На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


реферат Статистика, основные положения

Информация:

Тип работы: реферат. Добавлен: 26.04.2012. Сдан: 2011. Страниц: 13. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


1. Общая теория статистики
Статистика как  наука представляет собой целостную  систему научных дисциплин: теория статистики, экономическая статистика и ее отрасли, социальная статистика, отраслевые и специальные статистики.
Общая теория статистики является наукой о наиболее общих  принципах и методах статистического  исследования социально-экономических  явлений и решает другие общественные вопросы.
Она разрабатывает  понятийный аппарат и систему категорий статистической науки, рассматривает методы сбора, сводки, обобщения и анализа статистических данных.
Общая теория статистики – методологическая основа всех отраслевых статистик.
Предмет статистики
Многочисленные  определения статистики как науки  о количественной характеристике общественных и естественных явлений и процессов  можно свести к двум вариантам  определений: узкому и широкому.
В широком смысле статистика является наукой, изучающей  массовые явления протекающие в  совокупностях некоторых факторов или явлений определенного свойства и между взаимодействующими совокупностями. Сама же совокупность, как сумма  фактов, признаков, явлений состоит  из элементов, исчезновение одного из которых не уничтожает качественную характеристику этой совокупности. Так, население города остается его населением и после того, как одно из составляющих его содержания - физическое лицо переехало  в другой город или другую местность  или вообще покинуло данную страну. Или сельское хозяйство, транспорт  и промышленность остаются определенными  совокупностями соответствующими их характеристиками даже тогда, когда отраслевая структура  или значимость их в производстве валового национального продукта претерпевает заметные изменения.
Разные совокупности как некоторое целое состоит  из единиц, которое в свою очередь  могут характеризоваться своими параметрами, свойствами, своим содержанием, что оказывает влияние на содержание всей совокупности, которая объединяет эти единицы в единицах. Если мы говорим о промышленности, то статистика рассматривает ее как совокупность (сумму) предприятий. А каждое предприятие, образуя одну из входящих в нее  единицу, в свою очередь характеризуется  своим содержанием по количеству рабочих мест, оборудования, выпуску  соответствующей статистике.
Специфическая черта статистики состоит в том, что во всех случаях ее данные относятся  к сумме факторов, т.е. ко всей совокупности. Характеристика отдельных индивидуальных данных имеет смысл только лишь как  основание, база для получения общих  и сводных характеристик изучаемой  совокупности.
Таким образом  статистика как наука в широком  смысле изучает все массовые явления, к какой бы области они не относились. Изучая массовое явление, статистика характеризует  его не только количественно. С помощью  числовых величин, но и качественно, выявляя его содержание и динамику развития.
Статистика в  узком смысле представляет собой  количественную совокупность связанную  с обработкой данных индивидуальных наблюдений, свойственных предметам. явлениям, составляющим отдельные параметры  единицы совокупности.
Так, к примеру, средняя урожайность зерновых в  целом по стране отражает общую величину урожайности по всем участкам используемых для выращивания зерна.
Одна статистика. Но урожайность различных участков, которую можно отразить в сравнительном  отношении, друг к другу и обнаружить максимальную и минимальную урожайность, это уже другая статистика.
Статистический  анализ урожайности различных участков земли может явиться основой  для статистики других признаков  и параметров, характеризующих изучаемую  совокупность (урожайность в данном случае), таких параметров как капиталовложения, техническая оснащенность производства по анализируемым участкам и т.д. и т.п.
Во всех этих случаях речь идет о статистике в  более узком смысле ее определения.
Статистика как  наука представляет собой вид  общественной и государственной  деятельности, направленной на получение, обработку и анализ информации, характеризующей  количественные закономерности жизни  общества во всем его многообразии и неразрывной связи с ее количественным содержанием. В этом смысле понятие "статистика" совпадает с понятием "статистический учет". Учет, во всяком обществе является средством с помощью  которого общество обладает необходимой  информацией о состоянии экономики, социальных и других сторонах жизнедеятельности  общества в целом или отдельных  его структур. Этот учет дает возможность  осуществлять соответствующую организацию  и управление экономическими процессами.
Под статистикой  также понимают процесс ее "ведения", осуществления, т.е. собирания и обработки  данных, фактов, необходимых для  получения статистической информации в ранее указанных смыслах  содержания предмета статистики (в  широком и узком понимании  предмета).
Необходимые сведения могут собираться с целью получения  обобщенных характеристик для массы  случаев данного рода информации. Таковые, например, сведения собираемые для проведения переписей населения, когда периодически статистические службы проводят общенациональные компании по учету на определенную дату количественный и качественный состав населения.
В других случаях  статистика (как определенный вид  деятельности) использует сведения, фиксируемые  в процессе выполнения учетных функций  по основному виду деятельности, соответствующих  служб. Так формируется статистика рождений, смертей, браков, разводов, дорожных происшествий, количество обучающихся  в школах, вузах и т.д. и т.п. Сюда же относятся использование  статистической информации полученной из отчетов работы предприятий, данных бухгалтерами и т.д.
