Глава 3. Сводка и группировка статистических материалов

Содержание и назначение сводки

Собранные в процессе статистического наблюдения материалы представляют собой разрозненные первичные сведения об отдельных единицах изучаемого явления. В таком виде материал не характеризует явления в целом, то есть не дает представления о величине явления, его составе и структуре, о существе связей изучаемого явления с другими.

Указанные сведения могут быть получены лишь в результате обработки имеющихся данных.

Началом такой обработки служит сводка и группировка данных наблюдения, то есть второй этап статистического исследования.

Целью сводки является сведение воедино материалов статистического наблюдения и получение обобщающих статистических показателей, характеризующих сущность социально-экономического явления и определенных статистических закономерностей.

Различают сводку двух видов:

n Сводка в узком понимании представляет собой подсчет данных о числе единиц совокупности и значений, характеризующих их признаки.

n Сводка в широком понимании - это способ научной обработки первичных статистических сведений, включающий в себя группировку исследуемых явлений, получение системы показателей для характеристики типичных групп и подгрупп, подсчет групповых и общих итогов, табличное и графическое оформление статистических показателей.

Выделение однородных в социально-экономическом отношении групп является основой статистической сводки исходной информации, непременным условием ее научной разработки и практического использования.

Статистическая сводка ведется по заранее составленной программе, содержание которой в большинстве своем отражается в системе макетов разработочных таблиц. В этой программе выделяется подлежащее и сказуемое сводки.

Подлежащее сводки составляют группы или части, на которые разбивается совокупность явлений.

Сказуемое сводки - это показатели, характеризующие каждую группу и совокупность в целом.

При разработке программы должны всемерно учитываться запросы потребителей статистической информации.

В плане проведения сводки отражаются также и вопросы решения организационных моментов, оформления результатов сводки в виде таблиц, публикация статистических сборников и т.д.

Метод группировок

Сводка статистической информации не ограничивается получением общих итогов по изучаемой совокупности. На этой стадии исходная информация систематизируется, образуются отдельные статистические совокупности, то есть осуществляется статистическая группировка.

Группировка – это процесс образования однородных групп на основе расчле-

нения статистической совокупности на части или объединение изучае мых

единиц в частные совокупности по существенным для них признакам.

Другими словами, статистическое исследование производит расчленение множества единиц изучаемой совокупности на различающиеся между собой, но внутренне однородные части и одновременно с этим объединяет их в типичные группы по существенному для них признаку.

Признаки, по которым производится распределение единиц наблюдаемой совокупности на группы, называются группировочными признаками, или основанием группировки.

В зависимости от степени сложности явления и задач анализа группировки могут производиться по одному или нескольким признакам (соответственно простые и комбинационные группировки).

Прежде чем производить группировку, необходимо выделить группировочный признак, который может быть:

n по форме выражения – либо атрибутивным (профессия, образование), либо количественным (заработная плата, число работников). При этом количественный признак может быть дискретным (прерывным): число комнат в квартире, число детей в семье, либо непрерывным, то есть принимающим как целые, так и дробные значения: заработная плата, возраст. При группировке по атрибутивному признаку число выделяемых групп соответствует установленному числу разновидностей изучаемого признака;

n по характеру колеблемости – либо альтернативным (пол человека), либо варьирующим, то есть принимающим множество количественных значений (заработная плата);

n по роли во взаимосвязи изучаемых явлений – либо факторным(то есть воздействующим на другие признаки), либо результативным(то есть испытывающий на себе влияние других признаков). Причем в зависимости от целей исследования признаки могут меняться ролями:

стаж работы ® квалификация ® заработная плата.

Принято выделять следующие основные задачи, решаемые с помощью метода статистических группировок:

1. Выделение социально-экономических типов. Для этой задачи применяют типологическую группировку.

Типологическая группировка - в ее основе лежит экономический критерий,

позволяющий наметить типы, однородные в социально-

экономическом отношении (например, по уровню

образования, формам собственности).

Распределение объемов продукции по формам собственности

2. Изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем. Для этих целей используют структурные группировки.

Структурная группировка – распределение однородной в качественном

отношении совокупности единиц на группы, характеризующие

строение совокупности и ее структуру. Если в структурной

группировке сопоставлять данные во времени, то получаем

представление о структурных сдвигах в изучаемом явлении.

Группировка торговых предприятий по объему товарооборота (в % к итогу)

3. Выявление связи и зависимости между явлениями. Для этих целей применяют аналитические группировки.

Аналитическая группировка дает возможность установить связь между

отдельными признаками изучаемого социально-

экономического явления.

