Uvod
1. Vrste skupin. Statistična tabela
2. Osnovne tehnike konstruiranja in izvajanja skupin
Bibliografija
Uvod
V praktični statistiki se pogosto uporablja metoda klasifikacij in skupin. Razvrstitev- to je sistematična razdelitev pojavov in predmetov v določene skupine, razrede, kategorije na podlagi njihovih podobnosti in razlik. Uporabljajo se klasifikacije: industrija; strokovno; osnovna sredstva; kapitalske naložbe; gradbeni stroji.
Za nadaljnjo obdelavo primarnih podatkov, zbranih med statističnim opazovanjem, se pogosto uporablja tudi metoda združevanja v skupine.
Združevanje v skupine- to je porazdelitev številnih enot proučevane populacije v skupine v skladu z bistveno značilnostjo za določeno skupino. Metoda združevanja omogoča primarno sintezo podatkov in njihovo predstavitev v bolj urejeni obliki. Zahvaljujoč združevanju v skupine lahko povežete agregatne kazalnike za celotno populacijo z agregatnimi kazalniki za skupine. Postane možno primerjati, analizirati razloge za razlike med skupinami in preučevati razmerja med značilnostmi. Združevanje v skupine nam omogoča sklepanje o strukturi populacije in vlogi posameznih skupin v tej populaciji. Razvrščanje v skupine je tisto, kar je podlaga za poznejši povzetek in analizo podatkov.
Značilnosti, po katerih se izvaja združevanje, imenujemo značilnosti združevanja. Znak združevanja včasih imenovana osnova skupine. Pravilna izbira bistvene značilnosti združevanja omogoča pripravo znanstveno utemeljenih zaključkov na podlagi rezultatov statistične študije. Značilnosti združevanja imajo lahko tako kvantitativni izraz (obseg, dohodek, menjalni tečaj, starost itd.) kot kvalitativni izraz (oblika lastništva podjetja, spol osebe, panožna pripadnost, zakonski stan itd.).
Pri določanju števila skupin se praviloma upoštevajo raziskovalna naloga, velikost populacije in tipi značilnosti, ki so vzeti kot osnova za grupiranje. Na podlagi kvantitativnih meril lahko na primer starost prebivalstva razdelimo v različne skupine. Njihovo število bo odvisno od dodeljenih nalog. To so lahko na primer skupine glede na starost delovno aktivnega prebivalstva; ekonomsko aktivno prebivalstvo itd.
1. Vrste skupin. Statistična tabela
Vrste skupin odvisno od ciljev in nalog, ki jih opravljajo. Z metodo statističnih skupin identificiramo kvalitativno homogene populacije, preučujemo strukture populacije in spremembe, ki se v njih dogajajo, ter rešujemo probleme proučevanja obstoječih povezav in odvisnosti.
Z določeno stopnjo konvencije za opravljanje teh nalog so skupine ustrezno razdeljene na tipološki, strukturni in analitični.
Metoda tipološkega združevanja sestoji iz prepoznavanja homogenih skupin v kvalitativno heterogeni populaciji. V tem primeru je zelo pomembno, da pravilno izberete značilnost združevanja, ki bo pomagala prepoznati izbrano vrsto. Tipološke skupine se pogosto uporabljajo pri preučevanju družbenoekonomskih pojavov. Primeri te vrste združevanja so lahko skupine podjetij po vrsti lastništva (tabela 1), po vrsti poslovanja, družbenih skupinah prebivalstva itd. Tipološke skupine pogosto uporabljajo specializirane intervale.
Tabela 1 - Združevanje tiskarskih podjetij v enem od mest Rusije po vrsti lastništva
Metoda strukturnega združevanja obstaja razdelitev homogene populacije v skupine glede na eno ali drugo različno značilnost združevanja. Primeri te vrste združevanja so lahko skupine prebivalstva po spolu, starosti, kraju bivanja, dohodku itd., To je problem preučevanja strukturne sestave določene homogene populacije, strukturne spremembe glede na eno ali drugo značilnost združevanja lahko biti rešen. Na podlagi strukturnih sprememb preučujemo vzorce družbenih pojavov (tabela 2).
Tabela 2 - Razvrščanje ruskega prebivalstva glede na povprečni dohodek na prebivalca (pogojne številke)
Metoda analitičnega združevanja sestoji iz proučevanja odnosov med faktorskimi značilnostmi v kvalitativno homogeni populaciji. S pomočjo analitičnih skupin je mogoče prepoznati znake, ki so lahko bodisi vzrok bodisi posledica določenega pojava. Pri analitičnem združevanju se največkrat uporabljajo neenaki intervali. Primer analitične skupine je predstavljen v tabeli. 3.
Tabela 3 - Združevanje trajanja pogodbenih razmerij knjigarne in kakovosti izdelkov
Rezultati združevanja gradiva so predstavljeni v obliki tabel, kjer je prikazano v vizualno racionalni obliki. Vsaka tabela ne more biti statistična. Tabelarične oblike koledarjev, testov in vprašalnikov, množilne tabele niso statistične.
Statistična tabela- to je digitalni izraz končnih značilnosti celotne opazovane populacije ali njenih komponent glede na eno ali več bistvenih značilnosti. Statistična tabela vsebuje dva elementa: subjekt in predikat.
Predmet statistične tabele je seznam skupin ali enot, ki sestavljajo niz proučevanih opazovanih enot.
Predikat statistične tabele so digitalni indikatorji, s pomočjo katerih so podane značilnosti skupin in enot, poudarjenih v predmetu.
Obstajajo preproste, skupinske in kombinirane tabele.
IN preproste mize, praviloma vsebuje referenčno gradivo, ki zagotavlja seznam skupin ali enot, ki sestavljajo predmet študija. Hkrati pa deli predmeta niso enako kakovostne skupine in ni sistematizacije enot, ki se preučujejo. Predikat teh tabel vsebuje absolutne vrednosti, ki odražajo obseg preučevanih procesov.
Skupinske in kombinacijske tabele so namenjene znanstvenim namenom, kjer za razliko od enostavnih tabel predikat vsebuje povprečne in relativne vrednosti na podlagi absolutnih vrednosti.
Skupinska tabela- to je tabela, v kateri je statistična populacija razdeljena v ločene skupine glede na eno pomembno značilnost, vsako skupino pa označuje več indikatorjev. Primer takšnega združevanja je lahko razdelitev ruskih družin v skupine glede na kraj bivanja (podeželske in mestne), kjer se podskupine družin oblikujejo glede na število otrok. Analiza teh skupin na podlagi popisa prebivalstva leta 1989 je privedla do ugotovitve, da ima večina družin, ne glede na to, ali pripadajo mestnemu ali podeželskemu prebivalstvu, le enega otroka.
Kombinacijska tabela- to je tabela, kjer je predmet združevanje populacijskih enot po dveh ali več lastnostih, ki so razdeljene v skupine najprej po eni lastnosti, nato pa v podskupine po drugi značilnosti znotraj vsake od že izbranih skupin. Kombinacijska tabela vzpostavlja pomemben odnos med dejavniki združevanja. Primer kombinacijskega združevanja je lahko razdelitev tiskarskih podjetij glede na tri bistvene značilnosti: stopnjo opremljenosti s sodobno tiskarsko opremo, stopnjo uporabe sodobnih tehnologij in stopnjo produktivnosti dela. Tovrstne statistične tabele omogočajo celovito analizo, vendar so manj vizualne.
2. Osnovne tehnike konstruiranja in izvajanja skupin
Če se za sestavo skupine uporablja samo ena značilnost, se taka skupina imenuje preprosta; če se skupina izvaja po več značilnostih, se imenuje kompleksna. Kompleksno združevanje Lahko je kombiniran ali večdimenzionalen.
