Предмет, метод и задачи статистики. Термин «статистика»



страница1/5
Дата21.05.2016
Размер0.55 Mb.
  1   2   3   4   5
Предмет, метод и задачи статистики.

Термин «статистика» имеет латинское происхождение – слова stato (государство) и status (политическое состояние) в 1746г. дали название новой науке. Известный немецкий ученый Готфрид Ахенваль, преподававший в Геттингемском университете курс «Государствоведение», решил изменить его название на «Статистику». Это определило дальнейшую судьбу новой науки, которой первоначально отводилась роль сбора сведений о государстве и описания его достопримечательностей.

В настоящее время термин «статистика» употребляется в нескольких значениях. Обычно под статистикой подразумевается совокупность количественных сведений о тех или иных сторонах социально-экономической жизни общества.

Сошлемся на знаменитую книгу двух гениальных писателей И.Ильфа и Е.Петрова «Двенадцать стульев»: «Статистика знает все. Точно учтено количество пахотной земли… Все граждане обоего пола записаны в аккуратные толстые книги… Известно, сколько какой пищи съедает в год средний гражданин республики. Известно, сколько этот средний гражданин выпивает в среднем водки, с примерным указанием потребляемой закуски. Известно, сколько в стране охотников, балерин, револьверных станков, собак всех пород, велосипедов, памятников, девушек, маяков и швейных машинок…»

В приведенной цитате как нельзя более верно охарактеризована самая распространенная область применения термина «статистика» - это цифровые данные некая информационная база, состоящая из количественных показателей.

Статистикой называют также статистической учет, который представляет собой практическую деятельность по сбору, сводке, обработке, анализу и публикации информации о явлениях общественной жизни.

И наконец, статистика – это особая наука, которая имеет свой предмет и метод исследования. Она занимается выявлением закономерностей в развитии массовых явлений. Главный критерий, которому должно соответствовать явление, чтобы к нему можно было применить статистические методы, - массовость.

Предмет статистики.

Предметом изучения статистики как общественной науки является количественная сторона массовых общественных явлений и процессов в неразрывной связи с качественной стороной.

Теория статистики – это наука о наиболее общих принципах и правилах сбора, обработки и анализа сведений о массовых процессах и явлениях в жизни общества.

Метод статистики.

Изучая массовые социально-экономические явления и процессы, статистика использует свой специфический метод. Процесс статистического исследования условно можно разделить на следующие этапы: наблюдение, сводка и группировка результатов статистического наблюдения, получение обобщающих статистических показателей и их анализ.

Статистическое наблюдение является первым этапом любого статистического исследования: разрабатывается гипотеза исследования, проводится сбор первичной статистической информации в соответствии с научно обоснованными правилами его организации.

Сводка и группировка результатов наблюдения – второй этап статистического исследования, на котором происходит систематизация собранной первичной информации.

Расчет обобщающих аналитических показателей предполагает получение целого комплекса статистических показателей, позволяющих проанализировать уровень и структуру явлений, закономерности в их развитии, взаимосвязи между явлениями, их соотношения, построить модели для прогнозных целей. Все расчеты на этапе статистического анализа сопровождаются интерпретацией получаемых результатов.

Задачи статистического исследования:



  • получение обобщающих характеристик исследуемой статистической совокупности, таких, как объемы показателей, их соотношения, средние значения, характеристики вариации, другие расчетные показатели;

  • выявление связи между признаками;

  • изучение закономерностей развития явлений во времени и в пространстве;

  • исследование изменений в структуре явлений;

  • моделирование и прогнозирование развития социально-экономических явлений и процессов;

Задачи и принципы организации государственной статистики в

Российской Федерации.

Государственная статистика представляет собой двухуровневую систему. Во главе ее находится Федеральная служба государственной статистики Росстат ( с марта 2004 г., до этого – Госкомстат России). Второй уровень организаций представлен органами государственной статистики субъектов Российской Федерации и статистическими структурами муниципального звена.

Федеральная служба государственной статистики осуществляет руководство статистикой, учетом и отчетностью во всех отраслях экономики страны. На Росстат возложена и методологическая функция: официальная статистическая методология, утверждаемая Федеральной службой государственной статистики, является обязательной при проведении государственных статистических наблюдений для всех органов исполнительной власти, юридических лиц, граждан, осуществляющих предпринимательскую деятельность без образования юридического лица.

Центральной задачей государственной статистики является получение объективной, систематизированной и аналитической информации о социально-экономическом и демографическом положении страны и обеспечение ею органов государственной власти всех уровней, органов местного самоуправления, средств массовой информации, компаний, организаций, граждан.



Основные термины.

К основным терминам статистики, которыми наиболее часто оперируют, относятся: статистическая совокупность, единица статистической совокупности, признак и варианты, вариация, статистический показатель, система статистических показателей, статистическая закономерность.



Статистическая совокупность – это множество единиц массового социально-экономического явления, однородных с точки зрения их качественной сути и объединенных на основе общих признаков, изучение которых является целью статистического исследования. Например, это может быть совокупность предприятий, совокупность коммерческих банков, бирж, совокупность служащих в страховых компаниях и т.д.

