждого студента). Центральный признак единицы совокупности - результаты сессии, соответственно постановка вопроса: какие оценки получил студент на сессии по каждому предмету ? Ответ получим в словесной форме (отлично, хорошо, удовлетворительно, неудовлетворительно).
Признаки-факторы успеваемости. Для студента первого курса важны признаки, характеризующие его до поступления в ВУЗ: длительность перерыва в учебе после окончания средней школы (год окончания средней школы), окончена ли школа с золотой медалью (да, нет), стаж практической работы до поступления в университет (число лет и месяцев), работает ли студент по избранной в ВУЗе специальности (да, нет). Далее рассмотрим вопросы, характеризующие учебу студента в 1 семестре: посещаемость очных занятий, своевременность выполнения практических занятий (курсовых и контрольных работ). Посещаемость очных занятий необходимо фиксировать по каждому предмету и при этом подсказывать ответы, а именно: имел ли пропуски, пропустил не более 10% занятий, 20%, 30% и свыше 30% занятий. Так же необходимо поступить и при фиксировании ответов на вопрос о своевременности выполнения контрольных работ по каждому предмету: выполнено ли в срок, выполнено ли с опозданием на 1 неделю, на 2 недели, свыше двух недель.
Закончим перечень признаков характеризующих каждого студента постановкой вопросов отображающих общие и демографические признаки: фамилию, инициалы студента (в контрольных целях), пол, возраст (сколько лет исполнилось - числовой ответ), семейное положение (холост, женат, замужем), наличие детей (нет, есть).
Есть еще много факторов, которые влияют на успеваемость. Но, вопервых, не все факторы можно статистически измерить (способность к усвоению учеб- ного материала, работоспособность и т.д.) и, во-вторых, нельзя без предела расширять программу и ставить такие вопросы, на которые трудно будет ответить (например, о бюджете времени студента). В программе статистического наблюдения нужно ставить только такие вопросы, на которые будут получены правдивые ответы.
Определение порядка расположения вопросов в статистическом формуляре.
Принятая последовательность предлагаемых вопросов должна давать возможность проверки полученных ответов с помощью ответов на предыдущие вопросы. Поэтому лучше начинать с общих и демографических сведений: фамилии, пола, возраса, семейного положения, наличия детей. Затем следует перейти к вопросу, связанному с окончанием средней школы; ответ на этот вопрос проверяется по данным о возрасте. Далее может быть поставлен вопрос о стаже практической работы; ответ на этот вопрос проверяется по данным о времени окончания школы (при условии, что работа и учеба не были совмещены). Далее ставятся вопросы о результатах приемных испытаний, учебе в 1 семестре, результатах зимней экзаменационной сессии.
6. Контроль материалов статистического наблюдения.
Собранные в процессе статистического наблюдения данные о величине признака единиц в изучаемой совокупности должны быть обработаны так, чтобы получился точный и обстоятельный ответ на все вопросы, поставленные с целью исследования. Качество исходного статистического материала предопределяет качество обобщающих показателей, полученных в результате статистической обработки (статистической сводки).
Даже при достаточно совершенной организации статистического наблюдения могут встречаться в полученной статистической информации отдельные ошибки или погрешности, которые следует устранить, чтобы получить доброкачественный исходный статистический материал.
ОШИБКИ СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ - расхождение действительных значений признаков единиц наблюдения с их величиной, зарегистрированной в процессе сбора сведений.
Ошибки статистического наблюдения разнообразны по происхождению и характеру. Они могут заключаться в неполном охвате подлежащих регистрации единиц, в пропуске записи или не ясной записи данных по отдельным единицам наблюдения и в неправильной записи отдельных ответов (несоответствие их действительным фактам). Ошибки статистического наблюдения возникают часто в связи с отсутствием твердых знаний и навыков у регистраторов, описками и т.п.В некоторых случаях встречаются и преднамеренные ошибки, которые скрывают или искажают факты; в таких случаях привлекают к ответственности лиц, занятых проведением статистического наблюдения.
Ошибки статистического наблюдения разделяются на категории в зависимости от источника происхождения и значения ошибок. По источнику происхождения различают ошибки непреднамеренные и преднамеренные, а по значению - случайные и систематические.
Случайными ошибками считаются такие погрешности в записи данных по отдельным единицам, в отношении которых предполагают, что они могут с одинаковой вероятностью исказить результаты статистического наблюдения в противоположные стороны. К ошибкам такого вида относятся непреднамеренные ошибки - как следствие описок или недостаточно ясного понимания регистратором сущности регистрируемых признаков. Случайные ошибки при статистическом наблюдении массы единиц не оказывают существенного влияния на конечные результаты обследования: в процессе статистической сводки собранных данных они обычно взаимопогашаются.
Систематические ошибки искажают сведения по отдельным единицам наблюдения в одном направлении (преувеличивают или преуменьшают). К систематическим ошибкам относятся: пропуски единиц наблюдения, ошибки, возникающие в силу неисправности измерительных приборов, а иногда и стремления отдельных лиц округлять величины при устном опросе. Например, при недокументированном сборе сведений возможны округления возраста, стажа работы, заработной платы. Все систематические ошибки являются преднамеренными ошибками и не погашаются в процессе статистической сводки.
К ошибкам статистического наблюдения относятся ошибки, возникающие в процессе организации выборочного наблюдения, называемые ошибками представительства, или репрезентативности. Основное значение по недопущению ошибок такого рода имеет правильная организация статистического наблюдения: разработка плана статистического наблюдения, бланков и инструкций по их заполнению, подбор регистраторов и т.п.
Чтобы устранить обнаруженные ошибки в материалах статистического наблюдения, производится контроль собранных данных первичного учета.
Контроль материалов учета, а также записей в статистической отчетности осуществляется в двух направлениях: Счетный или арифметический контроль - исполняется с целью проверки именно счетной согласованности данных, помещенных в формулярах статистического наблюдения, а также правильности подсчета итогов.
Логический контроль ведется для проверки правильности самого содержания сведений, собранных по каждой единице наблюдения. Логический контроль осуществляется различными способами: 1) сравниваются ответы на различные вопросы одного и того же формуляра, например сопоставляются в бланке переписи населения сведения о профессии, возрасте, семейном положении; 2) сопоставляются записи, относящиеся к отчетному периоду, с аналогичными записями предшествующих периодов или же с плановыми данными отчетного периода; 3) сравниваются фактические данные статистического наблюдения с разработанными нормативами: затрат времени, удельного расхода материалов и др.; 4) сопоставляются данные проведенных статистических наблюдений с результатами специальных наблюдений выборочного характера, в силу своих особенностей, позволяющих получить более полные данные по отобранной массе единиц.
Работники Госкомстата Российской Федерации и его местных органов, получая статистическую отчетность предприятий и организаций, проверяют полноту поступления и правильность заполнения утвержденных форм отчетности. В случае неполного поступления материалов или наличия в них ошибочных записей принимают меры к устранению ошибок путем повторных запросов, специальных проверок или прямого исключения неверных сведений. К виновным в искажении отчетности применяются меры дисциплинарного воздействия в виде штрафов.
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ И РЕШЕНИЕ ТИПОВОЙ ЗАДАЧИ ПО ТЕМЕ: Организация статистического наблюдения.
К вопросам организации статистического наблюдения относятся: определение единицы наблюдения, определение форм и видов наблюдения, а также способов учета фактов. Если наблюдение единовременное (типа переписи), то нужно определить критический момент наблюдения, т.е. момент, на который будет произведен подсчет численности и определение признаков единиц совокупности.
ЗАДАЧА. Использовав данные предыдущей задачи, решить организационные вопросы статистического наблюдения.
При обследовании факторов успеваемости студентов первого курса заочного отделения Отрадненского университета единицей наблюдения, от которой мы будем получать сведения, будут учебные группы. Заполнять анкеты должны кураторы этих групп.
Определение формы организации статистического наблюдения.