Статистика как  особый вид деятельности с указанным  выше содержанием позволяет на основе научного исследования выявить статистические закономерности. Так спрос на какой-либо товар есть по своей природе явление, определяемое различными факторами: доходами, вкусами населения, модой, сезоном  и т.д. Можно утверждать, что всякий раз при снижении цен имеет  место рост спроса на соответствующие  товары. Но мера снижения цен и мера роста спроса может быть определена только на основе статистической обработки  данных о продажах товаров по тем  же или иным ценам. В этом случае пользуются показателями так называемой эластичности спроса и предложения  товаров, что находит широкое  применение в маркетинговых службах  различных фирм.
  Метод изучения  статистических совокупностей
Общей методологией изучения статистических совокупностей  является использование основных принципов  которыми руководствуются в любой  науке. К этим принципам, как к  своего рода началам относятся следующие:
1. объективность  изучаемых явлений и процессов;
2. выявление  взаимосвязи и системности в  которых проявляется содержание  изучаемых факторов;
3. целеполагание,  т.е. достижение поставленных  целей со стороны исследователя,  изучающего соответствующие статистические  данные.
Это выражается в получении сведений о тенденциях, закономерностях и возможных  последствиях развития изучаемых процессов. Знание закономерностей развития социально-экономических  процессов, интересующих общество, имеет  важное практическое значение.
К числу особенностей статистического анализа данных следует отнести метод массового  наблюдения, научной обоснованности качественного содержания группировок  и его результатов, вычисление и  анализ обобщенных и обобщающих показателей  изучаемых объектов.
Что касается конкретных методов экономической, промышленной или статистики культуры, населения, национального богатства и т.п., то здесь могут быть свои специфические  методы сбора, группировки и анализа  соответствующих совокупностей (суммы  фактов).
В экономической  статистике, например, широко применяется  балансовый метод как наиболее распространенный метод взаимной увязки отдельных  показателей в единой системе  экономических связей в общественном производстве. К методам применяемым  в экономической статистике также  относятся составление группировок, исчисление относительных показателей (процентное соотношение), сравнения, исчисление различных видов средних величин, индексов и т.п.
Метод связующих  звеньев состоит в том, что  два объемных, т.е. количественных показателя сопоставляются на основе существующего  между ними отношения. Например, производительность труда в натуральных показателях  и отработанного времени, или  объем перевозок в тоннах и  средней дальности перевозок  в км.
При анализе  динамики развития народного хозяйства  основным методом выявления этой динамики (движения) является индексный  метод, методы анализа временных  рядов.
При статистическом анализе основных экономических  закономерностей развития народного  хозяйства важным методом статистики является вычисление тесноты связей между показателями с помощью  корреляционного и дисперсионного анализа и др.
Кроме названных  методов широкое распространение  получили математико-статистические методы исследования которые расширяются  по мере движения масштабов применения ЭВМ и создания автоматизированных систем.
  Основные задачи  статистики
Главной задачей  статистики является получение и  соответствующая обработка статистической информации для принятия решений  направленных на достижение желаемого  результата в хозяйственной, социально-экономической, научной, культурной и других видах  творческой деятельности государства, общественных организаций, экономических  структур общества и т.д. и т.п.
Статистика призвана способствовать выявлению наиболее острых проблем экономического и  социально-политического содержания, а также обоснованию путей  достижения многообразных целей  развития общества и в первую очередь  таких как активное участие населения  в реализации крупных экономических  задач, связанных с развитием  рыночных отношений в нашей стране.
В задачи статистики конкретных направлений статистической деятельности входят все те вопросы, которые решаются соответствующей  экономической или социальной структурой.
Например, задачами статистики промышленности в основном сводятся к следующему:
1. Всесторонне  и объективно с помощью статистической  информации характеризовать кардинальные  изменения в отраслевой структуре  связанные с освоением инструментов  рыночной экономики на пути  преодоления негативных явлений  и создания предпосылок для  перехода к эффективному использованию  имеющихся ресурсов производства.
2. Своевременно  выявляет внутрипроизводственные  резервы дальнейшего увеличения  производства продукции на основе  улучшения использования производственного  потенциала промышленности и  каждого промышленного предприятия.
3. Оценивать  рост интенсификации и эффективности  производства на основе использования  научно-технического прогресса в  условиях рыночной конкуренции  внутри и за пределами национального  рынка.
4. Проводить  обследование предприятий по  актуальным проблемам совершенствования  хозяйственного механизма с целью  выявления и пропагандирования  передового отечественного опыта  в достижении высокой рентабельности  предприятий, отраслей и других  структур производственной сферы.
В условиях становления  рыночных отношений в экономических  структурах нашей страны возникают  новые вопросы, проблемы, которые  не были предметом внимания административно-командной  экономики. К таким вопросам можно  отнести проблемы вынужденной безработицы, банкротства и остановки предприятий, забастовки, количественная характеристика соглашений и договоров, заключенных  между администрацией и рабочими в лице профсоюзных организаций, цена и прожиточный уровень, размеры  заработной платы работающих в различных  структурах промышленного производства и т.д. и т.п.
Все эти вопросы  и проблемы существуют объективно. Количественную характеристику этих вопросов и проблем призвана дать статистика, на базе которой и возможны адекватные меры по преодолению имеющихся трудностей в развитии промышленного или  любого другого производства или  вида общественной полезной деятельности 

