Сводка и группировка материалов статистических наблюдений

Результаты комбинационной группировки по большому количеству признаков даже при небольшом  числе интервалов группировки становятся трудно обозримыми, и таблица теряет свое важнейшее преимущество - наглядность. Поэтому нецелесообразно составлять комбинационные таблицы по сочетанию более чем трех признаков и при количестве интервалов более четырех. Использование комбинационных таблиц и системы взаимосвязанных группировок позволяет провести глубокий и всесторонний анализ сложных общественных явлений.

Группировка, осуществляемая не последовательно по отдельным  признакам, как при комбинационной группировке, а одновременно по комплексу  признаков, называется многомерной. Как  уже сказано, характеристика одной  и той же качественной стороны  изучаемого явления может быть дана с помощью набора признаков. Например, для характеристики технического уровня развития предприятий могут быть использованы следующие показатели: удельный вес активной части промышленно-производственных основных фондов, удельный вес автоматических машин и оборудования в составе  рабочих машин и оборудования; электровооружснность труда, машиновооруженность рабочих; степень охвата механизированным трудом, коэффициент обновления машин и оборудования и т.д.

Характеризуя таким образом каждую единицу совокупности набором признаков, можно рассматривать эту единицу как точку в m-мерном пространстве, а задача многомерной группировки будет состоять в выделении точек, составляющих однородные группы единиц [9]. Мерой близости (сходства) между единицами могут служить различные критерии. В зависимости от выбранного критерия существуют различные методы многомерной группировки.

Применение методов многомерной  группировки связано с большой  вычислительной работой и требует  использования электронной вычислительной техники. С помощью специальных  алгоритмов на ЭВМ осуществляется формирование групп, в которых единицы совокупности объединяются на основании

2.5. Графический метод представления статистических данных

Графический метод - это метод  условных изображений статистических данных при помощи геометрических фигур, линий, точек и разнообразных  символических образов.

Статистический график - это чертеж, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными  показателями, описываются с помощью  условных геометрических образов или  знаков.

Преимущества графического представления статистических данных:

· графики производят более  сильное впечатление, чем цифры;

· позволяют лучше осмыслить  результаты статистического наблюдения;

· помогают правильно истолковать  результаты статистического анализа;

· значительно облегчает  понимание статистического материала;

· делает его наглядным  и доступным.

В настоящее время разработаны  пакеты прикладных программ компьютерной графики, которые облегчают задачу исследователя в практическом применении графиков. Наиболее распространенными  пакетами прикладных программ являются: "Harvard graphics", "Statgraf", "Ехcel", "Statistica".

2.6. Классификация графиков

2.7. Правила построения графиков

Несмотря на многообразие видов графических изображений, при их построении выполняются общие  правила.

В соответствии с целью  использования выбирается графический  образ, т.е. вид графического изображения [7].

1. Определяется поле графика, - то пространство, в котором размещаются  геометрические знаки.

2. Задаются масштабные  ориентиры с помощью масштабных  шкал (равномерных или неравномерных).

3. Выбирается система  координат, необходимая для размещения  геометрических знаков в поле  графика. Наиболее распространенной  системой координат при построении  статистических графиков является  система прямоугольных координат.

При построении графического изображения следует соблюдать  ряд требований:

· график должен быть достаточно наглядным. Весь смысл графического изображения как метода анализа  состоит в том, чтобы наглядно изобразить статистические показатели;

· график должен быть выразительным, доходчивым и понятным.

Рассмотрим наиболее простые  виды графиков и в то же время  достаточно широко распространенные в  экономико-статистическом анализе - линейные диаграммы.

Линейные диаграммы применяются  для характеристики динамики, т.е. оценки изменения явлений во времени; для  характеристики вариации в рядах  распределения; для оценки выполнения плановых заданий; для оценки взаимосвязи  между явлениями.