Сбор первичных статистических материалов может быть организован двумя способами: во-первых, путем получения сведений в порядке представления статистической отчетности; во-вторых, путем получения сведений в порядке специально организованного статистического наблюдения.
Проектируемое исследование факторов успеваемости студентов первого курса заочного отделения Отрадненскокого университета организуется вторым способом - путем специально организованного наблюдения. Определяем вид наблюдения, которое в зависимости от степени охвата единиц совокупности может быть сплошным и несплошным, в зависимости от учета фактов во времени - постоянным, единовременным или периодическим.
Изучение факторов успеваемости проектируется как сплошное и единовременное наблюдение. Изучение факторов успеваемости студентов можно организовать и как несплошное наблюдение, но обязательно репрезентативное, т.е. выборочное. В этом случае встают вопросы об определении численности выборки (ошибка не должна превышать заданной точности), о способах отбора (можно применить механический отбор студентов во всех группах, а можно отобрать механически несколько учебных групп и в них провести сплошное наблюдение, т.е. применить серийную или гнездовую выборку).
Способ учета фактов. Различают три способа учета фактов: непосредственный учет (путем осмотра, измерения и т.д.), документальный учет (на основе документов, фиксирующих совершение факта, на основе данных учета и т.д.), учет фактов путем опроса обследуемых лиц. В плане решаемой задачи будем применять документальный учет - путем заполнения анкеты, что делается куратором учебной группы на основании следующих документов: личных дел студентов (по общим и демографическим вопросам, а также по вопросам окончания средней школы, трудовой деятельности), экзаменационных ведомостей (по вопросам оценок полученных на приемных экзаменах и на зимней сессии), журналов посещаемости (по вопросам посещаемости заняий в первом семестре) и записей преподавателей (о своевременности выполнения практических занятий и контрольных работ).
Что касается определения критического момента данного обследования, то он не фиксируется, т.к. обследование проводится по результатам зимней экзаменационной сессии, которая могла заканчиваться для различных учебных групп в разное время.
Заполнение анкет должно быть произведено в определенный срок (например, десятидневный) после окончания сессии. Ряд вопросов анкеты (общие и демографические, об окончании средней школы, о работе, о посещаемости занятий в 1 семестре и своевременной сдаче работ) может быть заполнен до экзаменационной сессии.
7. Сводка и группировка статистических данных
В результате первой стадии статистического исследования - статистического 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.
Различают простую сводку (подсчет только общих итогов) и статистическую группировку. Статистическая группировка сводится к расчленению совокупности на группы по существенному для единиц совокупности признку. 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.
Вариационные ряды могут быть дискретными или интервальными.
Дискретный ряд распределения - это ряд, в котором численное распределение признака выражено одним конечным числом. Примером может служить распределение рабочих по разрядам:
--------------------------------------T---------------------------------------¬
¦ ТАРИФНЫЙ РАЗРЯД ¦ ЧИСЛО РАБОЧИХ, ЧЕЛОВЕК ¦
+-------------------------------------+---------------------------------------+
¦ 1 ¦ 10 ¦
¦ 2 ¦ 30 ¦
¦ 3 ¦ 60 ¦
¦ 4 ¦ 30 ¦
¦ 5 ¦ 40 ¦
¦ 6 ¦ 20 ¦
L-------------------------------------+----------------------------------------
Интервальный ряд распределения - это ряд, в котором значения признака заданы в виде интервала. Например, распределение рабочих по разрядам можно
представить в виде интервального ряда:
--------------------------------------T---------------------------------------¬
¦ ТАРИФНЫЙ РАЗРЯД ¦ ЧИСЛО РАБОЧИХ, ЧЕЛОВЕК ¦
+-------------------------------------+---------------------------------------+
¦ 1 - 2 ¦ 40 ¦
¦ 3 - 4 ¦ 90 ¦
¦ 5 - 6 ¦ 60 ¦
L-------------------------------------+----------------------------------------
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. Интервалы не должны быть слишком широкими, т.к. в противном случае качественно различные объекты могут попасть в одну и ту же группу (нельзя, например, строить такие возрастные интервалы: 0 - 15 лет; 16 - 30 лет), не должны быть и слишком узкими, т.к. и в этом случае число единиц в той или иной группе окажется незначительным и характеристики групп не будут типичными.
МЕТОДИКА СОСТАВЛЕНИЯ РЯДА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ.
ЗАДАЧА. Имеются следующие данные о работе 12 заводов одной из отраслей промышленности:
----T-------------------------T----------------------T----------------------¬
¦ N ¦среднегодовая стоимость ¦среднесписочное число ¦производство продукции¦
¦ ¦основных производственных¦работающих за отчетный¦за отчетный период, ¦
¦п/п¦фондов, млн. руб. ¦период, человек ¦млн. руб. ¦
+---+-------------------------+----------------------+----------------------+
¦ 1¦ 3,0 ¦ 360 ¦ 3,2 ¦
¦ 2¦ 7,0 ¦ 380 ¦ 9,6 ¦
¦ 3¦ 2,0 ¦ 220 ¦ 1,5 ¦
¦ 4¦ 3,9 ¦ 460 ¦ 4,2 ¦
¦ 5¦ 3,3 ¦ 395 ¦ 6,4 ¦
¦ 6¦ 2,8 ¦ 280 ¦ 2,8 ¦
¦ 7¦ 6,5 ¦ 580 ¦ 9,4 ¦
¦ 8¦ 6,6 ¦ 200 ¦ 11,9 ¦
¦ 9¦ 2,0 ¦ 270 ¦ 2,5 ¦
¦ 10¦ 4,7 ¦ 340 ¦ 3,5 ¦
¦ 11¦ 2,7 ¦ 200 ¦ 2,3 ¦
¦ 12¦ 3,3 ¦ 250 ¦ 1,3 ¦
+---+-T-----------------------+----------------------+----------------------+
¦итого¦ 47,8 ¦ 3935 ¦ 58,6 ¦
L-----+-----------------------+----------------------+-----------------------
Если по каждому абсолютному показателю таблицы подвести итог (см. строку "итого" таблицы), то получим простую сводку. Однако, только по итогам и отдельным показателям трудно судить о характере распределения заводов, например, по числу работающих или по стоимости основных фондов, о том, какие значения показателей являются наиболее характерными для данной отрасли за отчетный год. Для этого имеющиеся данные надо привести в систему по интересующему нас признаку. В качестве изучаемого признака возьмем, например, стоимость основных фондов и построим по нему ряд распределения с равными закрытими интервалами. Величина интервала в этом случае определяется по формуле:
Хмакс. - Хмин.
И = ----------------- ,
число групп
Хмакс. и Хмин. - соответственно максимальное и минимальное значения стоимости основных фондов.
Образуем четыре группы заводов. Тогда величина интервала будет равна:
7,0 - 2,0
И = ------------- = 1,25 .
4
Теперь надо образовать группы заводов, отличающиеся друг от друга по среднегодовой стоимости основных производственных фондов на эту величину.
Первая группа заводов будет иметь размер основных производственных фондов в пределах от 2,0 до 3,25 и т.д.
Распределив заводы по группам, надо подсчитать число заводов в каждой из них.
Техника подсчета проста - необходимо сделать выборку нужных значений из таблицы задачи и занести их предварительно в рабочую таблицу:
--------------------------------------T---------------------------------------¬
¦Группы заводов по стоимости основных ¦ ЧИСЛО ЗАВОДОВ ¦
¦производственных фондов, млн. руб. ¦ ¦
+-------------------------------------+---------------------------------------+
¦ 2,0 - 3,25 ¦ IXII 5 ¦
¦ 3,25 - 4,50 ¦ III 3 ¦
¦ 4,50 - 5,75 ¦ I 1 ¦
¦ 5,75 - 7,00 ¦ III 3 ¦
L-------------------------------------+----------------------------------------
Примечание. Каждая черта соответствует единице совокупности, т.е. одному заводу. Счет ведется пятерками - каждые четыре черты перечеркиваются пятой.