Kombinirano združevanje se izvaja zaporedno: skupine, identificirane glede na eno značilnost, se nato razdelijo v podskupine na podlagi druge značilnosti, ki jih je nato mogoče razlikovati glede na naslednjo drugačno značilnost. V tem primeru bo število skupin enako zmnožku števila izbranih skupin in števila značilnosti združevanja. Postopek za določitev optimalnega števila skupin temelji na uporabi Sturgessove formule:
kjer je n število skupin; N je število enot v populaciji.
Iz formule je razvidno, da je izbira števila skupin odvisna od velikosti populacije. Če je skupin veliko in vsebujejo majhno število enot, lahko indikatorji skupin postanejo nezanesljivi. Zato je alternativa kombinacijskemu združevanju večdimenzionalno združevanje, ki se izvaja glede na niz značilnosti hkrati. Njegova uporaba zahteva uporabo elektronske računalniške tehnologije. S pomočjo posebej razvitih elektronskih programov se oblikujejo homogene skupine na podlagi bližine po celotnem naboru lastnosti.
Najpomembnejša faza pri preučevanju družbeno-ekonomskih pojavov in procesov je sistematizacija primarnih podatkov in na tej podlagi pridobitev povzetka značilnosti celotnega predmeta z uporabo splošnih kazalnikov, kar se doseže s povzemanjem in združevanjem primarnega statističnega materiala.
Statistični povzetek - to je kompleks zaporednih operacij za posploševanje določenih posameznih dejstev, ki tvorijo niz, da bi identificirali tipične značilnosti in vzorce, ki so del pojava, ki se preučuje kot celota. Izvedba statističnega povzetka vključuje naslednje korake :
Statistično združevanje se imenuje delitev enot populacije, ki se preučuje, v homogene skupine glede na nekatere značilnosti, ki so zanje bistvene. Združevanje v skupine je najpomembnejša statistična metoda za povzemanje statističnih podatkov, osnova za pravilen izračun statističnih kazalcev.
Razlikujemo naslednje vrste skupin: tipološke, strukturne, analitične. Vse te skupine združuje dejstvo, da so enote predmeta razdeljene v skupine glede na nekatere značilnosti.
Funkcija združevanja je značilnost, po kateri so enote populacije razdeljene v ločene skupine. Zaključki statistične študije so odvisni od pravilne izbire značilnosti združevanja. Kot osnovo za razvrščanje je treba uporabiti pomembne, teoretično utemeljene značilnosti (kvantitativne ali kvalitativne).
Kvantitativne značilnosti združevanja imajo številčni izraz (obseg trgovanja, starost osebe, družinski dohodek itd.) in kvalitativni znaki združevanja odražajo stanje populacijske enote (spol, zakonski stan, panogo podjetja, njegovo obliko lastništva itd.).
Po določitvi osnove združevanja je treba odločiti o številu skupin, v katere je treba razdeliti proučevano populacijo. Število skupin je odvisno od ciljev študije in vrste indikatorja, na katerem temelji razvrščanje, obsega populacije in stopnje variacije značilnosti.
Na primer, združevanje podjetij po vrsti lastništva upošteva občinsko, zvezno in zvezno lastnino. Če se združevanje izvaja po kvantitativnem merilu, je treba posebno pozornost nameniti številu enot preučevanega predmeta in stopnji nihanja značilnosti združevanja.
Ko je določeno število skupin, je treba določiti intervale združevanja. Interval - to so vrednosti spremenljive značilnosti, ki ležijo znotraj določenih meja. Vsak interval ima svojo vrednost, zgornjo in spodnjo mejo ali vsaj eno od njih.
Spodnja meja intervala se imenuje najmanjša vrednost značilnosti v intervalu in Zgornja meja - najvišja vrednost karakteristike v intervalu. Vrednost intervala je razlika med zgornjo in spodnjo mejo.
Intervali združevanja so glede na velikost: enaki in neenaki. Če se variacija lastnosti kaže v razmeroma ozkih mejah in je porazdelitev enotna, potem se skupina gradi v enakih intervalih. Vrednost enakega intervala je določena z naslednjo formulo :
kjer sta Xmax, Xmin največja in najmanjša vrednost značilnosti v agregatu; n - število skupin.
Najenostavnejša skupina, v kateri je vsaka izbrana skupina označena z enim indikatorjem, predstavlja porazdelitveni niz.
Serije statističnih porazdelitev - to je urejena porazdelitev populacijskih enot v skupine po določeni značilnosti. Glede na značilnosti, ki so osnova za oblikovanje porazdelitvenih serij, ločimo atributivne in variacijske porazdelitvene serije.
Atributivna se imenujejo porazdelitvene serije, zgrajene glede na kvalitativne značilnosti, to je značilnosti, ki nimajo numeričnega izraza (razporeditev po vrsti dela, po spolu, po poklicu itd.). Atributivne porazdelitvene serije označujejo sestavo populacije glede na nekatere bistvene značilnosti. Ti podatki, vzeti v več obdobjih, omogočajo preučevanje sprememb v strukturi.
Variacijske serije se imenujejo porazdelitvene serije, zgrajene na kvantitativni osnovi. Vsaka serija variacij je sestavljena iz dveh elementov: možnosti in frekvenc. Opcije se imenujejo posamezne vrednosti značilnosti, ki jih ima v variacijski seriji, to je posebna vrednost spremenljive značilnosti.
Frekvence imenujemo številke posameznih variant ali vsake skupine variacijske serije, to so številke, ki kažejo, kako pogosto se določene variante pojavljajo v porazdelitveni seriji. Vsota vseh frekvenc določa velikost celotne populacije, njen obseg. Frekvence se imenujejo frekvence, izražene v delčkih enote ali kot odstotek skupne vrednosti. V skladu s tem je vsota frekvenc enaka 1 ali 100%.
Glede na naravo variacije značilnosti ločimo tri oblike variacijskih serij: rangirane serije, diskretne serije in intervalne serije.
Razvrščene serije variacij - to je porazdelitev posameznih enot populacije v naraščajočem ali padajočem vrstnem redu lastnosti, ki se proučuje. Razvrščanje vam omogoča enostavno razdelitev kvantitativnih podatkov v skupine, takojšnje zaznavanje najmanjših in največjih vrednosti lastnosti ter poudarjanje vrednosti, ki se najpogosteje ponavljajo.
Diskretne variacijske serije označuje porazdelitev populacijskih enot glede na diskretno karakteristiko, ki ima samo celoštevilske vrednosti. Na primer tarifna kategorija, število otrok v družini, število zaposlenih v podjetju itd.
Če ima značilnost stalno spremembo, ki lahko v določenih mejah sprejme poljubne vrednosti ("od - do"), potem je za to značilnost potrebno zgraditi intervalne variacijske serije . Na primer znesek dohodka, delovna doba, stroški osnovnih sredstev podjetja itd.
Problem 1 . Obstaja podatek o številu knjig, ki so jih študenti prejeli preko naročnine v preteklem študijskem letu.
Konstruirajte rangirane in diskretne nize porazdelitve variacij, ki označujejo elemente niza.
rešitev
Ta komplet predstavlja veliko možnosti za število knjig, ki jih študent prejme. Preštejmo število takšnih možnosti in jih uredimo v obliki variacijskih rangiranih in variacijskih diskretnih porazdelitvenih serij.
Problem 2 . Obstajajo podatki o stroških osnovnih sredstev za 50 podjetij, tisoč rubljev.
Sestavite distribucijsko vrsto, pri čemer označite 5 skupin podjetij (v enakih intervalih).
rešitev
Za rešitev bomo izbrali največjo in najmanjšo vrednost vrednosti osnovnih sredstev podjetij. To sta 30,0 in 10,2 tisoč rubljev.
Ugotovimo velikost intervala: h = (30,0-10,2):5= 3,96 tisoč rubljev.
Potem bo prva skupina vključevala podjetja, katerih osnovna sredstva znašajo od 10,2 tisoč rubljev. do 10,2+3,96=14,16 tisoč rubljev. V drugo skupino bo vključenih 9 podjetij, katerih osnovna sredstva znašajo od 14,16 tisoč rubljev. do 14,16+3,96=18,12 tisoč rubljev. Takih podjetij bo 16. Podobno bomo ugotovili število podjetij, vključenih v tretjo, četrto in peto skupino.