Единица статистической совокупностиэто единичный случай проявления массового общественного явления, входящий в качестве отдельного элемента в статистическую совокупность и несущий информацию о тех признаках, которые изучаются в ходе исследования. Например, при изучении малого бизнеса единицей исследуемой совокупности может быть малое предприятие промышленности России.

Признак – это свойство изучаемого явления, наблюдаемое у единиц статистической совокупности.

Признаки бывают количественными, атрибутивными и альтернативными. К количественным признакам можно отнести рентабельность, прибыль, объем производственных фондов, число работающих и т.д., иными словами, те признаки, которые имеют количественное выражение. Значения атрибутивных признаков имеют не количественное, а качественное выражение: образование (высшее, незаконченное высшее, среднее, среднее специальное), форма собственности (государственная, муниципальная, частная). К альтернативным относятся признаки, которые могут принимать только два значения: пол (мужской, женский), отношение объекта к факту страхования (застрахован, не застрахован)( и т.д.



Варианты – значения, которые может принимать признак.

Вариация – изменение значений признака при переходе от одной единицы наблюдения к другой. Если бы не было вариации значений признака, не было бы статистики, именно изучение вариации – одна из основных целей статистического исследования.

Статистический показатель – это количественная характеристика свойства изучаемого явления, относящаяся к конкретным условиям места и времени. Статистические показатели могут быть индивидуальными (например, прибыль предприятия «ЭКСТРА» в 201... г . составила 120 млн руб.), итоговыми (общая прибыль по исследуемой совокупности предприятий равна 1430 млн руб.), аналитическими или расчетными (например, средние или относительные величины).

Система статистических показателей – совокупность статистических показателей, взаимосвязанных единой целью статистического исследования.

Статистическая закономерность – это общая, повторяющаяся черта в характере изменений значений признака у большинства единиц статистической совокупности.

Статистическое наблюдение.

Понятие о статистическом наблюдении.


Статистическое наблюдение – первая стадия статистического исследования, представляющая собой научно организованный сбор информации о массовых общественных явлениях и процессах общественной жизни.

Примерами статистического наблюдения служит систематический учет затрат на производство и опросы общественного мнения с целью выявления отношения людей к представляющим интерес вопросам или событиям.

Статистическое наблюдение может проводится органами государственной статистики, научно-исследовательскими институтами, экономическими службами банков, бирж, фирм. Оно обязательно должно быть массовым, систематическим, проводится на научной основе по заранее разработанному плану и программе.

Планомерность статистического наблюдения заключается в том, что оно готовится по разработанному плану, который входит в план всего статистического исследования и включает вопросы методологии, организации, техники сбора информации, контроля ее достоверности и оформления итоговых результатов.

В плане статистического наблюдения указывается время и место наблюдения. Выбор времени предусматривает решение двух вопросов – установление критического момента (даты) или интервала времени и определение срока (периода) наблюдения.

Массовый характер статистического наблюдения предполагает, что оно охватывает большое число случаев проявления исследуемого явления или процесса, достаточное для получения правдивых статистических данных.

Систематичность статистического наблюдения определяется тем, что оно должно проводиться либо систематически, либо непрерывно, либо регулярно.

Итак, в результате статистического наблюдения должна быть получена только объективная, сопоставимая и достаточно полная информация, позволяющая на последующих этапах исследования обеспечивать научно обоснованные выводы о характере и закономерностях развития изучаемого явления.


Этапы проведения и программно-методологические вопросы статистического наблюдения.

Статистическое наблюдение представляет собой научно организованную регистрацию значений признаков у единиц, образующих статистическую совокупность.

Проведение статистического наблюдения предполагает следующие основные этапы:



  • проведение мероприятий по подготовке наблюдения;

  • непосредственно сбор первичных данных;

  • контроль собранной информации.

Проведение статистического наблюдения начинается с формулировки цели обследования.

Цель обследования – характеристика той информации, которую хотят получить в ходе наблюдения. В зависимости от цели ставятся конкретные задачи наблюдения, которые более детально определяют характер собираемых данных.

Объект наблюдения – это исследуемая статистическая совокупность, точно ограниченная для последующего сбора сведений. Набор признаков, с помощью которых ограничивается статистическая совокупность и конкретизируется объект наблюдения, называется цензом.

С определением объекта наблюдения тесно связано определение единицы наблюдения, принимая за нее единичный элемент, как непосредственный носитель информации о тех признаках, изучение которых является целью обследования.

Отчетная единица – это субъект, от которого непосредственно получают статистические сведения о единицы наблюдения.

Центральным методологическим вопросом, решаемым на стадии подготовки статистического обследования, является составление программы наблюдения. Она представляет собой перечень признаков, значения которых будут регистрироваться в ходе наблюдения у отдельных единиц совокупности. Программа оформляется в виде формуляра, к которому разрабатывается инструкция.



Организационные вопросы статистического наблюдения.

