Понятие, формы выражения и виды статистических показателей

где Рт - уровень текущий; Рб - уровень базисный;

где Рт - уровень текущий; Рт-1 - уровень, предшествующий текущему.

Относительная величина сравнения (ОВСр) - соотношение одноименных абсолютных показателей, относящихся к разным объектам, но к одному и тому же времени (например, соотносятся темпы роста населения в разных странах за один и тот же период времени):

где МА - показатель первого одноименного исследуемого объекта; МБ - показатель второго одноименного исследуемого объекта (база сравнения).

Все предыдущие показатели относительных величин характеризовали соотношения одноименных статистических объектов. Однако есть группа относительных величин, которые характеризуют соотношение разноименных, но связанных между собой статистических показателей. Эту группу называют группой относительных величин интенсивности (ОВИ), которые выражаются, как правило, именованными числами. В статистической практике относительные величины интенсивности применяются при исследовании степени объемности явления по отношению к объему среды, в которой происходит распространение этого явления. ОВИ здесь показывает, сколько единиц одной совокупности (числитель) приходится на одну, на десять, на сто единиц другой совокупности (знаменатель).

Примерами относительных величин интенсивности могут служить, скажем, показатели уровня технического развития производства, уровня благосостояния граждан, показатели обеспеченности населения средствами массовой информации, предметами культурно-бытового назначения и т.д. ОВИ рассчитывается по формуле

где А - распространение явления; ВА - среда распространения явления А.

При расчете относительных величин интенсивности может возникнуть проблема выбора адекватной явлению базы сравнения (среды распространения явления). Например, при определении показателя плотности населения нельзя брать в качестве базы сравнения общий размер территории того или иного государства, в этом случае базой сравнения может быть лишь территория в 1 км2. Критерием правильности расчета является сопоставимость по разработанной методологии расчета сравниваемых показателей, применяющихся в статистической практике[7].

 

Раздел 4. Средние величины как статистические показатели

 

Средние величины используются на этапе обработки и обобщения полученных первичных статистических данных. Потребность определения средних величин связана с тем, что у различных единиц исследуемых совокупностей индивидуальные значения одного и того же признака, как правило, неодинаковы.

Средней величиной называют показатель, который характеризует обобщенное значение признака или группы признаков в исследуемой совокупности.

Если исследуется совокупность с качественно однородными признаками, то средняя величина выступает здесь как типическая средняя. Например, для групп работников определенной отрасли с фиксированным уровнем дохода определяется типическая средняя расходов на предметы первой необходимости, т.е. типическая средняя обобщает качественно однородные значения признака в данной совокупности, каковым является доля расходов у работников данной группы на товары первой необходимости.

При исследовании совокупности с качественно разнородными признаками на первый план может выступить нетипичность средних показателей. Такими, к примеру, являются средние показатели произведенного национального дохода на душу населения (разные возрастные группы), средние показатели урожайности зерновых культур по всей территории России (районы разных климатических зон и разных зерновых культур), средние показатели рождаемости населения по всем регионам страны, средние температуры за определенный период и т.д. Здесь средние величины обобщают качественно разнородные значения признаков или системных пространственных совокупностей (международное сообщество, континент, государство, регион, район и т.д.) или динамических совокупностей, протяженных во времени (век, десятилетие, год, сезон и т.д.). Такие средние величины называют системными средними.

Таким образом, значение средних величин состоит в их обобщающей функции. Средняя величина заменяет большое число индивидуальных значений признака, обнаруживая общие свойства, присущие всем единицам совокупности. Это, в свою очередь, позволяет избежать случайных причин и выявить общие закономерности, обусловленные общими причинами[1].

На этапе статистической обработки могут быть поставлены самые различные задачи исследования, для решения которых нужно выбрать соответствующую среднюю. При этом необходимо руководствоваться следующим правилом: величины, которые представляют собой числитель и знаменатель средней, должны быть логически связаны между собой.

Используются две категории средних величин:

степенные средние;

структурные средние.

Первая категория степенных средних включает: среднюю арифметическую, среднюю гармоническую, среднюю квадратическую и среднюю геометрическую.

Вторая категория (структурные средние) - это мода и медиана.

Для того, чтобы рассмотреть  различные категории средних величин необходимо ввести следующие условные обозначения:

величины, для которых исчисляется средняя;

 средняя, где черта  сверху свидетельствует о том, что имеет место осреднение  индивидуальных значений;

частота (повторяемость индивидуальных значений признака).

Средние величины бывают простые и взвешенные. Взвешенными средними называют величины, которые учитывают, что некоторые варианты значений признака могут иметь различную численность, в связи с чем каждый вариант приходится умножать на эту численность. Иными словами, «весами» выступают числа единиц совокупности в разных группах, т.е. каждый вариант «взвешивают» по своей частоте. Частоту f называют статистическим весом или весом средней.

Средняя арифметическая - самый распространенный вид средней. Она используется, когда расчет осуществляется по несгруппированным статистическим данным, где нужно получить среднее слагаемое. Средняя арифметическая - это такое среднее значение признака, при получении которого сохраняется неизменным общий объем признака в совокупности.

