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.
15. Виды сводок: простая и сложная статистическая сводка; централизованная и децентрализованная статистическая сводка
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 возможность определить число единиц изучаемой совокупности и объем изучаемых признаков, но тем самым простая сводка не дает 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.
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.
Децентрализованная статистическая сводка – это способ обобщения материала, который осуществляется снизу доверху по иерархической лестнице управления и на каждом из этапов подвергается обработке.
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 и ручная.
16. Сущность и классификация группировок
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.
Различают следующие виды статистических группировок:
1) типологические;
2) структурные;
3) аналитические.
Качественно однородные группы совокупностей, называют типологической группировкой.
Для построения типологической группировки необходимо воспользоваться количественными и качественными (атрибутивными) признаками.
Разделение однородной совокупности на определенные группы, которые в дальнейшем будут характеризовать структуру по определенному группировоч-ному признаку, называют структурной группировкой.
Здесь также рассматриваются количественные и атрибутивные признаки.
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.
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.
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.
17. 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 группировоч-ного признака зависит правильность выводов статистического исследования.
В группировку входят количественные и атрибутивные (качественные) признаки. Количественные признаки обычно имеют числовое выражение. Атрибутивные признаки дают качественную характеристику единицы совокупности.
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.
После установления числа групп решается вопрос об определении интервалов группировки.
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.
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.
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.
К количественным признакам можно отнести непрерывный признак, или дискретный.
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.
18. Статистические ряды распределения и их графическое изображение
Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное расположение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному признаку.
Различают атрибутивные и вариационные ряды распределения.
Атрибутивный – это ряд распределения, построенный по качественным признакам.
По количественному признаку строится вариационный ряд распределения. Он состоит из частоты (численности) отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда. Данные числа показывают, насколько часто встречаются различные варианты (значения признака) в ряду распределения. Сумма всех частот определяет численность всей совокупности.
В зависимости от характера вариации признака различают дискретные и интервальные вариационные ряды распределения. В дискретном вариационном ряде распределения группы составлены по признаку, изменяющемуся дискретно и принимающему только целые значения.
В интервальном вариационном ряде распределения группировочный признак, составляющий основание группировки, может принимать в определенном интервале любые значения.
Вариационные ряды состоят из двух элементов: частоты и варианты.
Вариантой называют отдельное значение варьируемого признака, которое он принимает в ряду распределения.
Частота – это численность отдельных вариант или каждой группы вариационного ряда. Если частоты выражены в долях единицы или в процентах к итогу, то их называют частостями.
Плотность распределения – это отношение числа единиц совокупности к ширине интервала.
Анализ рядов распределения можно проводить на основе их графического изображения. Линейчатые и круговые диаграммы строятся для отображения структуры совокупности.
Применяются вместе с диаграммами и такие линии, как полигон, кумулята, огива, гистограмма.
Полигон – ломаная кривая, строится на основе прямоугольной системы координат, когда по оси Х откладываются значения признака, а по оси У – частоты.
Гладкая кривая, соединяющая точки – это эмпирическая плотность распределения.
Кумулята – ломаная кривая, строящаяся на основе прямоугольной системы координат, когда по оси Х откладываются значения признака, а по оси У – накопленные частоты.
Для дискретных рядов на оси откладываются сами значения признака, а для интервальных – середины интервалов.
На основе гистограмм можно строить диаграммы накопленных частот с последующим построением интегральной эмпирической функции распределения.
19. Статистические таблицы
В виде статистических таблиц оформляются результаты сводки и группировки материалов наблюдения.
Статистическая таблица – это особый способ краткой и наглядной записи сведений об изучаемых общественных явлениях. Статистическая таблица позволяет охватить материалы статистической сводки в целом.
По внешнему виду статистическая таблица представляет собой ряд пересекающихся горизонтальных и вертикальных линий, образующих по горизонтали строки, а по вертикали – графы (столбцы, колонки), которые в совокупности составляют как бы скелет таблицы.
В образовавшиеся внутри таблицы клетки записывается информация. Составленную таблицу принято называть макетом таблицы.
Статистическая таблица имеет свое подлежащее и сказуемое.
Подлежащее таблицы показывает, о каком явлении идет речь в таблице, и представляет собой группы и подгруппы, которые характеризуются рядом показателей.
Сказуемым таблицы называются числовые показатели, с помощью которых характеризуется объект, т. е. подлежащее таблицы.
