Автор работы: Пользователь скрыл имя, 22 Июля 2013 в 10:31, курсовая работа
В данной курсовой работе исследуем взаимосвязь производительности труда и заработной платы. Это значит, что мы должны ответить на следующие вопросы:
1. оказывает ли влияние один фактор на другой, то есть при увеличении (уменьшении), производительности труда изменяется ли заработная плата и каким образом;
2. определить направление связи между показателями. Можно предположить, что при увеличении производительности труда заработная плата увеличивается (из экономических соображений), то есть между факторами существует прямая зависимость;
3. определить тесноту связи, то есть выяснить, как сильно влияет изменение производительности труда на изменение заработной платы.
Введение
Происходящие явления и процессы органически связаны между собой, зависят друг от друга и обуславливают друг друга. Поэтому одной из важнейших задач статистики является изучение, измерение и количественное выражение взаимосвязей между производственными показателями, установленными на основе качественного анализа. В данной курсовой работе исследуем взаимосвязь производительности труда и заработной платы. Это значит, что мы должны ответить на следующие вопросы:
Рассмотрим в курсовой работе основные статистические методы изучения взаимосвязей.
Существуют два вида связи: функциональная и корреляционная, которые обусловлены двумя типами закономерности: динамической и статистической.
При функциональной зависимости
величине факторного признака строго
соответствует одно или несколько
значений другой величины (функции). В
экономике примером может служить
прямо пропорциональная зависимость
между производительностью
При функциональной связи изменение результативного признака всецело зависит от изменения факторного признака :
Функциональные связи характеризуются полным соответствием между изменением факторного признака и изменением результативной величины, и каждому значению признака-фактора соответствуют вполне определенные значения результативного признака.
В различных процессах, характеризующихся
статистическим закономерностями, нет
строгой зависимости между
При корреляционной связи изменение результативного признака не всецело зависит от факторного признака , а лишь частично, так как возможно влияние прочих факторов : .
Корреляционная связь является свободной, неполной и неточной связью. Например, себестоимость величины продукции зависит от уровня производительности труда: чем выше производительность труда, тем ниже себестоимость. Но себестоимость зависит также и от ряда других факторов: стоимости сырья и материалов, топлива, электроэнергии, их расхода на единицу продукции, цеховых и общезаводских расходов и т.д. Поэтому нельзя утверждать, что при повышении производительности труда, допустим, на 10% себестоимость снизится также на 10%. Может случиться, что, несмотря на рост производительности труда, себестоимость не только не снизится, но даже несколько повысится, если на нее окажут более сильное влияние действующие в обратном направлении другие факторы.
Аналогично, можно провести
рассуждения при изучении связи
между производительностью
Корреляционная зависимость проявляется только в средних величинах и выражает соотношение между ними в виде тенденции к возрастанию или убыванию одной переменной величины при возрастании или убывании другой.
Существует еще одна достаточно важная характеристика связей с точки зрения взаимодействующих факторов. Если характеризуется связь двух признаков, то ее принято называть парной. Если изучаются более чем две переменные – множественной.
Для того чтобы установить, есть ли зависимость между величинами, используются многообразные статистические методы, позволяющие определить:
во-первых — какие связи;
во-вторых — тесноту связи (в одном случае она сильная, устойчивая, в другом — слабая);
в-третьих — форму связи (т.е. формулу, связывающую величину и ).
По направлению связи бывают прямыми, когда зависимая переменная растет с увеличением факторного признака, и обратными, при которых, наоборот, рост факторного признака сопровождается уменьшением результативного. Такие связи также можно назвать соответственно положительными и отрицательными.
По аналитическому выражению корреляционная связь может быть прямолинейной и криволинейной. Прямолинейной называется связь, когда величина явления изменяется приблизительно равномерно в соответствии с изменением величины влияющего фактора. Математически прямолинейная связь может быть выражена уравнением прямой: .
Если происходит неравномерное изменение явления в связи с изменением величины влияющего фактора, то такая связь называется криволинейной. Математически криволинейная зависимость может быть выражена уравнением криволинейной связи (уравнение параболы, показательная, степенная, логарифмическая функции и другие)
Указанные выше классификационные признаки наиболее часто встречаются в статистическом анализе. Но кроме перечисленных различают также непосредственные, косвенные и ложные связи. Собственно, суть каждой из них очевидна из названия. В первом случае факторы взаимодействуют между собой непосредственно. Для косвенной связи характерно участие какой-то третьей переменной, которая опосредует связь между изучаемыми признаками. Ложная связь – это связь, установленная формально и, как правило, подтвержденная только количественными оценками. Она не имеет под собой качественной основы или же бессмысленна.