На основании рабочей таблицы составляется ряд распределения:
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЗАВОДОВ ПО РАЗМЕРУ ОСНОВНЫХ ФОНДОВ
----------------------------T-------T---------------------------------------¬
¦Группы заводов по стоимости¦ Число ¦Удельный вес заводов группы в процентах¦
¦основных производственных ¦заводов¦ к итогу, % ¦
¦фондов, млн. руб. ¦ ¦ ¦
+---------------------------+-------+---------------------------------------+
¦ 2,0 - 3,25 ¦ 5 ¦ 41,7 ¦
¦ 3,25 - 4,50 ¦ 3 ¦ 25,0 ¦
¦ 4,50 - 5,75 ¦ 1 ¦ 8,3 ¦
¦ 5,75 - 7,00 ¦ 3 ¦ 25,0 ¦
+---------------------------+-------+---------------------------------------+
¦ ИТОГО ¦ 12 ¦ 100,0 ¦
L---------------------------+-------+----------------------------------------
Как видно из таблицы, ряд распределения состоит из двух элементов: а) значения признака, б) абсолютной численности единиц признака.
Для большей наглядности абсолютные величины могут быть дополнены относительными показателями (частостями), выраженными в процентах. Таким образом, обобщение данных в виде ряда распределения позволяет видеть вариацию и состав совокупности по изучаемому признаку, сравнивать между собой группы, изучать их в динамике.
Итак, ряд распределения заводов по стоимости основных производственных фондов показывает, что наиболее характерной для данной отрасли является группа заводов с основными фондами от 2,0 до 3,25 млн. руб., которая составляет 41,7 % всех заводов, и что более половины заводов (66,7 %) имеют стоимость основных фондов в размере от 2,0 до 4,5 млн. руб.
Интервалы в рядах распределения могут быть неравными - прогрессивно возрастающими или прогрессивно убывающими. Это характерно для совокупностей с большими колебаниями значений признака.
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ И РЕШЕНИЕ ТИПОВОЙ ЗАДАЧИ ПО ТЕМЕ: ПОСТРОЕНИЕ ГРУППИРОВКИ.
Статистические ряды распределения позволяют систематизировать и обобщать статистический материал. Однако они не дают всесторонней характеристики полученных групп. Чтобы 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.
ЗАДАЧА. Используя данные предыдущей задачи (см. таблицу показателей о отчетных данных 12 заводов), выявите в данной отрасли промышленности распределение предприятий по мощности, а также влияние этого признака на объем производства.
ВЫБОР группировочного признака. Из экономической теории известно, что мощность предприятия в значительной степени определяется размером основных фондов (здания, сооружения, машины, оборудование и т.д.). Чтобы выявить распределение предприятий по мощности, разобьем совокупность заводов отрасли на группы по размеру стоимости основных фондов. Метод образования групп был изложен при построении рядов распределения. При этом были выделены четыре группы заводов по размеру основных фондов и определено их число в каждой группе заводов. Чтобы осознать различие между рядами распределения и группировкой, возьмем в основание группировки эти же группы заводов. Задача группировки сводится к определению показателей для характеристики выделенных групп. Такими показателями в настоящей задаче будут: стоимость основных фондов, число занятых трудом (работающих) и производство продукции предприятия.
Техническое выполнение группировки заключается в последовательном исполнении следующих этапов: - составляется макет таблицы группировки с системой показателей, куда будут заноситься результаты группировки; - для заполнения макета таблицы составляется предварительная рабочая таблица, в которой ведется подсчет итоговых показателей (характеризующих выделенные группы: стоимость основных фондов, число работающих и производство продукции предприятия) по каждой группе; - групповые показатели рабочей таблицы заносятся в соответствующие строки и графы макета.
Используя указанную методику получаем:
ГРУППИРОВКА ЗАВОДОВ ПО СРЕДНЕГОДОВОЙ СТОИМОСТИ ОСНОВНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ФОНДОВ
--T------------------T---------T---------------T-----------T------------¬
¦N¦Группы заводов по ¦ Заводы ¦Основные произ-¦Численность¦Производство¦
¦ ¦среднегодовой сто-¦ ¦водственные ¦ занятых ¦ продукции ¦
¦ ¦имости ОПФ,млн.руб¦ ¦ фонды ¦ ¦ ¦
¦п¦ +---T-----+-------T-------+-----T-----+-----T------+
¦/¦ ¦чис¦в % к¦ ¦в % к ¦чело-¦в % к¦млн. ¦в % к ¦
¦п¦ ¦ло ¦итогу¦млн.руб¦итогу ¦ век ¦итогу¦ руб.¦итогу ¦
¦ ¦ ¦ед.¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦
+-+------------------+---+-----+-------+-------+-----+-----+-----+------+
¦1¦ 2,0 - 3,25 ¦ 5¦ 41,7¦ 12,5 ¦ 26,2 ¦ 1330¦ 33,8¦ 12,3¦ 21,0¦
¦2¦ 3,25 - 4,50 ¦ 3¦ 25,0¦ 10,5 ¦ 21,9 ¦ 1105¦ 28,1¦ 11,9¦ 20,3¦
¦3¦ 4,50 - 5,75 ¦ 1¦ 8,3¦ 4,7 ¦ 9,9 ¦ 340¦ 8,6¦ 3,5¦ 6,0¦
¦4¦ 5,75 - 7,00 ¦ 3¦ 25,0¦ 20,1 ¦ 42,0 ¦ 1160¦ 29,5¦ 30,9¦ 52,7¦
+-+------------------+---+-----+-------+-------+-----+-----+-----+------+
¦ ¦ ИТОГО ¦ 12¦100,0¦ 47,8 ¦ 100,0 ¦ 3935¦100,0¦ 58,6¦ 100,0¦
L-+------------------+---+-----+-------+-------+-----+-----+-----+-------
Таким образом, в отличие от ряда распределения, где имеется лишь численное распределение значений признака, группировка позволяет сделать более конкретные и содержательные выводы.
Полученная нами группировка показывает, что наиболее крупные предприятия отрасли (4-я группа) имеют 42% всех основных фондов и дают свыше 52% всего объема промышленной продукции, имея лишь около 30% общего числа занятых.
Выделенные группы можно охарактеризовать и другими показателями: выпуском продукции на 1 рубль основных фондов, на одного рабочего, на один завод и т.д. Можно дать сравнительную характеристику показателей каждой группы с первой группы и каждый раз, изменяя систему показателей, получать конкретные результаты и выводы.
В зависимости от цели и задач исследования различают следующие виды группировок: типологические, структурные, аналитические.
К типологическим группировкам относят все группировки, которые характеризуют качественные особенности и различия между типами явлений. Здесь особая роль принадлежит выбору группировочных признаков. За основание группировки должны быть взяты наиболее существенные признаки, которые непосредственно характеризуют сущность явлений. Группировки должны быть обоснованы экономически. Примером типологической группировки могут служить следующие данные характеризующие добычу нефти в начале 20-го века:
ДОБЫЧА НЕФТИ, в 1000 тонн
-------------------T-----T-----T-----T-----¬
¦ ¦ 1906¦ 1907¦ 1908¦ 1909¦
+------------------+-----+-----+-----+-----+
¦Сев.-Амер.Соед.Шт.¦16869¦22150¦23946¦23975¦
¦Россия ¦ 8169¦ 8633¦ 8292¦ 8037¦
¦Галиция ¦ 760¦ 1176¦ 1754¦ 2053¦
¦Румыния ¦ 887¦ 1129¦ 1148¦ 1296¦
¦Япония ¦ 175¦ 208¦ 276¦ 281¦
¦Германия ¦ 81¦ 106¦ 142¦ 143¦
¦Канада ¦ 78¦ 108¦ 70¦ 59¦
¦Мексика ¦ -¦ 133¦ 313¦ 469¦
¦Перу ¦ 5¦ 9¦ 135¦ -¦
L------------------+-----+-----+-----+------
В начале века по добыче нефти "... первенствующее положение занимают Соединенные Штаты и Россия. Русская и Американская нефть по составу несколько различаются. Так из русской керосину получается около 30%, а из американской до 60%, Зато русская дает в большем колличестве и лучшего качества смазочные масла."(Стиль цитируемого источника сохранен.)