Организационная подготовка включает решение следующих вопросов:



  • выбор места и времени проведения наблюдения;

  • выбор формы, вида и способа наблюдения;

  • выбор вида и непосредственное оформление статистического формуляра;

  • выбор или разработка программного обеспечения наблюдения;

  • оценка затрат на проведение обследования;

  • обучение кадров для проведения наблюдения;

  • подготовительная работа с респондентами.

Формы, виды и способы статистического наблюдения.

В статистике используют три формы проведения наблюдения: статистическая отчетность, специально организованное статистическое наблюдение и регистры.

Отчетность – это форма статистического наблюдения, согласно которой предприятия и организации в официально установленные сроки предоставляют сведения, характеризующие их экономическое состояние и результаты деятельности за отчетный период, государственным органам статистики путем заполнения формуляров официально утвержденного образца.

Для получения необходимой информации в целом ряде случаев в дополнение к статистической отчетности проводятся специально организованные статистические наблюдения. Наиболее известными из них являются переписи.

Формой непрерывного статистического наблюдения за социально-экономическими процессами является регистровое наблюдение. Его отличает наличие фиксированного начала, стадии развития и фиксированного окончания.

Регистр населения. На каждого человека заводится специальная карточка, в которую заносятся демографические, социальные и экономические сведения: фамилия, имя, пол, дата и место рождения, сведения о членах домохозяйства, адрес места жительства, дата вступления в брак, национальность, профессия, дата и место смерти при ее наступлении.

Регистр предприятий (Единый государственный регистр предприятий – ЕГРПО) ведется в нашей стране с 1993г. Это один из самых крупных информационных источников. Он разработан Росстатом России и является основой для проведения статистического наблюдения за предприятиями и организациями. В регистр входят все хозяйствующие субъекты, зарегистрированные на территории Российской Федерации, независимо от организационно-правовой формы, формы собственности: предприятия, организации, учреждения, общественные объединения, кредитные организации и т.д.

Регистрации подлежат следующие признаки: наименование субъекта (полное и краткое), его юридический и фактический адрес, номер телефона, виды экономической деятельности субъекта (включая дополнительные виды экономической деятельности), форма собственности и организационно-правовая форма, сведения об уставном капитале, данные государственной регистрации и др.

Виды статистического наблюдения.

В зависимости от охвата единиц статистической совокупности наблюдения бывают сплошными и несплошными.

При сплошном наблюдении обследуются все единицы совокупности.

Несплошное наблюдение охватывает только часть единиц совокупности, которые отбираются определенным образом. Основными видами несплошного наблюдения являются:


  • выборочное;

  • наблюдение основного массива;

  • монографическое;

  • анкетное;

  • бизнес-обследование;

  • цензовое наблюдение.

В основе выборочного наблюдения лежит принцип случайного отбора.

Наблюдение основного массива предполагает обследование только самых крупных единиц совокупности либо самых существенных.

Монографическое наблюдение базируется на принципе отбора одной или нескольких типичных для основной массы единиц наблюдения.

Анкетное наблюдение состоит в рассылке или личном вручении анкет респондентам (опрашиваемым) без какой-либо предварительной договоренности с ними.

Новым для российской статистики является проведение бизнес-обследований предприятий. В результате статистического наблюдения, как правило, собирается количественная информация о единице наблюдения. В процессе же проведения бизнес-обследований задаются вопросы в основном качественного характера: руководству предприятий предлагается, например, оценить изменение экономического положения предприятия в ближайшем будущем, или выясняется мнение о факторах, влияющих на инвестиционную деятельность.

При цензовом наблюдении отбор единиц происходит по определенному критерию, называемому цензом. Например, при обследованиях предприятий задается определенное критическое число работников. Предприятия с числом занятых более (или, наоборот, менее) этого критического числа в объект обследования не попадают.

В зависимости от времени регистрации фактов статистическое наблюдение может быть непрерывным (текущим) и прерывным.

Непрерывным статистическим наблюдением является наблюдение с использованием форм текущей статистической отчетности и регистров. Необходимость такого вида наблюдения обусловлена высокой степенью изменчивости объекта наблюдения на фоне потребности информации о нем.

Способы статистического наблюдения

Известны следующие способы получения статистической информации об объекте исследования:

- непосредственное наблюдение;

- способ, основанный на изучении документов; - опрос.

Различают следующие виды сбора информации:

- устный (экспедиционный);

- саморегистрация;

- корреспондентский; - анкетный;

- явочный; - метод ведения дневников.

Точность статистического наблюдения

Под точностью статистического наблюдения понимают степень соответствия значения наблюдаемого показателя, вычисленного по материалам обследования, его действительной величине. Расхождение, или разница, между ними называется ошибкой статистического наблюдения.

Различают две группы ошибок:

1) ошибки регистрации; 2) ошибки репрезентативности.

Ошибки регистрации присущи любому статистическому наблюдению, как сплошному, так и несплошному. Они делятся на случайные ошибки регистрации и систематические ошибки регистрации.

Ошибки репрезентативности присущи только несплошному обследованию. Они также делятся на случайные и систематические ошибки.