2. этапы статистического исследования
 
  
 

ОРГАНИЗАЦИЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО  ИССЛЕДОВАНИЯ 

Интенсификация  труда медицинских работников в  условиях бюджетно-страхового здравоохранения  предъявляет повышенные требования к научно-организационным факторам. В данных условиях возрастает роль медицинской статистики в научной  и практической деятельности медицинского учреждения.
В практической и научно-исследовательской деятельности врач, как правило, анализирует результаты своей деятельности не только на индивидуальном, но и на групповом и популяционном  уровнях. Это необходимо врачу для  подтверждения уровня квалификации, а также в целях дальнейшего  усовершенствования и профессиональной специализации. Поэтому умение правильно  организовать и провести статистическое исследование необходимо всем врачам различного профиля, руководителям  учреждений и органов здравоохранения. Такие знания и умения способствуют повышению качества и эффективности  медицинской помощи населению через  непрерывную подготовку кадров (важнейший  элемент ресурсного обеспечения) и, таким образом, конкурентоспособности  лечебно-профилактических учреждений различных форм собственности в  условиях рыночной экономики.
Руководители  здравоохранения в оперативной  и прогностической работе постоянно  используют статистические данные. Только квалифицированный анализ статистических данных, оценка событий и соответствующие  выводы позволяют принять правильное управленческое решение, способствуют лучшей организации работы, более  точному планированию и прогнозированию. Статистика помогает контролировать деятельность учреждения, оперативно управлять им, судить о качестве и эффективности  лечебно-профилактической работы. Руководитель при составлении текущих и  перспективных планов работы должен основываться на изучении и анализе  тенденций и закономерностей  развития как здравоохранения, так  и состояния здоровья населения  своего района, города, области и  т. д.
Традиционная  статистическая система в здравоохранении  основана на получении данных в виде отчетов, которые составляются в  низовых учреждениях и затем  суммируются на промежуточных и  высших уровнях. Система отчетов  имеет не только преимущества (единая программа, обеспечение сравнимости, показатели объема работы и использования  ресурсов, простота и малая стоимость  сбора материалов), но и определенные недостатки (малая оперативность, жесткость, негибкая программа, ограниченный набор  сведений, неконтролируемые ошибки учета  и др.).
Анализ проделанной  работы должен осуществляться врачами  не только на основании существующей отчетной документации, но и путем  специально проводимых выборочных статистических исследований.
План статистического  исследования составляется в соответствии с намеченной программой. Основными  вопросами плана являются:
    определение цели исследования;
    определение объекта наблюдения;
    определение срока проведения работы на всех этапах;
    указание вида статистического наблюдения и метода;
    определение места, где будут проводиться наблюдения;
    выяснение, какими силами и под чьим методическим и организационным руководством будут проводиться исследования.
Организация статистического  исследования делится на несколько  стадий:
    стадию знакомства с литературными данными, что позволяет получить представление об изучаемой проблеме, выбрать адекватную методлику исследования и сформулировать рабочую гипотезу
    стадию наблюдения;
    статистическую группировку и сводку;
    счетную обработку;
    научный анализ;
    литературное и графическое оформление данных исследования.
 
 
Этапы статистического  исследования
 
I этап статистического  исследования - составление  программы и плана  исследования 
Программа статистического  исследования предусматривает решение  следующих вопросов:
    определение единицы наблюдения и составление программы сбора материала;
    Единица наблюдения — каждый первичный элемент статистической совокупности.  
    Единица наблюдения наделена признаками сходства и различия, которые подлежат учету и дальнейшему наблюдению, поэтому эти признаки называются учитываемыми (учетными).

    Учитываемые признаки — признаки, по которым различаются элементы единицы наблюдения в статистической совокупности. Признаки классифицируются:
      по характеру на:  
      а) атрибутивные (описательные) признаки — выражены словесно;  
      б) количественные признаки — выражены числом;

      по роли в совокупности на:  
      а) факторные признаки, влияющие на изучаемое явление;  
      б) результативные признаки, изменяющиеся под влиянием факторных признаков.

    составление программы разработки материала; Программа разработки полученных данных предусматривает составление макетов статистических таблиц с учетом группировок.
    Требования, предъявляемые к  таблицам. Макеты статистических таблиц должны иметь четкое и краткое название, соответствующее их содержанию. В таблице различают подлежащее и сказуемое.
    Статистическое  подлежащее — это то, о чем  говорится в таблице. Табличное  подлежащее содержит основные признаки, являющиеся предметом исследования, и размещается обычно в левой  части таблицы по вертикали.
    Статистическое  сказуемое — это то, что характеризует  подлежащее и размещается по горизонтали.
    В таблицах необходимо предусмотреть итоговые данные, по которым будут проводиться расчеты  показателей на третьем этапе  статистического исследования при  обработке полученных данных.
    Виды  таблиц. Статистические таблицы разделяются на простые, групповые, комбинационные.
    Простой (табл. 1) называется таблица, позволяющая анализировать полученные данные, сгруппированные лишь по одному признаку (подлежащее
Групповой (табл. 2) называется таблица, в которой устанавливается связь между отдельными признаками, т.е. помимо подлежащего, имеется сказуемое, представленное одной или более группировками, которые связаны (попарно) с группировками подлежащего, но не связаны между собой.
Комбинационной (табл. 3) называется таблица, в которой есть два или несколько сказуемых, которые связаны не только с подлежащим, но и между собой.
II этап статистического  исследования - сбор  материала
Сбор материала - это процесс регистрации, заполнения официально существующие или специально разработанных учетных документов (талоны, карт и т.п.). Сбор материала  проводят согласно составленным ранее  программе и плану исследования. 