Группировка работников по квалификации в зависимости от стажа работы

В статистической практике часто используется классификация. Причем четко отделить классификацию от группировки не всегда можно, так как они выполняют однотипные функции, но при классификации, в отличие от группировки, группировочные признаки определены, четко сформулированы требования и условия отнесения единиц совокупности к той или иной группе.

Классификация – это общепринятый методологический стандарт разделения

совокупности на однородные группы, устанавливаемый на определенный

промежуток времени (например, ОКАТО, ОКВЭД, ОКФС).

Группировка же производится для целей конкретного анализа.

Если в основание группировки положен количественный варьирующий признак, то возникает вопрос о численных границах отдельных групп, то есть вопрос об интервалах группировки.

Расчет интервала группировок

В результате статистического наблюдения мы получаем неупорядоченный ряд отдельных значений, работать с которым затруднительно.

Во-первых, результаты наблюдений необходимо упорядочить, или проранжировать, то есть расположить все значения в порядке возрастания или убывания.

Ряд, где значения признака располагаются в порядке возрастания или убывания, называется ранжированным (упорядоченным) рядом распределения.

Теперь можно определить величину интервала.

Правильное установление величины интервала имеет первостепенное значение для образования качественно однородных групп. Например, показатель: "темпы роста" -- 93%, 98%, 101%. Нецелесообразно делать интервал 95%-105%, то есть объединять увеличивших и снизивших производство в одну группу. Необходимо сделать интервалы 95%-100%, 100%-105%.

Если совокупность однородна по своему составу, то в основу построения интервального ряда следует положить принцип равенства интервалов.

Однородная совокупность -- такая совокупность, когда самые существенные признаки для каждой ее единицы являются в основном одинаковыми.

Величина интервала определяется по формуле:

Xmax - Xmin R

i = ------------------- = ----------- ,

N n (3.3.1)

где i -- величина интервала,

Xmax -- максимальное значение признака в ряду распределения;

Xmin -- минимальное значение признака в ряду распределения;

R -- размах вариации (разница между Xmax и Xmin);

n -- число групп.

Возникает вопрос о числе групп, которое зависит от изменчивости признака и числа наблюдений. Здесь нет строго научных приемов, всякий раз эта задача решается с учетом конкретных обстоятельств.

Чем интенсивнее меняется признак и чем больше единиц совокупности, тем больше образуется групп.

При равенстве интервалов для ориентировки существует формула, предложенная американским ученым Стерджессом:

n = 1 + 3,322 lg N. (3.3.2)

При 200 единицах (N = 200) n = 1 + 3,322 * lg 200 = 9.

В экономической практике в большинстве своем применяются неравные интервалы, прогрессивно возрастающие или убывающие.

Арифметическая и геометрическая прогрессия:

h _i+1 = h _i + a ("+" возрастающая, "-" убывающая);

h _i+1 = h _i * q (">1" возрастающая, "<1" убывающая).

Такая необходимость возникает, когда колеблемость признака осуществляется неравномерно и в больших пределах. Например, группировка торговых предприятий по объему товарооборота. Разница в товарообороте для мелких магазинов, ларьков, палаток в несколько миллионов рублей имеет решающее значение, а для крупных (например, универсам) – несущественное.

При определении величины интервала важное значение имеет точное установление границ, которые обозначаются указанием значений "от" и "до". Например, "от 1 до 3" : 1 - 3, 4 - 7, 8 - 10 (дискретные значения).

Однако на практике нередко (для варьирующих признаков) одно и то же число служит верхней и нижней границами двух смежных групп : до 90, 90-100, 100-110, 110-120. Здесь вопрос решается двояко: по принципу "включительно" и "исключительно". "Включительно" 90 должно войти в первую группу, а "исключительно" 90 -- во вторую группу. В этом случае лучше делать открытый интервальный ряд и по последнему интервалу определять принцип. Например, "свыше 150" (150 входит в предыдущую группу, то есть принцип "включительно") и "150 и более" (150 входит в эту группу, то есть действует принцип "исключительно").

Открытый интервал: «до 90». Закрытый интервал: «90-100».

Середина интервала определяется как полусумма верхней и нижней границ интервала:

Если величина интервала, рассчитанная по формуле

Xmax - Xmin

i = ------------------- , имеет один знак до запятой (например: i =0,88, i = 1,585,

n

i = 4,8), то значения округляются до десятых: 0,9; 1,6; 4,8.

Если два знака до запятой (15,985), то округляется до целых (16). Если 3-, 4- значные значения, то округляют до ближайшего числа, кратного 100 или 50. Например, 557 ® 550.

При статистическом исследовании иногда приходится производить вторичную группировку. Основными методами вторичной группировки являются:

n метод изменения интервала;

n долевая перегруппировка.

