Теория статистики Тема Методы наблюдения, обработки и анализа статистической информации. Статистические группировки



Скачать 101.5 Kb.
Дата14.05.2016
Размер101.5 Kb.

Раздел 1. Теория статистики

Тема 2. Методы наблюдения, обработки и анализа статистической информации. Статистические группировки





Цель: сформировать знания об источниках статистической информации, методике сбора данных, отвечающей международным стандартам качества данных статистического наблюдения, о методах их обобщения, представления, анализа и интерпретации.

Задачи: рассмотреть программно-методологические вопросы статистического наблюдения, раскрыть значение отдельных видов группировок в обобщении данных статистического наблюдения, показать порядок статистической сводки, представить основные классификации показателей сводки, правила оформления таблиц и графиков.

Раздел 1. Теория статистики 1

Тема 2. Методы наблюдения, обработки и анализа статистической информации. Статистические группировки 1

2.1. Понятие о статистическом наблюдении. Формы наблюдения. Виды наблюдения по периодичности проведения, степени охвата единиц совокупности и способам получения информации 1

2.2.Требования, предъявляемые к статистическим данным. Понятие об ошибке наблюдения. Виды ошибок наблюдения 4

2.3. Задачи статистических группировок. Виды группировок. Понятие о простой и многомерной группировках. Ряды распределения 5

2.4. Задачи сводки. Понятие статистического показателя. Абсолютные показатели, их виды. Относительные показатели, их виды 7

2.5.Характеристика структуры совокупности. Обобщающие показатели структурных различий 8

2.6. Понятие о системах статистических показателей 8

2.7. Представление статистических данных: таблицы, графики 9

Выводы 10

Вопросы для самопроверки 10

Библиография 11





2.1. Понятие о статистическом наблюдении. Формы наблюдения. Виды наблюдения по периодичности проведения, степени охвата единиц совокупности и способам получения информации


Статистическое наблюдение ─ первая стадия статистического исследования, представляющая собой организованный по единой программе сбор данных о социально-экономических явлениях и процессах путем регистрации их существенных признаков с целью получения первичной статистической информации.

Различают формы организации статистического наблюдения (отчетность и специально организованное наблюдение); виды статистического наблюдения по времени регистрации фактов (текущее, периодическое, единовременное) и по охвату единиц наблюдения (сплошное и не сплошное наблюдение); выделяют источники получения первичных данных (непосредственное наблюдение, документальный способ, опрос) и способы сбора данных (экспедиционный, саморегистрация, корреспондентский). Организация статистического наблюдения предполагает решение следующих программно-методологических вопросов:



  • конкретизация цели и формулировка задач статистического исследования;

  • составление программы наблюдения и программы разработки полученной стати­стической информации;

  • ограничение обследуемой совокупности (установление ее рамок);

  • создание статистической основы (для выборочного наблюдения основы выборки), определение ее единицы и единицы наблюдения;

  • выбор метода наблюдения, для выборочного наблюдения ─ установление оптимального процента отбора;

  • формирование выборочной совокупности;

  • сбор и редактирование первичной информации, включающее логический и арифметический способы контроля, основанные на соотношениях между связанными пунктами вопросника и допустимыми значениями статистических признаков, представленных респондентами.

Организационный план статистического наблюдения содержит не только методологические, но и практические указания по сбору и обработке данных. Знание общего решения проблемы является недостаточным. Необходимо принимать во внимание квалификацию персонала, стоимость различных операций и их возможную эффективность, так как в практической деятельности всегда нужно учитывать ограниченность бюджета обследования и сроки его проведения. Выбор метода проведения статистического наблюдения неоднозначен.

Основными факторами, которые необходимо учитывать при его определении, являются следующие:



  • материальные и трудовые ресурсы, имеющиеся в наличии у организатора;

  • состав решаемых статистических задач;

  • количество единиц наблюдения;

  • необходимая точность получаемых результатов.

Например, методы статистического наблюдения при изучении предпринимательства различаются в зависимости от типа предприятий и наблюдаемых показателей. Для малых предприятий в большей степени применяются выборочные методы наблюдения, для крупных и средних предприятий ─ сплошные методы; для индивидуальных предприятий, действующих без образования юридического лица, ─ методы оценок, основанные на косвенных данных.

Количество наблюдаемых показателей более значительно для крупных и средних предприятий и ограничено для малых предприятий. Для индивидуальных предприятий, действующих без образования юридического лица, осуществляется оценка небольшого числа важнейших показателей. Общие экономические показатели (стоимостные объемы производства и продаж, инвестиций и т. п.) и показатели деловой активности предприятий более пригодны для выборочных методов наблюдения, тогда как показатели выпуска и продажи отдельных видов продукции предпочтительно наблюдать в сплошном режиме.