III этап статистического  исследования - обработка  полученных данных
3-й этап статистического  исследования включает следующие  последовательно выполняемые исследователем  действия:
    контроль собранного материала - это проверка собранного материала с целью отбора учетных документов, имеющих дефекты для их последующего исправления, дополнения или исключения из исследования. Например, в анкете не указан пол, возраст или нет ответов на другие поставленные вопросы. В этом случае необходимы дополнительные учетные документы (амбулаторные карты, истории болезни и т.п.). Если эти данные не могут быть получены из дополнительных учетных документов, привлеченных исследователем, то некачественные карты (анкеты) должны быть исключены из исследования.
    шифровка - это применение условных обозначений выделяемых признаков. При ручной обработке материала шифры могут быть цифровые, буквенные; при машинной — только цифровые.
 
IV этап статистического  исследования - анализ  полученного материала,  выводы и предложения  на основе результатов  исследования 
 

Статистическое  наблюдение
Любое экономико-статистическое исследование начинается со статистического  наблюдения. Статистическое наблюдение - это предварительная стадия статистического исследования, которая представляет собой планомерный, научно организованный учет (сбор) первичных статистических данных о массовых социально-экономических явлениях и процессах.
Не всякий сбор данных можно назвать статистическим наблюдением. Наблюдение будет статистическим, во-первых, когда оно сопровождается регистрацией изучаемых фактов в  соответствующих учетных документах для дальнейшего их обобщения, во-вторых - когда носит массовый характер. Это обеспечивает охват значительного  числа случаев проявления того или  иного процесса, необходимого и достаточного для того, чтобы получить данные, которые касаются не только отдельных  единиц совокупности, но и всей совокупности в целом.
Статистическое  наблюдение должно отвечать ряду важнейших  требований:
    а) проводиться  непрерывно и систематически;
    б) учет массовых данных должен быть таким, чтобы не только обеспечивалась полнота данных, но и учитывалось их постоянное изменение;
    в) данные должны быть максимально достоверны и точны;
    г) исследуемые  явления должны иметь не только научную, но и практическую ценность.
Сбор статистических данных может проводиться как  органами государственной статистики, научно-исследовательскими институтами, другими государственными структурами, так и экономическими службами банков, бирж, предприятий, фирм. Только в этом случае исследователи получают достоверную  и достаточно разнообразную статистическую информацию, позволяющую всесторонне  изучать социально-экономические  явления. 
 

3. пример структурной и статистической группировок
Статистической группировкой называется разбиение общей совокупности единиц объекта наблюдения по одному или нескольким признакам на однородные группы, различающиеся между собой в качественном и количественном отношении и позволяющие выделить социально-экономические типы явлений, исследовать структуру совокупности или проанализировать взаимосвязи и зависимости между признаками. Группировки являются важнейшим инструментом формирования обобщающих статистических показателей. Группировка — важнейший компонент статистической сводки . В следующих главах мы увидим, что группировка играет весьма важную роль в формировании статистического ряда распределения, а правильное ее использование очень существенно для исчисления взвешенных средних.
Структурные группировки — это разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по определенному группировочному признаку. Например, группировка рабочих цеха по квалификации. Другим примером структурной группировки является группировка отраслей экономики в топливно-энергетическую, нефтехимию, аграрно-промышленный комплекс, горнодобывающую, телекоммуникационную, транспортную, металлургию, оборонные отрасли и т.п. По своей природе структурная группировка является также достаточно общей, хотя в отдельных случаях по общности она и уступает типологическим группировкам. 
 