Вопросы для самоконтроля

1. Назовите основные этапы проведения статистического наблюдения.

2. Что в себя включает программа наблюдения? Назовите основные требования, предъявляемые к программе наблюдения.

3. Какие вопросы решает организационная подготовка статистического наблюдения?

4. Охарактеризуйте основные формы статистического наблюдения.

5. Перечислите виды статистического наблюдения.

6. Какие способы статистического наблюдения вы знаете?

Задачи и виды статистической сводки

Статистическая сводка – это первичная обработка данных статистического наблюдения с целью их систематизации. Она предполагает сведение полученной статистической информации о единицах наблюдения в массив данных, упорядоченных по значению какого–либо признака.

По глубине обработки материала различают простую и сложную сводку.

Простая сводка предполагает сведение полученных данных в статистические таблицы, подведение общих итогов по совокупности в целом.

Сложная сводка осуществляется с применением метода группировок по определенной программе, предусматривающей следующие этапы:

- выбор группировочных признаков;

- определение порядка формирования групп;

- разработка системы показателей для характеристики групп и статистической совокупности в целом;

- разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки;

- распределение единиц наблюдения на группы по изучаемым признакам;

- подведение групповых и общих итогов;

- оформление результатов сводки в виде статистических таблиц.

По технике выполнения различают ручную сводку и сводку с использованием компьютерных технологий.

По форме обработки статистической информации, собранной в процессе наблюдения, сводка может быть децентрализованной и централизованной. В первом случае данные сначала сводятся по территориям, а затем в центральной организации проводится обработка уже систематизированных данных. Во втором случае вся работа по первичной обработке собранной информации осуществляется в центральной организации.

Результатом проведения статистической сводки является получение обобщающих таблиц, которые содержат итоговые данные по показателям, характеризующим единицы наблюдения.
Метод группировки в статистике.

Понятие о группировке
Группировкой называется деление единиц изучаемой совокупности на однородные группы по существенным для них признакам. Группировка является важнейшим статистическим методом обобщения статистических данных, основой для правильного исчисления статистических показателей.

С помощью метода группировок решаются следующие задачи:



  • выделение социально – экономических типов явлений;

  • изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;

  • выявление связи и зависимости между явлениями.

Построение группировки начинается с определения состава группировочных признаков.

Группировочным признаком называется признак, по которому проводится разбиение единиц совокупности на отдельные группы.

В основании группировки могут быть положены как количественные, так и атрибутивные признаки.

Часто группировка по количественному признаку имеет задачу отразить распределение единиц совокупности по этому признаку. В этом случае количество групп зависит в первую очередь от степени колеблемости группировочного признака: чем она больше, тем больше можно образовать групп.

Когда определено число групп, то следует определить интервалы группировки.

Интервал – это значение варьирующего признака, лежащее в определенных границах. Каждый интервал имеет свою величину, верхнюю и нижнюю границы или хотя бы одну из них. Нижней границей интервала называется наименьшее значение признака в интервале, а верхней границей – наибольшее значение признака в интервале. Величина интервала представляет собой разность между верхней и нижней границами интервала.

Интервалы группировки в зависимости от их величины бывают равные и неравные.

Величина равного интервала определяется по следующей формуле:


h = =
где Xmax и Xmin – максимальное и минимальное значения признака в совокупности;

h – число групп.


Оптимальное число групп рассчитывается по формуле Стерджесса.

n = 1+3,322 * IgN


где n – число групп;

N – число единиц совокупности.



Виды группировки

Под статистической группировкой понимается распределение единиц наблюдения по группам по одному или несколькими признаками. Эти признаки называются группировочными. В зависимости от задач исследования строят типологические, структурные и аналитические группировки.

Типологическая группировка представляет собой распределение единиц наблюдения качественно неоднородной совокупности по социально – экономическим типам, классам, качественно однородным группам.

При структурной группировке разделение единиц однородной совокупности на группы происходит с целью выявления ее структуры по одному из признаков.

Важную роль в статистическом анализе играют аналитические группировки, с их помощью определяют наличие связи между признаками и ее направление. При этом один из признаков является результативным, а другой – факторным. Результативный признак меняется под воздействием факторного признака.

Наряду с группировками в статистическом анализе используются классификации. Классификация - это общепринятое, традиционно применяемое, часто официально установленное разбиение совокупности на группы, являющееся определенным стандартом, при котором единицам наблюдения предъявляются строгие требования относительно их соответствия той или иной группе.


Ряды распределения: виды, правила построения, графическое изображение.

Результаты группировки собранных статистических данных, как правило, предоставляются в виде рядов распределения. Ряд распределения – это упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по изучаемому признаку.

Ряды распределения делятся на атрибутивные и вариационные, в зависимости от признака, положенного в основу группировки. Если признак качественный, то ряд распределения называется атрибутивным. Если признак, по которому строится ряд распределения, количественный, то ряд называется вариационным.

