Метод группировок в статистике, его значение в использовании социально-экономических явлений по материалам ОАО "Ливенский завод противопожарного машиностроения"
Дипломная работа - Экономика
Другие дипломы по предмету Экономика
?огательная таблица
Число рабочих, fЧисло выходов на работу, xx*f43 - 5,316,6-8,433,670,56282,2415,3 - 7,66,45-6,16,137,2137,2157,6 - 9,943,75-3,81914,4472,249,9 - 12,244,2-1,562,259312,2 - 14,540,050,92,70,812,431614,5 - 172523,352,810,89174,2433-403,05-120,2-577,32
На основе рассчитанных в таблице данных определим размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсию, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации.
Размах вариации - это разность между максимальным и минимальным значениями признака (формула 6).
(6)
Этот показатель предназначен для определения допустимых размеров колебаний, которые сравнивают с установленными.
дней
Среднее линейное отклонение представляет собой среднюю арифметическую абсолютных значений отклонений вариант от их средней величины. Среднее линейное отклонение бывает простым и взвешанным. Мы определим взвешанное, которое находится по формуле (7):
(7)
дней ? 4 дня
Дисперсия или средний квадрат отклонений представляет собой среднюю арифметическую величину из квадратов отклонений каждой варианты от их средней величины. Взвешанная диспервия определяется по формуле (8):
(8)
Среднее квадратическое отклонение - это обобщающая характеристика размеров вариации в совокупности. Оно показывает, на сколько в среднем отклоняются конкретные варианты от их среднего значения. Взвешанное среднее квадратическое отклонение определяется по формуле (9):
(9)
Чем меньше значение дисперсии и среднего квадратического отклонения, тем однороднее (количественно) совокупность и тем более типичной будет средняя величина для данной совокупности.
Коэффициент вариации представляет собой процентное отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической. Он определяется по формуле (10):
(10)
По данному показателю судят о колеблемости признака и считается, что если его значение не превышает 33%, то изучаемая совокупность является количественно-однородной и средняя величина, рассчитанная для этой совокупности, является типичной, т.е. характерной.
На основе проделанных вычислений можно сделать следующий вывод. Так как коэффициент вариации равен 33,6%, то изучаемая совокупность является относительно-разнородной, и среднее число невыходов на работу не является типичной, характерной величиной для данной совокупности.
Таким образом, основным способом обобщения и сжатия статистической информации является группировка данных или построение ряда распределения.
Для предприятия ОАО ЛЗПМ мы группировали данные по различным варьирующим признакам, а затем на основе группировки рассчитывали конкретные показатели, характерные для всей изучаемой совокупности.
3. Выявление взаимосвязи социально-экономических явлений на основе многомерных группировок
3.1 Этапы изучения взаимосвязей
Изучаемые статистикой совокупности общественных явлений формируются в результате взаимодействия многообразных, имеющих различную природу факторов. Задача статистики - выявить эти факторы, установить существующие между ними взаимосвязи и конкретную форму зависимости, выявить отношения межу факторами и явлениями в форме числовых характеристик.
Процесс изучения взаимосвязей состоит из ряда этапов. На первом - в соответствии с имеющимися представлениями об экономическом и социальном содержании изучаемого явления - устанавливаются статистические показатели. Числовые или атрибутивные значения этих показателей выявляются в процессе статистического наблюдения каждого объекта или каждой единицы совокупности.
Второй этап изучения взаимосвязей сводится к тому, чтобы посредством специальных характеристик получить количественное подтверждение наличия или отсутствия связи между признаками. Количественную оценку тесноты с вязи получают, обобщая результаты статистического наблюдения по всей совокупности. Если оценивается теснота взаимосвязи качественных показателей, то, по существу, этот этап является заключительным. Если же оценивается взаимосвязь признаков, имеющих реальное количественное измерение, то подтверждение гипотезы о наличии связи является основанием для перехода к третьему этапу - установлению аналитической зависимости между признаками. [2, с. 43]
Вид аналитической зависимости или конкретной формулы, устанавливающей взаимное соответствие между признаками, выбирается исходя из содержательного анализа явления.
Третий этап исследования выполняется чаще всего методами регрессионно-корреляционного анализа. При этом определяется поведение среднего уровня одного признака (результативного) в зависимости от изменения фактических значений другого показателя (факторного). Связи такого типа называются парными. В тех случаях, когда устанавливается поведение среднего уровня одного или нескольких результативных признаков в зависимости от конкретных значений нескольких признаков-факторов, вводят понятие множественной регрессии. [2, с. 44]
Четвёртый этап изучения взаимосвязей - оценка достоверности полученных результатов. Здесь используется аппарат, разработанный теорией вероятностей и математической статистикой. Оценка достоверности базируется на гипотезе, что полученные данные наблюдений и результаты их обработки являются выборкой из нескольких генеральных совокупностей. Эти результаты взаимосвязи признаков позволяют уточнить гипотезу о наличии и форме связи, отобрат