Статистическая сводка и группировка

Тема 3. Обобщение и систематизация статистических данных.

 

3.1. Сущность второго этапа статистического исследования

 

Первичный материал статистического наблюдения, собранный в виде отчетности, статистических анкет и других документов, представляет собой сведения об отдельных единицах исследуемого объекта. Однако на основе этой разрозненной, необобщенной информации нельзя выявить качественные и количественные закономерности, присущие всему исследуемому объекту, то есть нельзя достигнуть цели статистического наблюдения. Именно поэтому на следующем этапе статистического исследования первичные данные должны быть систематизированы и обобщены. Этот сложный, но чрезвычайно важный процесс происходит на этапе сводки и группировки результатов статистического наблюдения, которая является вторым
этапом статистического исследования.

Сводка представляет собой научно организованную обработку материалов наблюдения, в ходе которой проводится контроль собранных данных, их систематизация и группировка, а также по­строение таблиц и графиков, расчет итогов и производных показа­телей в виде средних и относительных величин. Целью сводки яв­ляется получение обобщающих статистических показателей, отра­жающих сущность и статистические закономерности анализируемого социально-экономического явления.

Программа статистической сводки разрабатывается до начала сбора статистических данных. Ее разработка осуществляется в рам­ках составления плана и программы статистического наблюдения. Программа сводки включает:

- определение групп и подгрупп, по которым классифициру­ется статистическая совокупность;

- разработку системы показателей, характеризующих группы и статистическую совокупность в целом;

- разработку макетов статистических таблиц для представле­ния результатов сводки.

По глубине обработки материала различают простую и слож­ную сводку.

Простая сводка предполагает подсчет общих итогов по совокуп­ности в целом.

При сложной сводке проводится целый комплекс операций, включающий в себя:

- группировку единиц наблюдения;

- подведение груп­повых и общих итогов;

- оформление результатов в виде статистических таблиц.

По форме обработки материала сводка бывает централизован­ной и децентрализованной.

При централизованнойсводке весь процесс обработки информации от первичного материала до получения итоговых показателей происходит в одной организации (комитет, фонд, комиссия). Централизованная сводка характерна для единовременных статистических обследований.

При децентрализованной сводке обработка материала поэтапно проводится несколькими организациями (структурными подразделениями). Так, при обработке статистической отчетности отчеты предприятий и организаций сводятся территориальными статистическими органами по каждому субъекту РФ, а итоги по региону передаются в Росстат, который определяет экономические показа­тели по России в целом.

По технике выполнения различают ручнуюи автоматизирован­ную (механизированную) сводку.

Ручная сводка предполагает, что подсчет групповых и общих итогов производится вручную. Применяется только для небольших массивов данных и в последнее время проводится крайне редко.

Автоматизированная (механизированная) сводка в полном объ­еме осуществляется с помощью компьютерной техники. Ярким при­мером такой сводки служит сводка и группировка материала во время переписи, когда информация из переписных формуляров считывается при помощи сканеров, поступает в электронную базу данных и затем автоматически группируется по заданным крите­риям.

 

3.2. Определение основных задач, решаемых в ходе проведения статистической сводки

 

3.2.1. Метод группировок. Виды группировок

 

Статистическая сводка осуществляется методом группировки. Под группировкойв статистике понимают расчленение множества единиц статистической совокупности на группы, однородные в каком-либо существенном отношении. Группировка позволяет систематизировать данные наблюдения. Результатом группировки является превращение исходных данных в упорядоченную статистическую информацию, необходимую для проведения статистического анализа.

В ходе проведения группировки необходимо выбрать группировочный признак, определить интервалы группировки и рассчитать число групп.

Группировочным называется признак, по которому происходит объединение отдельных единиц совокупности в группы, однородные по этому признаку. При этом признаки, по которым проводится группировка, могут быть как атрибутивными, то есть качественными (пол, образование, национальность), так и количественными (возраст, величина дохода, размер прибыли).

В зависимости от задач исследования и признаков, положенных в основу группировки, различают типологические, структурные и аналитические группировки.

Типологическая (1) группировка предполагает разделение единиц наблюдения качественно разнородной совокупности на классы, социально-экономические типы и однородные группы. Например, распределение совокупности предприятий по отраслям экономики, формам собственности и ряду других признаков. В основу типологи­ческой группировки положен качественный признак.

