Шпора по статистике. 1. Понятие об учете, виды учета. Статистический учет, его значение, задачи и особенности. Организация статистической деятельности в России
 Скачать 0.77 Mb.
|
|
1.Понятие об учете, виды учета. Статистический учет, его значение, задачи и особенности. Организация статистической деятельности в России. Исторически развитие статистики было связано с развитием гос. Считали население. Цель – налоги, количество воинов. Первая статистическая наука – статистика населения. Термин «статистика» введен Г. Ахенвалем в 1749г. Под статистикой понимал государствоведение (описание гос, климата, населения). В настоящее время под статистикой понимают прежде всего: 1. Это информация (статистические данные), совокупность показателей; 2. Это отрасль практической деятельности людей, или статистический учет. Статистический учет направлен на сбор, обработку, анализ количества данных, характеризующих соц-эк развитие страны, региона, отрасли, предприятия. Главная задача статистического учета - выявление и измерение статистических закономерностей. 3. Это наука. Разрабатывающая принципы и методы работы с числ данными, характеризующими массовые явления. Итак, статистика – собирание, представление. Анализ и интерпретация массовых числовых данных. В РФ в 1858г. Центральный статистический комитет при МВД. В 1987г. – ГосКомСтат. С 2004г. – РосСтат. 2. Основные черты предмета статистики. Статистическая совокупность и ее единицы. Предметом статистики выступает статистическая совокупность, представляющая собой совокупность общественных явлений, подчиненных единой закономерности. Каждый элемент совокупности – это единица совокупности. Основные черты совокупности: 1. Всегда множество явлений (демография); 2. Однокачественность явлений; 3. Варьирующие явления. Статистическая совокупность – множество однокачественных варьирующих явлений. 3. Признаки единицы совокупности, их виды. Каждая единица совокупности обладает рядом свойств, получивших название признаков совокупности. Различают след группы: 1. По характеру выражения - количественные (напр. для автомобиля –цвет, марка) и качественные (описательные). Описательные делятся на номинальные и порядковые. Порядковые характеризуют качество явлений, интенсивность которого выражена по-разному, например, способность к учебе. Их можно упорядочить (ранжировать), например, образование. Номинальные нельзя ранжировать. Они просто указывают принадлежность единицы к определенной категории. 2. Существенные (прямые) и несущественные (косвенные). 3. По способу измерения - первичные и вторичные. Первичные выражены абсолютными величинами. Они могут быть измерены, сосчитаны, взвешены. Например, у предприятия численность работников, стоимость фондов. Вторичные выражены относительными величинами, это соотношение первичных признаков. Например, рентабельность, производительность труда, себестоимость. 4. По характеру вариации: альтернативные (могут принимать только 2 значения, например, пол – м/ж), дискретные (могут принимать только целые значения, например, количество детей в семье), непрерывные (могут принимать любые значения, например, возраст). 5. По отношению ко времени – моментные и интервальные (статистические и динамические). Монетные характеризуют объкт на определенный момент времени (публикуются данные о численности населения на 1 января). Интервальные – в опред. период времени (число родившихся за мес) 4. Статистическое наблюдение, его задачи. Требования, предъявляемые к его материалам. Статистическое наблюдение- научно-организованный сбор и регистрация фактов и данных. Цель – получение достоверной информации для выявления развития явлений и процессов. Собираемые данные должны отвечать двум основным требованиям: достоверность и сопоставимость. Достоверность – это соответствие данных тому, что есть на самом деле. Условия обеспечения достоверности: полнота охвата наблюдаемого объекта, полнота и точность регистрации данных по каждой единице наблюдения. Сравнимость – выполняется, если использовалось одно и то же определение единицы наблюдения, одна и та же методика регистрации первичных признаков, одна и та же методика вычисления вторичных признаков. Важное условие сравнимости – сохранение времени проведения наблюдения и периода или момента, к которому относятся регистрируемые данные. Например, численность студентов определяется на начало учебного года. 5. Виды и формы статистического наблюдения. Программа наблюдения. Статистическое наблюдение подразделяется на виды – по времени и по охвату единиц наблюдения. По времени: непрерывное (текущее) – ведется постоянно по мере возникновения события (учет демографических событий, ЗАГС) и прерывное – делится на периодическое (через определенные промежутки времени) и единовременное (нет определенного интервала, 1 раз или через разные промежутки времени). По охвату единиц совокупности: сплошное – регистрации подлежат все единицы совокупности без исключения (ЗАГС) и несплошное – делится на выборочное (обследованию подвергается отобранная в определенном порядке часть единиц совокупности, а получаемые результаты распространяются на всю совокупность); метод основного массива (обследованию подвергается та часть, которая вносит наибольший вклад в изучаемое явление, например, крупные предприятия); монографическое наблюдение (из генеральной совокупности выбираются отдельные единицы и обследуются по максимальному числу признаков, например, этнографические обследования). Программа наблюдения – это перечень признаков, подлежащих регистрации. Первый принцип составления программы: никаких сведений, не относящихся к данному обследованию. Второй принцип: не включать в программу вопросы. Которые могут показаться подозрительными и на которые можно заведомо ожидать неточных ответов. Программа наблюдения всегда включает опознавательные признаки – вопросы, прямо связанные с целью исследования; контрольные вопросы. Все вопросы программы ориентированы на определенную форму ответа: цифровую, альтернативную (да/нет), многовариантную, когда есть предлагаемые варианты ответов (подсказы). Подсказы обеспечивают единообразное понимание вопросов программы и облегчают обработку данных. 