Вариационный ряд распределения всегда состоит из двух частей: вариант и соответствующих им частот (или частостей). Вариантой называется значение, которое может принимать признак у единиц совокупности, частотой – количество единиц наблюдения, обладающих данным значением признака. Иногда вместо частот рассчитывают частости – это частоты, выраженные либо в долях единицы (тогда сумма всех частостей равна 1), либо в процентах к объему совокупности (сумма частостей будет равна 100%).

Вариационные ряды бывают дискретными и интервальными. У дискретных рядов варианты выражены конкретными числами, чаще всего целыми. В интервальных рядах значения показателя задаются в виде интервалов. Распределение работников строительной фирмы «Скат» по уровню дохода в январе


Группы работников, по уровню дохода, руб.

Число работников, чел.

Удельный вес, % к итогу

До 25 000

25 000 – 27 000

27 000 – 30 000

30 000 и более



60

30

15



10

52,2

26,1


13,0

8,7


Итого

115

100,0

Для графического изображения дискретного вариационного ряда используется полигон распределения: на оси абсцисс откладывают значения вариант, а на оси ординат – соответствующие им частоты или частости, полученные точки соединяют отрезками (образуется ломаная линия).

Для графического изображения интервального ряда используют гистограмму, имеющую вид многоступенчатой фигуры, состоящей из прямоугольников. По оси абсцисс откладывают значения границ интервалов. Сами интервалы будут являться основаниями прямоугольников. Высота прямоугольников соответствует частоте или частости интервалов, которые откладываются по оси ординат.

Зависимость между значениями признака и накопленными частотами показывают особые графики, называемые кумулятой и огивой распределения.

Если ряд дискретный, то по оси абсцисс откладываются значения вариант ряда, а по оси ординат – рассчитанные накопленные частоты, получаемые для каждой конкретной варианты как сумма всех предыдущих частот.

В случае интервального ряда при построении кумуляты по оси абсцисс отмечают границы интервальных групп, накопленные частоты - по оси ординат к верхним границам интервалов.

Если у кумулятивной кривой поменять местами ось абсцисс с осью ординат, получим график, называемый огивой распределения.


Способы наглядного представления статистических данных.

Табличное представление статистических данных

Статистическую информацию, прошедшую стадию сводки и группировки, представляют в виде статистических таблиц.

Каждая статистическая таблица имеет подлежащее и сказуемое. Подлежащее представляет собой перечень единиц статистического наблюдения или их групп, которые характеризуются статистическими показателями. Сказуемое- это показатели с помощью которых характеризуется подлежащее.

В зависимости от разработки подлежащего выделяются простые, групповые и комбинационные таблицы.

Простое подлежащее статистической таблицы представляет собой перечень единиц наблюдения, которыми могут быть даты (годы, кварталы, месяцы, дни), предприятия, страны территории и т.д.

Подлежащее статистической таблицы может быть представлено в виде определенной группировки по одному атрибутивному или количественному признаку; такие таблицы называются групповыми.

Подлежащее комбинационной статистической таблицы представляет собой сложную группировку по двум или более признаками.

Сказуемое статистической таблицы также может быть простым и сложным. В таблицах с простой разработкой сказуемого показатели характеризует подлежащее независимо друг от друга.



Сложное сказуемое представляет собой комбинацию нескольких признаков.

Практикой выработаны рациональные правила составления и оформления статистических таблиц.



  1. Таблица должна быть по возможности компактной, небольшой по размеру. Иногда целесообразнее построить две-три небольшие таблицы, чем одну большую. Краткую таблицу легче проанализировать. Цифровой материал необходимо располагать таким образом, чтобы при анализе таблицы сущность явления раскрывалась чтением строк слева направо и сверху вниз.

  2. Заголовок таблицы и название граф и строк должны быть четкими, краткими, лаконичными, представлять собой законченное целое, органично вписываться в содержание текста. Необходимо избегать большого количества точек и запятых в названиях таблиц и граф. Это облегчит чтение таблиц. В заголовках граф допускаются точки только при необходимых сокращениях.

  3. Информация, располагаемая в графах таблицы, как правило, завершается итоговой строкой. В групповых и комбинационных таблицах всегда необходимо давать итоговые графы и строки. Существуют различные способы соединения слагаемых граф с их итогом. Так, строка «Итого» или «Всего» может завершать статистическую таблицу. Но она может располагаться первой, соединяясь с совокупностью ее слагаемых словами «В том числе».

  4. Если названия отдельных граф повторяются между собой, содержат повторяющиеся термины или несут единую смысловую нагрузку, то им необходимо присвоить общий объединяющий заголовок. Данный прием используется как для подлежащего, так и для сказуемого таблиц.

  5. Строки и графы в таблице нумеруются для того, чтобы удобнее было ссылаться на цифры в таблице. При этом графы, содержащие подлежащее, нумеруются заглавными буквами алфавита («А», «Б», «В» и т.д.), графы, содержащие сказуемое, - арабскими цифрами.

