Главная

Категории:

ДомЗдоровьеЗоологияИнформатикаИскусствоИскусствоКомпьютерыКулинарияМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОбразованиеПедагогикаПитомцыПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРазноеРелигияСоциологияСпортСтатистикаТранспортФизикаФилософияФинансыХимияХоббиЭкологияЭкономикаЭлектроника






Основные задачи, решаемые методом группировки


Основные задачи, решаемые с помощью группировок:

1) выделение в совокупности изучаемых явлений их социально-экономических типов;

2) изучение структуры общественных явлений;

3) выявление связей и зависимостей между общественными явлениями.

Статистическая группировка - первый этап статистической сводки, позволяющий выделить из массы исходного статистического материала одно­родные группы единиц, обладающих общим сходством по одному или нескольким существенным качественным или количественным признакам.

Типологическая группировка - это разделение качественно разнородной исследуемой совокупности на однородные группы единиц в соответствии с социально-экономическими типами.

Структурная группировка - группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку. В основу структурных группировок могут быть положены один или более атрибутивные или количественные признаки. Их выбор определяется задачами конкретного иссле­дования и сущностью изучаемой совокупности.

Аналитическая группировка - распространенный прием статистического изучения связей, которые обнаруживаются при параллельном сопоставлении обобщенных значений признаков по группам. Различают признаки зависимые - результативные, значения которых изменяются под влиянием других признаков, и факторные признаки, оказывающие влияние на другие. В основе аналитической группировки лежит признак-фактор, а по результативным признакам производится расчет групповых средник, по изменению величины которых определяют наличие связи между признаками.

Понятие и значение выборочного наблюдения.

Выборочное наблюдение – это способ несплошного наблюдения, при котором лишь часть совокупности, отобранная по определенным правилам выборки и обеспечивающая получение данных, характеризует всю совокупность в целом.

Основная цель несплошного наблюдения состоит в получении характеристик изучаемой статистической совокупности по обследованной ее части.Значение выборочного метода: при минимальной численности исследуемых единиц проведение статистического исследования будет происходить в более короткие промежутки времени и с наименьшими затратами средств и труда.

Понятие о вариации признака

Вариационными называют ряды распределения, построенные по количественному признаку. Значения количественных признаков у отдельных единиц совокупности непостоянны, более или менее различаются между собой.

Вариация – колеблемость, изменяемость величины признака у единиц совокупности. Отдельные числовые значения признака, встречающиеся в изу­чаемой совокупности, называют вариантами значений. Недостаточность средней величины для полной характеристики совокупности заставляет дополнять средние величины показателями, позволяющими оценить типичность этих средних путем измерения колеблемости (вариации) изучаемого признака.

Наличие вариации обусловлено влиянием большого числа факторов на формирование уровня признака. Эти факторы действуют с неодинаковой силой и в разных направлениях. Для описания меры изменчивости признаков используют показатели вариации.

Задачи статистического изучения вариации:

1) изучение характера и степени вариации признаков у отдельных единиц совокупности;

2) определение роли отдельных факторов или их групп в вариации тех или иных признаков совокупности.

В статистике применяются специальные методы исследования вариации, основанные на использовании системы показателей, с помощью которых изме­ряется вариация.

Исследование вариаций имеет важное значение. Измерение вариаций необходимо при проведении выборочного наблюдения, корреляционном и дисперсионном анализе и т. д.

По степени вариации можно судить об однородности совокупности, об устойчивости отдельных значений признаков и типичности средней. На их основе разрабатываются показатели тесноты связи между признаками, показатели оценки точности выборочного наблюдения.

Различают вариацию в пространстве и вариацию во времени.

Под вариацией в пространстве понимают колеблемость значений признака у единиц совокупности, представляющих отдельные территории. Под вариацией во времениподразумевают изменение значений признака в различные периоды времени.

Для изучения вариации в рядах распределения проводят расположение всех вариантов значений признака в возрастающем или убывающем порядке. Этот процесс называют ранжированием ряда.

Самыми простыми признаками вариации являются минимум и максимум - самое наименьшее и наибольшее значение признака в совокупности. Число повторений отдельных вариантов значений признаков называют частотой повторения (fi). Частоты удобно заменять частостями – wi. Частость - относительный показатель частоты, который может быть выражен в долях единицы или процентах и позволяет сопоставлять вариационные ряды с различным числом наблюдений. Выражается формулой:

Для измерения вариации признака применяются различные абсолютные и относительные показатели. К абсолютным показателям вариации относятся размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение. К относительным показателям колеблемости относят коэффициент осцилляции, относительное линейное отклонение, коэффициент вариации.

