Статистические группировки их виды правила составления. Классификация и группировка в статистике

Предмет статистики.

Статистика – это сложная и многогранная наука, в курсе которой излагаются основные категории и принципы статистич.науки, научные основы методов анализа статист.данных.

Предмет – изучение количественной стороны массовых общественных явлений и процессов в неразрывной связи с их качественной стороной в определенных условиях места и времени. При определении предмета является важным соблюдение след.принципов: однородность массовых явлений, предварительный качественный анализ, определение закономерностей, применение количественных методов, исчисление обобщающих показателей.

Одна из важнейших задач ст.-ки – правильно определить содержание стат.показателей и разработать методологию их расчета. Задачи ст.-ки можно разделить на 2группы: методологические и практические. Задачей статистики на современном этапе соц.-эконом. развития РФ является характеристика происходящих изменений, связанных с переходом к рыночным отношениям. Органы гос. и ведомственной статистики РФ решают след.задачи:

1)совершенствование действующих и построение новых систематических классификаторов, регистров и показателей, отражающих ход и результаты совершаемых реформ;

2)разработка и реализация программы адаптации отечественных систем учета и статистики к междунар.стандартам.

3)создание системы оперативного управления корпоративными и федеральными отечественными программами статистических работ;

4)разработка общероссийских классификаторов продукции (ОКП),видов эконом.деятельности,товаров,услуг и капиталов по виду деятельности, разработка классификаторов природных ресурсов.

5)реорганизация методов сбора обработки и обмена данных,замена сплошных обследований выборочными

6)создание базы данных и разработка российских сайтов и технологий доступа к сети Интернет

7)разработка методов изучения финансовых и нефин.активов,статистики платежного баланса внешней торговли

8)улучшение системы экономико-статист.образования в РФ.

Приемы, с помощью которых статистика изучает свой предмет называется методологией.

Статистическая методология – система приемов, способов и методов, проявляющихся в структуре, динамике и взаимосвязи соц.-эконом.явлений.

Во всяком стат.явлении можно выделить 3стадии:

1) массового стат. наблюдение – сбор первичного стат.материала;

2)сводка и разработка результатов наблюдения (группировка)

3)анализ полученных сводных данных (табличный и графический методы)

Все стат.методы взаимосвязаны и представляют собой единую систему,применение которой гарантирует правильность и достоверность получаемых результатов.

Статистическая методология

Организация государственной статистики в РФ

Основные организационные формы статистического наблюдения.

Виды стат.наблюдения.

Стат.наблюдение – это первая стадия всякого стат.исследования, кот.представляет собой планомерную, научно-организационную системат.работу по собиранию массовых первичных данных о явлениях и процессах общественной жизни.

Задачи стат.наблюдения – получение достоверной исходной информации в кратчайшие сроки.

3 основные формы организации получения сведений:

1)отчетность – документ, содержащий стат.сведения о работе предприятий, организаций, учреждений. Отч. всегда носит обязательный характер и предоставляется в указанный срок. Отчетность делится на типовую (состав показателей одинаков для предприятий всех отраслей) и специальную (состав показ. изменяется в зависимости от особенностей отраслей экономики).

2)специально организованные стат.обследования – сбор сведений в форме переписей, единовременных учетов и специально организованных обследований.

3) регистры

При подготовке стат.наблюдения решаются след. методологические вопросы: определение цели и объекта наблюдения; состав признаков,подлежащих регистрации; разработка документов для сбора данных; выбор единицы наблюдения; определение методов и средств получения данных.

Программа стат.набл. состоит из 2частей:

1.Адресная часть – помимо указаний на местоположение наблюдаемой единицы, включает определение:

Объекта наблюдения – совокупность явлений и процессов, имеющих общие признаки, подлежащие регистрации

Единицы набл. – первичная ячейка объекта наблюдения,являющаяся источником информации

Единица совокупности – первичный элемент объекта наблюдения,являющийся носителем изучаемого признака.