  6. Взаимосвязанные и взаимозависимые данные, характеризующие одну из сторон анализируемого явления (например, число предприятий и удельный вес заводов (в % к итогу), абсолютный прирост и темп роста и т.д.), целесообразно располагать в соседних друг с другом графах.

  7. Графы и строки должны содержать единицы измерения, соответствующие поставленным в подлежащем и сказуемом показателям. При этом используются общепринятые сокращения единиц измерения (чел., руб., кВт/ч и т.д.). если все графы имеют единую единицу измерения, то она выносится в заголовок таблицы.

  8. Числа по возможности целесообразно округлять. При этом округление в пределах одной и той же графы или строки следует проводить с одинаковой степенью точности.

  9. Таблица может сопровождаться примечаниями, в которых указываются источники данных, более подробное содержание показателей и другие необходимые пояснения.

Графическое представление статистических данных.

Важное место в современном статистическом анализе социально-экономических явлений и процессов занимает графический метод.



График – это схематичное изображение статистической информации с помощью различных геометрических образов, которыми могут быть линии, точки, плоскостные либо объемные фигуры.

Любой статистический график содержит графический образ и вспомогательные элементы. Под графическим образом понимают совокупность выбранных для изображения конкретной статистической информации линий, фигур, точек или символов, имеющих определенный формат изображения. Вспомогательные элементы графика – это, во-первых, поле графика (пространство, на котором располагается геометрический образ, при этом длина и ширина поля графика, как правило, имеют между собой определенное соотношение), во-вторых, система координат и масштабные ориентиры (декартовы, полярные координаты, контурные линии или сетки с нанесенной на них масштабной шкалой), и в -третьих, экспликация графика, которая представляет собой необходимый разъяснительный текст, прилагаемый к графику: его название, подписи масштабных шкал, смысловое содержание применяемых символов и знаков (легенда графика).



По аналитическому предназначению различают графики сравнения, структуры, динамики, изображения вариационных рядов, графики взаимосвязи показателей.

По способу построения графики делятся на диаграммы и статистические карты.

Наиболее распространенными диаграммами сравнения являются столбиковые диаграммы – графическое изображение статистических данных в виде столбиков – прямоугольников. Эти диаграммы широко используются для наглядного сравнения объектов изучаемых явлений во времени и пространстве, а также для изображения структуры явлений.

При построении столбиковых диаграмм необходимо начертить систему прямоугольных координат, в которой располагаются столбики. На горизонтальной оси располагаются основания столбиков. Размер основания столбиков определяется произвольно, но он должен быть одинаковым для всех.

Шкала, определяющая масштаб столбиков по высоте, расположена по вертикальной оси. Величина каждого столбика по вертикали соответствует размеру изображаемого на графике статистического показателя.

Разновидность столбиковых диаграмм составляют так называемые ленточные, или полосовые диаграммы. Их отличие состоит в том, что масштабная шкала расположена по горизонтали сверху или снизу, и она определяет величину полос по длине.

Столбиковые и полосовые диаграммы хорошо подходят для характеристики структуры совокупности. Структура состава совокупности лучше воспринимается не в абсолютных, а в относительных величинах. При таких данных все столбики (полосы) в диаграмме имеют одинаковую высоту и соответствуют 100%. Каждый столбик разбивается на части пропорционально удельному весу отдельных частей всей совокупности.

Для построения квадратных и круговых диаграмм необходимо сначала из статистических данных извлечь квадратные корни. Затем на базе полученных результатов определить сторону квадрата или радиус круга соответственно принятому масштабу.

Круговая диаграмма стоится аналогично квадратной с той разницей, что находим значение радиуса для каждого круга.

Круг часто используется в качестве геометрической формы при построении диаграмм. Следует различать два вида применения круга. В одном случае сравниваются площади кругов друг с другом. Такого рода диаграммы называются круговыми. В другом случае круг используется для сравнения площади отдельных секторов друг с другом. Такая диаграмма именуется секторной. Секторная диаграмма применяется для наглядной иллюстрации структуры какого-либо явления, характеристики удельных весов отдельных частей целого, выявления структурных сдвигов.

Площади секторов пропорциональны их центральным углам. Следовательно, для определения площади секторов нужно360 распределить пропорционально величинам

удельных весов.

В фигурных диаграммах статистические показатели изображаются символами или знаками, воспроизводящими внешний образ изучаемого явления. Фигурные диаграммы можно строить, используя численность фигур одинакового размера или фигуры неодинаковых размеров.

При построении графика путем различной численности фигур одинакового размера прежде всего необходимо установить масштабный знак с таким расчетом, чтобы не получилось фигур слишком много, не в то же время и не слишком мало. Иначе график будет не выразителен.

Для построения диаграмм с фигурами различного размера необходимо предварительно построить соответствующие по величине квадраты, а затем уже внутри каждого квадрата рисовать фигуру изучаемого явления.

Линейные характеризуют изменения явлений во времени. Они незаменимы в тех случаях, когда на одном графике нужно показать динамику нескольких явлений. В статистической практике чаще всего применяются графические изображения динамики с равномерными шкалами. По оси абсцисс они берутся пропорционально самим уровням. Масштабом равномерной шкалы будет длина отрезка, принятого за единицу.