Dobljeno porazdelitveno serijo umestimo v tabelo.
Problem 3 . Za številna podjetja lahke industrije so bili pridobljeni naslednji podatki:
Podjetja združite po številu delavcev, tako da oblikujete 6 skupin na enakih razmikih. Izračunajte za vsako skupino:
1. število podjetij
2. število delavcev
3. količina proizvedenih izdelkov na leto
4. povprečna dejanska proizvodnja na delavca
5. obseg osnovnih sredstev
6. povprečna velikost osnovnih sredstev enega podjetja
7. povprečna vrednost proizvodov, ki jih proizvede eno podjetje
Rezultate izračuna predstavite v tabelah. Potegnite zaključke.
rešitev
Za rešitev bomo izbrali največje in najmanjše vrednosti povprečnega števila delavcev v podjetju. To sta 43 in 256.
Poiščimo velikost intervala: h = (256-43):6 = 35,5
Potem bo prva skupina vključevala podjetja, katerih povprečno število delavcev je od 43 do 43 + 35,5 = 78,5 ljudi. V drugo skupino bo vključenih 5 podjetij, katerih povprečno število delavcev bo od 78,5 do 78,5 + 35,5 = 114 ljudi. Takšnih podjetij bo 12. Podobno bomo našli število podjetij, vključenih v tretjo, četrto, peto in šesto skupino.
Nastalo porazdelitveno serijo postavimo v tabelo in izračunamo potrebne kazalnike za vsako skupino:
Zaključek : Kot je razvidno iz tabele, je druga skupina podjetij najštevilčnejša. Vključuje 12 podjetij. Najmanjši skupini sta peta in šesta skupina (po dve podjetji). To so največja podjetja (po številu delavcev).
Ker je druga skupina največja, sta obseg izdelkov, ki jih proizvedejo podjetja te skupine na leto, in obseg osnovnih sredstev bistveno višji od drugih. Hkrati povprečna dejanska proizvodnja na delavca v podjetjih iz te skupine ni največja. Tu prednjačijo podjetja četrte skupine. Ta skupina predstavlja tudi precej velik obseg osnovnih sredstev.
Za zaključek ugotavljamo, da sta povprečna velikost osnovnih sredstev in povprečna količina proizvodnje, ki jo proizvede eno podjetje, neposredno sorazmerna z velikostjo podjetja (glede na število delavcev).
Naloge skupin so naslednje:
V skladu s temi nalogami ločimo tri vrste skupin:
Tipološko združevanje – to je delitev heterogene populacije na homogene skupine (posebne populacije), ki se razlikujejo po vrsti pojavov.
Strukturno združevanje je namenjen preučevanju sestave homogene populacije glede na nekatere različne značilnosti.
Analitično združevanje je sredstvo za preučevanje odnosa med značilnostmi.
Posebnost tipološkega združevanja je v tem, da je seznam tipov, ki jih najdemo v proučevani populaciji, predhodno strokovno ugotovljen v skladu z navedenim namenom študije. Na primer, ameriški regulatorni organi za ureditev bančnih dejavnosti delijo banke na pet vrst glede na obseg lastnih sredstev:
Banka, ki preide v nižjo kategorijo, brez regulatornega dovoljenja ne more povečati sredstev ali izplačati dividend delničarjem.
V Rusiji so za preučevanje poslovne dejavnosti bank na podlagi ustreznega spremljanja, ki ga izvaja Center za gospodarske razmere pri Vladi Ruske federacije, razdeljene po enakih kriterijih, vendar le v tri skupine: majhne, srednje in velike.
Izbor lastnosti za razlikovanje razločenih tipov pojavov poteka tudi strokovno. Tako je možna delitev bank po velikosti tudi po drugih kriterijih, na primer po obsegu bilančne vsote.
Strukturno združevanje zagotavlja diferenciacijo skupin glede na stopnjo variacije za preučevano značilnost. Primer takšnega združevanja je predstavljen v tabeli. 2.1.
Tabela 2.1
Združevanje kreditnih institucij Ruske federacije po sredstvih(%, glede na skupno")
|
Skupina kreditnih institucij po sredstvih (g), milijonov rubljev. |
Število podružnic |
Lastna sredstva |
Obseg depozitov fizičnih oseb |
Obseg posojil bankam in drugim strankam |
Primer kaže, da so navedene razlike med tipološkimi in strukturnimi skupinami v veliki meri pogojne. Po eni strani identificirani tipi odražajo strukturo prebivalstva. Po drugi strani pa, če določite meje intervalov zneska sredstev, ki ustrezajo vrstam bank po velikosti (majhne, srednje, velike), potem lahko skupino imenujemo tipološka.
Zaradi narave problemov, ki jih rešujemo, se analitično združevanje razlikuje po tem, da se pri konstruiranju značilnosti delijo na faktorske in efektivne. Enote populacije so razvrščene glede na faktorsko značilnost, nato pa je vsaka skupina označena s povprečnimi vrednostmi dobljene značilnosti.
Če primerjamo spremembe povprečnih vrednosti nastale značilnosti v skupinah s spremembami faktorja, lahko sklepamo o prisotnosti ali odsotnosti razmerja, njegovi obliki in smeri (linearna ali nelinearna, neposredna ali inverzna). Primer analitičnega združevanja je predstavljen v tabeli. 2.2.
Tabela 2.2
Značilnosti odvisnosti razmerja vloženih in porabljenih prihrankov prebivalstva regije glede na sestavo družine
V zgornjem primeru se bo povprečna stopnja razmerja vloženih in porabljenih prihrankov prebivalstva spreminjala od skupine do skupine družin; Med kazalnikom, ki označuje velikost družine, in povprečno stopnjo razmerja med višino vloženih in porabljenih prihrankov obstaja nelinearna povezava: v večjih družinah je to razmerje nižje.
Uporaba strukturnih skupin omogoča ne le razkrivanje razmerja med posameznimi deli preučevane populacije, temveč tudi s primerjavo skozi čas analizirati strukturne premike, ki so se v njej pojavili. Kot zbirno karakteristiko intenzivnosti sprememb lahko uporabimo integralne kazalnike strukturnih sprememb, predvsem linearne in kvadratne koeficiente absolutnih strukturnih sprememb.
Za oceno povečanja ali zmanjšanja intenzivnosti strukturnih sprememb jih je priporočljivo izračunati v več obdobjih. Dokaj pogost zbirni indikator strukturnih sprememb, ki ima poleg spodnjih tudi zgornje meje sprememb, je indeks razlike. Razpon je od nič do ena. Bližje kot je njegova vrednost enotnosti, večja je stopnja spremembe v sestavi analizirane skupine člankov.
Formule za izračun:
1) linearni koeficient absolutnih strukturnih sprememb:
2) kvadratni koeficient absolutnih strukturnih sprememb:
Primer takšne uporabe strukturne skupine so podatki o napovedi sprememb v gospodarstvu, ki so navedeni v Dodatku 2 k Konceptu dolgoročnega socialno-ekonomskega razvoja Ruske federacije za obdobje do leta 2020 (tabela 2.3).
Tabela 2.3
Napoved sprememb v strukturi dodane vrednosti za glavne sektorje gospodarstva (v cenah 2007)
|
Gospodarski sektor |
Delež v skupni višini dodane vrednosti, % |
|||
|
2007 (d 0) |
2020 (d 1) |
|||
|
Inovativno |
||||
|
Nafta in plin |
||||
|
Primarni sektor |
||||
|
Transport |
||||
|
Trgovina na debelo in drobno |
||||
Za podatke, predstavljene v tabeli, je linearni koeficient absolutnih strukturnih sprememb enak 2,6 odstotne točke (pp); kvadratni koeficient absolutnih strukturnih sprememb je enak 3,6 odstotne točke; indeks razlike je 0,08.