СТРУКТУРНЫЕ ГРУППИРОВКИ.
Структурные группировки имеют большое практическое значение для изучения структуры однотипных явлений. Значение такого рода группировок заключается в том, что с их помощью могут быть выявлены неиспользованные резервы производства, например в области улучшения использования основных фондов, повышения производительности труда, улучшения качества продукции и т.д. Примером структурной группировки может служить составленная нами группировка предприятий по размеру основных фондов.
АНАЛИТИЧЕСКИЕ ГРУППИРОВКИ.
Группировки, которые применяются для исследования взаимосвязи между явлениями, называются аналитическими. Используя аналитические группировки, прежде всего определяют факторные и результативные признаки изучаемых 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, неоходимо произвести группировку единиц совокупности по факторному признаку и по каждой группе исчислить средние значения результативного признака, вариация которого от группы к группе под влиянием группировочного признака будет указывать на наличие или отсутствие взаимосвязи.
ЗАДАЧА. Используя данные таблицы показателей отчетных данных о работе 12-ти заводов отрасли, исследуйте характер зависимости между экономической эффективностью и мощностью предприятий.
В целях разрешения проблемы задания, необходимо прежде всего определить, какой из названных двух признаков является факторным и какой результативным, Из экономической теории известно, что размер предприятия, его мощность определяются стоимостью основных производственных фондов, от величины которых зависит и объем производства. Следовательно, этот признак должен быть взят в основание группировки как факторный признак. В качестве показателей экономической эффективности, исходя из имеющихся данных, возьмем стоимость выработанной продукции в среднем на одного рабочего и на рубль основных фондов. Первый показатель характеризует эффективность труда, а второй - эффективность основных фондов. Произведем группировку по размеру основных фондов, взяв те же четыре группы предприятий, которые были нами выделены ранее. Применив изложенный метод группировки, получим сводную таблицу:
ЗАВИСИМОСТЬ МЕЖДУ РАЗМЕРОМ ОСНОВНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ФОНДОВ И ОБЪЕМОМ ПРОИЗВОДИМОЙ ПРОДУКЦИИ.
-----------------T-----T-----------------T-----------T-----T-------T---------¬
¦Группы заводов ¦Число¦Основные произ- ¦Валовая ¦Число¦Валовая¦Валовая ¦
¦по размеру ос- ¦заво-¦водственные фонды¦продукция, ¦рабо-¦продук-¦продукция¦
¦новных производ-¦дов ¦ млн. руб. ¦ млн.руб. ¦чих ¦ция на ¦на 1 руб.¦
¦ственных фондов,¦ +-------T---------+-----T-----+ ¦1-го ра¦ ОПФ ¦
¦ млн. руб. ¦ ¦всего ¦в среднем¦всего¦в сре¦ ¦бочего,¦ ¦
¦ ¦ ¦по груп¦на один ¦по ¦днем ¦ ¦ руб. ¦ ¦
¦ ¦ ¦ пе ¦ завод ¦груп.¦на1з.¦ ¦ ¦ ¦
+----------------+-----+-------+---------+-----+-----+-----+-------+---------+
¦ 2,0 - 3,25 ¦ 5 ¦ 12,5 ¦ 2,50 ¦ 12,3¦ 2,46¦ 1130¦ 9248¦ 0,984 ¦
¦ 3,25 - 4,50 ¦ 3 ¦ 10,5 ¦ 3,50 ¦ 11,9¦ 3,97¦ 1105¦ 10769¦ 1,133 ¦
¦ 4,50 - 5,75 ¦ 1 ¦ 4,7 ¦ 4,70 ¦ 3,5¦ 3,50¦ 340¦ 10294¦ 0,744 ¦
¦ 5,75 - 7,00 ¦ 3 ¦ 20,1 ¦ 6,70 ¦ 30,9¦10,30¦ 1160¦ 26637¦ 1,537 ¦
+----------------+-----+-------+---------+-----+-----+-----+-------+---------+
¦ ИТОГО ¦ 12 ¦ 47,8 ¦ 3,98 ¦ 58,6¦ 4,88¦ 3935¦ 14891¦ 1,225 ¦
L----------------+-----+-------+---------+-----+-----+-----+-------+----------
В таблице ясно видна прямая зависимость показателей эффективности от величины стоимости основных фондов.
Эффективность работы промышленных предприятий зависит не только от размера основных фондов, но и от числа и квалификации рабочих, использования оборудования и т.п. Отбирая разные факторные признаки и уточняя систему показателей, можно дать разностороннюю характеристику взаимосвязи отдельных факторов.
8. Статистические таблицы
Результаты группировок находят свое выражение в виде сводных таблиц. Все таблицы можно разделить на три группы: 1. Таблицы простые, или перечневые, в которых содержатся сводные показатели или перечень отдельных объектов без расчленения совокупности на группы.
2. Групповые таблицы, в которых статистическая совокупность расчленена на отдельные группы и каждая из этих групп охарактеризована рядом показателей.
3. Комбинационные таблицы, в которых статистическая совокупность также разбита на группы, но не по одному, а по нескольким признакам; таким образом, в таблице получается комбинация групп.
В качестве примера простой, или перечневой, можно привести таблицу, в которой представлены данные о размерах дохода различных государств в 1913 г.:
Россия .................................. 3100
С. А. ................................... 1750
Франция ................................. 1700
Великобритания .......................... 1434
Германия ................................ 1238
Австрия ................................. 1152
Италия .................................. 880
Япония .................................. 560
Рис. 1.1. Доходы государств, млн. руб. (Данные 1914 года; Статистический сборник ЦСК России)
В качестве примера групповой таблицы рассмотрим информацию характеризующую потребление алкоголя в различных странах в начале 20-го века:
СРЕДНЕДУШЕВОЕ ПОТРЕБЛЕНИЕ АЛКОГОЛЬСОДЕРЖАЩИХ НАПИТКОВ ЗА ГОД (Данные 1914 года. Статистический сборник издательства "SRASBURGER POST")
-------------------T---------T----T----------T-------------T--------¬
¦N по колли- ¦СТРАНЫ ¦ПИВО¦ВИНО, Л ¦ВОДКА, ВИСКИ,¦СПИРТ ¦
¦честву потребления¦ ¦ Л ¦виноградн.¦ДЖИН и т.д.,Л¦винный,Л¦
+------------------+---------+----+----------+-------------+--------+
¦ А ¦ 1 ¦ 2 ¦ 3 ¦ 4 ¦ 5 ¦
+------------------+---------+----+----------+-------------+--------+
¦ 1 ¦Германия ¦ 158¦ 7 ¦ - ¦ 65 ¦
¦ 2 ¦Франция ¦ 32¦ 108 ¦ - ¦ 10 ¦
¦ 3 ¦Дания ¦ 104¦ - ¦ 24 ¦ - ¦
¦ 4 ¦Англия ¦ 152¦ 2 ¦ 6 ¦ - ¦
¦ 5 ¦Бельгия ¦ 221¦ - ¦ 9 ¦ - ¦
+------------------+---------+----+----------+-------------+--------+
¦ А ¦ 1 ¦ 2 ¦ 3 ¦ 4 ¦ 5 ¦
+------------------+---------+----+----------+-------------+--------+
¦ 6 ¦Швеция ¦ 54¦ - ¦ - ¦ 9 ¦
¦ 7 ¦Австрия ¦ 80¦ 16 ¦ 11 ¦ - ¦
¦ 8 ¦Венгрия ¦ 11¦ 16 ¦ 11 ¦ - ¦
¦ 9 ¦Голландия¦ 38¦ - ¦ 8,5 ¦ - ¦
¦ 10 ¦Италия ¦ 2¦ 98 ¦ - ¦ 1,3 ¦
¦ 11 ¦Норвегия ¦ 31¦ - ¦ - ¦ 3 ¦
¦ 12 ¦Россия ¦ 5¦ - ¦ 5 ¦ - ¦
L------------------+---------+----+----------+-------------+---------
Комбинационная таблица - одно из мощных орудий исследования, она позволяет установить взаимосвязь и вскрыть закономерность развития явлений.