Они строятся в прямоугольной  системе координат. По оси абсцисс  откладывают отрезки, соответствующие  датам или периодам времени, по оси  ординат - уровни ряда динамики или  темпы их изменения. Полученные точки  соединяют отрезками в виде ломаной  линии. Каждая точка линейной диаграммы  соответствует уровню динамического  ряда (или темпу его изменения) на определенный момент или за период времени [1]. На одном графике может  быть размещено несколько диаграмм, что позволяет сравнивать динамику различных показателей, либо показателя по разным регионам или странам.

Для тех же целей, а именно анализа динамики социально-экономических  явлений, оценки выполнения плана и  характеристики вариации в рядах  распределений могут использоваться также столбиковые диаграммы. Столбики располагаются вплотную или раздельно  на одинаковом расстоянии. Они имеют  одинаковое основание, а их высота должна быть пропорциональна числовым значениям  уровней признака. По высоте столбиков  этой диаграммы определяют соотношение  между уровнями изучаемых показателей.

Столбиковые диаграммы могут  использоваться также для пространственных сопоставлений: сравнения по территориям, странам, фирмам, по различным видам  продукции. Кроме того, столбиковые  диаграммы широко используются для  изучения структуры явлений.

Для характеристики структуры  социально-экономических явлений  достаточно широкое распространение  получили секторные диаграммы. Анализ структуры проводится на основе сопоставления  различных частей целого при помощи площадей, образуемых секторами круга. Для построения этой диаграммы круг следует разделить на секторы  пропорционально удельному весу частей в целом. Сумма удельных весов  равна 100%, что соответствует общему объему изучаемого явления. Размер каждого  сектора определяется по величине угла с учетом того, что 1% соответствует 3,6". Для того чтобы секторы  были более наглядны, следует пользоваться штриховкой.

Полосовые диаграммы состоят  из прямоугольников, расположенных  горизонтально (полосами, лептами). Масштабная шкала этих графиков находится на горизонтальной оси. Принцип построения полосовых диаграмм тот же, что  и столбиковых диаграмм.

Иногда для целей сравнительного анализа по регионам, странам используют квадратные, круговые, фигурные диаграммы (диаграммы фигур-знаков). Диаграммы  геометрических фигур отражают размер изучаемого объекта в соответствии с размером своей площади.

Для построения квадратной диаграммы, применяемой при сравнительном  анализе, следует извлечь квадратные корни из сравниваемых величин статистических показателей, а затем построить квадраты со сторонами, пропорциональными полученным результатам.

При построении круговой диаграммы  значения показателей вначале делят  на число п, т.е. 3,14, а затем из полученных величин извлекают квадратные корни и строят круги с радиусами, пропорциональными полученным результатам [5].

Диаграммы фигур-знаков представляют собой графические изображения  в виде рисунков, силуэтов, фигур, соответствующих  содержанию статистических данных. Рисунки  отличаются друг от друга размером (соответственно величине показателя), либо величины статистических показателей  изображаются на рисунках определенным количеством одинаковых по размеру  и типу фигур.

Статистические карты  включают картограммы и картодиаграммы. Картограмма показывает территориальное  распределение изучаемого признака по отдельным районам и используется для выявления закономерностей  этого распределения. Картограммы  бывают фоновые и точечные. Фоновые  картограммы разной густотой цветовой окраски характеризуют распределение  изучаемого признака на различных территориях.

Картодиаграмма - представляет собой сочетание диаграммы с  географической картой. Она позволяет  отразить специфику каждого района в распределении изучаемого явления, его структурные особенности.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

Особым видом группировок  являются классификации, получившие широкое  распространение в статистике. Объективная  необходимость разработки классификации  обусловлена многообразием атрибутивных признаков при изучении многочисленных явлений и процессов (классификации  по труду, основным фондам, объему выпуска  товаров и др.), создающих трудности  при отнесении единиц совокупности к определенной группе или классу. При наличии нескольких признаков  у отдельной единицы статистической совокупности ее относят к определенной группе по признаку, имеющему преимущественное значение: кассир и продавец, шофер  и грузчик и т.п.; в подобных случаях этих работников относят  к конкретной группе по их основной деятельности.