При структурной группировке (2) проводится разделение единиц однородной совокупности на группы с целью выявления структуры по одному из признаков. Посредством структурной группировки ана­лизируется, например, состав населения по полу, возрасту, месту проживания, величине доходов и т.д. В основу структурной группи­ровки, как правило, положен количественный признак.

Структура - процентное (долевое) соотношение групп в составе совокупности.

Социально-экономические явления и отражающие их признаки взаимосвязаны между собой. Для выявления взаимосвязей между отдельными признаками исследуемого социально-экономического явления используется аналитическая группировка (3). Посредством ана­литической группировки можно выявить взаимосвязи между за­тратами на производство продукции и прибылью, доходами семьи и ее сбережениями, числом посетителей супермаркета и величи­ной выручки и т.д. При этом признаки, взаимодействующие между собой, подразделяют на факторные (независимые) и результатив­ные (зависимые). Результативные признаки изменяются под воз­действием факторных признаков. Например, затраты на производство - факторный (независимый) признак, под воздействием которого из­меняется выручка, как результативный (зависимый) признак. По ре­зультатам аналитической группировки можно определить направле­ние связи между признаками. Так, если с увеличением (уменьшением) факторного признака растут (снижаются) значения результативного признака, т. е. движение признаков однонаправлено, то связь называ­ют прямой. Если же движение признаков разнонаправлено, т. е. с увеличением (уменьшением) факторного признака снижаются (растут) значения результативного признака, то связь называют обратной.

Особенностью аналитической группировки является то, что в качестве группировочного признака всегда выбирается факторный признак, а каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака.

Необходимо отметить, что вследствие многообразия реальных связей между объектами социально-экономического явления его полная характеристика возможна только в том случае, если при­меняется система признаков (система показателей). Подобный комп­лексный подход позволяет выявить реальные взаимосвязи, взаимо­отношения отдельных сторон процесса и отобразить процесс разви­тия анализируемого явления.

По числу группировочных признаков различают простые и сложные группировки. Если группировка произведена по одному признаку, то она на­зывается простой. Если же разделение совокупности на группы производится по двум и более признакам, то группировку называют сложной. Сложная группировка может быть выполнена в виде многомерной или комбинационной группировки. Многомернаягруппировка (имеют свыше 4 группировочных признаков) основана на измерении сходства или различий между единицами совокупности. Таким образом, многомерная группировка осуществляется не по­следовательно по отдельным признакам, а одновременно по комплексу признаков. Единицы, отнесенные к одной группе, имеют между собой меньше различий, чем единицы, отнесенные к другой группе. Нахождение этих групп осуществляется методами кластерного анализа при помощи таких специализированных пакетов программ, как Statistica, SPSS, SAS и ряда других. Частным случаем многомерной группировки является комбинационная группировка (имеют от 2 до 4 (включительно) группировочных признаков), при которой группы, выделенные по одному признаку, подразделяют­ся на группы по другому признаку и т.д., то есть в основании группировки лежат несколько признаков,взятых в комбинации.

В ходе проведения экономического анализа часто приходится проводить перегруппировку данных по новым границам. Как пра­вило, массив первичных данных при этом является недоступным. В этом случае приходится осуществлять вторичную группировку, в виде образования новых групп на основе ранее сгруппированных данных, без использования массива первичных данных. Вторичная группировка может быть осуществлена двумя методами: методом объединения первоначальных интервалов или методом долевой пе­регруппировки. Метод объединения первоначальных интервалов используется в том случае, когда границы старых и новых групп совпадают. Метод долевой перегруппировки основывается на предпосылке равномерности распределения единиц наблюдения внутри границ интервальных групп.

Метод долевой перегруппировки применяется также в тех слу­чаях, когда приходится сравнивать несколько групп данных, имею­щих разные границы группировки. В этом случае одна из группи­ровок выбирается в качестве базовой, а все остальные перегруп­пировываются в соответствии с ее границами.

В статистической практике широко применяются классификации, которые следует отличать от группировок. Классификация - устойчивое (стандартное) разграничение объектов определенных со­вокупностей на группы по качественным признакам, разработан­ное органами государственной и международной статистики. Наибо­лее известными являются классификации отраслей экономики, ос­новных фондов, видов экономической деятельности и т.д. Несмотря на то что классификации, как правило, действуют в течение дли­тельного времени, при появлении новых классов или групп при­знаков в классификацию могут быть внесены изменения.