Podatki v tabeli. 2.3, kazalniki intenzivnosti strukturnih sprememb pa nakazujejo predvidene opazne spremembe v sestavi dodane vrednosti v glavnih sektorjih gospodarstva za obdobje 2007–2020.
Razvrščanje v skupine se lahko izvede glede na eno ali več značilnosti. Če so skupine oblikovane po eni značilnosti, se imenuje združevanje preprosto.
Združevanje v skupine, pri katerem se populacija razdeli na skupine glede na dve ali več značilnosti, vzetih skupaj, se imenuje kombinacijski. Pri tem se vsaka skupina, identificirana po eni (prvi) lastnosti, razdeli na podskupine po drugi, slednja pa na podskupine po tretji lastnosti itd.
Hkratna uporaba več značilnosti združevanja omogoča ugotavljanje kvalitativnih razlik, strukturnih značilnosti in povezav med proučevanimi značilnostmi, ki jih ni mogoče odkriti na podlagi izoliranega združevanja po številnih značilnostih združevanja. Vendar pa kombinacija značilnosti združevanja močno poveča število skupin, zato se pri uporabi kombinacijskih združevanj predpostavlja dovolj veliko število opazovanj.
Osnova združevanja je lahko nekvantitativni (atributivni) ali kvantitativni atribut.
Atributivne značilnosti izrazijo lastnosti pojava v obliki njihovega imena. Zato izbira značilnosti združevanja včasih vnaprej določa število skupin. Tako sta pri združevanju prebivalstva po spolu možni le dve skupini, pri preučevanju poklicne sestave delavcev pa je mogoče oblikovati več skupin, pri čemer se upoštevajo različni poklici.
Na splošno atributivna narava značilnosti ne odpravi vprašanja števila skupin, ki jih je treba razlikovati, saj obilica atributivnih možnosti ustvarja pretirano razdrobljenost preučevanega pojava. Posledično je za oblikovanje skupin, ki temeljijo na takšnih značilnostih, potrebno združiti več njihovih pomenov. Priporočljivo je na primer združevanje sorodnih poklicev v skupine, ki pokrivajo eno ali drugo vrsto dela (strugarje, rezkalce lahko združimo v skupino strojnikov) ali pa delavce v različnih pomožnih proizvodnih poklicih razporedimo v naslednje razširjene poklice. skupine: popravilo, tehnični nadzor, transport itd. .d.
Razlikovanje skupin in podskupin po kvantitativne značilnosti združevanja, praviloma je povezana z oblikovanjem intervalov na podlagi teh značilnosti. Šele ko se diskretna značilnost spremeni v majhnih mejah, se združevanje ujema z vrednostjo značilnosti (npr. družine - po številu članov itd.).
Intervali združevanja – to so kvantitativne vrednosti značilnosti, na podlagi katerih so preučevani pojavi razdeljeni v skupine. Razlika med zgornjo in spodnjo mejo intervala je njegova vrednost. Intervali so lahko enaki (če je njihova vrednost enaka v vseh skupinah) ali neenaki (ko se njihova vrednost razlikuje od skupine do skupine).
Enaki intervali se uporabljajo v primerih, ko se sprememba lastnosti pojavi znotraj razmeroma ozkih meja in je bolj ali manj enotna. Omogočajo širšo uporabo matematičnih metod analize.
Za združevanje z enakimi intervali se velikost intervala določi s formulo
Kje jaz – vrednost ločenega intervala; in – največje in najmanjše vrednosti atributa v proučevani populaciji; P - število skupin.
Neenaki intervali včasih se uporablja kot postopno naraščanje ali zmanjševanje. Uporaba takih intervalov pri preučevanju družbenoekonomskih pojavov je posledica dejstva, da ima za večino kvantitativna sprememba velikosti značilnosti neenakomeren pomen v višjih in nižjih skupinah. Tako je razlika v prometu, ki znaša 10 tisoč rubljev, pomembna za majhne trgovine, vendar nepomembna za velike.
Končno so lahko intervali združevanja zaprto (z z navedbo spodnje in zgornje meje) in odprto (označuje eno od meja). Odprti intervali se uporabljajo samo za ekstremne skupine.
Postopek izbire značilnosti združevanja, metode oblikovanja, pomen in pomen intervalov in skupin - vsa ta vprašanja so določena v zvezi z vsako vrsto združevanja.
Število intervalov v tipološki skupini je določeno s številom identificiranih tipov, velikost vsakega izmed njih pa je odvisna od vsebine tipa, ki je z njegovo pomočjo razmejen. V tem primeru se praviloma uporabljajo odprti in neenaki intervali.
V analitičnih in strukturnih združevanjih se analiza izvaja v okviru enokvalitetnih agregatov, razmejenih kot rezultat tipološkega združevanja. V zvezi s tem ni objektivnega enotnega načela za določanje števila skupin. V vsakem posameznem primeru je treba upoštevati obseg proučevane populacije in naravo variabilnosti lastnosti. Bolj ko je skupek enot pomemben, čim intenzivneje se spreminjajo lastnosti, več skupin se lahko oblikuje. Za določitev meja variacije in neposredno primerjavo sprememb medsebojno povezanih značilnosti v strukturnih in analitičnih skupinah se največkrat uporabljajo zaprti enaki intervali. Vendar pa zahteva, povezana z zagotavljanjem zadostne zapolnjenosti skupin, v nekaterih primerih povzroči potrebo po uporabi združevanja v skupine v neenakih intervalih.
Približno število skupin, če so združene v enakih intervalih, je mogoče izračunati po formuli, ki jo je predlagal ameriški znanstvenik Sturgess:
Kje n – število populacijskih enot; p – število skupin.
Statistične skupine so praviloma oblikovane na podlagi primarnega statističnega gradiva. Take skupine se imenujejo primarni. Včasih je za oblikovanje novih skupin treba uporabiti obstoječe skupine. Take skupine se imenujejo sekundarni.
Potreba po ponovnem združevanju podatkov se pojavi v primerih, ko predhodno izdelane skupine ne izpolnjujejo ciljev študije iz dveh glavnih razlogov:
Nove skupine lahko pridobite na naslednje načine:
Za doseganje enotnosti pri obdelavi statističnih podatkov se v praksi pogosto uporabljajo klasifikacije.
Razvrstitev se obravnava kot vrsta tipološke skupine. Predstavlja sistematično razdelitev pojavov in predmetov v določene skupine, razrede, kategorije glede na njihove podobnosti in razlike. Primeri vključujejo OKVED, klasifikacijo gospodarskih sektorjev in gospodarskih sredstev v sistemu nacionalnih računov itd.
Klasifikacija je nekakšen standard, vzpostavljen za določeno časovno obdobje. Osnova klasifikacije je praviloma atributivna značilnost, ki ima lahko veliko različic. V nomenklaturi so dopolnjeni in določeni. Spodaj nomenklatura se nanaša na standardni seznam predmetov in skupin, vključenih v določeno klasifikacijo.
Težko je jasno ločiti skupine in klasifikacije, saj opravljajo podobne funkcije. Klasifikacije so zasnovane za dolgoročno uporabo, vendar se sčasoma pregledujejo in prilagajajo.
V nasprotju s klasifikacijo so skupine narejene za namene te specifične študije, obravnave katerega koli posebnega vprašanja v njej. Na primer, pri razvoju koncepta življenjskega cikla gospodinjstva so ameriški tržniki uporabili naslednje starostne meje: mladost - do 35 let; povprečna starost – 35–64 let; višja starost - 65 let in več.
V domači praksi se za analizo vedenjskega modela različnih skupin prebivalstva na potrošniškem trgu v skladu z metodologijo rednih raziskav potrošniškega vedenja prebivalstva v Rusiji, ki jih Rosstat izvaja četrtletno, uporabljajo druge starostne meje: mladi - 16– 29 let; povprečna starost – od 30–49 let; višja starost - 50 let in več.