4.основные правила составления таблицы
Статистические  таблицы как средство наглядного и компактного представления  цифровой информации должны быть правильно  оформлены.
Основные  приемы, определяющие технику формирования статистических таблиц, следующие:
    Таблица должна быть компактной и содержать только те исходные данные, которые непосредственно отражают исследуемое явление в статике и динамике и необходимы для познания его сущности.
Следует избегать ненужной, второстепенной, бессодержательной  по отношению к данному объекту  исследования информации. Цифровой материал необходимо излагать таким образом, чтобы при анализе таблицы  сущность явления раскрывалась чтением  строк слева направо и сверху вниз.
    Заголовок таблицы и названия граф и строк должны быть четкими, краткими, лаконичными, представлять собой законченное целое, органично вписывающееся в содержание текста.
Необходимо  избегать большого количества точек  и запятых в названиях таблицы  и граф — это затрудняет чтение таблицы.
Если  название таблицы состоит из двух и более предложений, точка ставится для отделения предложений друг от друга, но не после последнего.
В заголовках граф допускаются точки только при  необходимых сокращениях.
В заголовке  таблицы должны найти отражение  объект, знак, время и место совершения события. Но при этом следует помнить, что чем более краток и лаконичен  текст заголовка таблицы, тем  она яснее и доходчивее для  чтения и анализа, естественно, если это осуществляется не в ущерб ее точности и познавательности. 
Заголовки таблицы, граф и строк  пишутся полностью  без сокращений.
    Информация, располагаемая в столбцах (графах) таблицы завершается итоговой строкой. Существуют различные способы соединения слагаемых граф с их итогом:
·  строка «Итого» или «Всего» завершает статистическую таблицу;
·  итоговая строка располагается первой строкой таблицы и соединяется с совокупностью ее слагаемых словами «В том числе».
В групповых  и комбинационных таблицах всегда необходимо давать итоговые графы и строки.
4. Для того чтобы было легче читать и анализировать большие (по количеству приведенных строк) таблицы целесообразно оставлять двойной промежуток после каждых пяти (и далее кратных пяти) строк.
5. Если названия отдельных граф повторяются, содержат повторяющиеся термины или несут единую смысловую нагрузку, то им необходимо присвоить общий объединяющий заголовок.
Данный  прием используется и для подлежащего, и для сказуемого таблиц.
6. Графы (столбцы) и строки полезно нумеровать. Графы, заполненные названием строк, принято обозначать заглавными буквами алфавита (А, В и т.д.), а все последующие графы номерами в порядке возрастания.
7. Взаимосвязанные и взаимозависимые данные, характеризующие одну из сторон анализируемого явления (например, число библиотек вообще и удельный вес публичных, абсолютный прирост и темп роста библиотечного фонда и т.д.), целесообразно располагать в соседних друг с другом графах.
8. Графы и строки должны содержать единицы измерения, соответствующие поставленным в подлежащем и сказуемом показателям. При этом используются общепринятые сокращения единиц измерения (экз., док., назв. И т.д.).
9. Лучше всего располагать в таблицах сопоставляемую в ходе анализа цифровую информацию в одной и той же графе, одну под другой, что значительно облегчает процесс их сравнения. Поэтому в групповых таблицах, например, группы по изучаемому признаку более грамотно располагать в порядке убывания или возрастания его значений при сохранении логической связи между подлежащим и сказуемым таблицы.
10. Для удобства работы числа в таблицах следует представлять в середине граф, одно под другим: единицы под единицами, запятая под запятой, четко соблюдая при этом разрядность.
11. По возможности числа целесообразно округлять. Округление чисел в пределах одной и той же графы или строки следует проводить с одинаковой степенью точности (до целого знака или до десятой и т.д.).
Если  все числа одной и той же графы или строки даны с одним  десятичным знаком, а одно из чисел  имеет два или более знака  после запятой, то числа с одним  знаком следует дополнять нулем, тем самым подчеркивая их одинаковую точность.
12. Отсутствие данных об анализируемом объекте может быть обусловлено различными причинами, что по-разному отмечается в таблице:
Если  данная позиция (на пересечении соответствующих  графы и строки) вообще не подлежит заполнению, то ставится «Х».
Когда по какой-либо причине отсутствуют  сведения, то ставится многоточие «…» или «Нет свед.», или «Н. св.»
При отсутствии данных клетка заполняется «—« или остается пустой.
13. Для отображения очень малых чисел используют обозначения 0,0 или 0,00, предполагающие возможность наличия числа.
14. В случае необходимости дополнительной информации к таблице могут даваться примечания.
Соблюдение  приведенных правил построения и  оформления статистических таблиц делает их основным средством представления, обработки и обобщения информации о состоянии и развитии анализируемых явлений.
Основные  элементы статистической таблицы, составляют как бы ее основу
5. вариация признаков
Вариация признака - различие индивидуальных значений признака внутри совокупности.
Средняя величина не даёт представления о том, как  отдельные значения признака группируются вокруг среднего.
Показатели вариации характеризуют колеблимость отдельных  значений.
Вариация может  быть случайной ил систематической.
Для характеристики колеблимости признака используется ряд  показателей:
1)                     Размах вариации, - ;
2)                     Среднее линейное отклонение, -  - для простых величин;          
   - для взвешенных единиц;
3)                     Дисперсия, - , - для простых величин;                             
  , - для взвешенных величин;
4)                     Средне квадратичное отклонение, - ;
Чем меньше оно, тем лучше средне арифметическое отражает собой представленную совокупность.
для обеспечения  расчётов дисперсии и средне квадратичного  отклонения сформулируем свойство дисперсии:
a)                                  A – const;
b)                     ;
c)                      , способ момента или способ отсчёта от условного нуля;  
 

