Автор работы: Пользователь скрыл имя, 16 Апреля 2013 в 23:38, курсовая работа
Собранный в процессе статистического наблюдения материал нуждается в определенной обработке, сведении разрозненных данных воедино. Научно организованная обработка материалов наблюдения (по заранее разработанной программе), включающая в себя кроме обязательного контроля собранных данных систематизацию, группировку материалов, составление таблиц, получение итогов и производных показателей (средних, относительных величин), называется в статистике сводкой.
Понятия сводки и группировки статистических данных.
Собранный в процессе статистического
наблюдения материал нуждается в
определенной обработке, сведении разрозненных
данных воедино. Научно организованная
обработка материалов наблюдения (по заранее
разработанной программе), включающая
в себя кроме обязательного контроля собранных
данных систематизацию, группировку материалов,
составление таблиц, получение итогов
и производных показателей (средних, относительных
величин), называется в статистике сводкой.
Сводка представляет собой второй этап
статистического исследования. Целью
сводки является получение на основе сведенных
материалов обобщающих статистических
показателей, отражающих сущность социально-экономических
явлений и определенные статистические
закономерности.
Статистическая сводка осуществляется
по программе, которая должна разрабатываться
еще до сбора статистических данных, практически
одновременно с составлением плана и программы
статистического наблюдения. Программа
сводки включает определение групп и подгрупп;
системы показателей; видов
Группировка – это разбиение совокупности на группы,
однородные по какому-либо признаку. С
точки зрения отдельных единиц совокупности
группировка – это объединение отдельных
единиц совокупности в группы, однородные по каким-либо
Устойчивое разграничение объектов выражается классификацией, которая
основывается на самых существенных признаках
(например, классификация отраслей народного
хозяйства, классификация основных фондов
и т.д.). Таким образом, классификация –
это узаконенная, общепринятая, нормативная
Метод группировки основывается на следующих
категориях – это группировочный признак,
интервал группировки и число групп.
Группировочный признак – это признак, по которому происходит
объединение отдельных единиц совокупности
в однородные группы. Интервал очерчивает количественные границы
групп. Как правило, он представляет собой
промежуток между максимальными и минимальными
значениями признака в группе. Интервалы
бывают:
Виды группировок.
При проведении группировки приходится
решать ряд задач:
1) выделение группировочного
2) определение числа групп и
3) при наличии нескольких группировочных
признаков описание того, как они комбинируются между собой;
4) установление показателей, которыми
должны характеризоваться группы, т.е. сказуемого группировки.
Статистические группировки и классификации
преследуют цели выделения качественно
однородных совокупностей, изучения структуры
совокупности, исследования существующих
зависимостей. Каждой из этих целей соответствует
особый вид группировки: типологическая,
структурная, аналитическая (факторная).
Типологическая группировка решает задачу выявления
и характеристики социально-экономических
типов (частных подсовокупностей).
Структурная дает возможность
описать составные части совокупности
или строение типов, а также проанализировать
структурные сдвиги.
Аналитическая (факторная)
группировка позволяет оценивать связи
между взаимодействующими
В зависимости от числа положенных в их
основание признаков различают простые
и многомерные группировки. Группировка,
выполненная по одному признаку,
Многомерная группировка
производится по двум и более признакам.
Частным случаем многомерной группировки
является комбинационная группировка,
базирующаяся на двух и более признаках,
взятых во взаимосвязи, в комбинации.
Структурная группировка
применяется для характеристики структуры
совокупности и структуры сдвигов. Структурной
называется группировка, в которой происходит
разделение выделенных с помощью технологической
группировки типов явлений, однородных
совокупностей на группы, характеризующие
их структуру по какому либо варьирующему
признаку. Например, группировка населения
по размеру среднедушевого дохода. Анализ
структурных группировок взятых за ряд
периодов или моментов времени, показывает
изменения структуры изучаемых явлений,
то есть структурные сдвиги. В изменении
структуры общественных явлений отражаются важнейшие
Показатель численности групп представлен
либо частотой (количеством единиц в каждой
группе), либо частотностью (удельным весом
каждой группы).