Trenutno se za združevanje predmetov, za katere je značilno veliko število lastnosti, pogosto uporabljajo metode večdimenzionalnega združevanja ali metode večdimenzionalne klasifikacije.
Tu je v bistvu ohranjeno načelo podobnosti in razlike med enotami populacije, ki se izvaja v tipološkem združevanju. Podobnost je homogenost enot v skupinah, razlika je njihova velika razlika med skupinami. Z drugimi besedami, prvič, predmeti, ki so si v nekem pogledu podobni, so združeni v en razred, in drugič, stopnja podobnosti predmetov, ki pripadajo istemu razredu, mora biti večja od stopnje podobnosti predmetov, ki pripadajo različnim razredom. . V tipološkem združevanju koncepta podobnosti in stopnje podobnosti nista formalizirana, v postopkih večdimenzionalne klasifikacije pa sta formalizirana in izražena s številnimi funkcionalnimi razmerji.
Pri večdimenzionalni klasifikaciji se pri razporejanju enot v homogene skupine hkrati uporabljajo vse značilnosti združevanja, tj. izvaja se politetični pristop k oblikovanju skupin.
Objekti so združeni v en razred glede na izbrano vrsto meril njihove podobnosti (koeficienti povezanosti, indikatorji oddaljenosti, koeficienti podobnosti). Na primer, ta metoda statistične analize je še posebej pomembna v povezavi z uvedbo sistema upravljanja za podjetja in organizacije, ki zagotavlja pravočasne spremembe parametrov njihove dejavnosti v razmerah nestabilnosti zunanjega okolja, da se prilagodijo zahteve tržnih razmer. Kompleksnost reševanja tovrstnega problema je v tem, da je v tem primeru potrebno analizo opraviti ne ločeno, temveč v primerjavi z drugimi gospodarskimi subjekti.
Prehod na široko uporabo metod večdimenzionalne klasifikacije je povezan z zbiranjem dovolj velike količine sistematiziranih informacij. V zvezi s tem ni naključje, da je finančni sektor postal področje aktivne uporabe metode večdimenzionalne klasifikacije. Poročanje institucionalnih enot tega sektorja, predvsem bank, je zaradi specifičnosti njihove dejavnosti finančnih posrednikov oblikovano ob upoštevanju
potrebe različnih kategorij zunanjih uporabnikov, na primer razvrstitev komercialnih bank glede na stopnjo njihove poslovne aktivnosti, razpoložljivost virov, kreditno naravnanost, investicijsko aktivnost, finančno stabilnost.
Najenostavnejša različica večvariantne klasifikacije je združevanje na podlagi multivariantnega povprečja. Multivariatno povprečje se imenuje povprečna vrednost več značilnosti za eno enoto populacije. Zaradi neprimerljivosti absolutnih vrednosti različnih značilnosti se večdimenzionalno povprečje izračuna iz relativnih vrednosti, izračunanih za te značilnosti. Formula za multivariatno povprečje je naslednja:
Kje jaz – številka agregatne enote; j – številko atributa; – multivariatno povprečje za jaz th enota populacije; T – število znakov; – značilna vrednost za jaz th enota; – povprečna vrednost značilnosti, izračunana za celotno množico enot.
Primer razvrščanja na podlagi večdimenzionalnega povprečja je prikazan v tabeli. 2.4.
Tabela 2.4
Razvrščanje bank v skupine po kazalnikih učinkovitosti upravljanja aktivnega in pasivnega poslovanja
|
Donosnost sredstev ( x 1) |
Stopnja dobička, tj. razmerje med dobičkom in dohodkom (X 2) |
||||
|
Povprečne vrednosti |
Izračunana multivariatna povprečja nam omogočajo primerjavo bank in ugotovimo, da imata dve banki približno enako stopnjo učinkovitosti pri upravljanju sredstev in obveznosti, ena banka je povprečna raven, dve banki zaostajata za ostalimi in imata približno enako vrednost P (0,58 oz. 0,50).
: 10]. Uporabljajo se klasifikacije: industrija; strokovno; osnovna sredstva; kapitalske naložbe; gradbeni stroji. V statistiki zunanje trgovine se uporablja »Blagovna nomenklatura zunanje gospodarske dejavnosti«. V kontekstu pojava novih oblik gospodarjenja se začenjajo uporabljati klasifikatorji lastninskih oblik ter organizacijsko-pravnih oblik poslovnih subjektov.
Za nadaljnjo obdelavo primarnih podatkov, zbranih med statističnim opazovanjem, se pogosto uporablja tudi metoda združevanja v skupine.
To je porazdelitev številnih enot proučevane populacije v skupine v skladu z bistveno značilnostjo dane skupine. Metoda združevanja omogoča primarno sintezo podatkov in njihovo predstavitev v bolj urejeni obliki. Zahvaljujoč združevanju v skupine lahko povežete agregatne kazalnike za celotno populacijo z agregatnimi kazalniki za skupine. Postane možno primerjati, analizirati razloge za razlike med skupinami in preučevati razmerja med značilnostmi. Združevanje v skupine nam omogoča sklepanje o strukturi populacije in vlogi posameznih skupin v tej populaciji. Razvrščanje v skupine je tisto, kar je podlaga za poznejši povzetek in analizo podatkov.
Značilnosti, po katerih se izvaja združevanje, se imenujejo značilnosti združevanja. Včasih se imenuje značilnost združevanja osnova skupine. Pravilna izbira bistvene značilnosti združevanja omogoča pripravo znanstveno utemeljenih zaključkov na podlagi rezultatov statistične študije. Značilnosti združevanja imajo lahko tako kvantitativni izraz (obseg, dohodek, menjalni tečaj, starost itd.) kot kvalitativni izraz (oblika lastništva podjetja, spol osebe, panožna pripadnost, zakonski stan itd.).
Pri določanju števila skupin se praviloma upoštevajo raziskovalna naloga, velikost populacije in tipi značilnosti, ki so vzeti kot osnova za grupiranje. Na podlagi kvantitativnih meril lahko na primer starost prebivalstva razdelimo v različne skupine. Njihovo število bo odvisno od dodeljenih nalog. To so lahko na primer skupine glede na starost delovno aktivnega prebivalstva; ekonomsko aktivno prebivalstvo itd.
Če vzamemo recimo tako kvalitativno značilnost, kot je izobrazba, potem bo skupin natanko toliko, kolikor je ravni oziroma profilov izobrazbe. V izobraževanju bo šest skupin po stopnjah (nepopolna srednja; srednja; nepopolna srednja posebna; srednja posebna; nepopolna višja; višja). Glede na profil izobraževanja lahko število skupin sovpada bodisi s številom poklicnih skupin bodisi s številom področij izobraževanja (humanistika; tehnika in tehnologija; naravoslovje).
Osnovne tehnike konstruiranja in izvajanja skupin
Če se za sestavo skupine uporablja samo ena značilnost, se taka skupina imenuje preprosta; če se skupina izvaja po več značilnostih, se imenuje kompleksna. Kompleksna skupina je lahko kombinirana ali večdimenzionalna.
Kombinirano združevanje se izvaja zaporedno: skupine, identificirane glede na eno značilnost, se nato razdelijo v podskupine na podlagi druge značilnosti, ki jih je nato mogoče razlikovati glede na naslednjo drugačno značilnost. V tem primeru bo število skupin enako zmnožku števila izbranih skupin in števila značilnosti združevanja. Postopek za določitev optimalnega števila skupin temelji na uporabi Sturgessove formule
kjer je n število skupin; N je število enot v populaciji.
Iz formule je razvidno, da je izbira števila skupin odvisna od velikosti populacije. Če je skupin veliko in vsebujejo majhno število enot, lahko indikatorji skupin postanejo nezanesljivi. Zato je alternativa kombiniranemu združevanju večdimenzionalno združevanje, ki se izvaja po kompleksu značilnosti hkrati. Njegova uporaba zahteva uporabo elektronske računalniške tehnologije. S pomočjo posebej razvitih elektronskih programov se oblikujejo homogene skupine na podlagi bližine po celotnem naboru lastnosti.