В настоящее время для наблюдения за состоянием экономики страны и ее отдельных секторов предусматривается следующая система формирования информационной базы государственной статистики: проведение раз в 5-10 лет сплошных обследований ─ экономических переписей, в промежутках между которыми, будут осуществляться периодические выборочные обсле­дования по широкому спектру проблем.

Государственные статистические наблюдения ─ это сбор статистических данных о социально-экономических и демографических явлениях и процессах в обществе на основе государственной статистической методологии. Государственная статистическая методология включает в себя систему статистических показателей, методы их исчисления, отчетно-статистическую документацию, порядок сбора, обработки и обобщения статистических данных. Государственные статистические наблюдения проводятся на основе данных первичных учетных документов либо путем опроса юридических лиц, их представительств и филиалов, граждан, в том числе занимающихся предпринимательской деятельностью без образования юридического лица, об их деятельности, включая разработку, тиражирование и рассылку отчетно-статистической документации, необходимой для проведения государственных статистических наблюдений. Государственные статистические наблюдения могут быть федеральными и региональными. Государственное федеральное статистическое наблюдение проводится федеральным органом исполнительной власти в области статистической деятельности и его территориальными органами с использованием информации, полученной на безвозмездной основе в рамках Федеральной программы статистических работ. Федеральная программа статистических работ включает в себя перечень мероприятий по проведению официального статистического учета, сведения об исполнителях и о сроках его проведения. Федеральная программа статистических работ ежегодно утверждается Правительством Российской Федерации и финансируется за счет средств федерального бюджета. Государственные региональные статистические наблюдения проводятся органами государственной власти субъектов Российской Федерации, органами местного самоуправления, а также унитарными предприятиями, созданными федеральным органом исполнительной власти в области статистической деятельности либо его территориальными органами. Статистическая информация, полученная при проведении официального статистического учета, является основой для разработки государственных прогнозов и программ социально-экономического развития Российской Федерации.


2.2.Требования, предъявляемые к статистическим данным. Понятие об ошибке наблюдения. Виды ошибок наблюдения


В международной практике устанавливается понятие качества статистиче­ских данных с точки зрения их адаптации к потребностям пользователей. Компонентами такого определения качества, наряду с сопоставимостью и достоверностью, являются: востребованность, своевременность, доступность, интерпретируемость. Исходя из практической потребности, достоверность обычно описывается в терминах ошибок. Для предупреждения ошибок наблюдения выявляют их виды и причины возникновения. Ошибки наблюдения подразделяют на два вида: ошибки регистрации и ошибки репрезентативности.

Ошибки регистрации ─ это погрешности, которые возможны независимо от вида наблюдения, они могут иметь случайный характер и систематический (тенденциозный) характер. Преднамеренные ошибки возникают по причине сознательного искажения дан­ных. Непреднамеренные ошибки, как правило, носят случайный характер и могут быть результатом низкой квалификации работников.

Ошибки репрезентативности присущи только выборочному наблюдению. Причи­на их возникновения в том, что выборочная совокупность недостаточно точно отображает состав всей изучаемой совокупности.

Сопоставимость статистических данных рассматривается в разных аспектах:



  1. сопоставимость в рамках одного наблюдения;

  2. сопоставимость данных разных наблюдений;

  3. сравнимость с данными прошлых исследований.

Причины различий могут быть вызваны организационно-методологическими факторами на изменение методики сбора данных, времени регистрации и т. п.

2.3. Задачи статистических группировок. Виды группировок. Понятие о простой и многомерной группировках. Ряды распределения


Группировка – это разграничение общей совокупности на однородные группы единиц. В соответствии с характером решаемых задач различают три вида группировок: типологические; структурные (вариационные); аналитические (факторные). Типологическая группировка – это разделение разнородной совокупности на однокачественные группы (частные совокупности), которые отличаются типом явлений. Структурная группировка предназначена для изучения состава однородной совокупности по какому-либо варьирующему признаку. Аналитическая группировка является средством изучения связи между признаками.