6. Сводка статистических данных
В результате первой стадии статистического исследования (статистического наблюдения) получают статистическую информацию, представляющую собой большое количество первичных, разрозненных сведений об отдельных  единицах объекта исследования (например, информация о каждом гражданине страны при переписи населения: возраст, пол, национальность, образование и др.)
Дальнейшая задача статистики заключается в систематизации этих материалов в определенном порядке  и сводной характеристики всей совокупности фактов при помощи обобщающих показателей, отражающих сущность социально-экономических  явлений и определенные статистические закономерности.
Сводка  - особая стадия статистического исследования, в ходе которой систематизируются первичные материалы статистического наблюдения.
Проведение сводки включает 3 этапа:
    предварительный контроль материалов (проверка исходных данных);
    группировка данных по заданным признакам, определение производных показателей;
    оформление результатов сводки в виде статистических таблиц.
Предварительный контроль включает логическую проверку данных, т.е. смысловую согласованность сведений, исключение "нелогичных" данных и арифметическую согласованность.
Группировка данных производится в соответствии с программой сводки для того, чтобы впоследствии представить полученную информацию в виде, доступном для восприятия.
Результаты группировки  оформляются в виде группировочных таблиц , делающих информацию обозримой.
Таблица содержит сводную числовую характеристику исследуемой  совокупности по одному или нескольким существенным признакам, взаимосвязанным  логикой анализа.
Статистическая  сводка - это научно организованная обработка материалов наблюдения, включающая в себя систематизацию, группировку данных, составление таблиц, подсчет групповых и общих итогов, расчет производных показателей (средних, относительных величин). Она позволяет перейти к обобщающим показателям совокупности в целом и отдельных ее частей, осуществлять анализ и прогнозирование изучаемых процессов.
Статистическая  сводка должна проводится по определенной программе и плану.
Программа статистической сводки устанавливает следующие  этапы:
    выбор группировочных признаков; определение порядка формирования групп;
    разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом;
    разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.
План  статистической сводки содержит указания о последовательности и сроках выполнения отдельных частей сводки, ее исполнителях и порядке изложения и представления результатов.
В сводке статистического  материала отдельные единицы  совокупности статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок.
Группировка. Понятие и применение
Статистическая  группировка - объединение единиц совокупности в некоторые группы, имеющие свои характерные особенности, общие черты и сходные размеры изучаемого признака.
Метод группировок является основой применения других методов статистического анализа основных сторон и характерных особенностей изучаемых явлений. По своей роли в процессе исследования метод группировок выполняет некоторые функции, аналогичные функциям эксперимента в естественных науках: посредством группировки по отдельным признакам и комбинации самих признаков статистика имеет возможность выявить закономерности и взаимосвязи явлений в условиях, в известной мере ею определяемых. При использовании метода группировок появляется возможность проследить взаимоотношение различных факторов и определить силу их влияния на результативные показатели.
Изучая количественную сторону массовых общественных явлений  в неразрывной связи с их качественными  особенностями, статистика стремится  показать совокупность явлений в  дифференциации, в многообразии их типов, рассмотреть взаимосвязи  и соотношения между последними. С помощью метода группировок  решаются сложные задачи статистического  анализа. Учитывая, что необходимость  группировки обусловливается, прежде всего, наличием качественных различий между изучаемыми явлениями, первую задачу группировок можно сформулировать как задачу выделения в составе  массового явления тех его  частей, которые однородны по качеству и условиям развития, в которых  действуют одни и те же закономерности влияния факторов. В результате такой  группировки выделяются социально-экономические  типы (а отсюда и название группировки - типологическая) как выражение  конкретного общественного процесса, его форм и разветвлений, как выражение  существенных черт, общих для множества  единичных явлений.
Рисунок 3.1.1. Виды группировок 