6. Задачи, решаемые при помощи группировок, виды группировок. Типологическая группировка: задачи и порядок проведения. Группировка – разбиение общей совокупности на группы однородных единиц. Группировки могут проводиться по количественным и неколичественным признакам. Если группировка проводится по одному признаку, она называется простой, если по нескольким – комбинационной. По характеру решаемых задач группировки делятся на типологические (выделение типов однородных частей совокупности, решает задачу выявления и характеристики социально-экономических типов); структурные (характеристика структуры совокупности) и аналитическая (анализ связи между признаками. Аналитическая и структурная – элементы сводки. Значение группировки: обеспечение обобщения данных, создает основу для сводки и анализа. Порядок проведения типологической группировки: 1. Предварительное определение перечня типов, 2. Определение группировочных признаков, 3. Определение границ интервалов, необходимых для выделения типов, 4. Распределение единиц по выделенным группам. Цели группировки: установление статистических связей, описание объекта, выявление структуры совокупности. 7. Задачи и назначение сводки. Статистические показатели, их классификация. Сводка – объединение отдельных значений признаков по частным совокупностям и по совокупностям в целом с целью получения обобщающих показателей. Цели: анализ выделенных групп и совокупностей в целом с помощью статистических показателей. Основной элемент сводки – статистический показатель (обобщающая характеристика какого-то свойства группы единиц совокупности). (Признак – свойство одной единицы совокупности). Классификация статистических показателей: По качественной стороне показателей – показатели свойств конкретных объектов и показатели свойств любых массовых явлений и процессов. По количественной стороне показателей – абсолютные и относительные. По отношению к характеризующему свойству – прямые и обратные. 8. Относительные показатели и их виды. 1. Показатели структуры совокупности – доля или удельный вес. 2. Относительные показатели динамики ( темп роста уровня динамического ряда). 3. Относительные показатели взаимосвязи. 4. Относительные показатели интенсивности (характеризуют отношение разных признаков одного и того же объекта между собой, например, производительность труда или выработка). 5. Показатели, характеризующие отношение фактически наблюдаемых величин к плановым, нормативным, оптимальным. 6. Относительные величины сравнения (основанные на соотношении разных объектов по одинаковым признакам). 9. Табличное представление статистических данных (статистические таблицы, их виды, правила построения и оформления). Статистическая таблица – система строк и столбцов, в которых в определенной последовательности и связи излагается статистическая информация, это систематизированное изложение данных и показателей. Подлежащее таблицы – указывается объект исследования или его признаки. Сказуемое таблицы – содержит характеристику объекта в текстовой или количественной форме. Заголовок таблицы – содержит категорию и время, к которым принадлежат данные. По характеру подлежащего различают следующие виды таблиц: 1. Простые (объект указывается в целом), 2. Перечневые (упорядоченный перечень единиц в подлежащем по некоторому признаку), 3. Групповые таблицы (группы по некоторому признаку), 4. Комбинационные, 5. Типовые. Правила оформления статистических таблиц. Таблица обязательно имеет заголовок, в котором должны быть указаны цель построения таблицы, территория и время, к которым относятся данные. Указываются единицы измерения (в заголовке, если они все одинаковые и в верхних или боковых заголовках таблицы, если они разные). Разграфка должна включать как можно меньше линий – только горизонтальные линии, отделяющие таблицу от ее заголовка заголовки граф от значений показателей, итоговую строку таблицы. 10. Графическое представление статистических данных (виды статистических графиков, правила построения и оформления). Эта форма представления отличается большей наглядностью. График включает заголовок, в котором указывается, что представлено на графике, к какой территории и к какому времени относятся данные. Приводятся условные обозначения или дается указание масштабной единицы. По способу построения графики делятся на диаграммы и картодиаграммы. Диаграммы могут быть линейные, секторные, круговые ( треугольные, прямоугольные), столбиковые, ленточные, фигурные. Линейные содержат значения показателей, соединенные отрезками прямых. Секторные используются для представления структуры совокупности. Круговые представляют значения показателя в виде площади какой-либо фигуры. Изменение площади фигуры соответствует изменению значения показателя. Столбиковые используются для представления состава какого- либо показателя. Ленточные – то же, что и столбиковые, только в горизонтальном положении. Фигурные используются для изображения показателя в динамике. Картодиаграммы используют для изображения пространственных данных. На карту наносятся условные обозначения, отражающие значение показателей, или используется интенсивность цвета. Используется для отражения плотности населения. 