Как учитывать факты (все или их часть)

В какие сроки производить учет фактов

В зависимости от этих признаков набл.подразделяется на виды: (1.по степени охвата явлений регистрацией) сплошное и несплошное (выборочное; способ основного массива; анкетное; монографическое)

В зависимости от задач и характера исследуемого явления набл.бывают: (2.по непрерывности учета фактов во времени) текущие, периодические и единовременные. Период.и единоврем.наблюдения требуют определения критического момента (это определенный момент, к которому приурочивают собираемые сведения).

Способы получения стат.информации при организации стат.наблюдения:

1.Непосредственное наблюдение (информация учитывается представителями органов гос.статистики или др.организаций)

2.Документальный способ (источник – формы,заполняемые предприятиями на основе документов первичного учета)

3.Опрос: экспедиционный (устный опрос), саморегистрация, корреспонденческий (добровольно)

Организационные и программно-методологические вопросы статистического наблюдения.

Виды статистических группировок.

Группировка-это разделение совокупности на части по существенным признакам.

Группировка является важным статистическим методом обощения данных, основой для правильного исчисления статистических показателей.

Статистическая группировка делится по следующим признакам:

1)по целям и задачам

2)по числу группировок и признаков

3)по упорядовачиванию исх данных

Прежде чем проводить группировку необходимо определить группировочный признак или основание группировки.

Основанием группировки является признак, по которому совокупность делиться на группы.

Выбор основания группировки зависит от цели группировки и предварительного экономического анализа.

Основанием группировки может быть либо атребутив, либо коллическтвенный признак.

Атребутивные признаки выражают свойство явления(например:профессия)

Колличественные признаки-это кол-во;имеют цифровое выражение, относят в соответствие группы данных в соотв. с размерами признака.

Группировка единиц совокупности на основании их сходства и различия, называется классификация.

i=(Xmax-Xmin)/n,где i-велечина интервала, n-число групп

n=1+3.322lgN-число единиц совокупности

Группировка по целям и задачам:

1)Типологические группировки

Происходит разделение численности совокупности на классы и социальные группы.Примерами типологических группировок явл. группировки по формам собственности(госуд, муницип, частная)

2)Структурные группировки-разделениеоднородной в качественном отношении совокупности на группы, характер. строение совокупности и её структуру(Пример:промышленность по предприятиям, по объёмувыпуска продукции)

3)Аналитическая группировка-дает возможность установить связь между отдельнымипризнаками изучаемого соц.экономического явления.

Она помогает установить связь между двумя признаками.Зная характер связи можно определить её причину.

В статистике зависимые признаки называются результативными, а признаки, оказывающие влияние-факторными===>Группировочный признак-факторный, а характеризующий-результативный.

Метод аналитической группировки позволяет не тоько устанавливать связь между соц.эк. признаками, но и выявить факторы, влияющие на эту связь.

По числу группировок и признаков:

1)Простая группировка-данные по признаку и подсчёт итогов

2)Сложная шруппировка-группируем данные на отдельные группы и подсчитываем данные по отдельным группам и общие данные.

3)Комбинировання шруппировка-когда мы ведем ресчет по двум признакам

4)Многомерная группировка-группировка по 3 и более признакам

По упорядоч.

1)на основании первичных данных

2)на основании вторичных

Первый результат группировки является ряд распределения.Это упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по изучаемому варьирующему признаку.

Ряд распределения характеризуется двумя элементами:

1)обознач. группы;2)численность единиц в группах

Численность каждой группы называется частотами ряда распределения.

Сумма всех частот определяет численность всей совокупности.

Численность групп, выр. в долях от общей численности единиц называется частностями и выражаются в %

Ряды распределения может быть образованы по атребутивному или количественному признак.

При группировке данных по атреб. признаку ряд распределения составляет отдельные группы, ук. их наименования и численность или удельный вес каждой группы.

При группировке данных по кол. признаку-ряды вариационные.

Различают вариационные ряды прерывные(дискретные), непрерывные(интервальные)

Вариационный ряд будет дискретным, если его группы составлены по признаку, изменяются прерывно, т.е. через определенное число(число детей)

Вариационный ряд будет непрерывным, если группировочный признак, составляющий основу группировки может принимать в определ. интервале различные значения.