Группировка может быть проведена по одному или нескольким признакам. Если группы образуются по одному признаку, группировка называется простой. Группировка, в которой разделение совокупности на группы производится по двум или более признакам, взятым в сочетании, называется комбинационной. Основанием группировки может служить как неколичественный (атрибутивный), так и количественный признак. Атрибутивные признаки выражают свойства явления в виде их наименования. Отсюда выбор группировочного признака предопределяет иногда и количество групп. Так, при группировке населения по полу возможны только две группы, а при изучении профессионального состава рабочих может быть образовано несколько групп с учетом разных профессий.

В целом атрибутивный характер признака не снимает вопроса о числе выделяемых групп, т. к. при обилии значений атрибутивных вариантов создается чрезмерная раздробленность изучаемого явления. Разграничение групп и подгрупп по количественным группировочным признакам, как правило, связано с образованием интервалов по этим признакам. Лишь тогда, когда дискретный признак изменяется в небольших пределах, группировка совпадает со значением признака (например, семей – по числу членов и т.д.). Интервалы группировки – это количественные значения признака, на основе которых исследуемые явления разбиваются на группы. Разность между верхней и нижней границами интервала составляет его величину. Интервалы бывают равными (когда их величина одинакова во всех группах) или неравными (когда их величина изменяется от одной группы к другой).

Равные интервалы применяются в тех случаях, когда изменение признака происходит в сравнительно узких границах и носит более или менее равномерный характер. Они дают возможность шире применять математические приемы анализа. Неравные интервалы иногда применяются как прогрессивно возрастающие или убывающие. Их использование при изучении социально-экономических явлений определяется тем, что для большей их части количественное изменение размера признака имеет неодинаковое значение в высших и низших группах. Так, разница в товарообороте 10 тыс. руб. для мелких магазинов имеет существенное значение, а для крупных несущественное.

И, наконец, интервалы группировки могут быть замкнутыми (с указанием нижней и верхней границ) и открытыми (с указанием одной из границ). Открытые интервалы применяются только для крайних групп.

Для достижения единообразия в обработке статистических данных в статистической практике часто используются классификации. Классификация рассматривается как разновидность типологической группировки, представляющая собой систематизированные распределения явлений и объектов на определенные группы, классы, разряды на базе их сходства и различия. В настоящее время с целью группировки объектов, характеризующихся большим количеством признаков, широко используются методы многомерной группировки или методы многомерной классификации.

По существу, здесь сохраняется реализуемый при типологической группировке принцип сходства и различия единиц совокупности. Сходство – это однородность единиц в группах, различие – это их существенное расхождение по группам. Иными словами, во-первых, в один класс объединяются объекты, сходные между собой в некотором отношении, и, во-вторых, степень сходства между собой у объектов, принадлежащих к одному классу, должна быть больше, чем степень сходства между собой у объектов, относящихся к разным классам. В типологической группировке понятия "сходства" и "степени сходства" не формализованы, напротив, в процедурах многомерной классификации они формализованы и выражаются рядом функциональных соотношений. В случае многомерной классификации при распределении единиц на однородные группы одновременно используются все группировочные признаки, т. е. реализуется политетический подход к образованию групп. Объекты объединяются в один класс в соответствии с выбранным типом мер их сходства (коэффициенты связи, показатели расстояния, коэффициенты подобия).

Систематизация материалов статистического наблюдения может быть представлена в виде рядов распределения. Рядами распределения называют упорядоченное разграничение (распределение) единиц совокупности на группы по изучаемому варьирующему признаку. Ряд распределения представляет собой простую (т. е. проведенную на основе одного группировочного признака) структурную группировку. В зависимости от вида признака, положенного в основу группировки, различают атрибутивные и вариационные ряды распределения. Распределение на основе описательных признаков, т. е. признаков, не имеющих числового выражения, образует атрибутивный ряд распределения. Например, распределение хозяйствующих субъектов по организационно-правовым формам, по видам экономической деятельности, по формам собственности. По итогам переписи населения 2002 г. опубликованы ряды распределения, характеризующие национальный состав населения, численность иммигрантов по отдельным странам, численность иностранных граждан, имеющих гражданство основных стран СНГ и других стран. Ряд распределения, образованный по количественному признаку, называется вариационным рядом.


2.4. Задачи сводки. Понятие статистического показателя. Абсолютные показатели, их виды. Относительные показатели, их виды


Статистическая сводка представляет собой обобщение (объединение) значений признаков у единиц совокупности на основе построения необходимых для анализа показателей. Признак отражает качественное содержание показателя. Показатель выступает как измеритель, характеризующий в обобщенной форме определенные свойства изучаемого объекта.

