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:


Лекции Лекция по "Статистике"

Информация:

Тип работы: Лекции. Добавлен: 22.11.2012. Сдан: 2012. Страниц: 12. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


 
 
                  Лекция 3.
            Сводка  и группировка  статистических материалов.
      3.1.Общее  понятие о статистической  сводке.
           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)._
            Статистическая сводка – это вторая стадия статистического исследования. Она состоит в том, что первичные материалы сводятся вместе, образуются статистические совокупности, которые характеризуются итоговыми обобщающими показателями. В дальнейшем на основе сводных итогов                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     применяют и другие обобщающие показатели статистики: средние и относительные величины и различные методы статистического анализа.
На стадии сводки совершается переход от характеристик  единичных фактов к характеристике их совокупности, от характеристик  индивидуальных значений варьирующих признаков у отдельных единиц совокупности к характеристике общего их проявления в массе. Значение этой стадии для всего статистического исследования очень велико. В итоге статистического наблюдения может быть собран богатый материал, правдиво и всесторонне характеризующий действительность. Но, если сводка этого материала будет произведена неправильно, на основе собранного материала нельзя будет сделать объективных обобщающих выводов.
Довольно часто  применяется сводка в виде простого подытоживания отдельных фактов( простая – это операция по подсчету общих итогов по совокупности наблюдения.). Например, во время посевной кампании первичные органы гос. Статистики, получив данные на определенную дату о количестве засеянной площади, сводят эти данные по работе в целом, сообщают их в местные органы статистики, которые подводят итог  сообщают его Госкомстату РФ, а далее общая сводка идет в Правительство. Такая сводка дает богатую информацию, необходимую для оперативного руководства на всех уровнях управления.
Однако, такого рода сводки не подготавливают материал для глубокого статистического  анализа. Для того, чтобы этого  достичь, необходимо при сводке первичного материала применять статистические группировки. При этом значительно  богаче для анализа получаются сводные материалы о проведении посевной кампании, если в районном звене применяют группировку с.х предприятий на государственные, коллективные и индивидуальные. Фактически группировка обогащает сводку, позволяет глубже проанализировать статистический материал. Т.о. сложная сводка – это комплекс операций, включающих группировку единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всему объекту и предоставление результатов группировки и сводки в виде статистических таблиц.
По технике  и способу выполнения сводка может быть ручной либо механизированной(с помощью ЭВМ).
По форме обработки  материала сводка бывает централизованной, когда весь первичный материал поступает в одну организацию, подвергается в ней обработке от начала до конца; децентрализованной, когда отчеты предприятий сводятся статистическими органами субъектов РФ, а полученные итоги поступают в Госкомстат РФ и там определяются итоговые показатели в целом по народному хозяйству страны.
Составными элементами сводки являются: 1) программа, определяющая группировки, которые будут применяться в разработке, и систему показателей, характеризующих совокупность в целом и ее отдельные группы; 2) подсчет групповых и общих итогов; 3) оформление конечных результатов сводки в статистических таблицах.
Программа сводки содержит: 1) перечень групп, на которые  должна быть расчленена совокупность по отдельным признакам; 2) перечень показателей, которые следует подсчитать для характеристики каждой группы; 3) территориальные границы, в которых  надо произвести разработку материала; 4) степень детализации ведомственной подчиненности, в пределах которой должны быть сведены материалы.
Программа сводки имеет вид макетов сводных  статистических таблиц, которые должны быть заполнены на основе сводки статистических материалов.
                 
                   3.2.Статистическая группировка. Образование статистических совокупностей. 