Ряды распределения дополняются частностями и куммулятивными частотами(->численность единиц, образуемую от группы к группе путем суммирования предыдущих частот(с нарастающим итогом)

Цель группировок

Выделить важнейшие соц.эконом. типы явлений

Дать характеристику состава(структуры) совокупности по какому-либо признаку в пределах уже определенного соц.эконом типа

Выявить взаимосвязи в изменениях изучаемых признаков.

Вторичная группировка.

Ряды распределения.

Первичный результат группировки-ряд распределения, упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по изучаемому варьирующему признаку. Характеризуется 2элементами: 1.обозначение группы и численность единиц в группе (вариант) 2.численнсть каждой группы наз частотами ряда распред.сумма всех частот определяет численность всей совокупности.

Ряды распределения могут быть образованы по атрибутивному или количественному признакам.

При группировке по атрибут признаку ряд распределения составляет отдельные группы, указ на их наименования и численность(удельный вес) каждой группы от…

При группировке данных по колич признаку получаются ряды,наз вариационными.

Различают вариационные ряды: 1.прерывные(дискретные)2.непрерывные(интервальные)

Вариац ряд будет дискретным,если варианты представлены целыми значениями признака.

Вариац ряд наз непрерывным,если варианты представлены числовыми интервалами.

Ряды распределения дополняются частостями и накопленными(кумулятивными) частотами.

Частость- относительная частота,представляемая долями(удельными весами) абсолютной численности единиц в общей совокупности.

Накопленная частота представл собой численность единиц,образуемую от группы к группе путем суммирования предыдущих частот(нарастающим итогом).

Частный случай атрибутивного признака-признак альтернативный,когда единицы совокупности либо имеют изучаемый признак,либо не имеют. В случае наличия количественного значения единице совокупности присваивается численное значение,равное единице, а при его отсутствии равное нулю.

Величина равных интервалов определяется i=(Xmax-Xmin)/n n-число групп

Структурные средние показатели-мода и медиана.Мода-наиболеечасто встречающееся значение признака. Медиана-значение признака единиц совокупности,стоящей в середине упорядоченного ряда


Похожая информация.


Стат. группировка – это процесс образования однородных групп на основе расчленения стат. совокупности на части, или объединение изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам.

Статистические группировки делятся на :

1) типологическая группировка – разделение исследуемой качественно разнородной совокупности на классы, соц.–эк. типы, однородные группы единиц (пример: группировка промышленных предприятий по формам собственности);

2) структурная группировка – происходит разделение однородной совок-ти на группы, характеризующие ее стр-ру по какому–либо варьирующему признаку;

3) аналитическая группировка – выявляет взаимосвязи м/у изучаемыми явлениями и их признаками.

Всю совок-ть признаков можно разделить на 2 группы : факторные и результативные . Факторными называются признаки, под воздействием которых меняются результативные признаки. С возрастанием значения факторного признака возрастает или убывает среднее значение результативного.

Особенности аналитической группировки: 1) в основу группировки кладется факторный признак; 2) каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака.

9.Принципы выбора группировочного признака. Образование групп и интервалов группировки.

Группировка – это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединение изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам.

Классификация группировочных признаков :

    По форме выражения: атрибутивные (профессия, образование); количественные (число работников, величина дохода): дискретные (целые числа), непрерывные (дробные);

    По характеру колеблемости: альтернативные; имеющие множество количественных знаний (размер торговых площадей, фонд оплаты труда)

    По роли, которые играют признаки во взаимосвязи изучаемых явлений: факторные (воздействующие на другие признаки); результативные (испытывают на себе влияние других). Выбор интервалов группировки: основным требованием является выбор такого числа групп и величины интервала, которые позволяют более равномерно распределить единицы совокупности по группам и достичь при этом их представительности и качественной однородности.

Представительность выборки (репрезентативность) это когда состав отобранной для исследования части единиц совокупности наиболее полно отображает состав всей изучаемой совокупности. Интервалы бывают равнее и неравные. Величина равного интервала: i= , где n-кол-во групп. Неравные интервалы устанавливаются в случаях, когда колеблемость признака осуществляется неравномерно и в больших пределах. Интервалы бывают открытые (с одной границей – верхней или нижней); закрытые, имеющие нижние и верхние границы.