Среди простых группировок особо выделяют
ряды распределения. Ряд распределения – это
группировка, в которой для характеристики
групп (упорядоченно расположенных по
значению признака) применяется один показатель
– численность группы. Другими словами,
это ряд чисел, показывающий, как распределяются
единицы некоторой совокупности по изучаемому
признаку. Ряды, построенные по атрибутивному
признаку, называются атрибутивными рядами распределения. Ряды
распределения, построенные по количественному
признаку, называются вариационными рядами. Примером
атрибутивных рядов могут служить распределения
населения по полу, занятости, национальности,
профессии и т.д. Примером вариационного
ряда распределения могут служит распределения
населения по возрасту, рабочих – по стажу
работы, заработной плате и т.д. Вариационные
ряды распределения состоят их двух элементов
вариантов и частот.
Вариантами называются
числовые значения количественного признака
в ряду распределения, они могут быть положительными
и отрицательными, абсолютными и
Частоты – это численности
отдельных вариантов или каждой группы
вариационного ряда. Сумма всех частот
называется объемом совокупности и определяет число элементов
Вариационные ряды в зависимости от характера
вариации подразделяются на дискретные
и интервальные.
1.2.
Абсолютные и относительные
Понятие абсолютной и относительной величины в статистике.
Изучая массовые общественные явления, статистика в своих выводах опирается на числовые данные, полученные в конкретных условиях места и времени. Результаты статистического наблюдения регистрируются, прежде всего, в форме первичных абсолютных величин. Так, основная масса народнохозяйственных абсолютных показателей фиксируется в первичных учетных документах. Абсолютная величина отражает уровень развития явления.
В статистике все абсолютные величины
являются именованными, измеряются в
конкретных единицах и, в отличие
от математического понятия абсолютной
величины, могут быть как положительными,
так и отрицательными (убытки, убыль,
Натуральные единицы измерения могут
быть простыми (тонны, штуки, метры, литры)
и сложными, являющимися комбинацией нескольких
разноименных величин (грузооборот железнодорожного
транспорта выражается в тонно-километрах,
производство электроэнергии – в киловатт-часах).
В статистике применяют и абсолютные показатели,
выраженные в условно-натуральных единицах
измерения (например, различные виды топлива пересчитываются в
Стоимостные единицы измерения используются,
например, для выражения объема разнородной
продукции в стоимостной (денежной) форме
– рублях. При использовании стоимостных
измерителей принимают во внимание изменения
цен с течением времени. Этот недостаток
стоимостных измерителей преодолевают
применением "неизменных" или "сопоставимых"
цен одного и того же периода.
В трудовых единицах измерения (человеко-днях,
человеко-часах) учитываются общие затраты
труда на предприятии, трудоемкость отдельных
операций.
С точки зрения конкретного исследования
совокупность абсолютных величин можно
рассматривать как состоящую из показателей индивидуальных, характеризующих
размер признака у отдельных единиц совокупности,
и суммарных, характеризующих
итоговое значение признака по определенной части
Поскольку абсолютные показатели – это
основа всех форм учета и приемов количественного
анализа, то следует разграничивать моментные и интервальные абсолютные
величины. Первые показывают фактическое
наличие или уровень явления на определенный
момент, дату (например, наличие запасов
материалов или оборотных средств, величина
незавершенного производства, численность
проживающих и т.д.). Вторые – итоговый
накопленный результат за период в целом
(объем произведенной продукции за месяц
или год, прирост населения за определенный
период, величина валового сбора зерна
за год и за пятилетку и т.п.).
Сама по себе абсолютная величина не дает
полного представления об изучаемом явлении,
не показывает его структуру, соотношение
между отдельными частями, развитие во
времени. В ней не выявлены соотношения
с другими абсолютными показателями. Эти
функции выполняют определяемые на основе
абсолютных величин относительные показатели.