3.4. Методологические требования к системам группировок

Многосторонний анализ экономических явлений не может быть решен составлением какой-либо одной группировки. Он требует создания системы группировок, которая должна отвечать общим методологическим требованиям, основные из которых можно сформулировать так.

Логические критерии:

1. Система группировок должна охватывать изучаемый объект с различных сторон.

2. В системе группировок должно найти отражение решение экономических (аналитических), типологических и структурных задач исследования.

3. Каждая отдельная группировка должна составлять одно из логических звеньев в общей их цепи.

4. Выводы по одной группировке не должны противоречить выводам по другим.

5. Система не должна претерпевать существенные изменения во времени.

Формальные критерии:

6. Группировки по качественным признакам следует проводить раньше, чем по количественным.

7. Результативные признаки следует выражать одинаковыми для системы показателями.

8. Нельзя изменять интервалы группировок от года к году. Иначе мы получим несопоставимость их в динамике.

Графики рядов распределения

В общем виде интервальный вариационный ряд выглядит следующим образом:

Ряд распределения – простейшая группировка, в которой каждая выделенная группа характеризуется одним показателем.

Статистический ряд распределения – упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по определенному варьирующему признаку.

Виды рядов распределения:

1. Атрибутивные (построенные по качественным признакам) и вариационные (построенные по количественным признакам).

2. Дискретные вариационные (построенные по дискретным признакам, а также вариационным, но с очень маленькой вариацией) и интервальные вариационные (построенные по варьирующим признакам, а также дискретным, но с очень большой вариацией, например, от 2 до 5700).

Варианта -- это отдельное значение варьирующего признака, которое

он принимает в ряду распределения.

Частота -- численность каждой группы вариационного ряда (как

часто встречаются те или иные варианты). Обозначается

частота f.

Объем ряда -- сумма всех частот åf.

Частости -- частоты, выраженные в долях единицы или в процентах

к итогу.

Плотность распределения -- это число единиц совокупности, при-

ходящихся в среднем на одну единицу ширины интервала f

Объем явления -- это сумма значений варьирующего признака всех

единиц совокупности å x, å x_* f.

Комбинационные – при их построении каждая группа подлежащего, сформированная по одному признаку, делится на подгруппы по второму признаку, каждая вторая подгруппа делится по третьему признаку, то есть факторные признаки берутся в определенном сочетании, комбинации. Комбинационная таблица устанавливает взаимное действие результативных признаков и отражает связь между факторами группировки.

Сказуемое статистических таблиц бывает простым и сложным. Показатели сказуемого при простой разработке располагаются последовательно один за другим. Распределяя показатели на группы по одному или нескольким признакам в определенном сочетании, получают сложное сказуемое.

В практике построения таблиц сложились следующие правила их построения и оформления:

• таблица должна быть небольшой по размеру, легко обозримой. Вместо одной большой лучше построить несколько органически связанных между собой, последовательно расположенных таблиц;
• общий заголовок таблицы должен кратко выражать ее основное содержание. Слова в таблице пишутся полностью, без сокращений. При отсутствии общей единицы измерения в каждой графе проставляется своя единица измерения;
• при нумерации граф подлежащее и единицы измерения обозначаются буквами (А,Б,В,Г,…);
• при неполном объеме единиц изучаемой совокупности все слагаемые сначала показываются в строке "общие итоги", а затем после пояснения "в том числе" перечисляют наиболее важные их составные части;
• при заполнении таблиц используются следующие условные обозначения:
• – при отсутствии явления ставится прочерк,
• … если нет информации о явлении -- многоточие,
• x если невозможно выразить изучаемое явление,
• 0,0 если величина изучаемого явления меньше заданной точности;
• одинаковая степень точности для всех чисел. Если одна величина превосходит другую многократно, то вместо % лучше выражать ее в разах.

Вопросы для самопроверки:

Ø Дайте характеристику второго этапа статистического исследования.

Ø Что такое простая и сложная сводка?

Ø Раскройте содержание метода группировок.

Ø Какие группировочные признаки вы знаете?

Ø Какие виды группировок вы знаете?

Ø Как рассчитать интервалы группировок?

Ø Как решается вопрос о количестве групп?

Ø Что такое вторичная группировка?

Ø Что такое статистическая таблица? Назовите ее составные элементы.

Ø Правила построения таблиц.

Ø Что такое ряд распределения? Какие ряды называются вариационными?

Ø Что такое варианты, частоты, частости, плотность распределения, объем ряда?

Ø Приведите примеры дискертных и интервальных вариационных рядов.

Ø Какой ряд называется ранжированным?

Ø Как строятся огива, полигон, гистограмма и кумулята?