В процессе сводки статистические материалы упорядочиваются, систематизируются, делятся на группы по существенным признакам и на этой основе образуются статистические совокупности. Это достигается с помощью группировок. Единицы статистической совокупности обладают многими варьирующими признаками, т.е. такими, которые имеют разные значения у отдельных единиц. Можно разделить единицы по значению какого-либо признака и объединить их в группы по сходству или близости этих значений. Так, признак пола имеет два значения( два варианта): мужчина и женщина. Разделив людей по этому признаку, получим две группы населения по полу. А возраст людей имеет много значений. Но и здесь, разделив по этому признаку и объединив вместе людей, возраст которых не различается более чем на 5 лет, мы получим группы населения с 5-летним возрастным интервалом(до 5 лет,5-10 лет, 10-15 лет и т.д.) такой прием в статистике называется группировкой.
Группировкой  в статистике называется разделение единиц совокупности на группы по существенным варьирующим признакам.
На этой основе материал приводят в должный порядок, образуют статистические совокупности и появляется возможность характеризовать обобщающими показателями и выявить в их изменениях закономерности.
Варьирующие признаки, положенные в основу группировки, называются группировочными признаками.                                                                                                                                                                                                                                                                          
По характеру  варьирования эти признаки делятся  на атрибутивные, т.н. не имеющие количественного варьирования, и количественные, т.е.у которых варьирование проявляется в изменении количественного значения признака у отдельных единиц совокупности. Например, пол, род занятий, родной язык, образование- атрибутивные признаки людей, а возраст, рост, размер – количественные. Отрасль производства, ведомственная подчиненность, форма собственности на средства производства –атрибутивные признаки предприятия, а стоимость основных фондов, численность рабочих, годовая стоимость продукции – количественные.
В зависимости  от количества признаков, по которым  производится группировка, группировки, делятся на простые и комбинированные.
Простая группировка имеет место, когда единицы совокупности группируются по одному признаку.
Комбинированной группировкой называется такая группировка, где применяются два или более признаков, взятые в комбинации. В такой группировке группы, образованные по единому признаку расчленяются на подгруппы по другому признаку, а эти, в свою очередь, по третьему и т.д.
В зависимости от решаемых с помощью группировок задач группировки делятся на три вида:
1) типологические группировки имеют место при разделении всей совокупности на качественно однородные совокупности, или. Иначе говоря, при выделении социально-экономических типов;
2) структурные группировки имеют место при изучении состава совокупности по тем или иным признакам.
3) аналитические группировки имеют место при изучении взаимосвязанного изменения варьирующих признаков в пределах той или иной совокупности.
Взаимосвязанные признаки делятся на:
    факторный признак – это признак, под действием которого изменяется другие, зависящие от него признаки;
    результативный признак – это признак, который изменяется под действием факторного.
Взаимосвязь между  ними проявляется в том, что с изменением значения факторного признака возрастает или убывает значение результативного признака. Например, размер зар. платы рабочего зависит от его тарифного разряда – чем выше тарифный разряд(факторный признак), тем выше зар. плата (результативный признак).
Следует выделить еще один вид группировок, близко примыкающий к аналитическим  группировкам, - это корреляционные группировки, представляющие собой распределение единиц совокупности по двум взаимосвязанным признакам, взятым в комбинации.
В статистике из группировок особо следует выделить классификации, которые также являются группировками единиц совокупности. Но это особые группировки. Они, во-первых, проводятся только по атрибутивным признакам, во-вторых, имеют устойчивый характер, т.е. вырабатываются на долгое время, и , в-третьих, имеют фундаментальное значение для всей программы статистических работ, являясь как бы ее костяком.
Следовательно, классификация – это устойчивая, фундаментальная группировка по атрибутивному признаку, которая содержит подробную номенклатуру групп подгрупп. Их перечень рассматривается как статистический стандарт, утвержденный обычно Госкомстатом РФ. Таковы например, классификация отраслей народного хозяйства, классификация профессий и занятий, классификация отраслей промышленности и т. д. 

       3.3. Типологические группировки. 
Типологические  группировки предназначаются  для выявления  качественно однородных групп совокупностей, т.е. объектов, близких  друг к другу одновременно по всем группировочным признакам.
Типологические группировки предъявляют особые требования к выбору группированного признака. Если такими признаками в типологических группировках выступают атрибутивные признаки, то образование групп сравнительно простое дело: число групп и их наименование определяется самим признаком.
Например, в США  население разделено на шесть  общественных классов. В нижеприведенной  таблице приведено распределение  населения США по этим классам.
Наиме- нование
классов
Высший высший
класс
Низший высший
класс
Высший средний
класс
Низший средний класс
Высший низший
класс
Низший низший
класс
И то-
го
Кол-во населения
     %
 
     1
 
    2
 
    12
 
     30
 
   35
 
    20
 
100

Но часто бывает, что типы выделяются на основе группировки  по количественному признаку. Так, с-х. предприятия можно сгруппировать по размеру посевных площадей. 

       Группы с-х. предприятий по  размеру посевных площадей    Валовый  сбор пшеницы 
    Урожайность      ц/га
    Себестои- мость
                    До 1 га                 От 1га до 10га
                    От 10 га до 50 га
                    От 50 до 100 га
                    От 100 га до 500 га
                    От 500 до 1000 га
                    Свыше 1000га
         

 
Во всех случаях  при образовании групп важно  нащупать границы перехода количественного  изменения признака в новое качество, в новый тип явления. 

                 3.4. Структурные группировки.  