10. Статистические ряды распределения.

Статистические ряды распределения – это упорядоченное расположение единиц совок-ти на группы по группиров признаку. Виды : 1.атрибутивный – это ряд, построенный по качественным признакам; 2.вариационный – образован по количественному признаку. Различают дискретные (признак принимает только целые значения) и интервальные (признак принимает в определенном интервале любые значения) вариационные ряды распределения. Вариационные ряды состоят из двух элементов: частоты и варианты. Варианта - отдельное значение варьируемого признака, которое он принимает в ряду распределения. Частота – это численность отдельных вариант или каждой группы вариационного ряда (в %). Плотность распределения – это отношение числа единиц совокупности к ширине интервала. Анализ рядов распределения можно проводить на основе их графического изображения. Полигон – ломаная кривая, строится на основе прямоугольной системы координат, когда по оси Х откладываются значения признака, а по оси У – частоты. Кумулята – ломаная кривая, строящаяся на основе прямоугольной системы координат, когда по оси Х откладываются значения признака, а по оси У – накопленные частоты (число значений, которые попали в интервал и все предшествующие).

Статистическая группировка – это разделение единиц изучаемой совокупности на качественно однородные группы по значениям одного или нескольких признаков.

Задачи, решаемые с помощью метода группировок:

Выделение социально-экономических типов явлений;

Изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;

Выявление связи и зависимости между явлениями;

В соответствии с этими задачами различают следующие виды группировок:

1. Типологическая - расчленение разнородной совокупности на отдельные качественно однородные группы и выявление на этой основе экономических типов явлений;

2. Структурная - группировка, которая предназначена для изучения состава однородной совокупности по какому-либо варьирующему признаку или нескольким признакам

3. Аналитическая - группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми признаками.

Особенностями аналитической группировки является:

а) единицы группируются по факторному признаку;

б) каждая группа характеризуется средними величинами результативного признака.

Примеры видов группировок:

1. Типологические

Таблица 1

Распределение пенсионеров РФ по видам пенсионного обеспечения (на конец года, тыс. чел.)

    Структурные

Таблица 2

Распределение населения РФ по величине среднедушевых денежных доходов (в процентах)

Все население

в том числе со среднедушевыми денежными доходами, руб. в месяц:

1500,1 – 2000,0

2000,1 – 3000,0

3000,1 – 4000,0

4000,1 – 5000,0

5000,1 – 7000,0

7000,1 – 12000,0

Свыше 12000,1

    Аналитические

Таблица 3

Распределение региона по численности занятых в экономике (данные условные)

№ группы

Группы регионов по численности занятых в экономике, тыс.чел.

Число регионов

Численность занятых в экономике, тыс. чел.

Валовой региональный продукт, млрд. руб.

в среднем на один регион

в среднем на один регион

Разновидностью типологической группировки является классификация.

Под классификацией в статистике понимается группировка явлений, каких-либо объектов по относительно однообразным и устойчивым признакам (например, классификация экономики по секторам). Классификации используются в качестве национальных и международных стандартов в определенный промежуток времени.

Построение группировки начинается с определения группировочного признака (основания группировки) .

Группировочный признак – это расчленение единиц изучаемой совокупности на качественно однородные группы по значениям одного или нескольких признаков.

Группировочный признак (основание группировки) делится на:

    Количественный - число групп зависит от степени вариации группировочного признака: чем она больше, тем больше можно образовать групп;

    Атрибутивный - число групп определяется числом градаций атрибутивного признака (например, группировка населения по полу предполагает только две группы).

Если в основание группировки положен один признак, то группировка называется простой , если несколько, то – сложной (комбинационная и многомерная).

Комбинационные группировки строятся путем разбиения группы на подгруппы в соответствии с дополнительными признаками.

Многомерные группировки формируются с помощью специальных алгоритмов, когда определяются скопления в N-мерном пространстве, где каждый объект – точка.

После того, как определено основание группировки, решается вопрос о количестве групп , на которые необходимо разбить изучаемую совокупность.