Določanje števila skupin je tesno povezano s konceptom vrednost intervala: večje kot je število skupin, manjši je interval in obratno. - razlika med najvišjo in najmanjšo vrednostjo značilnosti v vsaki skupini. Določa kvantitativne meje skupin, kar je velikega pomena za statistično prakso, zlasti kadar je treba oblikovati kvalitativno homogene skupine. Na primer, proučuje se niz podjetij, ki izvajajo kolektivne pogodbe. Pri tem ni mogoče združiti podjetij, ki svojih obveznosti niso izpolnila, in tistih, ki so jih presegla. Indikator tukaj je velikost intervala.
Drug primer je nezmožnost oblikovanja skupine 95 - 105%, saj gre za različne dele populacije. Treba je oblikovati dve skupini: 95 - 100% in 101 - 105%. V tem primeru so meje, po katerih se populacije razlikujejo, absolutno spoštovane.
Vsak interval ima spodnjo (najnižja vrednost atributa) in zgornjo (najvišja vrednost atributa) mejo ali eno od njiju. Zato je vrednost intervala razlika med zgornjo in spodnjo mejo intervala. Če ima interval samo eno mejo (prva ima zgornjo mejo, zadnja spodnjo mejo), potem govorimo o odprti intervali. Če ima interval spodnjo in zgornjo mejo, potem govorimo o zaprtih intervalih. Zaprte intervale delimo na enake in neenake (postopno naraščajoče, postopno padajoče), pa tudi na specializirane in poljubne.
Združevanje z v enakih intervalih se konstruirajo, ko proučujemo kvantitativne razlike v vrednosti lastnosti znotraj skupin enake kakovosti in tudi, če je porazdelitev bolj ali manj enakomerna. Če je mogoče določeno število skupin nastaviti vnaprej, potem lahko vrednost enakega intervala izračunamo s formulo
(3.2)
kjer je i vrednost enakega intervala; x max, x min - največja in najmanjša vrednost atributa; n - število skupin.
Če ni treba vnaprej določiti števila skupin, se za določitev vrednosti enakega intervala uporabi druga metoda - po formuli
(3.3)
kjer je n število opazovanj.
Če vrednost enakega intervala izračunamo po tej formuli, je treba najprej zaokrožiti imenovalec na celo število (praviloma vedno večje), saj število skupin ne more biti ulomek.
V statistični praksi se pogosteje uporabljajo neenaki intervali(postopno naraščanje ali postopno zmanjševanje). V tem primeru je proučevana populacija razdeljena na skupine približno enakega polnjenja z velikim številom enot. Neenaki razmiki se lahko uporabijo na primer v naslednjih primerih:
a) pri preučevanju skupine z uporabo več značilnosti, kar omogoča ustvarjanje več podskupin, kjer so potrebni daljši in krajši intervali;
b) ko se na podlagi majhnih skupin oblikujejo velike skupine z novo kakovostjo, če se ohrani njihova homogenost, kar vodi do povečanja intervalov.
Uporabljajo se tudi v statistični praksi specializiranih intervalih. Intervali se imenujejo specializirani, če govorimo o določanju meja intervala v skupinah, ki so podobne po vrsti in značilnostih, vendar so povezane, recimo, z različnimi panogami.
Vrste skupin. Statistična tabela
Vrste skupin so odvisne od ciljev in nalog, ki jih opravljajo. Z metodo statističnih skupin identificiramo kvalitativno homogene populacije, preučujemo strukture populacije in spremembe, ki se v njih dogajajo, ter rešujemo probleme proučevanja obstoječih povezav in odvisnosti.
Z določeno mero konvencije za opravljanje teh nalog so skupine ustrezno razdeljene na tipološke, strukturne in analitične.
Metoda tipološkega združevanja sestoji iz prepoznavanja homogenih skupin v kvalitativno heterogeni populaciji. V tem primeru je zelo pomembno, da pravilno izberete značilnost združevanja, ki bo pomagala prepoznati izbrano vrsto. Tipološke skupine se pogosto uporabljajo pri preučevanju družbenoekonomskih pojavov. Primeri te vrste združevanja so lahko skupine podjetij po vrsti lastništva (tabela 3.1), po vrsti poslovanja, družbenih skupinah prebivalstva itd. Tipološke skupine pogosto uporabljajo specializirane intervale.
Tabela 3.1
Skupina tiskarskih podjetij
eno od mest v Rusiji
po vrsti lastništva
Metoda strukturnega združevanja obstaja razdelitev homogene populacije v skupine glede na eno ali drugo različno značilnost združevanja. Primeri te vrste združevanja so lahko skupine prebivalstva po spolu, starosti, kraju bivanja, dohodku itd., To je problem preučevanja strukturne sestave določene homogene populacije, strukturne spremembe glede na eno ali drugo značilnost združevanja lahko biti rešen. Na podlagi strukturnih sprememb preučujemo vzorce družbenih pojavov (tabela 3.2).
Tabela 3.2
Združevanje prebivalstva Rusije
s povprečnim dohodkom na prebivalca
(pogojne številke)
Metoda analitičnega združevanja sestoji iz proučevanja odnosov med faktorskimi značilnostmi v kvalitativno homogeni populaciji. S pomočjo analitičnih skupin je mogoče prepoznati znake, ki so lahko bodisi vzrok bodisi posledica določenega pojava. Pri analitičnem združevanju se največkrat uporabljajo neenaki intervali. Primer analitičnega združevanja je predstavljen v tabeli. 3.3.
Tabela 3.3
Združevanje trajanja pogodbenih razmerij
knjigarna in kakovost izdelkov
| Trajanje pogodbenih razmerij med trgovino in dobavitelji, let | Število dobaviteljev | Delež kakovostnih standardnih knjižnih izdelkov, % | |
| absolutno | v % celotnega | ||
| Do 2 | 3 | 14 | 65 |
| 3–5 | 8 | 38 | 69 |
| 5–8 | 6 | 29 | 74 |
| Več kot 8 | 4 | 19 | 91 |
| Skupaj | 21 | 100 | 74,8 |
Rezultati združevanja gradiva so predstavljeni v obliki tabel, kjer je prikazano v vizualno racionalni obliki. Vsaka tabela ne more biti statistična. Tabelarične oblike koledarjev, testov in vprašalnikov, množilne tabele niso statistične. - to je tabela, kjer je predmet združevanje populacijskih enot po dveh ali več lastnostih, ki so razdeljene v skupine najprej po eni lastnosti, nato pa v podskupine po drugi značilnosti znotraj vsake od že izbranih skupin. Kombinacijska tabela vzpostavlja pomemben odnos med dejavniki združevanja. Primer kombinacijskega združevanja je lahko razdelitev tiskarskih podjetij glede na tri bistvene značilnosti: stopnjo opremljenosti s sodobno tiskarsko opremo, stopnjo uporabe sodobnih tehnologij in stopnjo produktivnosti dela. Tovrstne statistične tabele omogočajo celovito analizo, vendar so manj vizualne.
Pri sestavljanju tabel morate upoštevati splošna pravila:
tabela mora biti dobro vidna;
splošni naslov naj na kratko izraža glavno vsebino;
prisotnost vrstic "skupni znesek";
prisotnost oštevilčenja vrstic, ki so napolnjene s podatki;
skladnost s pravili zaokroževanja števil.