Группировки, применяемые для  изучения изменения  структуры, называются структурными.
С помощью таких  группировок изучают состав населения  по полу, возрасту, образованию, национальности и другим признакам; состав рабочих по профессиям, стажу работы, возрасту; состав торговой сети по специализации торговых предприятий, размеру их оборота и т.д.
В изменении  структуры общественных явлений  отражаются важнейшие закономерности их развития. Например, рост культурного уровня членов общества выражается в повышении грамотности населения и удельного веса людей со средним и высшим образованием.
В качестве примера  приведем таблицу соотношения городского и сельского населения в России.   

                                                       1913     1940     1959     1970     1977     1989     1999
         Все население, млн.чел.     159.2    194.1    208.8    241.7    257.7 

     В том числе в %:
      Городское                 18         33          48         56         62
                    Сельское                    82         67          52         44         38 

В этой таблице  неуклонный рост удельного веса городского населения отражает превращение  страны из аграрной в индустриальную державу. 

                    3.5. Аналитические группировки.
Статистические  группировки, с помощью  которых исследуются  взаимосвязи варьирующих  признаков в пределах однокачественной совокупности, называются аналитическими. 

Явления общественной жизни и их признаки тесно связаны между собой и зависят один от другого. Взаимосвязанные признаки делятся на факторные и результативные. Факторным называется признак, под воздействием которого изменяется другой, зависящий от него признак, называемый результативным. Взаимосвязь проявляется в том, что с изменением значения факторного признака систематически возрастает или убывает значение результативного признака.
Например, себестоимость  продукции зависит от уровня производительности труда: чем выше производительность труда, тем ниже в среднем себестоимость продукции. Группируя промышленные предприятия определенной отрасли по уровню производительности труда(по средней выработке на одного работающего) и исчисляя для каждой группы среднюю себестоимость продукции, можно статистически выразить эту зависимость. 

    Уровень производит.труда,    изделий/смена.
    Число
      рабочих.
      Себестоимость единицы
      изделия,руб.
        до 20     20-50
        50-80
        80-100
         50      70
      65
      75
                  300               250
      190
      140

                         
 
 
 

                    3.6. Основные правила образования групп по количественным признакам. 

При группировке  по количественным признакам возникают  вопросы о числе групп и  величине интервала. Эти показатели между собой связаны: чем больше будет нарезано групп, тем меньше будет интервал, и наоборот.
При решении  вопроса о том, сколько образовать групп, нужно принять во внимание размах варьирования, который представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака. Чем больше размах варьирования признака, тем больше , как правило, образуется групп.
Должна быть принята во внимание также численность  изучаемой совокупности; если она  не очень велика, то нельзя образовывать большого числа групп, так как  в группах не будет достаточно большого числа единиц совокупности, и, следовательно, характеристики таких групп могут оказаться недостаточно типичными.
Зависимость между  числом групп n и численностью единиц совокупности N    
выражена формулой американского ученого Стерджесса: 

                                 n =1+3.322lgN
Эта зависимость  может служить ориентировкой  при определении числа групп  в том случае, если распределение  единиц совокупности по данному признаку приближается к нормальному и  применяются равные интервалы в  группах.
Вторым существенным вопросом при группировке по количественным признакам является определение  интервалов группировки. Интервалом называется разница между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе.  
Интервалы устанавливают  равными или неравными в зависимости от характера распределения единиц совокупности по данному признаку. Если вариация признака проявляется в сравнительно узких границах и распределение носит более или менее равномерный характер, то устанавливают равные интервалы. Величина интервала в этом случае определяется( путем деления размаха вариации на число групп n)
      Xmax-Xmin
                  i =            n
где, Xmax и Xmin – соответственно максимальные и минимальные значения признака. 

Например, требуется  произвести группировку с равными интервалами по данным об уровне месячной заработной платы, максимальное значение которой составляет 5600руб., а минимальное – 2400руб., и необходимо при этом выделить 8 групп, то величина интервала будет 

                           i = (5600-2400)\8=400руб. 

Неравные интервалы  применяют тогда, когда варьирование осуществляется неравномерно и в  очень широких пределах. Нельзя, например, применять группировку  магазинов по размеру товарооборота  с равными интервалами, если товарооборот одних едва достигает 200тыс руб. в месяц, а других – превышает 10млн руб.
В этом случае интервалы  следует строить по принципу удвоения их величины.    

