Geum.ru

Тема Основные понятия статистики 5

Вид материалаКонтрольные вопросы
1.3. Статистическое наблюдение
1.4. Статистические показатели
Контрольные вопросы
Тема 2. Сводка и группировка статистических данных 2.1. Виды статистических группировок
Подобный материал:
1   2   3   4   5   6   7   8

1.3. Статистическое наблюдение


Статистическое наблюдение – это научно организованный сбор данных о массовых социально-экономических явлениях. Это первый этап статистического исследования, цель которого – получение исходной информации для последующей обработки.

Основными формами наблюдения являются периодическая отчетность и специально организованное наблюдение. Этим занимаются специальные службы как на предприятиях, так и в масштабах государства (например, Минстат). Примерами организованного наблюдения являются социологические опросы, переписи населения, экологический контроль, метеоинформация за длительный период, сбор сведений о дорожно-транспортных происшествиях и т.д.

Результаты наблюдения регистрируются в виде элементов совокупности {x1,x2,x3,…,xn}, объединяемых какими-то общими признаками. Например, при обследовании семей хi может означать количественный состав отдельной семьи (или число детей). Признаки элементов совокупности могут быть атрибутивными (качественными) и количественными. К примеру, пол, национальность, специальность – атрибутивные признаки. Для разделения по атрибутивным признакам используют номинальные шкалы или таблицы. Количественные признаки описывают с помощью обычной числовой шкалы. Кроме того, признаки бывают факторными (причинными) и результативными (следственными). При изучении статистической взаимосвязи явлений “погода-урожай”, “безработица-преступность”, “ресурсосбережение-рентабельность” нетрудно догадаться, какие признаки факторные, какие – результативные.

Различают сплошное и выборочное наблюдение. В первом случае регистрируются все без исключения элементы совокупности, которую называют генеральной совокупностью. Классический пример – всеобщая перепись населения. Как правило, организуется выборочное наблюдение, включающее малую часть генеральной совокупности. По выборке с определенной вероятностью можно судить о генеральной совокупности. Таким образом, к примеру, проводится выборочный контроль бракованной продукции.

1.4. Статистические показатели


Статистический показатель – это обобщающая характеристика какого-либо свойства совокупности. Обычно показатель рассчитывается как усредненный параметр одного из признаков совокупности, при этом он сопровождается набором других признаков. Например, средний рыночный курс доллара – число, которое дополняется признаками: время (дата), место (город), купли (продажи), опт (розница) и др. Практическая статистика по существу занимается расчетом на основе собранных данных статистических показателей.

Статистические показатели применяют как к конкретным объектам (себестоимость продукции, рентабельность отдельного предприятия), так и для характеристики любых массовых явлений (показатели состояния образования, здравоохранения в стране или в области, средний срок жизни, безработица). Как статистические параметры они определяют средние величины, вариации, распределения, корреляционные связи, показатели динамики и оценки точности.

Различают абсолютные и относительные показатели. Абсолютные показатели отражают величины, имеющие размерность одной количественной меры (гривны, килограммы, часы, число изделий и т.д.). Лесной массив, например, можно измерить площадью (в гектарах или квадратных километрах), и суммарной кубатурой древесины (в кубических метрах). Для сравнения с другими массивами или для расчета планируемой вырубки естественно определить плотность массива в [куб.м/га], разделив второй показатель на первый. Это и есть относительный показатель. Отношение двух показателей одинаковой размерности дает безразмерный относительный показатель, который часто выражается в процентах (инфляция, рост цен, уровень заболеваемости, рентабельность). Относительные показатели используются чаще абсолютных. В особенности они важны в задачах сравнительного анализа, а также как показатели эффективности производства (инвестиций, оборота и пр.).

Поскольку любой объект (предприятие, отрасль, государство) образуют сложную многопараметрическую систему, то и оценивается она системой показателей (фонды, число работников, объем продукции, экономическая эффективность и т.д.). В такой системе ряд показателей статистически связаны (см. главу 6), тогда как другие могут быть статистически независимы. Выявление и измерение степени корреляционных связей явлений и процессов является одной из важных задач статистики.

Контрольные вопросы

  1. Сформулируйте предмет общей теории статистики. В чем специфика социально-экономической статистики ?
  2. Что такое частость события и вероятность события?
  3. Сформулируйте закон больших чисел Я. Бернулли. В чем практическая значимость этого закона?
  4. Что такое генеральная совокупность? Для чего проводится выборочное наблюдение?
  5. Приведите примеры атрибутивных и количественных признаков, факторных и результативных признаков.
  6. Приведите примеры абсолютных и относительных показателей, безразмерных относительных показателей.



Тема 2. Сводка и группировка статистических данных

2.1. Виды статистических группировок


После сбора статистических данных приступают к следующему этапу – их сводке и группировке.

Сводка – это систематизация собранных данных с подсчетом общих групповых итогов и производных величин.

Группировка – это метод сводки, состоящий в образовании групп элементов совокупности, обладающих общими признаками.

Наглядным примером сводки является работа избирательной комиссии округа по подсчету итогов голосования. Сначала устанавливается общее число принявших участие в голосовании, затем отбраковываются недействительные бюллетени. Вслед за этим начинается группировка: селекция бюллетеней с голосами, отданными за каждого отдельного кандидата. В итоговом протоколе регистрируются абсолютные показатели (число голосов за кандидата) и относительные (процент проголосовавших за кандидата). По подобной же схеме действуют службы обработки статистических данных, которые привлекают для своих трудоемких задач компьютеры.

Различают следующие виды статистических группировок:

структурные (разделение элементов совокупности по признакам, характеризующим ее состав: возрастные группы, сорт продукции и пр.);

типологические (выделение групп по социально-экономическим ти-пам: форма собственности предприятий, типы семей, город – село и пр.);

аналитические (выявление взаимосвязей между факторными и результативными признаками: качество – реализация, удобрения – урожайность);

простые (по одному признаку) и комбинационные (более одного).

Приведем пример аналитической группировки наиболее вероятных причин коммерческого провала:
  • ошибки в определении объемов спроса – 30% неудач;
  • дефекты товара и производственные проблемы – 25%;
  • недостаточная реклама – 16%;
  • завышена цена – 12%;
  • конкуренция – 11%;
  • неудачное время выхода на рынок – 6%.

По итогам простых группировок обычно строятся графики распределений, а по результатам комбинационных – таблицы. При построении графиков по оси абсцисс откладываются значения количественного признака х от минимального хmin до максимального xmax значений. Важными понятиями при этом являются (как и в теории вероятностей) понятия дискретной и непрерывной величины.

Случайная величина Х называется дискретной, если множество ее возможных значений конечно. Чаще всего такие величины мы будем описывать целыми числами (число детей в семье, размер обуви, счет футбольного матча).

Величина Х называется непрерывной, если множество ее возможных значений бессчетно и занимает отрезок [xmin ,xmax] числовой оси. Скажем, рост, вес человека изменяются непрерывно, хотя результаты измерений обычно дискретны.

Одним из вопросов при разделении элементов совокупности на группы является корректный выбор интервалов группирования. Он возникает в случае, когда речь идет о признаках, выражаемых непрерывными величинами.