Выбор группировочных признаков 
Выбор группировочных признаков всегда должен быть основан на анализе качественной природы исследуемого явления. Всесторонний теоретико-экономический анализ сущности и закономерностей развития явления должен быть направлен на то, чтобы в соответствии с целью и задачами исследования положить в основание группировки существенные признаки. В зависимости от конкретных условий группировочные признаки должны видоизменяться, т.е. должны быть специализированы при выделении одного и того же типа в различных условиях. Так, в настоящее время в промышленности при группировке предприятий по размерам могут использоваться показатели производственной мощности предприятий, стоимости промышленно-производственных основных фондов, численности промышленно-производственного персонала, объем потребленной энергии. Если для трудоемких отраслей в качестве группировочного признака целесообразно использовать численность работников, то для фондоемких отраслей - стоимость промышленно-производственных фондов; для энергоемких отраслей - количество потребленной электроэнергии.
Вместе с тем  следует учитывать, что полную характеристику каждому типу явлений можно дать при использовании системы признаков (системы показателей). Только совокупность признаков позволяет отобразить процессы развития, всесторонне выявить реальные связи, взаимоотношения отдельных сторон процесса.
Использование одного признака, характеризующего лишь одну сторону, одну черту в развитии явления, может привести к искажению  действительности, поскольку в последней, как правило, переплетаются различные, подчас противоположные тенденции  и направления. Множественность  признаков, характеризующих объекты, является следствием их многосторонности и многообразия реальных связей между  объектами.
В зависимости  от вида группировочных признаков различают  группировки по количественным и  качественным признакам.
Качественный  признак отражает определенные свойства, качества данного явления и записывается в виде текста. Если качественный признак имеет мало разновидностей, то количество групп определяется числом этих разновидностей. Таковы, например, группировки населения по полу, семейному положению, образованию, деление населения на городское и сельское и т.д.
Но нередки  случаи, когда качественный признак  имеет большое число разновидностей, и перечислить их все не представляется целесообразным. Например, профессии  рабочих, номенклатура выпускаемой  продукции, виды основных фондов и т.п. В таких случаях разрабатывают  классификацию разновидностей, т.е. сходные по своим особенностям разновидности  объединяются в группы (классы).
Под классификацией обычно понимается устойчивая номенклатура классов и групп, образованных на основе сходства и различия единиц изучаемого объекта.
Используются  классификации в течение длительного  времени, хотя со временем, отразив  происходящие изменения в объекте  наблюдения, классификации могут  подвергаться более или менее  существенным изменениям. Утверждаются классификации, как правило, в качестве национального или международного стандарта. Широко используются классификации  отраслей народного хозяйства, отраслей промышленности, основных фондов, промышленно-производственного  персонала и т.д. Любая классификация  может состоять из нескольких уровней, т.е. выделенная на первом этапе классификационная  группа может в дальнейшем детализироваться и т.д.
Необходимость и степень детализации классификационных  групп определяется целью и задачами статистического исследования.
Рассмотрим в  качестве примера классификацию  элементов затрат рабочего времени. В целях изучения структуры затрат внутрисменного рабочего времени можно  ограничиться такими видами затрат:
    Время работы;
    Время, неиспользованное по уважительным причинам;
    Потери рабочего времени.
Однако если ставится задача разработки мероприятий, направленных на сокращение потерь рабочего времени, необходимо использовать более  развернутую классификацию фонда  рабочего времени и, в частности, третьего элемента вышеприведенной  классификации. Так, могут быть выделены потери рабочего времени по организационно-техническим  причинам и потери по вине рабочего. В свою очередь, в составе потерь по организационно-техническим причинам могут быть выделены простои из-за отсутствия материалов, заготовок, инструмента  и технической документации; простои  из-за текущего ремонта оборудования и т.д.
Всестороннее  статистическое изучение социально-экономических  процессов и явлений наиболее плодотворно в том случае, если в основе его лежит система  группировок. Система группировок - это ряд взаимосвязанных статистических группировок по наиболее существенным признакам, всесторонне отражающим важнейшие стороны изучаемых явлений.
Техника выполнения группировок 
При составлении  структурных группировок на основе варьирующих количественных признаков  необходимо определить количество групп  и интервалы группировки.
Интервал - количественное значение, отделяющее одну единицу (группу) от другой, т.е. он очерчивает количественные границы группы.
Как правило, величина интервала представляет собой разность между максимальным и минимальным  значениями признака в каждой группе.
Вопрос о количестве групп и величине интервала следует  решать с учетом множества обстоятельств, прежде всего, исходя из целей исследования, значения изучаемого признака и т.д.
Количество групп  и величина интервала связаны  между собой: чем больше образовано групп, тем меньше интервал, и наоборот. Количество групп зависит от числа  единиц исследуемого объекта и степени  колеблемости группировочного признака. При небольшом объеме совокупности нельзя образовывать большое число  групп, так как группы будут малочисленными.
При определении  количества групп необходимо стремиться к тому, чтобы были учтены особенности  изучаемого явления. Поэтому количество групп должно быть оптимальным, в  каждую группу должно входить достаточно большое число единиц совокупности, что отвечает требованию закона больших  чисел. Однако, в отдельных случаях  представляют интерес и малочисленные  группы: новое, передовое, пока не оно  станет массовым, проявляется в незначительном числе фактов; поэтому задача статистики - выделить эти факты, изучить их.
Таким образом, при решении вопроса о численности  единиц в группах нужно руководствоваться  не формальными признаками, а знанием  сущности изучаемого явления.
На количество выделяемых групп существенное влияние  оказывает степень колеблемости группировочного признака: чем она  больше, тем больше следует образовывать групп.
Ориентировочно  определить оптимальное количество групп с равными интервалами  можно по формуле американского  ученого Стерджесса:
n=1+3,322 lgN,
где N - число  единиц совокупности.
Используя эту  формулу получим следующее соотношение:
Таблица 3.1.1.
N 15-24 25-44 45-89 90-179 180-359 360-719
n 5 6 7 8 9 10
Формула Стерджесса пригодна при условии, что распределение  единиц совокупности по заданному признаку приближается к нормальному, и при  этом применяются равные интервалы  в группах. Чтобы получить группы, адекватные действительности, необходимо руководствоваться сущностью изучаемого явления. Интервалы могут быть равные и неравные. При исследовании экономических  явлений могут применяться неравные (прогрессивно возрастающие или прогрессивно убывающие) интервалы. Например, по численности  работающих промышленные предприятия  могут быть разбиты на группы: до 100 человек, 100 - 200, 200 - 300, 300 - 500, 500 - 1000, 1000 и более человек. Это объясняется  тем, что количественные изменения  размера признака имеют неодинаковые значения в низших и высших по размеру  признака группах: изменение количества работающих на 50-100 человек имеет  существенное значение для мелких предприятий, а для крупных - не имеет.
Группировки с  равными интервалами целесообразны  в тех случаях, когда вариация проявляется в сравнительно узких  границах и распределение является практически равномерным (например, при группировке рабочих одной  профессии по размеру заработной платы, посевов пшеницы - по урожайности).
Для группировок  с равными интервалами величина интервала составляет
i=(xmax-xmin)/n
где xmax, xmin - наибольшее и наименьшее значение признака соответственно;
n - число групп.
Если в результате деления получится дробное число  и возникнет необходимость в  округлении, то округлять нужно, как  правило, в большую сторону.
Интервалы групп  могут быть открытыми и закрытыми.
В закрытых интервалах указаны нижняя и верхняя границы интервала.
В открытых интервалах указана лишь одна из границ (первый или последний интервалы). Величина открытых интервалов принимается равной величине смежных с ними интервалов.
При анализе  разнородных данных, например, при  анализе материала, собранного в  различные периоды времени, относящегося к различным отраслям промышленности, возникает необходимость применения вторичной группировки.
Вторичная группировка - образование новых групп на основе ранее осуществленной группировки.
Получение новых  групп на основе имеющихся возможно двумя способами перегруппировки: объединение первоначальных интервалов путем их укрупнения и долевой  перегруппировкой на основе закрепления  за каждой группой определенной доли единиц совокупности.  
 