Вопросы для самоконтроля

1. Что такое статистические таблицы?

2. Охарактеризуйте подлежащее и сказуемое в статистических таблицах.

3. Назовите виды таблиц по характеру разработки подлежащего и сказуемого. Приведите примеры таблиц из официальных статистических сборников.

4. Какое правило построения и оформления статистических таблиц вы знаете?

5. Какие виды графиков вы знаете?

6. Какие типы графиков применяются для графического изображения структурной группировки?

7. Перечислите виды статистических таблиц в зависимости от разработки подлежащего. Приведите примеры таких таблиц.

8. Назовите виды статистических таблиц в зависимости от разработки сказуемого. Приведите примеры таких таблиц.

9. Перечислите основные правила построения статистических таблиц.

10. Из каких элементов состоит статистических график?

Статистические показатели

Абсолютные статистические величины

Абсолютные статистические величины характеризуют абсолютные размеры (уровни) социально-экономических явлений, например: численность населения, объем продукции, абсолютный прирост вкладов населения, площадь под зерновыми культурами, число страховых компаний и т.д.

Индивидуальные показатели в форме абсолютных величин получают в процессе самого статистического наблюдения в результате подсчета, определения значения количественного признака у каждой конкретной единицы наблюдения.

Обобщающие (сводные) показатели в форме абсолютных величин определяют путем суммирования зарегистрированных значений признака по всем единицам наблюдения или их части в процессе сводки и группировки результатов наблюдения.

На основе абсолютных показателей исчисляются относительные и средние величины. Абсолютные показатели всегда имеют единицы измерения: либо натуральные, либо стоимостные, либо трудовые.

Простые натуральные единицы измерения - это штуки, километры, килограммы, тонны, метры, литры, мили, дюймы и т.д.

При анализе социально-экономических явлений наибольшее распространение получили стоимостные единицы измерения: рубли, доллары, евро, валюта других стран.

Абсолютные показатели могут выражаться в трудовых единицах измерения. Так, учет затрат труда на предприятиях выражается в отработанных человеко-днях (число работников предприятия умножается на количество отработанных за период дней) или человеко-часах (число работников предприятия умножается на среднюю продолжительность одного рабочего дня и количество рабочих дней в периоде).

Относительные величины
Сравнение и сопоставление исходных данных – основа статистического метода исследования. Результаты сравнений выражаются при помощи относительных величин

Относительными величинами в статистике называются обобщающие показатели, характеризующие количественные соотношения двух сопоставляемых статистических величин

Относительные величины выражаются по – разному, в зависимости от того, к каким единицам приравнивается база сравнения. Так, если базу сравнения принять за единицу, относительная величина будет выражена в коэффициентах.

Если базу сравнения принять за 100, то относительная величина будет выражена в процентах

В ряде случаев относительные величины выражаются в промилле (когда базу сравнения принимают за 1000) и обозначаются %0.

Относительные величины могут быть выражены именованными числами. Например,

Относительные величины представляют собой меру количественного соотношения статистических показателей.

В зависимости от целей статистического анализа различают следующие виды показателей в форме относительных величин:


  • относительный показатель плана;

  • относительный показатель выполнения плана;

  • относительный показатель динамики;

  • относительный показатель структуры;

  • относительный показатель координации;

  • относительный показатель интенсивности;

  • относительный показатель сравнения.

Все предприятия, начиная с индивидуальных и заканчивая крупнейшими корпорациями, обязательно планируют свою деятельность и затем сравнивают полученные результаты с планом или с предшествующим периодом. Для этих целей используют относительные показатели плана (ОПП), выполнение плана (ОПВП) и динамики (ОПД).

Относительные показатели плана рассчитываются как отно­шение уровня показателя, планируемого на текущий период, к его уровню, достигнутому в предыдущем (базисном) периоде:
ОПП = Уровень показателя по плану на текущий период *100%

Уровень показателя в базисном периоде
Относительный показатель выполнения плана (ОПВП) проя­вляет собой отношение уровня показателя, фактически достигнуто в текущем периоде, к его уровню, установленному по плану на этот период:

Фактически достигнутый уровень

ОПВП= показателя в текущем периоде * 100%

Уровень показателя по плану на текущий период

На основе рассчитанного ОПВП судят о степени выполнения плана в текущем периоде.



Относительный показатель динамики (ОПД) рассчитывается как отношение уровня показателя, фактически достигнутого в теку­щем периоде, к его уровню в предыдущем (базисном) периоде:

Фактически достигнутый уровень

ОПД= показателя в текущем периоде * 100%

Фактически достигнутый уровень

показателя в базисном периоде

Между тремя этими относительными показателями существует взаимосвязь, вытекающая из формул их расчета

ОПП *ОПВП = ОПД.

Уравнение выполняется, если используемые в нем показатели измерены в виде простого кратного отношения.