 

3.2.2. Ряды распределения: виды, правила построения и графическое изображение

 

Дальнейшим развитием статистической группировки является статистический ряд распределения. Результаты группировки можно представить в виде статисти­ческих рядов распределения. Ряд распределения - это упорядо­ченное распределение единиц совокупности на группы по изучае­мому признаку. Ряды распределения могут быть образованы по атрибутивному и количественному признакам.

Атрибутивными рядами распределения называют ряды, построенные по качественным признакам. Примером атрибутивных рядов являются распределения населения по полу, национальности, ста­тусу занятости, образованию и т.д.

Вариационными рядами распределения называют ряды, построенные по количественным признакам. Например, распределение населения по возрасту, сотрудников по стажу работы и уровню заработной платы, домохозяйств - по уровню доходов и расхо­дов и т.д.

Вариационный ряд состоит из двух элементов: вариантов и час­тот. Под вариантами понимают конкретные значения признака, которые он принимает в вариационном ряду. Частоты - это численности отдельных вариантов или каждой группы вариацион­ного ряда, то есть это числа, показывающие, как часто встреча­ются те или иные варианты в ряду распределения. Накопленные частоты показывают число единиц совокупности, у которых значение варианта не больше данного. Сумма всех частот называ­ется объемом совокупности . Помимо частот в вариационном ряду распределения могут рассчитываться частости , пред­ставляющие собой частоты, выраженные либо в долях единицы, либо в процентах относительно объема совокупности . Накопленные частости рассчитываются как отношение накопленной частоты к числу единиц совокупности и характеризуют долю еди­ниц совокупности со значением не больше данного варианта.

Вариационные ряды по способу построения делятся на следующие подвиды - дискретные и интервальные. Дискретный вариаци­онный ряд характеризует распределение единиц совокупности по дискретному признаку, т. е. признаку, принимающему только диск­ретные значения, число которых составляет счетное множество. Например, дискретный вариационный ряд может быть построен в случае группировки домохозяйств по числу детей, работающих членов семьи, иждивенцев.

В случае непрерывной вариации, когда величина варьирующе­го признака может принимать в определенных пределах любые значения, отличающиеся друг от друга на сколь угодно малую ве­личину, целесообразно строить интервальные вариационные ряды. Значения вариант в интервальных вариационных рядах могут быть как дробными, так и целыми. Значения варьирующего признака в этом случае задаются в виде интервалов. Каждый интервал имеет нижнюю границу (наименьшее значение признака в интервале) и верхнюю границу (наибольшее значение признака в интервале). Ве­личина интервала представляет собой разность между его верхней и нижней границами. Если интервал имеет обе границы, его назы­вают закрытым (с двумя крайними значениями). Первый и последний интервалы могут быть от­крытыми (с одним крайним значением признака - до такого-то числа или свыше такого-то числа). В этом случае, первый интервал не имеет нижней гра­ницы, а последний верхней. Такие интервалы могут быть услов­но закрыты. Для этого предполагается, что величина первого интервала равна величине второго, а величина последнего равна величине предпоследнего интервала. Далее от верхней границы первого интервала отнимают величину второго интервала и полу­чают нижнюю границу первого интервала, а к нижней границе последнего интервала прибавляют величину предпоследнего и по­лучают верхнюю границу последнего интервала.

Интервальные вариационные ряды могут также строиться на основе дискретных рядов в случае, когда значительное число ва­риантов дискретного ряда имеют небольшую частоту появления от­носительно всего объема совокупности.

При построении интервального вариационного ряда важно определить величину интервала. Для этого используют формулу Стерджесса:

 

где - минимальное значение признака в совокупности,

- максимальное значение признака в совокупности,

N - объем совокупности.

 

Для уточнения представления об интервальных вариационных рядах рассчитывают абсолютные и относительные плотности. Аб­солютная плотность распределения - это частота, приходящаяся на единицу длины интервала. Абсолютная плотность интервала рас­считывается по формуле

 

Относительная плотность распределения - частость, приходяща­яся на единицу длины интервала. Относительная плотность интер­вала может быть рассчитана как

 

Вариационный ряд можно изобразить графически. Дискретный вариационный ряд можно изобразить в виде полигона распределе­ния. Полигон распределения строится в прямоугольной системе ко­ординат, при этом, на оси абсцисс откладывают значения вариант, а на оси ординат частоты или частости. Полученные точки соединя­ют отрезками, в результате чего получается ломаная линия, которая и будет полигоном распределения.