В силу сложности изучаемых статистикой явлений необходимо четкое определение функций и правил построения показателей, что в известной мере позволит устранить неопределенность при выборе вида показателей для решения различного рода конкретных задач. С этих позиций целесообразна классификация показателей, которая проводится по ряду оснований. Так, по способу обобщения исходных данных показатели разделяют на две группы: абсолютные величины (объемные, количественные, экстенсивные); относительные и средние величины (производные, качественные, интенсивные). Абсолютные величины – это показатели, выражающие объемы, размеры и уровни общественных явлений и процессов. Относительная величина – это показатель, который является мерой соотношения двух сопоставляемых статистических характеристик.

Сравнение может проводиться во времени, в пространстве или с плановыми данными; может быть сравнение части и целого, отдельных частей целого между собой. Соответственно, различают следующие виды относительных величин: относительные величины динамики, пространственного сравнения, планового задания, выполнения плана, структуры, координации, интенсивности. Относительные величины динамики, планового задания и выполнения плана связаны между собой следующим соотношением: относительная величина динамики равна произведению относительных величин планового задания и выполнения плана.

В тех случаях, когда план задан в виде относительной величины по сравнению с уровнем предыдущего периода, выполнение его определяется из соотношения относительной величины динамики с относительной величиной планового задания.


2.5.Характеристика структуры совокупности. Обобщающие показатели структурных различий


Статистический анализ структуры включает изучение структурных сдвигов в динамике и оценку различий структуры двух совокупностей. Решение этих задач осуществляется с помощью обобщающих показателей структурных сдвигов. К наиболее простым и распространенным показателям структурных сдвигов относят линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов, квадратический коэффициент абсолютных структурных сдвигов и индекс различий. Расчет этих характеристик базируется на относительных показателях структуры совокупности единиц – долях или удельных весах. Линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов и квадратический коэффициент абсолютных структурных сдвигов показывают, на сколько пунктов в среднем отклоняются сравниваемые удельные веса. При отсутствии различий в составе совокупности эти показатели равны нулю. Верхней границы изменения нет. Индекс различий изменяется от нуля до единицы: чем ближе его значения к единице, тем более значительны изменения структуры совокупности.

2.6. Понятие о системах статистических показателей


Сложность и взаимосвязь изучаемых статистикой явлений определяют не только многообразие показателей, но и необходимость их совместного использования в виде объективно обособившихся систем. Различают системы показателей, логически связанных между собой согласно поставленной цели исследования, системе показателей, которые связаны жестко детерминированной связью или стохастической связью, системой показателей, которые имеют иерархическую структуру.

2.7. Представление статистических данных: таблицы, графики


Наиболее распространенной и эффективной формой представления статистических данных являются таблицы и графики.

Различают виды таблиц, в которых содержатся данные о совокупности в целом, либо перечень всех единиц совокупности, а также таблицы, в которых объект изучения подразделяется на группы по одному или по нескольким признакам. Графики различают по следующим основаниям:

─ по способу построения и задачам изображения;

─ по форме графического образа.

По способу построения графики делятся на диаграммы и статистические карты. Наиболее распространенным способом графического изображения данных являются различного вида диаграммы: диаграммы сравнения, структурные диаграммы, диаграммы динамики. Статистические карты (картограммы и картодиаграммы) применяются для изображения показателей, характеризующих размещение изучаемого явления на определенной территории.

По форме графического образа различают следующие виды статистических графиков: плоскостные; линейные; объемные.

Наличие средств программного обеспечения позволяет использовать различные варианты диаграмм. Так, например, программа Excel содержит следующие типы стандартных диаграмм: гистограмма (столбиковая диаграмма в виде вытянутых по вертикали прямоугольников, отображает значения различных категорий единиц совокупности); линейчатая (полосовая диаграмма в виде прямоугольников, расположенных горизонтально, также отражает значения различных категорий единиц); точечная (позволяет сравнивать пары значений); график в виде ломаной линии с маркерами, помечающими точки данных (линейная диаграмма); круговая (отображает вклад каждого значения в общую сумму); кольцевая (подобна круговой, но может отображать несколько рядов данных); биржевая (отображает набор данных из трех значений: самый высокий курс, самый низкий курс, курс закрытия); пузырьковая (отображает на плоскости набор из трех значений, но третья величина отображает размер пузырька); гистограмма в виде цилиндров, конусов и др. Программа Excel предусматривает и построение графиков при переходе к логарифмической шкале. К логарифмической шкале прибегают при больших изменениях показателях. Если перейти к логарифмам, то крайние значения показателя (минимальное и максимальное) будут различаться в более узких пределах, т. к. log1=0; log100=2 т. д.