Относительные показатели структуры (ОПС) – это соотношение части и целого между собой

ОПС= (Часть/Целое)*100%



Относительные показатели структуры характеризуют состав изучаемой совокупности и отражают удельный вес (долю) каждой части в целом. Если ОПС выражают в процентах, сумма удельных весов равна 100%, если в виде коэффициентов – единице.

Относительный показатель координации (ОПК) рассчитывается как соотношение двух частей целого между собой и показывает, сколько единиц части, стоящей в числителе формулы, приходится на единицу другой части, находящейся в знаменателе

ОПК= Часть 1/Часть 2

При этом, если совокупность состоит из нескольких частей, то одна из них принимается за базу сравнения.

Относительный показатель интенсивности (ОПИ) характеризует плотность распространения явления в определенной среде. Такими показателями являются демографические коэффициенты рождаемости, смертности, естественного прироста, брачности и др.

Относительный показатель сравнения (ОПС) – это отношение одноименных показателей, относящихся к одному моменту или периоду времени, но разным территориям или объектам. При этом сравниваемые величины должны иметь одну и ту же методологию расчета.
Средние величины в статистике.

Средняя величина является наиболее распространенным статистическим показателем, с помощью которого дается обобщающая характеристика совокупности однотипных явлений по одному из варьирующих признаков.

В статистике применяются два класса средних: степенные (аналитические) и структурные.



Виды степенных средних величин.

Средняя величина – это обобщающая характеристика однородной совокупности явлений по определенному признаку.

Наиболее распространенным видом средних является средняя арифметическая.

Средняя арифметическая применяется в форме простой средней и взвешенной средней. Исходной, определяющей формой служит простая средняя.

Средняя арифметическая простая равна простой сумме отдельных значений осредняемого признака, деленной на общее число этих значений (она применяется в тех случаях, когда именуются не сгруппированные индивидуальные значения признака):

=
где x1, x2, …, xn – индивидуальные значения варьирующего признака (варианты);
n – число единиц совокупности.

Средняя из вариантов, которые повторяются различное число раз, или, как говорят, имеют различный вес, называется взвешенной. В качестве весов выступают численности единиц в разных группах совокупности (в группу объединяют одинаковые варианты).



Средняя арифметическая взвешенная – средняя сгруппированных величин x1, x2, …, xn – вычисляется по формуле:
=
где f1, f2, …, fn – веса (частоты повторения одинаковых признаков);

- сумма произведений величины признаков на их частоты;

- общая численность единиц совокупности.

Когда статистическая информация не содержит частот f по отдельным вариантам x совокупности, а представлена как их произведение x*f, применяется формула средней гармонической взвешенной.


= ; где w = x*f
Средняя геометрическая применяется в тех случаях, когда индивидуальные значения признака представляют собой, как правило, относительные величины динамики, построенные в виде цепных величин, как отношение к предыдущему уровню каждого уровня в ряду динамики, т. е. характеризует средний коэффициент роста.

Средняя геометрическая исчисляется извлечением корня степени n из произведений отдельных значений – вариантов признакаx:
=

где n – число вариантов;

П – знак произведения.

Средняя хронологическая применяется для моментного ряда, когда данные представлены на определенную дату или момент времени.

Основные свойства средней арифметической.

Вычисление средней арифметической часто требует больших затрат времени и труда. Тогда для упрощения и проверки правильности ее расчетов учитываются следующие ее свойства:

Свойство 1. Если каждую варианту ряда (x) умножить или разделить на какое – то произвольное постоянное число «а», то средняя арифметическая полученного ряда (x) будет больше или меньше в это же число раз.

Свойство 2. Если к каждой варианте ряда прибавить или от каждой варианты отнять постоянное число «а», то средняя арифметическая полученного ряда будет больше или меньше на число «а»:

x = а + x.

Свойство 3. Если каждую частоту ряда умножить или разделить на произвольное постоянное число «b», то средняя арифметическая полученного ряда не изменится:

x = x.

Свойство 4. Сумма произведений отдельных вариант ряда на соответствующие частоты всегда равна среднему значению признака, умноженному на сумму частот:



x f = xf


Каталог: downloads -> Sotrudniki
downloads -> Н. Л. Иванова М. Ф. Луканина
downloads -> Лекция для специалистов доу и родителей «Профилактика агрессивного поведения дошкольников»
downloads -> Психологическая профессиональная адаптация личности
downloads -> Департамент образования и науки кемеровской области кемеровский областной психолого-валеологический центр
downloads -> Федеральная служба РФ по контролю за оборотом наркотиков управление по кемеровской области
Sotrudniki -> Боу чувашской Республики спо «чэтк» Минобразования Чувашии
downloads -> Особенности психолого-педагогического сопровождения развития детей дошкольного возраста
downloads -> Мишина М. М. Развитие мышления в зависимости от включенности в семейно-родовые отношения
Sotrudniki -> Формирование профессионально-значимых качеств у обучающихся с нарушениями интеллекта по профессии


Поделитесь с Вашими друзьями:
  1   2   3   4   5


База данных защищена авторским правом ©dogmon.org 2019
обратиться к администрации

    Главная страница