Размах вариации (R) – представляет собой разность между max и min значениями признака в изучаемой совокупности.

R = X max – X min.

Размах вариации измеряется в тех же единицах, что и варианты ряда.

25. Понятие о рядах динамики, их виды.

Динамический ряд – последовательность числовых значений статистического показателя, расположенных в хронологическом порядке.

Любой ряд динамики состоит из двух элементов:

1.факторы времени(t);

2.уровня ряда (yt), характеризующего величину или размер явления.

Ряды динамики, как правило, представляют в виде таблицы или графически.

В зависимости от фактора времени выделяют:

1.Интервальные ряды (назыв. ряды динамики, уровни которых характеризуют размеры явления за определенные промежутки времени или интервалы(годы, месс. и т.д)).

Интервальным рядом динамики называется ряд статистических величин, каждый из которых характеризует процесс или явление за определенный период времени ( день, месяц, год).
Характер этих показателей таков, что их величину можно определить только за какой-то период времени. Каждая цифра ряда динамики показывает итог процесса (итог работы магазина, выраженный товарооборотом за день, за месяц, год). Нетрудно заметить, что каждый уровень интервального ряда динамики представляет собой сумму уровней за более короткие промежутки времени. Так например, месячная сумма товарооборота магазина будет складываться из ежедневной выручки за все дни месяца.
Характерной особенностью интервального ряда динамики является о, что уровни этого ряда можно суммировать и получать их за более крупные интервалы и промежутки времени. Следовательно, уровни интервального ряда динамики обладают свойством укрупнения интервалов и допускают нарастающие итоги (аддитивность).

2.Моментные (ряды динамики, уровни которых характеризуют размеры явления на определенные моменты времени(дата и т.д)).

Моментным называется ряд статистических величин, каждый из которых характеризует состояние явления на определенный момент времени (по состоянию на начало или конец месяца, квартала, года).
Характер этих показателей таков, что их величину можно определить только по состоянию на тот или иной момент времени. Каждый уровень моментного ряда представляет не итог работы, а только состояние явления на определенную дату. Поэтому уровни моментного ряда динамики свойством суммирования не обладают, т.к. итоги не имеют экономического смысла.

1. Коэффициент осцилляции отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг общей средней.

2. Относительное линейное отклонение характеризует долю усредненного значения абсолютных отклонений (модуль отклонений) от средней величины.

3. Коэффициент вариации - отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической, применяется для сравнения вариаций различных признаков, используется как характеристика однородности совокупности. Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации не превышает 33%.

26. Понятие о статистических показателях.

Показатели – это обобщенная количественная оценка социально-экономических явлений и процессов. Показатели делятся научетно-оценочные и аналитические. У.-о. – это характеристика размеров соц.-эконом. Явлений в определенных условиях места и времени. Анал. применяются для анализа данных и характеризуют особенности развития исследуемых явлений. Также показатели делятся наабсолютные и относительные. Абсолютныепоказатели могут быть только именованными числами, где единицы измерения могут быть - натуральными (кг., тонна, метр и т.д.); условно-натуральные (% жирности молока и т.д.); стоимостные (цены); трудовые (человеко-дни, человеко-часы).

Также абсолютные показатели делятся намоментные и интервальные.

Относительные показатели используют в сравнительном анализе, в обобщении и синтезе. Относительные показатели - это цифровые обобщающие показатели, которые получаются путем сопоставления двух статистических величин. Данные величины могут быть одноименные и разноименные. По своей природе относительные величины производны от деления текущего (сравниваемого) абсолютного показателя на базисный показатель.

В статистике используются такие относительные величины, как:

- относительная величина структуры;

- относительная величина координации;

- относительная величина планового задания;

- относительная величина выполнения плана;

- относительная величина динамики;

- относительная величина сравнения;

- относительная величина интенсивности.

27. Понятие, классификация и расчет ошибок выборочного наблюдения

Ошибки выборки

Рассмотрим подробно все способы формирования выборочной совокупности и возникающие при этом ошибки репрезентативности.