Идея КОМБИНАЦИОННОЙ таблицы заключаеся в том, что каждую из групп в групповой таблице разбивают на подгруппы по какому-нибудь признаку:
ХАРАКТЕРИСТИКА ИМПОРТА И ЭКСПОРТА РАЗЛИЧНЫХ ГОСУДАРСТВ В 1913 ГОДУ МЛН. РУБ. (данные 1914 г. ЦСК России)
-----------T---------------------------------------------------------------------¬
¦ГОСУДАРСТ-¦ Т О В А Р Ы ¦
¦ ВА +-----------T-----------T----------T-----------T-----------T----------+
¦ ¦металлы и ¦химические ¦машины ¦уголь и ¦хлопча- ¦шерстя- ¦
¦ ¦металличес-¦и аптекар- ¦ ¦кокс ¦тобумаж- ¦ные ¦
¦ ¦кие издел. ¦ ские ¦ ¦ ¦ные ¦ ¦
¦ +-----T-----+-----T-----+----T-----+-----T-----+-----T-----+----T-----+
¦ ¦ввоз ¦вывоз¦ввоз ¦вывоз¦ввоз¦вывоз¦ввоз ¦вывоз¦ввоз ¦вывоз¦ввоз¦вывоз¦
+----------+-----+-----+-----+-----+----+-----+-----+-----+-----+-----+----+-----+
¦РОССИЯ ¦ 66,6¦ 26,9¦ 31,7¦ -¦69,0¦ -¦ 30,4¦ -¦ 21,5¦ 21,4¦31,3¦ 2,3¦
¦АВС.-ВЕНГР¦ 19,6¦ -¦ 85,4¦ 48,8¦40,1¦ -¦ 74,2¦ 49,2¦ -¦ -¦ -¦ 24,9¦
¦С.А.С.ШТ. ¦164,4¦456,9¦152,2¦ 44,8¦ -¦ 49,9¦ 6,7¦ 72,5¦120,4¦ 61,9¦56,5¦ 4,6¦
¦ВЕЛИКОБРИТ¦305,7¦437,5¦ 96,3¦153,8¦43,0¦293,1¦ 0,1¦393,6¦ 89,6¦899,0¦89,8¦268,5¦
¦БЕЛЬГИЯ ¦ 52,6¦118,1¦ -¦ -¦27,2¦ 72,5¦ 38,8¦ 42,4¦ -¦ -¦ -¦ 18,6¦
¦ГЕРМАНИЯ ¦189,3¦475,8¦130,0¦250,1¦49,7¦192,5¦118,7¦171,3¦ -¦155,0¦45,1¦119,7¦
¦ДАНИЯ ¦ 32,7¦ 11,0¦ -¦ -¦ -¦ -¦ 25,8¦ 3,0¦ -¦ -¦ -¦ -¦
¦ИСПАНИЯ ¦ 21,5¦ 58,2¦ 46,6¦ 13,6¦45,2¦ 1,2¦ -¦ -¦ 45,9¦ 24,5¦ 7,1¦ 9,7¦
¦ИТАЛИЯ ¦ 91,1¦ -¦ 8,4¦ -¦94,5¦ 3,9¦ 98,2¦ -¦ 7,7¦ 40,7¦15,8¦ -¦
¦НИДЕРЛАНДЫ¦404,1¦302,4¦ 18,3¦ 15,6¦ -¦ -¦ 63,5¦ 16,7¦ -¦ -¦ -¦ -¦
¦ПОРТУГАЛИЯ¦ 10,6¦ -¦ 2,9¦ -¦11,9¦ 0,2¦ 8,8¦ -¦ 6,6¦ 1,9¦ -¦ -¦
¦ФРАНЦИЯ ¦ -¦ 41,6¦ -¦ 46,1¦ -¦ -¦ -¦ -¦ 22,1¦106,3¦14,4¦ 74,1¦
¦ШВЕЙЦАРИЯ ¦ 40,8¦ 7,4¦ 12,2¦ 4,5¦14,9¦ 29,1¦ -¦ -¦ 37,3¦ 75,5¦25,0¦ 9,1¦
¦ШВЕЦИЯ ¦ -¦ -¦ -¦ -¦47,0¦ 24,3¦ -¦ -¦ -¦ -¦ -¦ -¦
¦ЯПОНИЯ ¦ -¦ -¦ -¦ -¦36,0¦ -¦ -¦ 18,5¦ 15,4¦ 26,0¦ 7,8¦ -¦
L----------+-----+-----+-----+-----+----+-----+-----+-----+-----+-----+----+------
Составление статистических таблиц - большое исскуство, овладеть которым помагают практические упражнения, основанные на знании теоритического материала.
Макетом статистической таблицы называется таблица, состоящая из строк и граф, которые еще не заполнены цифрами. Каждая статистическая таблица (или макет) имеет подлежащее и сказуемое. Подлежащее таблицы - это объект изучения. Сказуемое - это система показателей, которыми характеризуется объект изучения, т.е. подлежащее таблицы. Обычно полежащее располагается слева в виде наименования горизонтальных строк, а сказуемое - справа, в виде наименования вертикальных граф.
При составлении таблицы или ее макета надо соблюдать ряд правил: 1) четко формулировать наименование, которое должно точно отражать цель составления таблицы; 2) ясно и кратко формулировать название строк и граф таблицы; 3) соблюдать последовательность расположения показателей сказуемого; 4) указывать единицы измерения; 5) номеровать графы; 6) иметь итоговые показатели.
9. Вторая группировка
Процесс образования новых групп на основе группировки, произведенной по первичным данным, называется вторичной группировкой. Необходимость во вторичной группировке возникает в случаях: - когда в результате первоначальной группировки нечетко проявился характер распределения изучаемой совокупности (в этом случае производят укрупнение или уменьшение интервалов); - когда требуется свести воедино или сопоставить между собой данные, полученные в результате применения различных приемов группировки.
Вторичная группировка может быть осуществлена по признаку, положенному в основу первичной группировки, или по удельному весу групп в общей численности единиц совокупности, подвергнутой первичной группировке. При этом в обоих случаях показатели новых групп, т.е. групп, образованных при вторичной группировке, могут быть получены путем простого суммирования показателей первичной группировки или в результате специальных расчетов.