Для устранения разночтений и случайных различий в интерпретации полученных обобщающих характеристик рекомендуется соблюдать основные правила оформления таблиц и графиков.


Выводы


Процесс статистического исследования включает: наблюдение (сбор первичных данных по единицам совокупности); обобщение собранных данных: их группировку, расчет сводных показателей; представление и анализ результатов обобщения. Соблюдение программно-методологических требований, логический и счетный контроль определяют качество данных статистического наблюдения. Группировка обеспечивает систематизацию данных, их обобщение, отражает состав совокупности, создает основы для расчета системы показателей. Группировка и сводка как методы обобщения данных взаимосвязаны и дополняют друг друга. Расчет показателей сводки на основе предварительной группировки данных существенно расширяет возможности статистического анализа. Статистическая сводка позволяет перейти к показателям совокупности в целом и отдельных ее частей. Разделяют категорию показателей статистических свойств любых массовых явлений (абсолютные и относительные величины, средние величины, показатели вариации, показатели структуры и характера распределения, показатели связи и динамики), а также категорию показателей свойств конкретных объектов (экономические показатели, демографические показатели, макроэкономические показатели). Методика построения и условия применения различных видов показателей рассматриваются в соответствующих разделах курса статистики. Общими для всех разделов являются требования к представлению и оформлению статистических данных в виде таблиц и графиков.

Вопросы для самопроверки


  1. В чем состоят задачи статистического наблюдения?

  2. Какие виды статистического наблюдения вы знаете?

  3. Какие можете назвать источники и способы сбора статистических данных?

  4. В каких формах осуществляется статистическое наблюдение?

  5. Какие требования предъявляются к материалам статистического наблюдения?

  6. Какая существует классификация ошибок наблюдения?

  7. Какие задачи призваны решать экономические переписи?

  8. Как организовано государственное статистическое наблюдение?

  9. Что представляет собой программа и организационный план наблюдения?

  10. Какие задачи решает статистика при помощи метода группировок?

  11. От чего зависит методика построения различных видов группировок?

  12. Что отличает методику многомерной классификации?

  13. Как подразделяются ряды распределения и по каким признакам они могут быть построены?

  14. В каких единицах измерения выражаются абсолютные статистические величины?

  15. В чем достоинства табличной формы представления данных?

  16. Каких правил следует придерживаться при использовании таблиц и графиков?

  17. Какие виды относительных величин вы знаете и как они исчисляются?

  18. Что представляют собой статистические графики и какую задачу они решают?

  19. Какие показатели интенсивности структурных сдвигов вы можете назвать?

  20. Что представляет собой система статистических показателей?

  21. Какие задачи решает статистическая сводка?

Библиография


  1. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник/ Под ред. И.И. Елисеевой. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2004.

  2. Методологические положения по статистике. Вып.1. ─ М., 1996.

  3. Методологические положения по статистике. Вып.3. ─ М., 2000.

  4. Методологические положения по статистике. Вып.4. ─ М., 2003.

  5. Статистика: Учебник/ Под ред. В.С. Мхитаряна. ─ М.: Экономист, 2005.

  6. Измерение ненаблюдаемой экономики: Руководство. Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР). ─ Париж, 2002.

  7. Статистика для менеджеров с использованием Microsoft Excel/ Д. М. Левин, Д. Стефан, Т. С. Кребиль, М. Л. Беренсон. ─ 4-е изд.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2004.

  8. Практикум по теории статистики: Учеб. пособие/Под ред. проф. Р.А. Шмойловой. ─ М:. Финансы и статистика, 2004.

Каталог: umk -> 8 1
umk -> Рабочая программа для студентов направления 42. 03. 02 «Журналистика» профилей «Печать», «Телевизионная журналистика»
umk -> Тема Теории личности. Психические свойства личности
umk -> Рабочая программа для студентов направления 020400. 68 Биология; магистерская программа: «Биотехнология», «Зоология позвоночных»
umk -> Рабочая программа для студентов направления подготовки 050100. 62 Педагогическое образование, очная форма обучения, Тобольск, 2014, 18 стр
umk -> Учебно-методический комплекс для студентов направления подготовки
umk -> Рабочая программа дисциплины девиантное поведение детей 050707. 65 Педагогика и методика дошкольного образования ишим 2011
8 1 -> Теория статиститки тема методы изучения корреляционной зависимости


Поделитесь с Вашими друзьями:


База данных защищена авторским правом ©dogmon.org 2017
обратиться к администрации

    Главная страница