Относительная величина в статистике – это обобщающий показатель,
который дает числовую меру соотношения
двух сопоставляемых абсолютных величин.
Так как многие абсолютные величины взаимосвязаны,
то и относительные величины одного типа
в ряде случаев могут определяться через относительные величины
Основное условие правильного расчета
относительной величины – сопоставимость
сравниваемых показателей и наличие реальных
связей между изучаемыми явлениями. Таким
образом, по способу получения относительные
показатели – всегда величины производные,
определяемые в форме коэффициентов, процентов,
промилле, продецимилле и т.п. Однако нужно
помнить, что этим безразмерным по форме
показателям может быть, в сущности, приписана
конкретная, и иногда довольно сложная,
единица измерения. Так, например, относительные
показатели естественного движения населения,
такие как коэффициенты рождаемости или
смертности, исчисляемые в промилле (‰),
показывают число родившихся или умерших
за год в расчете на 1 000 человек среднегодовой
численности; относительная величина
эффективности использования рабочего
времени – это количество продукции в
расчете на один отработанный человеко-час
и т.д.
Относительные величины образуют систему
взаимосвязанных статистических показателей.
По содержанию выражаемых количественных
соотношений выделяют следующие типы
относительных величин.
Для аналитических расчетов
предпочтительнее использовать коэффициентное
представление, без умножения на 100. Совокупность
относительных величин структуры показывает
строение изучаемого явления.
Рассмотрим, например, структуру формирования
и распределения топливно-энергетических
ресурсов (ТЭР) России в форме топливно-энергетического
баланса (ТЭБ).
Источники образования топливно-энергетических ресурсов России
Источник образования |
1990 г. |
1997 г. | ||
млн. т у.т. |
% |
млн. т у.т. |
% | |
1. Добыча топлива |
1895,6 |
87,31 |
2230,1 |
84,82 |
Итого |
2171,1 |
100,0 |
2629,1 |
100,0 |
Из таблицы видно, что основная часть ресурсов формируется за счет добычи топлива. Примерно 8–9% годовых ресурсов имелось на начало года в виде запасов.
5. Относительные
величины координации (ОВК). Характеризуют отношение частей
данной совокупности к одной из них, принятой
за базу сравнения. ОВК показывают, во
сколько раз одна часть совокупности больше
другой либо сколько единиц одной части
приходится на 1, 10, 100, 1000, ... единиц другой
части. Относительные величины координации
могут рассчитываться и по абсолютным
показателям, и по показателям структуры.
По относительным величинам координации
можно восстановить исходные относительные
показатели структуры, если вычислить
отношение относительной величины координации
данной части (ОВК) к сумме всех ОВК (включая
и ту, которая принята за базу сравнения).
6. Относительные величины сравнения (ОВС). Характеризуют сравнительные размеры одноименных абсолютных величин, относящихся к одному и тому же периоду либо моменту времени, но к различным объектам или территориям. Посредством этих показателей сопоставляются мощности различных видов оборудования, производительность труда отдельных рабочих, производство продукции данного вида разными предприятиями, районами, странами. Например, по производству нефти и газа в 1985 г. СССР превосходил США: по нефти – в 1,36 раза, по газу – в 1,24 раза. Уровень производства электроэнергии (млрд. кВт • ч) в СССР составлял от уровня США 1544:2650 = 0,583, или 58,3 %. Сопоставляя показатели динамики разных явлений, получают еще один вид относительных величин сравнения – коэффициенты опережения (отставания) по темпам роста или прироста. Так, если производительность труда на предприятии возросла на 12%, а фонд оплаты труда увеличился на 7,5 %, то коэффициент опережения производительности труда по темпам роста составит 112 : 107,5 = 1,042; коэффициент опережения по темпам прироста равен 12 : 7,5 = 1,60.
Информация о работе Способы и приемы обработки статистической информации