Число групп зависит от:

Задач исследования;

Группировочного признака;

Объёма совокупности;

Степени вариации группировочного признака.

Если основанием группировки служит количественный признак, то для определения количества групп (группировка с равными интервалами) можно воспользоваться формулой американского ученого Стерджесса .

Формула Стерджесса:

n =1+3,322 lgN

n – число групп;

N – число единиц совокупности.

Когда определено число групп, то следует установить интервалы группировки.

Интервал группировки – это значения варьирующего признака, лежащие в определенных границах.

Интервал имеет свою величину, верхнюю и нижнюю границы или хотя бы одну из них.

Нижняя граница интервала – это минимальное значение признака, верхняя граница – наибольшее значение признака в интервале.

Величина интервала (ширина) представляет собой разность между верхней и нижней границами интервала.

Виды интервалов группировки бывают:

    Равный - применяется в тех случаях, когда вариация признака происходит в сравнительно узких границах и носит более или менее равномерный характер (таблица 3.3);

    Неравный - применяется в тех случаях, когда размах вариации признака в совокупности велик и значения признака варьируют неравномерно. Неравные интервалы делятся на прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие, произвольные и специализированные (таблица 3.2)

    Открытый - это интервал, у которого указана только одна граница: верхняя - у первого, нижняя – у последнего (таблица 3.2)

    Закрытый - это интервал, у которого имеются верхняя и нижняя границы (таблица 3.3)

При равных интервалах расчет величины интервала определяется по формуле:

h =(X max - X min )/ n (2)

где X max , X min - максимальное и минимальное значения признака в совокупности соответственно.

При определении величины интервала группировки следует учитывать следующие правила:

    если величина интервала, рассчитанная по формуле (2), имеет один знак до запятой (например, 0,7; 0,58; 2,359), то полученное значение следует округлить до десятых (в приведенном примере это будут значения: 0,7; 0,6; 2,4);

    если величина интервала, рассчитанная по формуле (2), имеет две значащие цифры до запятой и несколько после запятой (например, 11,2; 23,385), то это значение следует округлить до целого числа (в указанном примере это будут значения: 11; 23);

    если величина интервала, рассчитанная по формуле (2), представляет собой трехзначное число (например, 123; 757), то это значение целесообразно округлить до ближайшего число, кратного 10 (в приведенном примере это будут значения: 120; 760);

    если интервалы групп закрытые и основанием группировки служит непрерывный признак, то нижняя граница формируется по принципу «включительно», а верхняя – по принципу «исключительно» (например, если нижняя граница i - группы равна 50, а верхняя – 100, то единица совокупности со значением признака равным 100, попадет в группу i+1) (пример 3);

    если значение признака совпадает с границами интервалов, то можно использовать открытые интервалы, введя слова «до», «менее» и «более» (таблица 3.2);

    если в основании группировки лежит дискретный признак, то верхняя граница i-го интервала равна нижней границе i+1-го интервала, увеличенной на 1.

Сведения о каждой единице анализируемой совокупности, полученные в результате первой стадии статистического исследования, характеризуют статистическое наблюдение с различных его сторон, так как они обладают многочисленными признаками и свойствами, которые изменяются во времени и пространстве. Для получения сводной характеристики всего объекта при помощи обобщающих показателей нужно систематизировать и обобщить результаты, которые были получены в ходе статистического наблюдения. Это даст нам возможность выявить особенности и черты статистической совокупности в целом и отдельных ее составляющих, обнаружить закономерности изучаемых социально–экономических явлений и процессов. Данную систематизацию называют сводкой первичного статистического материала.

Второй этап статистической работы – статистическая сводка – это обработка первичных данных в целях получения обобщенных характеристик изучаемого явления или процесса по ряду существенных для него признаков для выявления типичных черт и закономерностей, присущих явлению или процессу в целом.

Статистическая сводка – это переход от единичных данных к сведениям о группах единиц и совокупности в целом.

Проведение сводки включает три этапа:

1) предварительный контроль – это проверка данных;

2) группировка данных по заданным признакам – это определение производных показателей;

3) оформление результатов сводки в виде статистических таблиц, они являются удобной формой для восприятия полученной информации.

