Статистика учебник. Тарновская ли. Статистика учебное пособие
 Скачать 3.85 Mb.
|
|
Объектомстатистического наблюдения называется совокупность единиц изучаемого явления. Единица наблюдения – это первичный элемент объекта статистического наблюдения, который является носителем признаков. Единица совокупности – это первичная ячейка, от которой должны быть получены необходимые статистические сведения. Программой статистического наблюдения называется перечень показателей, подлежащих изучению. Включаются только те вопросы, которые отвечают задачам исследования. Программа должна содержать существенные признаки, непосредственно характеризующие изучаемое явление, его тип, основные черты, свойства. Не следует включать в программу признаки, имеющие второстепенное значение по отношению к цели обследования. Программа оформляется в виде документа – статистического формуляра. Статистические формуляры – это бланки определенных форм учета и отчетности. Различают два вида носителей информации Тарновская ЛИ. Статистика учебное пособие. – Томск Изд-во ТПУ, 2008. – 248 с. 1) индивидуальный формуляр – сведения об одной единице совокупности) списочный формуляр, где представлены данные по нескольким единицам совокупности. В инструкции подробно разъясняются цели, задачи исследования, объект и единица статистического наблюдения. При организации статистического наблюдения обязательно должен быть решен вопрос о времени проведения, включая выбор сезона, установление срока и критического момента наблюдения. В государственной статистике разработкой программы специальных обследований занимаются специалисты Госкомитета России по статистике [1, 9–11]. 2.2. Виды статистического наблюдения Статистические наблюдения можно разбить на группы последующим признакам 1) повремени регистрации фактов выделяют непрерывное, или текущее, и прерывное наблюдение, которое, в свою очередь, может быть периодическими единовременным 2) по степени охвата единиц совокупности выделяют сплошное, при котором обследованию подвергаются все без исключения единицы изучаемой совокупности, и несплошное наблюдение, при котором обследованию подвергаются не все единицы совокупности. Несплошное наблюдение подразделяется на наблюдение выборочное, основного массива, анкетное, монографическое. Выборочное наблюдение заключается в том, что характеристика всей совокупности фактов дается по некоторой их части, отобранной в случайном порядке (используются таблицы случайных чисел) из всей массы. Наблюдение основного массива осуществляется таким образом, что обследованию подвергается та часть единиц совокупности, у которой величина признака является преобладающей во всем объеме. Монографическое обследование представляет собой детальное, глубокое изучение и описание отдельных единиц совокупности [1, 5–7]. 2.3. Способы статистического наблюдения Статистическая информация может быть получена различными способами, важнейшими из которых являются непосредственное наблюдение, документальный учет фактов и опрос. Непосредственное наблюдение, – при котором регистраторы путем замера, взвешивания или подсчета устанавливают факт, подлежащий регистрации, и на этом основании производят записи в формуляре наблюдения. Тарновская ЛИ. Статистика учебное пособие. – Томск Изд-во ТПУ, 2008. – 248 с. Документальный способ основан на использовании в качестве источника статистической информации различного рода документов учетного характера. Опрос – это наблюдение, при котором ответы на вопросы записывают со слов опрашиваемого (респондента. В статистике применяют следующие виды опросов устный опрос (экспедиционный письменный (саморе- гистрации); разновидностью письменного опроса является корреспондентский, анкетный, явочный [1, 13–14]. Тесты Тестовые задания включают 10 теоретических утверждений, для каждого из которых предлагается четыре варианта ответа (правильными могут быть один или два. Выберите правильный вариант ответа. 1. Объект статистического наблюдения – это а) единица наблюдения б) статистическая совокупность в) единица статистической совокупности г) отчетная единица. 2. Субъект, от которого поступают данные входе статистического наблюдения, называется а) единицей наблюдения б) единицей статистической совокупности в) отчетной единицей. 3. Перечень признаков (или вопросов, подлежащих регистрации в процессе наблюдения, называется а) статистическим формуляром б) программой наблюдения в) инструментарием наблюдения. 4. Срок наблюдения – это а) время, в течение которого происходит заполнение статистических формуляров б) конкретный день года, час дня, по состоянию на который должна быть проведена регистрация признаков по каждой единице исследуемой совокупности. 5. Статистическая отчетность – это а) вид статистического наблюдения б) способ статистического наблюдения в) форма статистического наблюдения. 