Применение статистических методов в изучении связей и зависимостей между среднегодовой численностью работников и трудоемкостью произво

 

МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО  ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

 

САНКТ – ПЕТЕРБУРГСКИЙ  ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Экономический факультет

 

 

 

 

 

Кафедра экономико-математических методов  и статистики

 

 

 

 

 

КУРСОВОЙ ПРОЕКТ

 

по дисциплине “ Статистика предпринимательства”

 

на тему: “ Применение статистических методов в изучении связей и зависимостей между среднегодовой численностью работников и трудоемкостью производства единицы продукции в системе АПК ”

 

 

 

 

 

Выполнила: студентка

экономического  факультета

третьего  курса, группы 8341

Рышкальская С.М.

Преподаватель:  доцент

Долгополова

Людмила Ивановна

 

 

 

 

 

 

 

 

Санкт –  Петербург - Пушкин

2012

Содержание:

 

Введение…………………………………………………………………………...3

Глава 1. Теоретическая часть

1. Значение и содержание статистических методов изучения связей и зависимостей
1. Группировка……………………………………..…………….…………5
2. Дисперсионный анализ………………………………...……….……….7
3. Корреляция………………………………………………………...……..8
2. Значение и содержание среднегодовой численности работников и трудоемкости производства единицы продукции
1. Среднегодовая численность работников..…………………………….10
2. Трудоемкость производства единицы продукции……….……………12

Глава 2. Практическая часть (Вариант  работы №3)…………………….14

Заключение………………………………………………………………………..28

Список используемой литературы………………………………………………29

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

 

Слово «статистика» происходит от латинского слова status – состояние, положение вещей. Прежде чем стать наукой в ее современном понимании статистика прошла многовековую историю развития. В научный обиход слово «статистика» вошло в XVIII в. и первоначально употреблялось в значении «государствоведение».

Сейчас термин “статистика” употребляется  в трёх значениях:

1. Отрасль практической деятельности (“статистический учёт”) по сбору, обработке, анализу и публикации массовых цифровых данных о самых различных явлениях и процессах общественной жизни; эту деятельность на профессиональном уровне осуществляет государственная статистика – Государственный комитет по статистике Российской Федерации и система его учреждений, организованных по административно-территориальному признаку, а также ведомственная статистика (на предприятиях, в объединениях, ведомствах, министерствах);
2. Совокупность цифровых сведений, статистические данные, предоставляемые в отчетности предприятий, организаций, отраслей экономики, а также публикуемые в сборниках, справочниках, периодической прессе, которые являются результатом статистической работы;
3. Отрасль общественных наук, специальная научная дисциплина, изучаемая в высших и средних специальных учреждениях.

Исторически развитие статистики было связано с  развитием государств, с потребностями  государственного управления. Хозяйственные  и военные нужды уже в древний  период истории человечества требовали  наличия данных о населении, его  составе, имущественном положении. С целью налогообложения организовывались переписи населения, проводился учет земель и т.д.

На сегодняшний день статистика применяется во многих сферах нашей  жизни. К статистике прибегают в случаях, когда необходимо выявить общие размеры, состояние и закономерности, свойственные массовым явлениям, относящимся к социальной, экономической, политической и культурной сторонам жизни общества. Статистика нужна для расчета страховых тарифов, оценки финансовых и предпринимательских рисков; она используется в работе аудитора, при постановке управленческого учета в фирме, в контроле и анализе качества продукции, в медицине, спорте и маркетинге.

Цель статистики в экономике  – это возможность правильно  выбрать решения в условиях неопределенности сложившейся ситуации, умение спрогнозировать  и предугадать социально-экономические  явления, сделать правильные выводы и внести свой вклад в развитие экономической жизни.

При изучении разных объектов в разных задачах используются различные  методы. Статистические методы включают как простые методы, которые могут  быть поняты любым человеком, так  и сложные математические процедуры, доступные специалистам высокого класса. В данном работе остановлюсь на трех наиболее распространенных методах: методе группировки, дисперсионном анализе и корреляции. Также в работе  будут рассмотрены такие показатели, как среднегодовая численность работников на предприятии и трудоёмкость.

Цель курсовой работы: изучение связей и зависимостей массовых производственных явлений на предприятиях АПК на основе полученных знаний по статистике.

 

 

 

 

 

 

 

Глава 1. Теоретическая часть

1. Значение и содержание статистических методов изучения связей и зависимостей
1. Группировка

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 и группировкой статистических данных.

Различают простую сводку (подсчет  только общих итогов) и статистическую группировку (расчленение совокупности на группы по существенному для единиц совокупности признаку).

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

Группировка – сложная работа, ее проводят в такой последовательности:

1. Намечают перечень типов, групп, которые надо выделить;
2. Выбирают группировочные признаки;
3. Определяют интервалы и число групп;
4. Разрабатывают систему показателей и характеризуют выделенные группы;
5. Определяют характер взаимодействия между отдельными признаками в совокупности в целом и по выделенным группам;
6. Оценивают влияние фактора на изменение результативного признака.

Обоснованность полученных результатов  группировки в Основном определяется группировочными признаками. Они  должны выражать сущность исследуемого процесса, отражать состоятельность  явлений в соответствии с конкретными  условиями и особенностями их развития. В основу группировки могут быть положены как количественные, так и качественные группировочные признаки.