Смысловая согласованность статистических сведений – это предварительный контроль. В соответствии с программой статистической сводки для того, чтобы в дальнейшем предоставить полученную информацию в доступном для восприятия виде, используется статистическая группировка данных.

Полученные результаты группировки оформляются в виде группировочных таблиц, содержащих сводную характеристику исследуемой совокупности по одному или нескольким признакам, которые взаимосвязаны логикой анализа. Различают сводку простую и сложную. Сведения об отдельных единицах подытоживаются в целом по совокупности без разделения их на однородные группы. Итоги простой статистической сводки предназначаются для дальнейшей обработки материала, простая сводка также имеет самостоятельное познавательное значение.

Простая статистическая сводка – это операция по подсчету общих итоговых и групповых данных по совокупности единиц наблюдения и оформление этого материала в таблицах.

Простая статистическая сводка дает нам возможность определить число единиц изучаемой совокупности и объем изучаемых признаков, но тем самым простая сводка не дает нам представления о целостности состава изучаемой совокупности.

Если единицы совокупности разбивают на однородные группы, после этого подсчитывают итоги по каждой группе, а затем по всей совокупности в целом, такую статистическую сводку называют сложной. Сложная сводка позволяет нам изучить состав совокупности и выявить влияние одних признаков на другие, т. е раскрыть свойственные данной совокупности закономерности.

Сложная статистическая сводка – это комплекс операций. включающих распределение единиц наблюдения изучаемого социально–экономического явления или процесса на группы, составление системы показателей для характеристики типичных групп и подгрупп изучаемой совокупности явлений, подсчет числа единиц и итогов в каждой группе и подгруппах и оформление результатов этой работы в виде статистических таблиц. На основе всестороннего теоретического анализа сущности и содержания изучаемых явлений и процессов проводится статистическая сводка. Программой и планом проведения статистической сводки обеспечивается достоверность и обоснованность ее результатов.

Программа статистической сводки содержит перечень групп на которые может быть разбита или разбивается совокупность единиц статистического наблюдения, а также систему показателей, характеризующих изучаемую совокупность явлений и процессов как в целом, так и отдельных ее частей. От целей и задач исследования зависит программа статистической сводки. Разработка программы включает следующие этапы:

1) выбирается группировочный признак для образования однородных групп;

2) определяется порядок формирования и число групп;

3) разрабатывается система статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом;

4) создаются макеты статистических таблиц для предоставления результатов сводки.

Вместе с программой статистической сводки составляют план ее проведения. План должен содержать информацию о последовательности, сроках и технике проведения сводки, ее исполнителях, о порядке и правилах оформления ее результатов в виде таблиц.

Сводка также бывает децентрализованной и централизованной.

Децентрализованная статистическая сводка – это способ обобщения материала, который осуществляется снизу доверху по иерархической лестнице управления и на каждом из этапов подвергается обработке. Обработка данных производится на местах, т. е. отчеты предприятий сводятся статистическими органами субъектов Российской Федерации. Полученные итоги поступают в Госкомстат РФ, а затем выводятся итоговые показатели в целом по социально–экономическому положению страны.

Централизованная статистическая сводка – это способ, при котором все первичные данные, полученные в результате статистического наблюдения, сосредоточиваются в одной центральной организации и подвергаются обработке от начала до конца.

По технике выполнения статистическая сводка бывает механизированная (с использованием электронно–вычислительной техники) и ручная.

2. Сущность и классификация группировок

Научно обоснованное распределение на группы дает возможность сделать правильные выводы об изучаемой совокупности и происходящих в ней процессах.

Принципы научной группировки были изложены в работах В. И. Ленина. Статистическая группировка, как указывал В. И. Ленин, не является второстепенным вопросом. Она требует всестороннего социально–экономического анализа изучаемых явлений, Решающее значение в статистической группировке имеет правильный выбор группировочных признаков в соответствии с задачами статистического исследования. В основу группировки должны быть положены самые существенные, самые важные для изучаемого вопроса признаки, которые позволят выявить социально–экономические типы явлений. Блестящим примером применения статистических группировок для выявления социально–экономических типов может служить таблица из работы В. И. Ленина «Развитие капитализма в России».