ЗАДАЧА. Имеются следующие данные о распределении предприятий в двух отраслях промышленности по числу работающих:
-------------------------------------T-------------------------------------¬
¦ 1 отрасль ¦ 2 отрасль ¦
+------------T-----------T-----------+------------T-----------T------------+
¦группы пред-¦число пред-¦валовая ¦группы пред-¦число пред-¦валовая про-¦
¦приятий по ¦приятий в ¦продукция в¦приятий по ¦приятий в ¦дукция в % ¦
¦числу рабо- ¦% к итогу ¦% к итогу ¦числу рабо- ¦% к итогу ¦к итогу ¦
¦тающих ¦ ¦ ¦тающих ¦ ¦ ¦
+------------+-----------+-----------+------------+-----------+------------+
¦ до 100 ¦ 1,0 ¦ 0,1 ¦ до 50 ¦ 6,0 ¦ 1,5 ¦
¦ 100 - 200 ¦ 1,3 ¦ 0,1 ¦ 50 - 100 ¦ 24,0 ¦ 9,0 ¦
¦ 200 - 300 ¦ 2,7 ¦ 0,3 ¦ 100 - 150 ¦ 40,0 ¦ 25,0 ¦
¦ 300 - 500 ¦ 9,3 ¦ 3,2 ¦ 150 - 250 ¦ 18,0 ¦ 20,0 ¦
¦ 500 - 800 ¦ 41,4 ¦ 26,9 ¦ 250 - 350 ¦ 4,8 ¦ 8,0 ¦
¦ 800 - 1000 ¦ 25,3 ¦ 25,6 ¦ 350 - 450 ¦ 4,0 ¦ 12,0 ¦
¦1000 - 2000 ¦ 19,0 ¦ 43,8 ¦ 450 - 750 ¦ 2,0 ¦ 8,0 ¦
¦ ¦ ¦ ¦ 750 - 1000 ¦ 0,6 ¦ 4,5 ¦
¦ ¦ ¦ ¦1000 - 2000 ¦ 0,6 ¦ 12,0 ¦
+------------+-----------+-----------+------------+-----------+------------+
¦ ИТОГО ¦ 100,0 ¦ 100,0 ¦ ИТОГО ¦ 100,0 ¦ 100,0 ¦
L------------+-----------+-----------+------------+-----------+-------------
С целью сравнения показателей произвести перегруппировку предприятий 2-й отрасли по числу работающих, взяв за основу группировку предприятий 1-й отрасли.
В результате перегруппировки получим следующие сопоставимые данные:
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПРЕДПРИЯТИЙ В ДВУХ ОТРАСЛЯХ ПРОМЫШЛЕННОСТИ ПО ЧИСЛУ РАБОТАЮЩИХ:
-------------T-----------------------T-----------------------¬
¦группы пред-¦ 1 отрасль ¦ 2 отрасль ¦
¦приятий по +-----------T-----------+-----------T-----------+
¦числу рабо- ¦число пред-¦валовая ¦число пред-¦валовая ¦
¦тающих ¦приятий в ¦продукция ¦приятий в ¦продукция ¦
¦ ¦% к итогу ¦в % к итогу¦% к итогу ¦в % к итогу¦
+------------+-----------+-----------+-----------+-----------+
¦ до 100 ¦ 1,0 ¦ 0,1 ¦ 30,0 ¦ 10,5 ¦
¦ 100 - 200 ¦ 1,3 ¦ 0,1 ¦ 49,0 ¦ 35,0 ¦
¦ 200 - 300 ¦ 2,7 ¦ 0,3 ¦ 11,4 ¦ 14,0 ¦
¦ 300 - 500 ¦ 9,3 ¦ 3,2 ¦ 6,74 ¦ 17,36 ¦
¦ 500 - 800 ¦ 41,4 ¦ 26,9 ¦ 1,78 ¦ 7,54 ¦
¦ 800 - 1000 ¦ 25,3 ¦ 25,6 ¦ 0,58 ¦ 3,60 ¦
¦1000 - 2000 ¦ 19,0 ¦ 43,8 ¦ 0,60 ¦ 12,00 ¦
+------------+-----------+-----------+-----------+-----------+
¦ ИТОГО ¦ 100,0 ¦ 100,0 ¦ 100,0 ¦ 100,0 ¦
L------------+-----------+-----------+-----------+------------
Поясним расчеты. В первую, вновь образованную группу предприятий 2-й отрасли с числом работающих до 100 войдут первые две группы предприятий, сумма частот которых равна: 6,0 + 24,0 = 30,0, удельный вес производимой предприятиями этой группы продукции: 1,5 + 9,0 = 10,5.
Во вторую, вновь образованную группу предприятий 2-й отрасли с числом работающих от 100 до 200 войдут: 3-я группа предприятий, с числом работающих от 100 до 150, полностью и часть 4-й группы предприятий, с числом работающих от 150 до 250. Для определения числа предприятий, которое надо взять из 4-й группы во вновь образованную, условно принимается, что это число предприятий должно быть пропорционально их удельному весу в группе: 50: (250-150) = 0,5, т.е. удельный вес предприятий отбираемых во вторую группу составляет 50%, таким образом сумма частот предприятий входящих во вторую вновь образованную группу составит: 40,0 + (0,5 х 18,0) = 49,0, а удельный вес производимой предприятиями этой группы продукции: 25,0 + (0,5 х 20,0) = 35,0.
В третью, вновь образуемую группу с числом работающих от 200 до 300 войдут: оставшаяся часть предприятий 4-й группы и часть предприятий 5-й группы, численность которых определим согласнот указанной методики: 50 : (350 - 250) = 0,5, т.е. сумма частот предприятий, входящих в 3-ю вновь образуемую группу: (18,0 - 9,0) + (4,8 х 0,5) = 11,4, а удельный вес производимой этими предприятиями продукции: (20,0 - 10,0) + (8,0 х 0,5) = 14,0.
В 4-ю группу предприятий с числом работающих от 300 до 500 войдут: оставшаяся часть предприятий 5-й группы - 4,8 - 2,4 = 2,4; предприятия 6-й группы полностью - 4,0 и часть предприятий 7-й группы: 50 : (750 - 450) = 0,17, т.е. сумма частот предприятий, входящих в 4-ю вновь образуемую группу составляет: 2,4 + 4,0 + (2,0 х 0,17) = 6,74, а удельный вес производимой этими пред приятиями продукции: (8,0 - 4,0) + 12,0 + (8,0 x 0,17) = 17,36.
В 5-ю группу предприятий с числом работающих от 500 до 800 войдут: - оставшаяся часть предприятий 7-й группы: 2,0 - 0,34 = 1,66; - часть предприятий 8-й группы: 50 : (1000 - 750) = 0,2, т.е. сумма частот предприятий, входящих в 5-ю вновь образуемую группу составляет: 1,66 + (0,6 x 0,2) = 1,78, а удельный вес производимой этими предприятиями продукции: (8,0 - 1,36) + (4,5 x 0,2) = 7,54.
В 6-ю группу предприятий с числом работающих от 800 до 1000 войдет оставшаяся часть предприятий 8-й группы, сумма частот которых: 0,6 - 0,12 = 0,48, а удельный вес производимой продукции: 4,5 - 0,9 = 3,6.
Интервал 7-й группы 1-й отрасли совпадает с интервалом 9-й группы 2-й отрасли, поэтому показатели этой группы не изменятся, изменится лишь порядковый номер этой группы.
Таким образом первоначальная группировка приведена к сопоставимому виду.
11. Классификации
В целях достижения единообразия в обработке статистических данных, в особенности в общегосударственных масштабах, широко применяются классификации и номенклатуры. Под классификацией в статистике понимается однообразная группировка явлений и объектов, имеющая общее методологическое значение и утвержденная, как правило, в качестве национального или международного стандарта.
Подчеркнем три особенности понятия "классификация":
1. Классификация - единообразная группировка. Это значит, что создается какая-то система, которая признана всеми лицами и организациями, занимающимися обработкой статистических данных, в противоположность тем группировкам, которые используются каждым исследователем и каждым статистиком по своему усмотрению.
2. Классификация имеет общеметодологическое значение, так как речь идет о очень важной группировке, которая позволяет строить разветвленную систему исследования и обработки статистического материала.
3. Классификация как разновидность группировки утверждается в качестве стандарта национальным статистическим управлением или международной организацией.
Помимо классификаций в статистике широко используются номенклатуры. Под номенклатурой понимается стандартный перечень объектов и групп, входящих в определенную классификацию. В свое время в экономической и статистической науке проводилось различие между этими понятиями: под классификацией понималась широко разветвленная система групп и подразделений с описанием их, а под номенклатурой - просто перечень объектов, которые входят в эту классификацию.
Например, если мы говорим о классификации занятий, то ее можно представить так: занятия в области промышленности, сельского хозяйства, науки, просвещения, внутри каждого из этих разделов ряд подразделений и видов занятий. Номенклатура же - просто перечень занятий, например токарь, учитель, программист и т.д.