Классификация, представляющая собой устойчивую номенклатуру классов  и групп, образованных на основе сходства и различий единиц наблюдаемого объекта, имеет фундаментальное значение для всего цикла статистических работ, особенно для составления  баланса народного хозяйства, позволяющего следить за пропорциональностью  экономического развития отдельных  регионов. С помощью классификации  общественных явлений вариация их признаков  фиксируется в определенном системном  виде. Классификации выступают в  роли своеобразного статистического  стандарта. Из множества такого рода номенклатур в качестве примера  можно привести несколько классификаций  из числа действующих в настоящее  время: классификация производимой продукции, товаров народного потребления, учитываемых в розничном товарообороте, издержек обращения, а также классификации  по труду -- по профессиям, занятиям и др.

В современных условиях, связанных с переходом к рыночной экономике, возникает потребность  внесения соответствующих корректив  в действующие классификации  и создания новых, отвечающих задачам  коммерческой деятельности коллективов  магазинов, объединений, ассоциаций и  других предприятий, организаций торговли. Это прежде всего классификации  деклараций доходов отдельных лиц  или их групп, работающих в разных отраслях народного хозяйства, расширения номенклатуры продукции промышленности, классификации типов покупателей  по характеру спроса, роду занятий, размеру и составу семьи и  т.д., сегментации рынка, т.е. разделения покупателей на группы по целому комплексу, по ряду количественных характеристик, связанных с потребительскими свойствами товаров, и др [3].

Наряду с этим в условиях рынка многократно возрастает потребность  в соответствующей систематизации и группировке информации для  характеристики договорных связей торговых предприятий с производителями  товаров в исследовании емкости  и насыщенности рынка отдельных  регионов по конкретным изделиям (например, холодильникам, стиральным и швейным  машинам и др.), в изучении интенсивности  покупательских потоков в отдельных  магазинах и т.д.

Одно из требований, предъявляемых  в процессе осуществления группировки, состоит в том, что образуемые группы должны быть реальными. Но это  не означает, что они существуют в действительности в готовом  виде. Чаще всего для их получения  необходимы глубокое и всестороннее осмысление цели исследования, оценка исходной информации и учет других обстоятельств, связанных с изучаемым  объектом. Только исходя из всей этой теоретико-методологической основы, делается заключение о возможных группах, способах образования и выделения их из всей совокупности. Этот вопрос является наиболее сложным и ответственным во всей методологии статистических группировок.

Значение статистических группировок состоит в том, что  они раскрывают объективное положение  вещей и выявляют самые существенные черты и свойства изучаемых явлений, а также позволяют получать информацию о размерности отдельных групп, соотношении их в общей совокупности и о связях между изучаемыми показателями, характеризующими выделенные части, и  признаками, положенными в основу группировки. Этого можно достичь  в том случае, когда применение метода статистических группировок  опирается на положения экономической  науки.

 

 

 

 

 

 

 

 

Литература

1. Голуб Л. А. Социально-экономическая статистика. 2003

2. Бурцева С. А. Статистика  финансов. 2004

3. Громыко Г.Л. Теория  статистики. 2007

4. Елисеева И. И., Силаева  С. А., Щирина А. Н. Практикум по макроэкономической статистике. 2007

5. Елисеева И.И. Общая  теория статистики: Учебник для  ВУЗов. - М.: Финансы и статистика, 2004.

6. Ефимова М.Р., Петрова  Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория  статистики: Учебник. - М.: ИНФРА-М, 2002.

7. Ефимова М. Р., Бычкова  С. Г. Практикум по социальной  статистике. 2005

8. Теория статистики: Учебник. / Под ред. Р.А. Шмойловой. - М.: Финансы и статистика, 2002.

9. Назаров М. Г. Курс  социально-экономической статистики. 2003

10. Палий И.А. Прикладная  статистика. 2007

11. Курс социально-экономической  статистики: Учебник для вузов / Под ред. Проф. М.Г.

12. Практикум по социальной  статистике: Учеб.пособие/ Под ред. И.И.Елисеевой.-М.: Финансы и статистика, 2002.

13. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Ю.Н. Иванова. - М.: ИНФРА-М, 2002.