Показатели, образующие подлежащее, располагают в левой части таблицы, а показатели, составляющие сказуемое, помещают справа.
Составленная и оформленная статистическая таблица должна иметь общий, боковые и верхние заголовки.
Простые таблицы не содержат в подлежащем систематизации изучаемых единиц статистической совокупности.
По характеру представляемого материала эти таблицы бывают собственно перечневые, территориальные и хронологические.
Простая таблица в подлежащем содержит перечисление единиц изучаемой совокупности.
Сведения простой таблицы применяют и для оценки изменения какого-либо явления во времени.
Групповые статистические таблицы дают более информативный материал для анализа изучаемых явлений благодаря образованным в их подлежащем группам по существенному признаку или выявлению связи между рядом показателей.
Комбинационными называют статистические таблицы, которые имеют в подлежащем группировку по двум или более группировочным признакам, связанным между собой.
Одними из ответственных моментов построения статистических таблиц являются разработка сказуемого, определение его содержания, правильное установление связи между группировочными признаками и показателями, их характеризующими.
Сказуемое статистических таблиц бывает простым и сложным. При простой разработке показатели сказуемого располагаются последовательно один за другим. Распределяя показатели на группы по одному или нескольким признакам в определенном сочетании, получают сложное сказуемое.
20. Основные правила составления таблиц
Правила построения и оформления статистических таблиц.
Таблица должна быть составлена компактно, т. е. быть небольшой по размеру и легко обозримой.
Общий заголовок таблицы должен кратко выражать ее основное содержание. В нем стараются указать время, территорию, к которым относятся данные, единицы измерения, если они выступают едиными для всей совокупности.
Строки подлежащего и графы сказуемого располагают в виде частных слагаемых с последующим подытоживанием по каждому из них.
Для удобства анализа таблицы при большом числе строк подлежащего и граф сказуемого возникает потребность в нумерации тех из них, которые заполняются данными.
При заполнении таблиц нужно использовать следующие условные обозначения: при отсутствии явления пишется (-) прочерк, если нет информации о явлении, ставится многоточие (…) или пишется: «нет сведений».
Одинаковая степень точности, обязательная для всех чисел, обеспечивается соблюдением правил их округления (от 0,1 до 0,01 и т. д.). Когда одна величина превосходит другую многократно, полученные показатели динамики лучше выражать не в процентах (%), а в разах.
Если в таблице с отчетными данными приводятся сведения расчетного порядка, то нужно сделать соответствующую оговорку.
Графы и строки должны содержать единицы измерения, соответствующие поставленным в подлежащем и сказуемом показателям. При этом используются общепринятые сокращения единиц измерения, например: чел., руб. и т. д. Если графы имеют единую единицу измерения, то она выносится в заголовок таблицы.
Для удобной работы с цифровым материалом числа в таблицах следует расставлять в середине граф, одно под другим: единицы под единицами, запятая под запятой и т. д., четко соблюдая при этом их разрядность.
В таблицу можно включать примечания, в которых будут указываться источники данных, более подробное содержание показателей и другие необходимые пояснения.
В наше время необходимо научиться составлять и пользоваться статистическими таблицами.
Для того чтобы проанализировать данные, которые содержит таблица, необходимо прежде ознакомиться с названием таблицы, заголовками ее граф и строк, установить, на какую дату и к какой территории относятся зафиксированные в таблице статистические данные, обратить внимание на единицы измерения и установить, какие процессы характеризуются средними и относительными величинами.
Анализ статистической таблицы логичнее начинать с общего итога, который позволяет получить общую характеристику совокупности, затем переходить к изучению данных отдельных строк и граф.
21. Значение графического метода в статистической науке
Главное достоинство графиков – это наглядность.
Графики вошли в повседневную работу экономистов, статистиков и работников бухгалтерского учета. Для того чтобы построить график, необходимо точно знать, для каких целей он составляется, необходимо также изучить материал и овладеть методикой графических изображений.
В настоящее время науку невозможно представить без использования в ней графических методов. Графические методы очень прочно вошли в арсенал средств научного общения и в методику научного исследования.
Важное место графические методы занимают в таких науках, как статистика и экономика, так как эти науки используют большое количество цифр, сведенных в громоздкие таблицы.
Графические методы помогают описать и проанализировать полученные в результате статистического исследования объектов данные. С помощью статистических графиков можно легко выявить закономерности, которые трудно уловить в статистических таблицах.