Формула средней арифметической (простой) имеет вид

где n - численность совокупности.

Например, средняя заработная плата работников предприятия вычисляется как средняя арифметическая

Определяющими показателями здесь являются заработная плата каждого работника и число работников предприятия.

Средняя гармоническая. Эту среднюю называют обратной средней арифметической, поскольку эта величина используется при k = -1.

Простая средняя гармоническая используется тогда, когда веса значений признака одинаковы. Ее формулу можно вывести из базовой формулы, подставив k = -1:

Средняя геометрическая. Чаще всего средняя геометрическая находит свое применение при определении средних темпов роста (средних коэффициентов роста), когда индивидуальные значения признака представлены в виде относительных величин. Она используется также, если необходимо найти среднюю между минимальным и максимальным значениями признака (например, между 100 и 1000000). Существуют формулы для простой и взвешенной средней геометрической.

Для простой средней геометрической

Для взвешенной средней геометрической

.

Средняя квадратическая величина. Основной сферой ее применения является измерение вариации признака в совокупности (расчет среднего квадратического отклонения).

Формула простой средней квадратической

Формула взвешенной средней квадратической

В итоге можно сказать, что от правильного выбора вида средней величины в каждом конкретном случае зависит успешное решение задач статистического исследования. Выбор средней предполагает такую последовательность:

а) установление обобщающего показателя совокупности;

б) определение для данного обобщающего показателя математического соотношения величин;

в) замена индивидуальных значений средними величинами;

г) расчет средней с помощью соответствующего уравнения[7].

 

Раздел 5. Графики в статистике

 

Широко в статистике распространено применение графиков. Это связано с тем, что любое явление, изучаемое статистикой, можно представить в графической форме.

Статистический график - это чертеж, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными показателями, описываются с помощью условных геометрических образов или знаков.

Под основой графика (графический образ) понимают геометрические знаки, т.е. совокупность точек, линий фигур, с помощью которых изображаются статистические показатели.

 Графические способы  изображения могут быть сгруппированы  по различным признакам: по форме  графического образа, по типу  шкалы, поля, задачам изображения  и т.д.

По виду поля графика различают диаграммы и статистические карты.

По форме графического образа различают линейные, плоскостные, объемные, точечные, фоновые, изобразительные диаграммы и карты.

 По типу шкалы: линейные  равномерные (арифметические), линейные  неравномерные (функциональные, логарифмические), криволинейные и др.

Пространственные ориентиры графика задаются в виде системы координат. Система координат необходима для размещения геометрических знаков в поле графика. Наиболее распространенной является система прямоугольных координат.

 По задачам изображения  можно выделить:

1) графики статистического  и динамического сравнения;

2) графики структуры и  структурных сдвигов или структурно-динамические;

3) графики динамики или  динамические;

4) графики контроля выполнения  плана;

5) графики пространственного (территориального) размещения и пространственной распространенности;

6) графики вариационных  рядов;

7) графики зависимости  варьирующих признаков и взаимосвязи  и д.р.[3].

Каждый из основных видов графических изображений в статистической практике строится с учетом определенных правил.

 В статистических исследованиях  для выяснения характерных черт  и особенностей массовых явлений, познания типичного в этих  явлениях и решения других  задач широко используется сравнение  одних абсолютных, средних и относительных  статистических величин с другими. Анализ – это, прежде всего сравнение и сопоставление статистических данных. Нередко возникает необходимость сопоставления результатов статистического исследования конкретного явления с величинами типичного (идеального) явления аналогичной природы. Поэтому наглядное представление (графическое изображение) сравнения статистических показателей относится к наиболее распространенным графикам в статистике. Для этих целей применяются диаграммы.

 Диаграмма – это  графическое изображение, наглядно  показывающее соотношение между сравниваемыми величинами. Диаграмма представляет собой чертеж, на котором статистические данные условно изображаются геометрическими линиями, фигурами и телами различных размеров.

 Различают следующие  основные виды графиков (диаграмм) сравнения: столбиковые, полосовые, квадратные, круговые, фигурные.

Наибольшую важность при составлении графиков имеет их экспликация, т.е. пояснение их содержания, которое включает в себя заголовок графика, объяснения масштабных шкал, пояснения отдельных элементов графического образа[5].

 

 

Заключение

 

Любая наука обладает специфическими особенностями, которые отличают ее от других наук и дают ей право на самостоятельное существование. В предмете познания, в принципах и методах изучения науки, которые в совокупности образуют ее методологию, заключается главная особенность каждой науки.

Посредством статистических показателей статистика изучает все явления и процессы, протекающие в жизни общества.

Количественная оценка свойства изучаемого объекта – это статистический показатель. В зависимости от функции статистические показатели можно разделить на: аналитические показатели, учетно–оценочные показатели.

Статистический показатель – та категория, которая отображает количественные характеристики соотношения признаков общественных явлений. Статистические показатели бывают:

1) объемными (численность  населения);

2) расчетными (средние величины);

3) плановыми;

4) отчетными;

5) прогностическими.