Практически различие в терминологии не везде выдерживаются. Однако следует иметь в виду, что классификация представляет собой более глубокое, более научно обоснованно деление групп, а номенклатура - это более узкое, техническое перечисление различных объектов.
Если бы не было всех классификаций, как национальных, так и международных, то невозможно было бы свести и сооставить различного рода данные, невозможно было бы провести обобщение статистических материалов.
Рассмотрим более подробно классификацию отраслей национального хозяйства, т.к. она имеет большое значение вследствие прямого влияния на правильность определения показателей развития экономики страны.
С экономической точки зрения под отраслью национального хозяйства понимается совокупность предприятий, учреждений и организаций, выполняющих в процессе общественного воспроизводства одинаковые по экономическому содержанию функции. Такое определение отрасли дает возможность отграничить одну отрасль от другой и четко представить себе структуру национального хозяйства. Совокупность однородных отраслей или отраслей с одинаковыми функциями образует сферу национального хозяйства.
Одним из наиболее сложных вопросов, связанных с классификацией отраслей национального хозяйства, является вопрос о разграничении сферы производства и сферы услуг.
Вопрос об отграничении отдельных отраслей друг от друга также нельзя считать простым. Например, как классифицировать ремонт? Или, к примеру, металлургическое предприятие производит прокат черных металлов, но одновременно осуществляет выпуск товаров народного потребления, предположим, металлической посуды. К какой отрасли промышленности отнести этот завод - к металлургической или металлообрабатывающей? В практике Российской статистики принято относить предприятие к той отрасли, к которой относится его основная продукция.
Крупные отрасли национального хозяйства, такие, как промышленность, строительство, сельское хозяйство, в свою очередь могут быть разделены на более мелкие подразделения: отрасли промышленности, сельского хозяйства и т.д.
В первых русских классификациях промышленности (например, в переписях промышленности, проведенных в начале нашего столетия крупным русским статистиком Варзаром) вместо термина "отрасль" употребляли термин "производство". Долгое время в практике промышленной статистики употреблялись классификации производств. В последние годы, однако, термин "отрасль" стал применяться и ко всему национальному хозяйству, и к его отдельным частям. Так, для разработки годовых отчетов промышленных предприятий Госкомстат России имеет классификацию отраслей промышленности. Само понятие "производство", однако, осталось и в последних классификациях, например "производство чугуна, стали, проката", "производство металлорежущих станков", "производство стекловолокна" и т.д. Но по существу термины "отрасль" и "производство" теперь равнозначны, а классификация производства означает классификацию отраслей. В основе классификации производства могут лежать различные признаки: характер исходного материала (цветная металлургия, деревообрабатывающая промышленность), общность технологического процесса (химическая, трикотажная промышленность), назначение готовой продукции (энергетическое машиностроение, кондитерская промышленность). Практически в современных классификациях
применяются все три признака или их комбинации.
12. Графические изображения в статистике, их назначение и правила построение
Статистические графики - это условные изображения статистических данных в виде точек, линий или фигур.
Возможность установления соответствия между числом и некоторым геометрическим размером дана уже в числовой линии, т.е. прямой, на которой одна точка фиксируется в качестве "начала отсчета", а отрезок некоторой величины принимается в качестве единицы (масштаб).
В статистике графики используются, во-первых, в целях широкой популяризации данных и для облегчения их восприятия не специалистами.
Во-вторых, графики широко используются для обобщения и анализа статистических данных. Графические изображения служат одним из важнейших технических и познавательных средств статистики.
Несмотря на большое разнообразие статистических графиков, можно указать некоторые общие правила их построения.
При построении графика важно найти такие способы изображения, которые наилучшим образом отвечают содержанию и логической природе изображаемых показателей. Например, для изображения размещения населения весьма удачным является "точечный метод", состоящий в том, что на карту наносятся точки, каждая из которых отвечает, например, 1000 или 10000 жителей. Но этот же метод малопригоден для изображения географии урожайности.
Необходимо помнить, что никакой график не заменяет собой статистических данных. Поэтому, если на самом графике числа не написаны (это целесообразно делать только при условии, что они чрезмерно не загромоздят изображение), то они должны быть приведены в тексте.
График должен быть точным, построенным в соответствии с масштабом и т.п.
Должна быть обеспечена полная возможность "чтения графика": наличие масштаба, объяснения смысла расцветок или штрифовок, названий показателей, отвечающих тем или иным размерам на графике, и т.д.
График не должен быть перегружен материалом. Если, например, линиями на одном графике изображается динамика нескольких показателей и нельзя избежать их переплетения, то изображать совместно динамику больше чем трех-четырех показателей (например, линиями разного цвета) уже нецелесообразно.
13. Абсолютные и относительные величины
Абсолютными статистическими величинами называются показатели, выражающие размеры (объем, уровни) конкретных общественных явлений в единицах меры веса, площади, объема, силы, стоимости и т.д.
Абсолютные статистические величины представляют собой всегда числа именованные. Выделяют единицы измерения натуральные, стоимостные, трудовые.
Натуральными принято называть единицы измерения, выражающие величину предметов, вещей в физических мерах, т.е. в мерах длины, площади, объема, веса и т.п.
В некоторых случаях применяют условные натуральные единицы измерения.
Имея ряд разновидностей одной и той же потребительной стоимости, одну из них принимают за единицу, а другие пересчитывают в эти единицы с помощью специальных коэффициентов.
ЗАДАЧА. В отчетном периоде предприятиями консервной промышленности района было произведено продукции:
--------------------T-------------------T---------------------------¬
¦Виды продукции ¦Вес или объем банки¦Колличество банок, тыс. шт.¦
+-------------------+-------------------+---------------------------+
¦Овощные консервы: ¦ ¦ ¦
¦ соус томатный ¦ 535 г ¦ 120 ¦
¦ икра кабачковая ¦ 510 г ¦ 150 ¦
¦ огурцы соленые ¦ 1000 cм/3 ¦ 300 ¦
¦ томаты натуральные¦ 800 см/3 ¦ 200 ¦
¦Молочные консервы: ¦ ¦ ¦
¦ молоко сгущеное ¦ 400 г ¦ 500 ¦
L-------------------+-------------------+----------------------------
Определить общий объем производства консервов в отчетном периоде в условных единицах.
ПРИМЕЧАНИЕ. За условную банку принимается: а) банка с весом продукции (варенья, джема, повидла, желе, томатных соусов, стерилизованных фруктовых соусов, фруктовой пасты, пюре, сгущеного молока, натуральных соков, овощных и фруктовых маринадов) 400 г; б) банка (со всеми другими видами продукции) емкостью 353,4 см/3.