6. Метод основного массива – это а) вид статистического наблюдения б) способ статистического наблюдения в) форма статистического наблюдения. Тарновская ЛИ. Статистика учебное пособие. – Томск Изд-во ТПУ, 2008. – 248 с. 7. Перепись населения России (2002 г) – это апериодическое, специально организованное, сплошное наблюдение б) периодическое, регистровое, сплошное наблюдение в) единовременное, регистровое, сплошное наблюдение г) периодическое, специально организованное, не сплошное наблюдение. Признаки делятся а) на существенные и несущественные б) индексные и корреляционные в) атрибутивные и количественные г) дискретные и непрерывные. 9. Регистровое наблюдение – это форма а) непрерывного наблюдения за долговременными процессами б) документального наблюдения учетного характера в) корреспондентского опроса г) наблюдения регистраторов путем замера или подсчета. 10. Специально организованное статистическое наблюдение охватывает а) процессы общественной жизни, которые не отражаются в статистической отчетности б) сведения о деятельности предприятия (поступают в статистические органы в) сведения непрерывного статистического наблюдения г) сведения по некоторой части, отобранной в случайном порядке из всей совокупности. Тарновская ЛИ. Статистика учебное пособие. – Томск Изд-во ТПУ, 2008. – 248 с. ГЛАВА 3. СВОДКА, ГРУППИРОВКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ 3.1. Общее понятие статистической сводки На основе информации, собранной входе статистического наблюдения, как правило, нельзя непосредственно выявить и охарактеризовать закономерности социально-экономических явлений. Полученные данные не являются обобщающими показателями, сих помощью нельзя сделать выводы в целом об объекте. Поэтому цель следующего этапа статистического исследования состоит в систематизации первичных данных и получении на этой основе сводной характеристики всего объекта при помощи обобщающих статистических показателей. Статистическая сводка – научная обработка первичных материалов статистического наблюдения, представляющая собой совокупность приемов, включающих следующие операции 1) группировку данных статистического наблюдения 2) суммирование показателей по отдельным группам, те. подсчет групповых и общих итогов, что получило название сводка в узком смысле слова 3) разработку и подсчет системы статистических показателей 4) табличное (или графическое) оформление результатов сводки и их анализ. Сводка, включающая все названные операции, называется сводкой в широком смысле слова. Статистическая сводка проводится по программе, в которой предусматриваются территориальные границы, группировочные признаки, система статистических показателей, – все это можно отразить в системе макетов разработанных таблиц. План статистической сводки содержит указания о последовательности и сроках выполнения отдельных частей сводки, ее исполнителей и порядок изложения результатов. Сводка статистических данных может производиться в централизованном (первичные данные сосредоточиваются водном централизованном органе, например Госкомстате РФ, и обрабатываются только в нем, децентрализованном (документы первичного учета обобщаются на местах ив вышестоящий орган направляются уже в итоговом виде) ив смешанном обработка первичного материала происходит частично на местах и завершается полностью в вышестоящем государственном органе) порядках. В зависимости от объема данных обработка первичной статистической информации может производиться вручную (при сравнительно небольшом объеме материала) или с помощью машин (ЭВМ и др) [1, 3, 4]. Тарновская ЛИ. Статистика учебное пособие. – Томск Изд-во ТПУ, 2008. – 248 с. 3.2. Метод группировки Основой статистической методологии является метод группировок. Задачи, решаемые с помощью группировок, настолько широки, что без них практически не обходится ни одно сколько-нибудь научное исследование. Многие методы статистики, сохраняя свои характерные черты и специфические задачи, в той или иной степени опираются на метод группировок средние, относительные, корреляции. Использование метода статистических группировок повышает эффективность применения других статистических методов. Группировкой в статистике называется выделение в совокупности общественных явлений важнейших типов, характерных групп и подгрупп по существенным для них признакам. Группировка – сложная работа, и проводится она в следующей последовательности) намечается перечень типов, групп, которые надо выделить 2) выбираются группировочные признаки 3) определяются интервалы и число групп 4) разрабатывается система показателей и характеризуются выделенные группы 5) определяется характер взаимодействия между отдельными признаками в совокупности в целом и по выделенным группам 6) оценивается влияние фактора на изменение результативного признака. Установление типов, подлежащих выделению