Интервальный вариационный ряд можно изобразить в виде гис­тограммы распределения. Для интервального ряда с равными ин­тервалами на оси абсцисс откладывают отрезки, равные длине ин­тервала. На основании этих отрезков строят прямоугольники, высота которых пропорциональна частотам или частостям соответствующих интервалов. Для интервального ряда с неравными интервалами на оси ординат откладывают плотности распределения.

Дискретные и интервальные вариационные ряды можно представить в виде кумуляты и огивы. При построении кумуляты дискретного вариационного ряда на оси абсцисс откладывают значения признака (варианты), а по оси ординат - соответствующих им накопленные частоты (частости). Кумулята дискретного вариационного ряда представляет собой ступенчатую разрывную линию, имеющую конечные разрывы в точках, соответствующих значениям варианта. Для интервального вариационного ряда кумулята представляет собой ломаную, начинающуюся с точки, абсцисса которой равна началу первого интервала, а ордината - накопленной частости), равной нулю. Другие точки этой ломаной соответствуют концам интервалов. Огива строится аналогично кумуляте лишь с той разницей, что на оси абсцисс откладываются значения, соответствующие накопленным частотам (частостям), а на оси ординат - значения признака (варианты).

 

3.3. Статистические таблицы

 

Результаты сводки и группировки обобщаются в виде статисти­ческих таблиц. В отличие от других табличных форм представления информации, статистическая таблица является итогом сводки и группировки и содержит результаты подсчета эмпирических данных.

Каждая статистическая таблица имеет заглавие, в котором в сжатой форме отражается содержание всей таблицы. В заглавии указывают, к какому периоду времени и месту она относится.

Статистическая таблица состоит из строк и граф, которые обра­зуют макет таблицы в незаполненном цифровыми данными виде.

Основными элементами статистической таблицы являются подлежащее и сказуемое. Подлежащее характеризует объект исследо­вания. В подлежащем, которое обычно располагается в левой части таблицы по строкам, дается перечень групп или подгрупп по су­щественным признакам, характерным для исследуемого объекта. Сказуемое характеризует объект исследования системой показате­лей и, как правило, располагается в правой части таблицы по графам. Расположение подлежащего и сказуемого может меняться и зависит от целей исследования.

В зависимости от построения подлежащего различают простые, групповые или комбинационные статистические таблицы.

В простой таблице объект исследования не подразделяется на группы, а сама таблица содержит данные о каждой единице совокупности (таблица 3.1).

Таблица 3.1

Крупнейшие города России (на 01.01.2010 г.)

Город	Численность населения, тыс.чел.	Расстояние до Москвы, км
Москва Санкт-Петербург Новосибирск Екатеринбург Нижний Новгород Самара Казань Омск Челябинск Ростов-на-Дону Уфа		-

 

В групповой таблице подлежащее (объект исследования) подразделяется на группы по одному количественному или атрибутив­ному признаку (см. табл. 3.2).

 

Таблица 3.2

Выезд российских граждан за границу в 2010 году (тыс. поездок)

 

Всего, Из них по целям поездок служебная туризм частная обслуживающий персонал

 

 

В подлежащем комбинационной таблицы объект исследования
разделен на группы по двум и более признакам. Так, в таблице 3.3 подлежащим являются группы акционерных обществ по величине уставного фонда и величине чистой прибыли.

Таблица 3.3

Распределение ОАО по величине уставного фонда и чистой прибыли на 01.01.20ХХ г. (условные данные)

Группы ОАО по величине уставного фонда, тыс.руб.	Подгруппы ОАО по величине чистой прибыли, млн.руб.	Число ОАО
До 100	1-20 20-100 100-300
Итого по группе
100-1500	1-20 20-100 100-300
Итого по группе
1500 и более	1-20 20-100 100-300
Итого по группе
Итого по подгруппам	1-20 20-100 100-300
Всего

 

Заметим, построение подлежащего в статистической таблице взаимосвязано с видом примененной группировки данных, отража­емых в таблице. Так, если применяют простую группировку, то в результате будет получена простая или групповая таблица, а при использовании данных сложной группировки результатом станет комбинационная таблица.

При построении статистических таблиц следует отличать про­стую и сложную разработку сказуемого. При простой разработке сказуемого показатели, характеризующие его, не связаны между собой в подгруппы. Примером простой разработки сказуемого мо­жет служить следующий фрагмент статистической таблицы.