Для определения общего объема производства консервов необходимо установить коэффициент перевода в условные единицы измерения, расчет приведем в таблице:
--------------------T-------------------T----------------------T-----------¬
¦Виды продукции ¦Вес или объем банки¦Вес или объем условной¦Коэффициент¦
¦ ¦ ¦единицы измерения ¦перевода ¦
+-------------------+-------------------+----------------------+-----------+
¦Овощные консервы: ¦ ¦ ¦ ¦
¦ соус томатный ¦ 535 г ¦ 400 г ¦ 1,337 ¦
¦ икра кабачковая ¦ 510 г ¦ 400 г ¦ 1,275 ¦
¦ огурцы соленые ¦ 1000 см/3 ¦ 353,4 см/3 ¦ 2,829 ¦
¦ томаты натуральные¦ 800 см/3 ¦ 353,4 см/3 ¦ 2,263 ¦
¦Консервы молочные: ¦ ¦ ¦ ¦
¦ молоко сгущеное ¦ 400 г ¦ 400 г ¦ 1,000 ¦
L-------------------+-------------------+----------------------+------------
Определяем общий объем производства:
--------------------T-------------------T----------------------T-----------¬
¦Виды продукции ¦Произведено продук-¦Коэффициент перевода ¦Произведено¦
¦ ¦ции банок, тыс. шт.¦ ¦продукции ¦
¦ ¦ ¦ ¦тыс шт ус- ¦
¦ ¦ ¦ ¦ловн. банок¦
+-------------------+-------------------+----------------------+-----------+
¦ А ¦ 1 ¦ 2 ¦ 3 ¦
+-------------------+-------------------+----------------------+-----------+
¦Овощные консервы: ¦ ¦ ¦ ¦
¦ соус томатный ¦ 120 ¦ 1,337 ¦ 160,4 ¦
¦ икра кабачковая ¦ 150 ¦ 1,275 ¦ 191,3 ¦
¦ огурцы соленые ¦ 300 ¦ 2,829 ¦ 848,7 ¦
¦ томаты натуральные¦ 200 ¦ 2,263 ¦ 452,6 ¦
¦Консервы молочные: ¦ ¦ ¦ ¦
¦ молоко сгущеное ¦ 500 ¦ 1,000 ¦ 500,0 ¦
+-------------------+-------------------+----------------------+-----------+
¦Общий объем производства X ¦ X ¦ 2153,0 ¦
L-------------------+-------------------+----------------------+------------
Сравнительную оценку явлений общественной жизни дают относительные величины - обобщающие статистические показатели. Относительная величина - числовая мера сравнения двух статистических показателей, средство обобщения особенностей конкретных общественных явлений. Эта величина вычисляется отношением одного абсолютного показателя к другому абсолютному показателю.
В зависимости от характера связи между абсолютными показателями и целями исследования различные виды относительных величин объединяются в группы:
1) относительные величины в статике характеризуют особенности явления в данный момент времени;
2) относительные величины динамики применяют для характеристики изменений уровня развития явления за отдельные периоды времени;
3) относительные величины в планировании и учете выполнения плановых программ предприятий.
Относительные величины каждой группы могут быть именованными: простыми (кг,шт.) и комбинированными (т/км, кг/шт), а также отвлеченными. Эти относительные величины могут быть коэффициентами; выражаются также в процентах (1/100) часть числа и промилле (1/1000 часть числа) (число родившихся считается на 1000 человек населения). Иногда расчет ведется в продецимилле (1/10000 часть числа). В теории вероятностей, математической статистике и общей теории статистики - в долях, когда объем совокупности принимается равным единице.
В первую группу относительных величин входят относительные величины структуры, для расчета которых необходимо располагать абсолютными величинами по от дельным частям, группам явления и по всему явлению в целом. Отношение числа единиц определенной группы (части совокупности) к общему объему совокупности называется относительной величиной доли (вычисляется в коэффициентах). Если доля признака или объема совокупности выражена в процентах, то вычисляется показатель удельного веса. Относительные величины удельного веса позволяют выявить отличительные особенности явления в разных условиях времени и места.
Для характеристики особенностей развития явления в данной среде, в данный момент времени применяют относительные величины интенсивности и координации - - результат сравнения абсолютных величин, относящихся к двум различным, но связанным сторонам явления.
Относительные величины интенсивности показывают, как часто событие происходит в данной среде, и вычисляется на основе сопоставления числа интересующих нас событий к численности среды, которая вызывает эти события.
Относительные величины координации - результат соотношения двух групп единиц в составе одной и той же совокупности, причем одна из них принимается за базу сравнения.
Вторая группа - относительные величины динамики, необходимые для характеристики изменений явления во времени. Относительные величины динамики (темпы роста) получают сравнением абсолютных, а также средних величин текущего или отчетного периода с аналогичными показателями базисного периода, т.е. периода с данными которого сравниваются данные каждого периода (года, квартала, месяца). Таким образом сопоставляются данные об одном и том же явлении, но за различные сроки. В экономико-статистическом анализе применяются относительные величины динамики, как базисные, так и цепные.
Относительные величины динамики базисные - результат сравнения абсолютных величин за ряд последовательных периодов времени с данными периода, принятого за основание или базу сравнения. Базисные относительные величины динамики показывают изменение объема явления или значений его признака за длительный период времени.
Цепные относительные величины динамики, иногда называемые переменными, - результат сопоставления абсолютных показателей изучаемого явления за текущий период с показателями предыдущего периода времени. Они характеризуют темпы развития явления за каждый данный период по сравнению с предшествующим периодом времени. Вычислим базисные коэффициенты роста, темпы роста и темпы прироста (относительный прирост) по данным отчетности строительного предприятия о размере выполняемого объема строительно-монтажных работ; предыдущий период принят за базу сравнения:
-------------------------------------------------T------T------T------¬
¦ П О К А З А Т Е Л И ¦1990 г¦1991 г¦1992 г¦
+------------------------------------------------+------+------+------+
¦Объем строительно-монтажных работ, млн. руб.(yi)¦ 1,3 ¦ 1,6 ¦ 1,9 ¦
¦Коэффициенты роста (К = yi : yi - 1) ¦ 1,0 ¦ 1,23 ¦ 1,19 ¦
¦Темпы роста (Т = К x 100) ¦ 100 ¦ 123 ¦ 119 ¦
¦Teмпы прироста (К - 1) x 100 ¦ - ¦ 23 ¦ 19 ¦
L------------------------------------------------+------+------+-------
Прирост объема строительно-монтажных работ составлял в 1991 году 23%, а в 1992 г. - 19%, но объем строительно-монтажных работ увеличился на 0,3 млн. руб.
Между базисными и цепными относительными величинами динамики существует определенная взаимосвязь, позволяющая более широко применять относительные величины в экономико-статистическом анализе общественных явлений. Если перемножить цепные относительные величины динамики (по абсолютным данным), то получим базисную относительную величину динамики. По данным расчетной таблицы: 1,6/1,3 x 1,9/1,6 = 1,9/1,3 = 1,46, или увеличение на 46% объема строительно-монтажных работ в 1992 г. по сравнению с 1990 г.
Если же разделить базисные относительные величины динамики, то получим величину цепной относительной величины динамики: 1,9/1,3 : 1,6/1,3 = 1,19. В процессе сравнения абсолютных величин в динамике возникает проблема выбора базы сравнения.
Базу сравнения для изучения динамики общественных явлений следует выбирать на основе исследования особенности явления, а также цели расчета относительных величин динамики.
При выборе относительных величин необходимо соблюдать следующие правила: 1) относительные величины вычисляют после критической оценки всех сторон изучаемого явления и четкого определения понятий и категорий явлений; например, после раскрытия содержания категорий рабочих, ИТР можно расчитать, сколько ИТР приходится на 100 рабочих; 2) сопоставимые данные по качественно однородным группам, в частности относительные величины удельного веса получают на основе типологической и структурной группировки; 3) расчитывают относительные величины по достаточно большому числу единиц совокупности; для совокупности с малым числом единиц неуместно вычисление относительных величин; 4) для более полного освещения явлений необходима система относительных величин, вычисленных по ряду существенных признаков. В такой системе объективно отражаются закономерности развития явления: результаты развития отраслей, предприятий и других подразделений; 5) величина полученной относительной величины зависит от правильно выбранной базы сравнения; 6) взятые для сравнения абсолютные величины должны быть сопоставимы: а) в границах одного и того же места и периодов времени, с учетом сезонных колебаний; б) по одному и тому же кругу единиц наблюдения; в) по условиям и способам сбора данных первичного учета и их статистической сводки; г) по методологии расчета; 7) сравнивают логически взаимосвязанные абсолютные величины в числителе и знаменателе отношения. Сопоставимость данных, полученных в результате единовременного и текущего наблюдений, достигается путем специального расчета средних величин и др.
8) в процессе экономико-статистического анализа следует рассматривать во взаимосвязи абсолютные и относительные величины. Так, например, для различных предприятий 1% промышленной продукции имеет различное абсолютное значение.
