Классификация и группировка как метод обработки и анализа первичной статистической информации

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

СОДЕРЖАНИЕ

 

ВВЕДЕНИЕ

Роль статистики при  переходе к рыночным отношениям, как известно, возрастает. Статистика выступает не только как действенный инструмент анализа рыночной экономики, но и как своеобразный арбитр по оценке условий и результатов ее развития, одновременно являясь мощным орудием преобразования рыночных социально – экономических отношений, важным дополнительным фактором оперативного, предприимчивого и эффективного их совершенствования.

Статистические исследования предприятий предполагает проведение статистического наблюдения, организацию  сбора статистической информации о предприятиях, ее систематизации и классификации. Это позволяет с помощью статистических методов получить обобщающие характеристики и выявить закономерности, существующие в сфере трудовой деятельности в конкретных условиях места и времени.

В результате первого  этапа статистического исследования (статистического наблюдения) получают статистическую информацию, представляющую собой большое количество первичных, разрозненных сведений об отдельных единицах объекта исследования.

Статистическая группировка - это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам. Каждая из этих групп характеризуется системой статистических показателей (например, группировка промышленных изделий по количеству затраченного труда, по стоимостным показателям группировка продукции по количеству затраченного времени на её изготовление и т.д.).

Для решения  задач математической статистики нужно обладать определенными навыками, т.к. эти задачи  существенно отличаются от всех остальных задач высшей математики. Они характеризуются громоздкими, часто приближенными вычислениями. Решение этих  задач  «в ручную»,  даже с использованием калькуляторов,  очень трудоемкий процесс, требующий знания специальных алгоритмов вычислений. Именно поэтому раньше при изучении математической статистики тратилось значительное время на освоение специальных способов вычисления сумм,  на использование  расчетных таблиц и методов контроля каждого шага вычислений. Появление и быстрое развитие вычислительной техники, особенно персональных компьютеров, увеличили масштабы и ускорили темпы внедрения статистических методов анализа данных в практическую   и  научно-исследовательскую деятельность. Появление электронных таблиц (табличных процессоров) привело к тому, что статистические методы, ранее доступные лишь узкому кругу математиков,  стали доступны широкому кругу специалистов разных областей. Но большинство специалистов, столкнувшись с трудностями при их освоении, предпочитают использовать доступный и достаточно простой   для проведения стандартных статистических методов табличный процессор Excel.

Целью данной курсовой работы является статистическое изучение результатов деятельности организаций (предприятий) методом группировок (на примере объема производства продукции и услуг).

В теоретической части  курсовой  работы рассмотрены следующие  аспекты:

1) Классификация и группировка как метод обработки и анализа        первичной   статистической информации.

2) Виды группировок.  Статистическая таблица

Расчетная часть курсовой работы  включает решение задачи:

Работа с таблицей  «Производство продукции и среднесписочная численность работников»

В аналитической части  проведен анализ зависимости числа преступлений от количества безработных в центральном регионе России за 2007 год с применением пакета прикладных программ обработки электронных таблиц MS Excel в среде Windows.

 

1. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

1.1. Классификация и  группировка как метод обработки и анализа первичной статистической информации

Классификация - это систематическое распределение явлений и объектов по определенным группам, классам, разрядам на основании их сходства и различия. Используют классификации: отраслевую; профессиональную; основных фондов; капитальных вложений; строительных машин. В статистике внешней торговли используется «Товарная номенклатура внешнеэкономической деятельности». В условиях возникновения новых форм хозяйствования начинают использоваться классификаторы форм собственности, организационно-правовых форм хозяйствующих субъектов.

Для дальнейшей обработки  собранных в ходе статистического  наблюдения первичных данных широко используют и метод группировки.

Группировка - это распределение множества единиц исследуемой совокупности по группам в соответствии с существенным для данной группы признаком. Метод группировки позволяет обеспечивать первичное обобщение данных, представление их в более упорядоченном виде. Благодаря группировке можно соотнести сводные показатели по совокупности в целом со сводными показателями по группам. Появляется возможность сравнивать, анализировать причины различий между группами, изучать взаимосвязи между признаками. Группировка позволяет делать вывод о структуре совокупности и о роли отдельных групп этой совокупности. Именно группировка формирует основу для последующей сводки и анализа данных.[1, c 56]

Признаки, по которым  проводится группировка, называют группировочными признаками. Группировочный признак иногда называют основанием группировки. Правильный выбор существенного группировочного признака дает возможность сделать научно обоснованные выводы по результатам статистического исследования. Группировочные признаки могут иметь как количественное выражение (объем, доход, курс валюты, возраст и т.д.), так и качественное (форма собственности предприятия, пол человека, отраслевая принадлежность, семейное положение и т.д.).

При определении числа  групп, как правило, учитываются  задача исследования, объем совокупности и виды признаков, которые берутся в качестве основания группировки. Например, по количественному признаку возраст населения может быть разбит на самые различные группы. Их число будет зависеть от поставленных задач. Например, это могут быть группы по возрасту трудоспособного населения; экономически активного населения и т.д.

Если берется, предположим, такой качественный признак, как  образование, то групп будет ровно  столько, сколько существует ступеней или профилей образования. В образовании  по ступеням групп будет шесть (неполное среднее; среднее; неполное среднее специальное; специальное среднее; неполное высшее; высшее). По профилю образования количество групп может совпадать или с числом профессиональных групп, или с числом сфер образования (гуманитарное; инженерно-техническое; естественнонаучное).

Основные приемы построения и выполнения группировок

Если для построения группировки  используется только один признак, то такую группировку называются простой, если группировка проводится по нескольким признакам, ее называют сложной. Сложная группировка бывает или комбинационная, или многомерная.