7. показатели вариации признаков. Средние величины и показатели вариации признаков. средние величины.
Показатели вариации (колеблемости) признака
Для суждения о  размере вариации признака в статистике используются абсолютные и относительные показатели. К абсолютным показателям вариации относятся:
    размах колебаний;
    среднее линейное отклонение;
    среднее квадратическое отклонение:
    дисперсия;
    квартальное отклонение.
Размах колебаний (размах вариации) определяется по формуле:   

Величина показателя зависит от величины только двух крайних вариант и не учитывает степени колеблемости основной массы членов ряда.
Среднее линейное отклонение (d) и среднее квадратическое отклонение (а) показывают, на сколько в среднем отличаются индивидуальные значения признака от среднего его значения.
Среднее линейное отклонение определяется по формулам:
а) для несгруппированных  данных (первичного ряда):  

б) для вариационного  ряда:   
 

Среднее квадратическое отклонение (а) и дисперсия (а2) определяются так:
а) для несгруппированных  данных:   
 

б) для вариационного  ряда:  

Формула для  расчета дисперсии может быть преобразована:   
 

To есть дисперсия равна средней из квадратов индивидуальных значений признака минус квадрат средней величины. Следовательно,
Среднее квадратическое отклонение по своей величине всегда превышают значение среднего линейного  отклонения в соответствии со свойствоА1 мажорантности средних.
Квартильное отклонение (dk) применяется вместо размаха вариации, чтобы избежать недостатков, связанных с использованием крайних значений:   

Квартиль —  это значения признака, которые делятранжированный ряд на четыре равные по численности  части. Таких величин будет три: первая квартиль (Q\), вторая квартиль (Qo). третья квартиль (Q3). Вторая квартиль является медианой. Вычисление квартилей аналогично вычислению медианы.
Сначала определяют положение или место квартили:    
 

Затем по накопленным  частотам в дискретном ряду определяют численное значение.
В интервальном ряду распределения сначала указывают  интервал, в котором лежит квартиль, затем определяют ее численное значение по формуле:     
 
 

При сравнении  колеблемости различных признаков  в одной и той же совокупности или же при сравнении колеблемости одного и того же признака в нескольких совокупностях с различной величиной средней арифметической используются относительные показатели вариации. Они вычисляются как отношение абсолютных показателей вариации к средней арифметической (или медиане) и чаще всего выражаются в процентах. Используются следующие формулы расчета относительных показателей вариации:
    коэффициент осцилляции:
   
    относительное линейное отклонение:
   
    коэффициент вариации:
   
    относительный показатель квартильной вариации:
   
Наиболее часто  применяется коэффициент вариации. Его применяют не только для сравнительной  оценки вариации, но и для характеристики однородности совокупности. Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации не превышает 33% (для распределений, близких к нормальному). 

Понятие и виды средних  величин

Средняя величина - это обобщающий показатель статистической совокупности, который погашает индивидуальные различия значений статистических величин, позволяя сравнивать разные совокупности между собой.
Существует  2 класса средних величин: степенные и структурные.
К структурным  средним относятся мода и медиана, но наиболее часто применяются степенные средние различных видов.

Степенные средние величины

Степенные средние  могут быть простыми и взвешенными.
Простая средняя величина рассчитывается при наличии двух и более несгруппированных статистических величин, расположенных в произвольном порядке по следующей общей формуле:

Взвешенная средняя величина рассчитывается по сгруппированным статистическим величинам с использованием следующей общей формулы:

где X – значения отдельных статистических величин  или середин группировочных интервалов; 
m - показатель степени, от значения которого зависят следующие виды степенных средних величин
при m = -1
средняя гармоническая
при m = 0
средняя геометрическая
при m = 1
средняя арифметическая
при m = 2
средняя квадратическая
при m = 3
средняя кубическая
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.