Статистическая группировка – это один из основных этапов проведения статистического исследования.

Процесс образования однородных групп на основе разделения статистической совокупности на части или объединение изучаемых статистических единиц в совокупности по определенным для них признакам называют статистической группировкой Важнейшим статистическим методом обобщения данных являются статистические группировки.

Три основных типа задач, решаемых с помощью метода статистической группировки:

1) выделение социально–экономических типов явлений;

2) изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в явлении;

3) выявление взаимосвязей и взаимозависимостей между явлениями и признаками, характеризующими эти явления. Различают следующие виды статистических группировок:

1) типологические;

2) структурные;

3) аналитические.

Качественно однородные группы совокупностей, т. е. объекты, которые по своим группировочным признакам близки друг к другу, называют типологической группировкой.

Примером типологической группировки являются: группировка земель, по формам собственности. Основное внимание в типологической группировке должно уделяться идентификации типов и выбору группировочного признака. Для построения типологической группировки необходимо воспользоваться количественными и качественными (атрибутивными) признаками.

Группировка по атрибутивному признаку предполагает, что число выделенных групп соответствует фактическому числу градаций этого признака. По количественному признаку необходимо правильно установить интервал группировки, определить необходимое число групп. Проблема определения интервалов типологической группировки решается на основании выделения таких количественных границ изменения группировочного признака, при которых явление изменяет или приобретает новое качество.

В типологической группировке от числа существующих социально–экономических типов зависит число групп. От состава, структуры однородных групп и изучения вариации признаков внутри однотипной совокупности и однотипных групп на основе построения структурной группировки зависят социально–экономические типы явлений. Разделение однородной совокупности на определенные группы, которые в дальнейшем будут характеризовать структуру по определенному группировочному признаку, называют структурной группировкой. Здесь также рассматриваются количественные и атрибутивные признаки. Примером является группировка рабочих склада по квалификации.

По атрибутивному признаку группы отличаются друг от друга по характеру признака. Количественный признак также предполагает определение числа групп и ширины интервала.

Основная задача статистических группировок – исследование связей и зависимостей между признаками единиц статистической совокупности, которая решается с помощью построения аналитических группировок. Аналитическая группировка – это группировка, выявляющая взаимосвязи и взаимозависимости между изучаемыми социально–экономическими явлениями и признаками, их характеризующими.

Все признаки в статистической науке можно подразделять на факторные и результативные. Признаки, которые оказывают большое влияние на изменение результативных признаков, называют факторными. Признаки, изменяющиеся под влиянием факторных признаков, называют результативными.

Важная задача при построении аналитической группировки – выбор числа групп, на которые необходимо разбить изучаемую совокупность единиц наблюдения, и определение их границ.

Требования, которые необходимо соблюдать в процессе построения аналитических группировок, это: каждая изучаемая группа должна содержать однородные единицы совокупности по груп–пировочному признаку, и количество единиц в каждой изучаемой группе должно быть достаточным для того, чтобы получить статистические характеристики изучаемого объекта.

Простой называется группировка, если группа образована только по одному признаку. Если разбить группу на подгруппу в соответствии с определенными признаками, то такую группировку называют комбинированной.

Комбинационной считается группировка, когда разбивка совокупности на группы производится по двум и более группировоч–ным признакам, взятым в сочетании (комбинации) друг с другом Комбинационные группировки позволяют изучать единицы совокупности одновременно по нескольким признакам.

При изучении сложных социально–экономических явлений и процессов применяются комбинационные группировки. Для того чтобы построить комбинационную группировку, необходимо выявить наличие достаточно большого числа наблюдений.

Для того чтобы найти скопление (в мерном пространстве) объектов (точек), необходимо применить многомерную группировку Различают группировки по используемой информации:

1) первичные – производятся на основе исходных данных которые были получены в результате статистического наблюдения;

2) вторичные – это результат соединения или расчленения группировки.