Ошибка выборочного наблюдения – это разность между величиной параметра в генеральной совокупности, и его величиной, вычисленной по результатам выборочного наблюдения. Для средней количественного признака ошибка выборки определяется


Показатель называется предельной ошибкой выборки.
Выборочная средняя является случайной величиной, которая может принимать различные значения в зависимости от того, какие единицы попали в выборку. Следовательно, ошибки выборки также являются случайными величинами и могут принимать различные значения. Поэтому определяют среднюю из возможных ошибок – среднюю ошибку выборки , которая зависит от:

объема выборки: чем больше численность, тем меньше величина средней ошибки;

степени изменения изучаемого признака: чем меньше вариация признака, а, следовательно, и дисперсия, тем меньше средняя ошибка выборки.

 

28. Практика применения выборочного наблюдения.

Для постановки задачи выборочного исследования необходимо ввести следующие понятия:

- Генеральная совокупность – изучаемая совокупность, из которой производится отбор единиц, подлежащих изучению, она может быть конечной (N) или бесконечной (∞).

- Выборочная совокупность (выборка) – часть единиц генеральной совокупности, отобранная для изучения (n). Обозначим показатели, характеризующие выборочную и генеральную совокупности:

При правильном формировании выборки величину ее ошибки можно рассчитать заранее. В общем случаепод ошибкой выборки понимают объективно возникающее расхождение междухарактеристикам выборки и генеральной совокупности.

Определение необходимого объема выборки

Для планирования выборочного наблюдения необходимо знать объем выборки. Существуют специальные формулы для определения объема выборки:

Выборочное наблюдение применяется, когда применение сплошного наблюдения физически невозможно из-за большого массива данных или экономически нецелесообразно. Физическая невозможность имеет место, например, при изучении пассажиропотоков, рыночных цен, семейных бюджетов. Экономическая нецелесообразность имеет место при оценке качества товаров, связанной с их уничтожением, например, дегустация, испытание кирпичей на прочность и т.п.

Применяется для составления баланса, денежных доходов ирасходов населения, для изучения денежного обращения, выявления дифференциациинаселения по уровню жизни, определения черты бедности и т. д. без выборки не обойтись, когда наблюдение связано с порчей наблюдаемыхобъектов. Это относится прежде всего к изучению качества продукции, которое основано наиспытаниях образцов на вибрацию, упругость, разрыв и т.д. Всю продукцию, конечно же,таким испытаниям не подвергают, только отобранные образцы. То же можно сказать обисследовании молока на жирность, зерна -на содержание белка, влажность, чистоту ивсхожесть семян, электрических лампочек - на длительность горения и т.д. На выборкахоснованы маркетинговые исследования, оценки качества поставок. Практика применения выборочного метода очень разнообразна. Иногда, проведя сплошноенаблюдение, применяют выборочный метод при разработке данных: отбирают часть данныхдля более подробной разработки по расширенной программе. Так поступают, например, приразработке данных переписи населения о составе и типах семей.

Выборки используются при опросах общественного мнения, при выяснении потребительскихпредпочтений, формировании доходов и расходов населения, при определении урожайностисельскохозяйственных культур и продуктивности скота.

 

29. Предмет и метод статистики как общественной науки

Статистика – самостоятельная общественная наука, имеющая свой предмет и методы исследования, которая возникла из потребностей общественной жизни. Термин «статистика» происходит от латинского слова «статус», которое означает «положение, порядок». Впервые его употребил немецкий ученый Г. Ахенваль (1719–1772).

Предметом статистики является изучение общественных явлений, динамики и направления их развития. При помощи статистических показателей данная наука определяет количественную сторону общественного явления, наблюдает закономерности перехода количества в качество на примере данного общественного явления и на основании этих наблюдений производит анализ данных, полученных в определенных условиях места и времени. Статистика исследует социально-экономические явления и процессы, которые носят массовый характер, изучает множество определяющих их факторов.

Как любая наука, статистика имеет определенную методологию изучения своего предмета. Как уже отмечалось выше, ее в основном интересует развитие явления и его связь с другими явлениями общественной жизни, поэтому метод статистики выбирается в зависимости от изучаемого явления и конкретного предмета изучения. В статистике разработаны и применяются специфические способы и приемы исследования общественных явлений, которые в совокупности и образуют метод статистики. К ним относятся наблюдение, сводка и группировка данных, исчисление обобщающих показателей на основе специальных методов (метод средних индексов и т. д.).



Последнее изменение этой страницы: 2016-06-10

headinsider.info. Все права принадлежат авторам данных материалов.