при группировке, требует глубоких теоретических познаний и знания конкретной действительности. Но часто приходится сталкиваться с конкретными различиями в формах исследуемого процесса, поскольку там, где имеет место развитие, всегда следует ожидать многообразия конкретных форм, поэтому теоретически трудно установить типы. Обоснованность полученных результатов группировки в основном определяется группировочным признаком Группировочный признак должен выражать сущность исследуемого процесса, отражать состоятельность явлений в соответствии с конкретными условиями и особенностями их развития. Необходима комбинация группировочных признаков для достаточно полного проявления существующих типов. В основу группировки могут быть положены как количественные, таки качественные группировочные признаки. Качественные (атрибутивные) группировочные признаки – это признаки, которые не могут быть выражены количественно (пол, национальность и т. д. Тарновская ЛИ. Статистика учебное пособие. – Томск Изд-во ТПУ, 2008. – 248 с. При группировке большое значение имеет число групп. Если признак атрибутивный, то количество групп определяется числом качественных градаций. Группировки по атрибутивным признакам часто называют классификациями. Под классификацией следует понимать более устойчивое разграничение объектов, которое обычно содержит подробную номенклатуру. Классификация отличается научной обоснованностью, народнохозяйственными принципами построения, которые позволяют сопоставлять статистические материалы различных отраслей. Классификация отличается многоступенчатостью. В группировках тоже применяются комбинационные признаки, нов группировках группировочный признак для всех групп единый и подгруппы также выделяются по общему для них признаку, а в классификациях распределение ведется по специализированным признакам в разрезе выделенных отраслей, подотраслей. При установлении количества групп, когда признак количественный, их число будет зависеть от характера изменения группировочного признака (при большой его вариации число групп будет большим от конечной цели исследования от объема исследуемой совокупности. При этом, если совокупность небольшая, число групп можно устанавливать по графику ранжированного ряда группировочного признака, при условии четко выраженного характера его изменения. При плавном изменении группировочного признака и при большой численности единиц исследования число групп можно определить по формуле Стерджесса , lg 3,322 1 N n + = (3.1) где n – число групп N – численность единиц исследования. Способы проведения статистических группировок разнообразны. Разбивку единиц исследуемой совокупности проводят по интервалу. Интервалом в статистике называют количественные значения признака, на основе которых исследуемая совокупность разбивается на группы. Каждый интервал имеет свою величину, верхнюю и нижнюю границы. Нижней границей интервала называется наименьшее значение признака в интервале, а верхней границей – наибольшее значение признака в нем. Величина интервала представляет собой разность между верхней и нижней границами интервала.Применяют открытые и закрытые интервалы. Открытые – это те интервалы, у которых указана только одна граница верхняя у первого интервала или нижняя – у последнего. У закрытых интервалов указываются верхняя и нижняя границы. Существенное значение имеет определение границ интервала. Закрытые интервалы, если группи- ровочный признак имеет плавный характер изменения, могут быть равными и неравными. Величина равного интервала определяется по формуле Тарновская ЛИ. Статистика учебное пособие. – Томск Изд-во ТПУ, 2008. – 248 с. ( ) n x x h min max − = , (3.2) где h – величина интервала min max , x x – максимальное и минимальное значения группировоч- ного признака n – число групп. При установлении числа групп и границ интервалов важно увидеть за количественными изменениями качественные переходы и не смешать существенно различные единицы наблюдения водной группе. В экономической практике в основном применяются неравные интервалы. Неравные интервалы могут быть прогрессивно возрастающими или убывающими в арифметической или геометрической прогрессии и определяются следующим образом , ; 1 1 q h h a h h i i i i = + = + + (3.3) где а – константа, значение которой будет положительным при возрастающих интервалах, и отрицательным при убывающих интервалах q – константа, значение которой при возрастающих интервалах больше единицы, а при убывающих – меньше единицы. При определении границ интервалов статистических группировок исходят из того, что изменение количественного признака приводит к появлению нового качества. В этом случае граница интервала устанавливается там, где происходит переход от одного качества к другому. Один из способов определения числа групп основан на применении показателя среднего квадратического