Podatki o vsaki enoti analizirane populacije, pridobljeni kot rezultat prve stopnje statističnega raziskovanja, označujejo statistično opazovanje z različnih vidikov, saj imajo številne značilnosti in lastnosti, ki se spreminjajo v času in prostoru. Za pridobitev povzetka značilnosti celotnega predmeta z uporabo generalizirajočih kazalcev je treba sistematizirati in povzeti rezultate, pridobljene med statističnim opazovanjem. To nam bo dalo priložnost, da prepoznamo značilnosti in značilnosti statistične populacije kot celote in njenih posameznih komponent ter odkrijemo vzorce družbenoekonomskih pojavov in procesov, ki jih proučujemo. To sistematizacijo imenujemo povzetek primarnega statističnega gradiva.
Druga faza statističnega dela – statistični povzetek- to je obdelava primarnih podatkov, da bi pridobili splošne značilnosti pojava ali procesa, ki se preučuje, glede na številne značilnosti, ki so zanj bistvene, da bi ugotovili tipične značilnosti in vzorce, ki so neločljivo povezani s pojavom ali procesom kot celoto.
Statistični povzetek je prehod od individualnih podatkov k informacijam o skupinah enot in populaciji kot celoti.
Izvedba povzetka vključuje tri faze:
1) predhodna kontrola je preverjanje podatkov;
2) združevanje podatkov po danih značilnostih je določitev izpeljanih kazalnikov;
3) predstavitev zbirnih rezultatov v obliki statističnih tabel; so priročna oblika za zaznavanje prejetih informacij.
Semantična doslednost statističnih informacij je predhodna kontrola. V skladu s statističnim sumarnim programom se za kasnejše posredovanje prejetih informacij v razumljivi obliki uporablja statistično združevanje podatkov.
Dobljeni rezultati združevanja so predstavljeni v obliki združevalnih tabel, ki vsebujejo zbirno značilnost proučevane populacije po eni ali več značilnostih, ki so med seboj povezane z logiko analize. Obstajajo preprosti in zapleteni povzetki. Podatki o posameznih enotah so povzeti kot celota, ne da bi jih delili na homogene skupine. Rezultati enostavnega statističnega povzetka so namenjeni nadaljnji obdelavi gradiva, preprosti povzetek pa ima tudi samostojno spoznavno vrednost.
Preprost statistični povzetek je operacija za izračun splošnih končnih in skupinskih podatkov za množico opazovanih enot in organizacijo tega gradiva v tabelah.
Preprost statistični povzetek nam daje možnost, da določimo število enot populacije, ki jo preučujemo, in obseg značilnosti, ki se preučujejo, vendar nam tako preprost povzetek ne daje predstave o celovitosti sestave populacije, ki se preučuje. študiral.
Če so enote populacije razdeljene v homogene skupine, potem se vsote izračunajo za vsako skupino, nato pa za celotno populacijo kot celoto, se tak statistični povzetek imenuje kompleksen. Kompleksen povzetek nam omogoča preučevanje sestave populacije in ugotavljanje vpliva nekaterih značilnosti na druge, torej razkrivanje vzorcev, ki so lastni določeni populaciji.
Kompleksni statistični povzetek je kompleks operacij. vključno z razporeditvijo enot opazovanja proučevanega družbeno-ekonomskega pojava ali procesa v skupine, sestavljanjem sistema indikatorjev za karakterizacijo tipičnih skupin in podskupin preučevanega niza pojavov, štetjem števila enot in rezultatov v vsaki skupini in podskupin in predstavitev rezultatov tega dela v obliki statističnih tabel. Na podlagi celovite teoretične analize bistva in vsebine preučevanih pojavov in procesov je narejen statistični povzetek. Program in načrt za izvedbo statističnega sumiranja zagotavlja zanesljivost in veljavnost njegovih rezultatov.
Program statističnega povzetka vsebuje seznam skupin, v katere je mogoče razdeliti ali razdeliti nabor enot statističnega opazovanja, pa tudi sistem kazalnikov, ki označujejo proučevani niz pojavov in procesov tako kot celoto kot njegove posamezne dele. Program statističnega povzetka je odvisen od ciljev in ciljev študije. Razvoj programa vključuje naslednje faze:
1) značilnost združevanja je izbrana za oblikovanje homogenih skupin;
2) določita se vrstni red oblikovanja in število skupin;
3) razvija se sistem statističnih kazalnikov za karakterizacijo skupin in predmeta kot celote;
4) statistične postavitve tabel so ustvarjene za zagotavljanje povzetkov rezultatov.
Skupaj s statističnim zbirnim programom je izdelan načrt njegovega izvajanja. Načrt mora vsebovati informacije o zaporedju, času in tehniki izvajanja povzetka, njegovih izvajalcih, postopku in pravilih za oblikovanje njegovih rezultatov v obliki tabel.
Povzetek je lahko tudi decentraliziran ali centraliziran.
Decentraliziran statistični povzetek- to je način povzemanja gradiva, ki poteka od spodaj navzgor po hierarhični lestvici upravljanja in se obdeluje na vsaki stopnji. Obdelava podatkov se izvaja lokalno, tj. poročila podjetij sestavljajo statistični organi sestavnih subjektov Ruske federacije. Dobljeni rezultati se pošljejo Državnemu statističnemu odboru Ruske federacije, nato pa se prikažejo končni kazalniki kot celota za socialno-ekonomski položaj države.
Centraliziran statistični povzetek je metoda, pri kateri so vsi primarni podatki, pridobljeni kot rezultat statističnega opazovanja, koncentrirani v eni centralni organizaciji in obdelani od začetka do konca.
Glede na tehniko izvedbe so statistični povzetki lahko mehanizirani (z uporabo elektronskih računalnikov) in ročni.
2. Bistvo in razvrstitev skupin
Znanstveno utemeljena porazdelitev v skupine omogoča pravilne zaključke o preučevani populaciji in procesih, ki se v njej dogajajo.
Načela znanstvenega združevanja so bila določena v delih V.I. Lenina. Statistično združevanje, kot je poudaril V. I. Lenin, ni drugotnega pomena. Zahteva celovito socialno-ekonomsko analizo pojavov, ki se preučujejo. Pri statističnem združevanju je odločilnega pomena pravilna izbira značilnosti združevanja v skupine v skladu s cilji statistične študije. Razvrščanje v skupine mora temeljiti na najpomembnejših, najpomembnejših značilnostih obravnavanega vprašanja, kar bo omogočilo prepoznavanje družbeno-ekonomskih vrst pojavov. Briljanten primer uporabe statističnih skupin za identifikacijo družbeno-ekonomskih tipov je tabela iz dela V. I. Lenina "Razvoj kapitalizma v Rusiji".
Statistično združevanje– To je ena glavnih stopenj izvajanja statističnih raziskav.
Postopek oblikovanja homogenih skupin, ki temelji na razdelitvi statistične populacije na dele ali združevanju proučevanih statističnih enot v agregat glede na zanje značilne značilnosti, se imenuje statistično združevanje Najpomembnejša statistična metoda za povzemanje podatkov je statistično združevanje.
Tri glavne vrste problemov, ki se rešujejo z metodo statističnega združevanja, so:
1) prepoznavanje družbenoekonomskih tipov pojavov;
2) preučevanje strukture pojava in strukturnih premikov, ki se pojavljajo v pojavu;
3) prepoznavanje odnosov in soodvisnosti med pojavi in znaki, ki označujejo te pojave. Ločimo naslednje vrste statističnih skupin:
1) tipološki;
2) strukturni;
3) analitično.
Kvalitativno homogene skupine agregatov, to je objektov, ki so si po svojih značilnostih združevanja blizu, imenujemo tipološko združevanje.
Primer tipološkega združevanja je: združevanje zemljišč glede na oblike lastnine. Glavno pozornost pri tipološkem združevanju je treba nameniti identifikaciji tipov in izbiri značilnosti združevanja. Za izgradnjo tipološke skupine je potrebno uporabiti kvantitativne in kvalitativne (atributivne) značilnosti.
Združevanje po atributu nakazuje, da število identificiranih skupin ustreza dejanskemu številu gradacij tega atributa. Na podlagi kvantitativnih kriterijev je treba pravilno nastaviti interval združevanja in določiti potrebno število skupin. Problem določanja intervalov tipološkega združevanja se rešuje na podlagi identifikacije takšnih kvantitativnih meja sprememb značilnosti združevanja, pri katerih se pojav spremeni ali pridobi novo kakovost.