3. Принципы построения группировок

Для построения статистических группировок нужно выбрать группировочный признак, далее определить количество групп, на которые разбивают изучаемую статистическую совокупность и зафиксировать границы интервалов группировки. Для каждой группировки нужно находить конкретные показатели или их систему, которые должны охарактеризовать изучаемые группы.

Выбор группировочного признака – сложный вопрос в теории статистической группировки и статистического исследования в целом. Группировочный признак – это основание, по которому проводится разбивка единиц совокупности на отдельные группы. От степени точности группировочного признака зависит правильность выводов статистического исследования.

В группировку входят количественные и атрибутивные (качественные) признаки. Количественные признаки обычно имеют числовое выражение (например, объем выпускаемой продукции, возраст человека, доход семьи и т. д.). Атрибутивные признаки дают качественную характеристику единицы совокупности (например, пол, семейное положение, политическая ориентация человека и т. д.). Выделенные группы по атрибутивному признаку в группировке должны отличаться друг от друга по качественной характеристике признака. Число групп, на которые расчленяется статистическая совокупность, зависит от количества градаций атрибутивного признака.

Важно изучить экономическую сущность исследуемого явления при построении группировки по количественному признаку.

Для определения числа групп можно воспользоваться формулой Стерджесса:

h + 3,322 ? lg N,

где h – число групп;

N – число единиц совокупности;

lgN – десятичный логарифм от N.

Данная формула говорит о том, что выбор числа групп объектно зависит от объема совокупности. После установления числа групп решается вопрос об определении интервалов группировки.

На основе интервала группировки можно количественно различить одни группы от других и наметить границы выделения их нового качества. Интервал группировки – это интервал значений варьирующего признака, лежащих в пределах определенной группы. Каждый интервал имеет свою длину (ширину), верхнюю и нижнюю границы.

Нижняя граница интервала – это наименьшее значение признака в интервале, а верхняя граница интервала – его наибольшее значение. За нижнюю границу первого интервала принимают наименьшее значение признака в совокупности единиц наблюдения. Верхняя граница последнего интервала не может быть меньше наибольшего значения признака в совокупности единиц наблюдения.

Ширина интервала – это разность между верхней и нижней границами. Интервалы группировки в зависимости от их ширины бывают равными и неравными. Неравные делятся на прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие, произвольные и специализированные. Если вариация признака проявляется в сравнительно узких границах и распределение носит равномерный характер, то строят группировку с равными интервалами.

Величина равного интервала определяется по следующей формуле:

h = R/n = (х мах – х min) / n,

гдех мах,х min – максимальное и минимальное значение признака в совокупности;

n – число групп.

Данную формулу называют шагом интервала. Если размах вариации признака в совокупности велик и значения признака варьируются неравномерно, то используют группировку с неравными интервалами. Неравные интервалы могут быть получены, если построенная группировка с равными интервалами содержит группы, не отражающие определенные типы изучаемого явления или процесса или не содержащие ни одной единицы совокупности, возникает необходимость увеличения – объединения двух или нескольких малочисленных или «пустых» последовательных равных интервалов. Выбор равных или неравных интервалов зависит от степени заполнения интервалов. Интервалы группировок могут быть закрытыми и открытыми Закрытыми интервалами являются интервалы, в которых указаны верхняя и нижняя границы. Открытые интервалы имеют только одну границу (верхнюю – у первого, нижнюю – у последнего). К количественным признакам можно отнести непрерывный признак, или дискретный. Если в основании группировки лежит дискретный признак, то нижняя граница i – го интервала равна верхней границе i – го интервала, увеличенной на 1.

В группировках, отражающих качественные особенности и специфику выделяемых групп единиц изучаемой совокупности по определенному признаку, применяются специализированные интервалы. Специализированные интервалы – это интервалы, которые применяются для выделения из совокупности одних и тех же типов по одному и тому же признаку у явлений, находящихся в различных условиях. По роли, которую играют признаки во взаимосвязи изучаемых объектов, процессов или явлений, их можно подразделить на факторные и результативные. Факторные признаки воздействуют на другие признаки, а результативные испытывают на себе влияние других признаков.