Виды группировок:

• Типологические группировки широко применяются в исследовании социально-экономических явлений и процессов. Они позволяют проследить зарождение, развитие и отмирание различных типов явлений. При проведении типологической группировки основное внимание должно быть уделено идентификации типов социально-экономических явлений. Она производится на базе глубокого теоретического анализа исследуемого явления.
• Структурные группировки. Структурной называется группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку. Например: состав населения по полу, возрасту, месту проживания; состав предприятий по численности занятых, стоимости ОФ; структура депозитов по сроку их привлечения и т.д. В изменении структуры общественных явлений отражаются важнейшие закономерности их развития.
• Аналитические группировки. Явления общественной жизни и отражающие их признаки тесно взаимосвязаны. Аналитическая – группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками. Аналитические группировки позволяют изучить многообразие связей и зависимости между варьирующими признаками.
• Комбинированные группировки – предполагают образование групп по двум и более признакам, взятым в определенном сочетании.

В данной курсовой работе рассматривается аналитическая группировка.

Аналитическая группировка характеризует взаимосвязь между двумя и более признаками, из которых один рассматривается как результат, а другой (другие) – как фактор (факторы).

Факторные – это признаки, оказывающие влияние на другие, связанные с ними признаками.

Результативные  – это признаки, которые изменяются под влиянием факторных.

Таким образом, значение группировки  состоит в том, что этот метод  обеспечивает обобщение данных, представление  их в компактном, обозримом виде. Кроме того, группировка создает  основу для последующей сводки и  анализа данных.

Сводные показатели для отдельных  групп являются типичными и устойчивыми, если, во-первых, группировка проведена  правильно, во-вторых, группы имеют  достаточную численность. Первое условие  связано с тем, что деление  на группы далеко не всегда очевидно. Выполнение второго условия необходимо, так  как при достаточно большом числе  единиц (не менее 5 единиц в группе) в  сводных показателях взаимопогашаются случайные характеристики и проявляются  закономерные, типичные.

Для решения задачи группировки  нужно установить правила отнесения  единицы к той или иной группе. В эти правила входят определения  тех характеристик (признаков), по которым  будет проводиться группировка (так  называемых группировочных признаков), и их значений, отделяющих одну группу от другой (интервалов группировки).

Метод группировки тесно связан с представлением данных в виде групповых  или комбинационных таблиц, а также  с графическим представлением структуры  совокупности ее частей и соотношений  между ними.

1.2. Дисперсионный анализ

 

Дисперсия – средняя арифметическая квадратов отклонений каждого значения признака от средней величины. Дисперсионный анализ – метод оценки существенности различий нескольких средних. Его применяют при статистической обработке многовариантных, многофакторных опытов: 1) для общей оценки достоверности различий в групповых средних при группировке данных по одному или нескольким факторным признакам; 2) для оценки достоверности взаимодействия между двумя, тремя и большим числом фактором; 3) для оценки частных различий между парами средних. При дисперсионном анализе используется критерий Фишера (F). Критерий Фишера представляет собой отношение двух дисперсий:

_,

где _{– межгрупповая (факторная) дисперсия;}

       _{– остаточная дисперсия.}

Теоретическое значение F показывает возможную случайную величину отношения двух дисперсий при данном уровне вероятности суждения и соответствующем числе степеней свободы сравниваемых дисперсий. В специальных математических таблицах приводится величина F для выборок, сделанных из одной и той же совокупности, где причины изменения величин только случайные.

Табличное значение F используется как критерий для оценки фактических отношений дисперсий, рассчитанных по выборочным данным. Если фактическое отношение сравниваемых дисперсий (F_ф) выше табличного (F_т), мало вероятно, что такое отношение случайное. Следовательно, различия в вариации величин нельзя отнести только на счет случайного колебания их уровня, и разница между дисперсиями достоверна, существенна. Если же F_ф меньше или равен F_т при данном уровне вероятности суждения и соответствующем числе степеней свободы, то есть основания считать, что различия между сравниваемыми дисперсиями находятся в пределах возможных случайных колебаний.

3. Корреляция

 

Само слово корреляция ввел в  употребление в статистику английский биолог и статистик Френсис Гальтон в конце XIX в. В переводе correlation означает «соответствие».

Современная наука исходит из взаимосвязи  всех явлений природы и общества. Невозможно управлять явлениями, предсказывать  их развитие без изучения характера, силы и других особенностей связей. Поэтому методы исследования, измерения связей составляют чрезвычайно важную часть методологии научного исследования, в том числе и статистического.

Различают два типа связей между  различными явлениями и их признаками: функциональную (полную) и корреляционную (неполную).

При функциональной связи величине факторного признака соответствует одно или несколько значений функции. Этот вид связи часто проявляется в физике и химии. В экономике примером может служить прямо пропорциональная зависимость между производительностью труда и увеличением производства продукции.

Корреляционной связью называют важнейший частный случай статистической связи, состоящий в том, что разным значениям одной переменной соответствуют различные средние значения другой. Корреляционная зависимость выражается через математические уравнения.

Задачи корреляционного анализа  сводятся к измерению тесноты  связи между признаками, определению  неизвестных причинных связей, оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние  на результативный признак, анализу общего объема вариации зависимой переменной и определению роли каждого фактора, создающего это варьирование, оцениванию выборочных показателей корреляционной связи.