V tipološki skupini je število skupin odvisno od števila obstoječih družbenoekonomskih tipov. Družbeno-ekonomski tipi pojavov so odvisni od sestave, strukture homogenih skupin in preučevanja variacij v značilnostih znotraj populacije istega tipa in skupin istega tipa na podlagi konstrukcije strukturnega združevanja. Razdelitev homogene populacije v določene skupine, ki bodo nadalje karakterizirale strukturo glede na določeno skupinsko značilnost, imenujemo strukturno grupiranje. Tu so obravnavane tudi kvantitativne in atributivne značilnosti. Primer je razvrščanje skladiščnikov po kvalifikacijah.
Po atributu se skupine med seboj razlikujejo po naravi atributa. Kvantitativna značilnost vključuje tudi določitev števila skupin in širine intervala.
Glavna naloga statističnih skupin– proučevanje povezav in odvisnosti med značilnostmi enot statistične populacije, ki se rešuje z izgradnjo analitičnih skupin. Analitično združevanje– to je združevanje, ki razkriva odnose in soodvisnosti med proučevanimi družbenoekonomskimi pojavi in značilnostmi, ki jih označujejo.
Vse značilnosti v statistični znanosti lahko razdelimo na faktorske in efektivne. Znaki, ki imajo velik vpliv na spremembo efektivnih znakov, se imenujejo faktorial. Lastnosti, ki se spreminjajo pod vplivom faktorskih lastnosti, imenujemo učinkovito.
Pomembna naloga pri izdelavi analitične skupine je izbira števila skupin, v katere je treba razdeliti proučevano množico opazovanih enot, in določitev njihovih meja.
Zahteve, ki morajo biti izpolnjene v procesu konstruiranja analitičnih skupin so: vsaka proučevana skupina mora vsebovati homogene enote populacije glede na značilnosti združevanja, število enot v vsaki proučevani skupini pa mora zadostovati za pridobitev statističnih značilnosti predmet, ki se preučuje.
Enostavno se imenuje grupiranje, če je skupina oblikovana samo po eni lastnosti. Če skupino razdelite na podskupino v skladu z določenimi značilnostmi, se taka skupina imenuje kombinirana.
Kombinacija združevanje v skupine se obravnava, ko je populacija razdeljena v skupine glede na dve ali več značilnosti združevanja, vzetih v kombinaciji (kombinacije) med seboj.
Pri preučevanju kompleksnih družbeno-ekonomskih pojavov in procesov se uporabljajo kombinacijske skupine. Za izgradnjo kombinacijskega združevanja je treba ugotoviti prisotnost dovolj velikega števila opazovanj.
Da bi našli skupino (v dimenzionalnem prostoru) objektov (točk), je potrebno uporabiti večdimenzionalno združevanje Obstajajo skupine glede na uporabljene informacije:
1) primarni - izdelani na podlagi začetnih podatkov, pridobljenih kot rezultat statističnega opazovanja;
2) sekundarno - to je posledica povezave ali razčlenitve skupine.
3. Načela za gradnjo skupin
Za sestavo statističnih združevanj morate izbrati značilnost združevanja, nato določiti število skupin, v katere je razdeljena proučevana statistična populacija, in določiti meje intervalov združevanja. Za vsako skupino je treba poiskati posebne kazalnike ali njihov sistem, ki naj označuje proučevane skupine.
Izbira značilnosti združevanja je kompleksno vprašanje v teoriji statističnega združevanja in statističnih raziskav na splošno. Značilnost združevanja je osnova, na kateri so enote populacije razdeljene v ločene skupine. Točnost zaključkov statistične študije je odvisna od stopnje točnosti značilnosti združevanja.
Skupina vključuje kvantitativne in atributivne (kvalitativne) značilnosti. Kvantitativne značilnosti imajo običajno številčni izraz (na primer obseg proizvodnje, starost osebe, družinski dohodek itd.). Atributivne značilnosti zagotavljajo kvalitativno značilnost enote populacije (na primer spol, zakonski stan, politična usmeritev osebe itd.). Izbrane skupine glede na atribut v skupini se morajo med seboj razlikovati po kakovostnih značilnostih atributa. Število skupin, v katere je razdeljena statistična populacija, je odvisno od števila gradacij atributa.
Pri konstruiranju skupine na podlagi kvantitativnih značilnosti je pomembno preučiti ekonomsko bistvo preučevanega pojava.
Za določitev števila skupin lahko uporabite formulo Sturgess:
h+ 3,322 ? lg N,
Kje h– število skupin;
n– število populacijskih enot;
logN – decimalni logaritem N.
Ta formula nakazuje, da je izbira števila skupin objektivno odvisna od velikosti populacije. Po določitvi števila skupin se odloči o določitvi intervalov združevanja.
Na podlagi skupinskega intervala je mogoče kvantitativno ločiti nekatere skupine od drugih in začrtati meje prepoznavanja njihove nove kvalitete. Interval združevanja je interval vrednosti spremenljive lastnosti, ki leži znotraj določene skupine. Vsak interval ima svojo dolžino (širino), zgornjo in spodnjo mejo.
Spodnja meja intervala je najmanjša vrednost atributa v intervalu, zgornja meja intervala pa njegova največja vrednost. Spodnja meja prvega intervala je najmanjša vrednost atributa v množici opazovanih enot. Zgornja meja zadnjega intervala ne more biti manjša od največje vrednosti atributa v množici enot opazovanja.
Širina intervala je razlika med zgornjo in spodnjo mejo. Intervali združevanja so glede na širino lahko enaki ali neenaki. Neenake delimo na progresivno naraščajoče, progresivno padajoče, poljubne in specializirane. Če se variacija lastnosti kaže v razmeroma ozkih mejah in je porazdelitev enotna, potem se skupina gradi v enakih intervalih.
Vrednost enakega intervala je določena z naslednjo formulo:
h = R/n = (x max – x min) / n,
kjer x max, x min – največja in najmanjša vrednost atributa v agregatu;
n – število skupin.
Ta formula se imenuje intervalni korak. Če je obseg variacije značilnosti v agregatu velik in se vrednosti značilnosti spreminjajo neenakomerno, se uporabi združevanje z neenakimi intervali. Neenake intervale je mogoče dobiti, če konstruirana skupina z enakimi intervali vsebuje skupine, ki ne odražajo določenih vrst pojava ali procesa, ki se preučuje, ali ne vsebujejo ene enote populacije, obstaja potreba po povečanju - združiti dve ali več majhnih ali »praznih« zaporednih enakih intervalih. Izbira enakih ali neenakih intervalov je odvisna od stopnje zapolnjenosti intervalov. Intervali združevanja so lahko zaprti ali odprti Zaprto intervali so intervali, v katerih so določene zgornje in spodnje meje. Odprti intervali imajo samo eno mejo (zgornja je za prvega, spodnja za zadnjega). K kvantitativnim značilnostim lahko razvrstimo kot neprekinjeno ali diskretno značilnost. Če skupina temelji na diskretnem atributu, je spodnja meja i-tega intervala enaka zgornji meji i-tega intervala, povečana za 1.
V skupinah, ki odražajo kvalitativne značilnosti in posebnosti ločenih skupin enot proučevane populacije glede na določeno značilnost, se uporabljajo specializirani intervali. Specializirani intervali - to so intervali, ki se uporabljajo za razlikovanje od celote istih tipov po isti značilnosti v pojavih pod različnimi pogoji. Glede na vlogo, ki jo imajo značilnosti v razmerju med preučevanimi predmeti, procesi ali pojavi, jih lahko razdelimo na faktorske in rezultantne. Faktorske lastnosti vplivajo na druge lastnosti, produktivne lastnosti pa na druge lastnosti.