Комбинационная группировка выполняется последовательно: группы, выделенные по одному признаку, затем выделяются в подгруппы по другому признаку, которые, в свою очередь, могут выделяться по следующему другому признаку. В этом случае число групп будет равно произведению числа выделенных групп на число группировочных признаков. Процедура определения оптимального числа групп основана на применении формулы Стерджесса

где n - число групп; N - число единиц совокупности. [4, c 125]

Из формулы видно, что  выбор числа групп зависит  от объема совокупности. Если групп  оказывается много и они включают малое число единиц, то групповые  показатели могут стать ненадежными. Поэтому альтернативой комбинационной группировке является многомерная группировка, которая осуществляется по комплексу признаков одновременно. Ее применение требует использования электронной вычислительной техники. С помощью специально разработанных электронных программ формируются однородные группы на основании близости по всему комплексу признаков.

Определение числа групп  тесно связано с понятием величина интервала: чем больше число групп, тем меньше величина интервала, и наоборот. Интервал - разница между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе. Он определяет количественные границы групп, что для статистической практики имеет большое значение, особенно когда нужно образовать качественно однородные группы. Например, исследуется совокупность предприятий по выполнению коллективных договоров. Здесь нельзя объединять предприятия, которые не выполнили обязательства, и те, которые их перевыполнили. Показатель здесь - величина интервала.

Другим примером является невозможность образовывать группу 95 - 105%, поскольку это разные части совокупности. Следует образовать две группы: 95 - 100% и 101 - 105%. В этом случае границы, по которым различаются совокупности, абсолютно соблюдаются.

Каждый интервал имеет нижнюю (наименьшее значение признака) и верхнюю (наибольшее значение признака) границы или одну из них. Поэтому величина интервала есть разность между верхней и нижней границами интервала. Если у интервала указана лишь одна граница (у первого - верхняя, у последнего - нижняя), то речь идет об открытых интервалах. Если у интервала имеются и нижняя, и верхняя границы, то речь идет о закрытых интервалах. Закрытые интервалы подразделяются на равные и неравные (прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие), а также специализированные и произвольные.

Группировку с равными интервалами строят тогда, когда исследуются количественные различия в величине признака внутри групп одинакового качества, а также если распределение носит более или менее равномерный характер. Если можно заранее установить определенное количество групп, то величину равного интервала можно вычислить по формуле

где i - величина равного  интервала; x_max, x_min- наибольшее и наименьшее значения признака; n - число групп.

Если не требуется  предварительного установления числа групп, то используется другой способ определения величины равного интервала - по формуле Стерджесса

где n - число наблюдений.

Если величина равного  интервала рассчитывается по данной формуле, то следует знаменатель  предварительно округлить до целого числа (как правило, всегда большего), так как количество групп не может быть дробным числом.

В статистической практике чаще применяются неравные интервалы (постепенно возрастающие или постепенно убывающие). При этом исследуемая совокупность делится на группы примерно равного заполнения с большим числом единиц. Неравные интервалы могут использоваться, например, в таких случаях:

а) при исследовании группировки  с применением нескольких признаков, дающих возможность составить несколько  подгрупп, где требуются уже и более длинные и более короткие интервалы;

б) при образовании  крупных групп с новым качеством  на базе мелких групп при условии  сохранения их однородности, что приводит к увеличению интервалов.[10, c 64]

В статистической практике используются также специализированные интервалы. Интервалы называют специализированными, если речь идет об установлении границ интервала в группах, схожих по типу и по признаку, но имеющих отношение, скажем, к разным отраслям производства.

1.2 Виды группировок. Статистическая таблица

 

Виды группировок зависят  от целей и задач, которые они  выполняют. С помощью метода статистических группировок выделяют качественно  однородные совокупности, изучают структуры  совокупности и изменения, происходящие в них, а также решают задачи по исследованию существующих связей и зависимостей.

С известной мерой  условности для выполнения этих задач  группировки соответственно делят  на типологические, структурные и  аналитические.

Метод типологической группировки заключается в выявлении в качественно разнородной совокупности однородных групп. При этом очень важно правильно отобрать группировочный признак, который поможет идентифицировать выбранный тип. Типологические группировки широко применяются в исследовании социально- экономических явлений. Примерами такого вида группировок могут быть группы предприятий по формам собственности (табл. 1), по формам хозяйствования, социальные группы населения и т.д. В типологических группировках часто используются специализированные интервалы.

 

Таблица 1

Группировка полиграфических предприятий одного из городов России  
по формам собственности

Тип собственности	Число предприятий
	абсолютное	в процентах к итогу
Федеральная	3	20
Акционерная	7	46,7
Частная	5	33,3
Итого	15	100,0

 

Метод структурной группировки есть разделение однородной совокупности на группы по тому или иному варьирующему группировочному признаку. Примерами такого вида группировок могут быть группы населения по полу, возрасту, месту проживания, доходу и т.д., то есть может решаться задача по изучению структурного состава той или иной однородной совокупности, структурных изменений по тому или иному группировочному признаку. На основе структурных изменений изучаются закономерности общественных явлений (табл. 2).

Таблица 2

Группировка населения России по размеру среднедушевого дохода  
(условные цифры)

№ п/п	Среднедушевой денежный доход, тыс. руб. в месяц	Численность населения
		всего, млн. человек	в % к итогу
1	2	3	4
1	До 1000	3,4	2,3
2	1000–1500	22,4	15,2
3	1500–1700	34,5	23,3
4	1700–2000	28,7	19,4
5	2000–3000	21,6	14,6
1	2	3	4
6	3000–3500	12,6	8,3
7	3500–5000	9,8	6,6
8	5000 и более	15,4	10,3