2.1 Метод аналитических группировок
Для изучения, измерения
и количественного выражения
взаимосвязей между явлениями статистикой
применяются различные методы, такие
как: метод сопоставления
Метод параллельных рядов заключается в том, что полученные в результате сводки и обработки материалы располагают в виде параллельных рядов и сопоставляют их между собой для установления характера и тесноты связи.
Метод аналитических группировок. Сущность метода аналитических группировок состоит в том, что единицы статистической совокупности группируются, как правило, по факторному признаку и для каждой группы рассчитывается средняя или относительная величина по результативному признаку. Затем изменения средних или относительных значений результативного признака сопоставляются с изменениями факторного признака для выявления характера связи между ними. Результаты аналитической группировки представляют в виде итоговой статистической таблицы. В расчетной части по данным 30 предприятий выполнена аналитическая группировка, результаты которой представлены в таблице.
Таблица 1.
Результаты аналитической группировки
№ |
Группы предприятий по уровню производительности труда, тыс. руб./чел |
Число предприятий |
Уровень производительности, тыс. руб./чел |
Средняя заработная плата. тыс. руб. | ||
всего |
среднее |
всего |
среднее | |||
1 |
120 – 168 |
3 |
410 |
136,67 |
133 |
44,33 |
2 |
168 – 216 |
4 |
740 |
185 |
232 |
58 |
3 |
216 – 264 |
12 |
2911 |
242,58 |
907 |
75,58 |
4 |
264 - 312 |
7 |
2012 |
287,43 |
631 |
90,14 |
5 |
312 - 360 |
4 |
1350 |
337,5 |
447 |
111,8 |
всего |
30 |
30 |
247,43 |
30 |
78,33 |
Таким образом, гипотеза о
наличии прямой зависимости между
производительностью труда и
заработной платой подтверждается. В
группе с самой низкой производительностью
труда – 136,67 тыс. руб./чел. заработная
плата так же самая низкая и
составляет 44,33 тыс. руб./чел. В группе
с самой высокой
2.2. Дисперсионный анализ
Аналитические группировки
при всей своей значимости не дают
количественного выражения
Дисперсионный анализ – статистический метод, позволяющий оценить влияние одного или нескольких факторов на результирующий признак. Дисперсионный анализ дает, прежде всего, возможность определить значение систематической и случайной вариаций в общей вариации, а также установить роль интересующего нас фактора в изменении результативного признака. Наиболее простой, часто встречающейся на практике является ситуация, когда можно указать один фактор, влияющий на конечный результат, и этот фактор принимает конечное число значений. Следует определить, существенно ли это влияние. Такая ситуация может быть проанализирована при помощи однофакторного дисперсионного анализа.
Сущность применяемой методики в следующем: проводится комбинированная группировка по результирующему и факторному признакам. Она обеспечивает разложение общей дисперсии на межгрупповую (факторную) и остаточную. Межгрупповая дисперсия отражает вариацию признака, которая возникает под воздействием признака-фактора, положенного в основу группировки. Остаточная дисперсия характеризует случайную вариацию в каждой отдельной группе. Эта вариация возникает под влиянием других факторов и не зависит от факторного признака, положенного в основу группировки. Общая дисперсия характеризует вариацию признака, обусловленную влиянием всех факторов.
Для оценки существенности различий между группами по величине какого-либо признака рекомендуется использовать критерий Фишера (F), фактическое значение которого определяется как отношение межфакторной дисперсии к остаточной по формуле:
Где: – межгрупповая дисперсия; - остаточная дисперсия.
Фактическое значение критерия Фишера сравнивают с табличным, которое определяется при заданном уровне значимости и числе степеней свободы для межгрупповой и остаточной дисперсии:
Если , утверждают о значительном различии между группами то есть влияние факторного (группированного) признака на результативный существенно. Если влияние факторного признака существенно, то следует определить корреляционное отношение, как отношение межгрупповой (факторной) дисперсии к общей.
Корреляционное отношение по своему абсолютному значению колеблется в пределах от 0 до 1. Чем ближе корреляционное отношение к 1, тем больше влияние оказывает факторный признак на результативный.
Информация о работе Статистические методы изучения взаимосвязей производственных показателей фирмы