Группы  магазинов по размерам товарообо- рота за месяц, тыс. руб.
    Число магазинов  в 
       группе.
             До200





    6400-12800
600 700
1000
1600
1500
1000                      500

 
Во второй группе интервал – 200, в третьей – 400, в  четвертой – 800 и т.д. такой группировкой было обеспечено достаточное число  предприятий в каждой группе, в  то же время характер распределения близок к нормальному.
Если бы в  данном примере применили равные интервалы, то следуя изложенному правилу, при 8 группах интервал равнялся бы      .В этом случае в первую группу (до 1600тыс.) попало бы 3900предприятий(сумма  четырех групп) из 6900, т.е более половины, и никакого распределения мелких предприятий этой группировкой распределено бы не было.      
 

                       3.7.Комбинированные группировки.    

 Простые группировки(  когда группы образуются по  одному признаку) дают характеристику  только одной стороне сложного общественного явления. Чтобы полнее и глубже изучить это явление, необходимо сгруппировать данные по двум и более признакам. Такие группировки называются сложными.
Наиболее распространенным видом сложных группировок являются комбинированные группировки. При комбинированной группировке группы, образованные по одному признаку, делятся затем на подгруппы по второму и т.д. признакам, т.е.в основание группировки кладется несколько(обычно 2-4) признаков, взятых в комбинации. Одновременно использование этих группировочных признаков позволяет выявить и сравнить такие различия и связи между исследуемыми признаками, которые нельзя обнаружить на основе изолированной группировки по ряду группировочных признаков.
Комбинированные группировки образуют комбинационные статистические таблицы.
      Распределение каких-либо предприятий.
   
 
Показатели.
Группа 1. Группа 2.    
        Подгруппы.   всего           
И Т
О
Г
О
  1    2     3    1   2 3
 
1. 
2.
 
Число предприятий. 
Число рабочих.
                 

 
Вместе с тем  при изучении влияния большого числа  признаков применение комбинированных  группировок становится невозможным, т.к. чрезмерное дробление информации при построении комбинационных таблиц затушевывает проявление закономерностей  и тем самым не позволяет выявить одновременное влияние всего комплекса факторных признаков на исследуемый показатель. Поэтому практически приходится ограничивать тремя-четырьмя признаками, да и то при наличии многочисленного первичного материала.  
 

                     3.8.Вторичная группировка. 

Особым видом  в статистике является вторичная  группировка. Вторичной группировкой называется образование новых групп на основе ранее проведенной группировки.
Применяют два  способа образования новых групп, обычно укрупненных. Первым, наиболее простым и распространенным способом является изменение(обычно укрупнение) первоначальных интервалов, второй способ основывается на закреплении за каждой группой определенной доли единиц совокупности(долевая перегруппировка.
К вторичной  группировке прибегают для решения разных задач, важнейшими из которых являются: 1) образование на основе группировок по количественным признакам качественно однородных групп(типов); 2) приведение двух (или более) группировок с различными интервалами к единому виду в целях сравнимости; 3) образование более укрупненных групп, в которых яснее проступают характер распределения.
В статистике особенно важное значение имеет метод вторичной  группировки для образования  на основе количественных признаков  качественно однородных групп. 
В качестве яркого примера можно привести вторичную  группировку данных германской переписи 1907г о земледельческих хозяйствах, сгруппированных по количеству земли, которую провёл В.И. Ленин, применив укрупнение первоначальных интервалов. В результате были образованы три группы, характеризующие различие типов хозяйств(пролетарские, крестьянские и капиталистические), вместо 18 групп, которые были выделены в разработочных материалах переписи. В первую из 18 групп были внесены хозяйства, имеющие меньше 0,1 га, а в последнюю - имеющие 1000 и более га земельной площади. В основу перехода к трём указанным типам хозяйств было положено использование наёмного труда. При этом оказалось, что хозяйство с количеством земли до 2 га представляли собой тип пролетарских хозяйств, так как у большинства из них основным занятием было не ведение земледельческого хозяйства, а работа по найму – уход в наёмные рабочие. К крестьянскому типу были отнесены хозяйства с количеством земли от 2 до 20 га, главную массу там составляли  самостоятельные земледельцы без большого применения наёмного труда. И наконец, группы хозяйств с количеством земли более 20 га являлись капиталистическими хозяйствами, основанными на применении наёмного труда.
Такая группировка  позволила получить более ясную картину земледелия в Германии.
Приведение двух группировок с различными интервалами  к единому виду (на практических занятиях). 

                                   3.9 Ряды распределения.
Результатом сводки статистических материалов могут быть ряды статистических данных, характеризующих либо изменение объёмов совокупностей в динамике, либо распределение единиц совокупностей по тем или иным варьирующим признакам в статике. В первом случае образуются статистические ряды динамики, анализ которых выявляет закономерности динамики. Во втором случае образуются ряды распределения, анализ которых имеет задачей выявить характер и закономерности распределения.
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.