отклонения σ . Мера вариации (ко- леблемости) называется дисперсией ( 2 σ ), а корень квадратный из дисперсии средним квадратическим отклонением ( σ ). В зарубежной литературе этот показатель называется стандартным отклонением n x x n i i ∑ = − = σ 1 2 2 ) ( , (3.4) где x – среднее значение признака по совокупности, которое определяется по формуле n x x n i i ∑ = = 1 , (3.5) где i x – е значение варьирующего признака. Тарновская ЛИ. Статистика учебное пособие. – Томск Изд-во ТПУ, 2008. – 248 с. Если величина интервала 0,5 σ , то совокупность разбивается на 12 групп, когда величина интервала 2/3, то совокупность делится на 9 и 6 групп. Этот метод не дает гарантии, что не будут сформированы малочисленные группы или пустые. Пустыми считаются группы, в которые не попала ни одна единица совокупности, такая группировка построена неправильно. При изучении социально-экономических явлений на макроуровне часто применяют группировки, интервалы которых не будут ни прогрессивно возрастающими, ни прогрессивно убывающими. Такие интервалы называются произвольными. Группировка с произвольными интервалами может быть построена с помощью коэффициента вариации %. 100 ⋅ σ = x V (3.6) Построение начинается с упорядочения единиц совокупности по возрастанию или убыванию группировочного признака. В ряду значения объединяются в группу до тех пор, пока исчисленный для этой группы коэффициент вариации не достигнет 33 %, что свидетельствует об образовании первой группы, и т. д, пока все единицы совокупности не будут объединены в группы. В основе определения величины интервала должно учитываться экономическое содержание исследуемого явления. Для характеристики существенных типов используют и специализированные интервалы, применяющиеся для выделения из совокупности одних и тех же типов по одному и тому же признаку для явлений, находящихся в различных условиях. Основными требованиями при установлении числа групп и границ интервалов являются однородность значения признака в каждом интервале достаточная численность единиц для того, чтобы интервал решил свою задачу [1, 12, 14]. 3.3. Ряды распределения Ряды распределения характеризуют распределение единиц совокупности по группировочному признаку и позволяют судить об однородности исследуемого явления, закономерностях развития. Ряд распределения по качественному признаку называют атрибутивным статистическим рядом осуществляется по полу, образованию и др. Ряд распределения по количественному признаку называют вариационным Вариационные ряды состоят из вариант (индивидуальные значения анализируемого признака, частот (численность вариантов или каждой группы вариационного ряда, частостей (частоты, выраженные в до Тарновская ЛИ. Статистика учебное пособие. – Томск Изд-во ТПУ, 2008. – 248 с. лях единицы или в процентах к итогу. Сумму всех частот ряда называют объемом ряда распределения. По характеру изменения признака различают дискретные (прерывные) и интервальные (непрерывные) вариационные ряды. Дискретные количественные признаки могут принимать только определенные значения, между которыми не могут иметь места промежуточные. Варианты дискретных признаков выражаются обычно в виде целых чисел (число детей в семье, тарифные разряды и т. п. Количественные признаки, которые могут в определенных пределах иметь как целые, таки дробные значения, называются непрерывными (стаж, возраст. В случае непрерывного распределения величина признака выражается в виде интервалов (интервальный ряд распределения. Ряд единиц статистической совокупности, расположенный в порядке возрастания или убывания вариант, называют ранжированным рядом Одним из важнейших требований, предъявляемых к статистическим рядам распределения, является обеспечение сопоставимости их во времени и пространстве. Вариационные ряды с равными интервалами обеспечивают это требование. В рядах с неравными интервалами частоты непосредственно несопоставимы, что не позволяет правильно оценить характер распределения изучаемого явления поэтому признаку. Для обеспечения сопоставимости в таких случаях исчисляют плотность распределения (те. сколько единиц в каждой группе приходится на единицу величины интервала. И анализ проводится не по частотам, а по плотности распределения. Удобнее ряды распределения анализировать при помощи графического изображения – полигона и гистограммы, приведенных на рис. 3.1. f i полигон гистограмма x i Рис. 3.1. Полигон и гистограмма распределения Полигон используется при изображении дискретных вариационных рядов. Для его построения в системе координат по оси абсцисс в одинаковом масштабе откладываются ранжированные значения варьирующего признака, а по оси ординат наносится шкала величины частот. Полученные на пересечении абсцисс и ординат точки соединяются прямыми линиями, в результате получают ломаную линию, называемую полигоном частот. |