11. Средние величины, их значение и условия правильного применения. Средняя величина – это обобщающий показатель, характеризующий типический уровень явления. Он выражает величину признака, отнесенную к единице совокупности. Задачи средних величин: отношение наиболее общего уровня какого-то признака. Рекомендации по использованию средних величин: 1. Совокупность, по которой производится обобщение, должна быть достаточно однородной, 2. Необходимо обеспечить исчерпывающий учет единиц совокупности, 3. При расчете средних необходимо учитывать своеобразие и взаимосвязь признаков и использовать их в совокупности с другими показателями, 4. Порядок расчета средних величин сохраняется независимо от уровня обобщения. 13. Вариация и задачи ее статистического изучения. Вариационный ряд: порядок его построения и графического изображения. Задачей статистики является оценка различий между явлениями. Оценка различий осуществляется с помощью показателей вариации, при этом расчет показателей может быть осуществлен по первичным данным (неосредненным) и по сгруппированным, представленным в виде рядов распределения. Вариация – это различие значений признака у отдельных единиц изучаемой совокупности в один и тот же период или момент времени. Вариация отражает колебимость индивидуальных значений признака, отражает неравномерность развития единиц совокупности. Ряд распределения – упорядоченное распределение единиц совокупности по возрастающим или убывающим значениям признака и подсчет единиц с тем или иным значением признака. Вариационный ряд – ряд, построенный по количественному признаку. Различают дискретный (вырьирующий признак выражен целым числом) и интервальный (указываются интервалы). Элементы вариационного ряда: варианты (значения, которые принимает исследуемый признак), частоты (абсолютная численность отдельных групп с различными значениями признака), частости (удельные веса отдельных групп в общей численности совокупности). Порядок построения: 1. Определение числа интервалов. 2. Определение величины интервалов. Графическое изображение: полигон распределения, гистограмма (столбиковая диаграмма, на оси абсцисс которой откладывают отрезки, равные величине интервалов вариационного ряда), камулята распределения (строится по накопленным частотам/частостям). 1  4. Показатели размера и интенсивности вариации, порядок их построения, интерпретация. Для характеристики размера вариации в статистике применяются абсолютные показатели вариации: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение и дисперсия. Размах вариации – разность между максимальным и минимальным значениями признака в совокупности:   Среднее линейное отклонение: для несгруппированных /для сгруппированных данных:  Дисперсия: для несгруппированных/ для сгруппированных данных:  Среднее квадратическое отклонение: для несгруппированных/ для сгруппированных данных: Коэффициент вариации: Если коэффициент больше 33%, то совокупность достаточно однородная. 1  5. Показатели центра распределения и структурные характеристики вариационного ряда. Для характеристики среднего значения признака в вариационном ряду используются так называемые показатели центра распределения. К ним относятся средняя величина признака, мода и медиана. Мода – наиболее часто встречающееся в данной совокупности значение признака. В дискретном ряду мода – вариант с наибольшей частотой.В интервальном ряду мода определяется по формуле: М  едиана – то значение признака, которое находится в середине упорядоченного ряда и делит совокупность на две равные части.В дискретном ряду медиана определяется по сумме накопленных частот, которая должна превышать половину всей численности совокупности. В интервальном ряду медиана определяется по формуле:Квартили – делят совокупность на 4 равные части:  Децили – делят совокупность на 10 равных частей:  16. Оценка вариационного ряда на асимметрию и эксцесс. Ряды распределения могут иметь один и тот же центр группирования (показатели центра распределения) и одинаковые пределы варьирования признака (показатели вариации), однако при этом отличаться характером распределения единиц совокупности вокруг центра. Для оценки степени асимметричности применяют моментный и структурный коэффициенты.  - центральный момент 3-го порядка.  Моментный коэффициент асимметрии:  Показатели асимметрии: Если  , асимметрия – левосторонняя Если  , асимметрия – правосторонняя.Если  , асимметрия – незначительная. Если  , асимметрия – значительная. Для нормального распределения А=0. Степень существенности асимметрии можно оценить с помощью средней квадратической ошибки коэффициента асимметрии:  Если отношение  , то асимметрия существенная. Если отношение  , то асимметрия не существенная, вызванная влиянием случайных факторов. Структурный коэффициент асимметрии (формула Пирсона):  Если  , то асимметрия левосторонняя. Если  , то асимметрия – правосторонняя. Эксцес характеризует остро- или плосковершинность распределения относительно нормального.  , - центральный момент 4-го порядка.  Для нормального распределения  , следовательно  . При  (положительный эксцесс) распределение является островершинным, чем нормальное распределение. При  (отрицательный эксцесс) распределение является более пологим, чем нормальное распределение.Средняя квадратическая ошибка коэффициента эксцесса:  Если отношение  , то отклонение от нормального распределения можно считать существенным. Положительный эксцесс свидетельствует о том, что в совокупности есть слабо варьирующее по данному признаку «ядро». Чем круче распределение, тем ярче проявляется закономерность в формировании значений показателей.В плосковершинном распределении единицы рассеяны по всем значениям признака более равномерно. При существенном отрицательном эксцессе результаты анализа не надежны. Значительный отрицательный эксцесс может указывать на качественную неоднородность совокупности. |