Реферат Понятие и виды статистических группировок
Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2015-10-28Поможем написать учебную работу
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
от 25%
Подписываем
договор
Федеральное агентство по культуре и кинематографии
Федеральное государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Санкт-Петербургский государственный
университет кино и телевидения»
Институт экономики и управления
Факультет управления
Кафедра бухгалтерского учета
Реферат
По Статистике
на тему:
«Группировка»
Выполнил:
Давыдов А.А. 746 группа
Проверил:
к.э.н., доцент
Магомедов М.Н.
Санкт – Петербург
2009
Содержание
Введение...................................................................................................3
1.Виды статистических группировок ...................................................4
2.Ряды распределения и группировки ..................................................9
3.Многомерные группировки.............................................................. 12
Заключение.............................................................................................14
Список использованных источников...................................................15
Введение
Группировкой называется распределение единиц изучаемого объекта на однородные типичные группы по существенным для них признакам.
По сути, группировка лежит в основе всей дальнейшей работы с собранной информацией. На основе группировки рассчитываются сводные, обобщающие показатели по группам, правильно отражающие действительность, появляется возможность их сравнения, анализа причин различий между группами, изучения взаимосвязей между признаками. Поэтому статистическая группировка является основой научной сводки. Если рассчитать сводные показатели только в целом по совокупности, то невозможно уловить ее структуры, роли отдельных групп, их специфики.
Однородность данных является исходным условием их статистического описания и анализа. Например, группировка промышленных предприятий по формам собственности, группировка населения по размеру среднедушевого дохода, группировка коммерческих банков по сумме активов баланса и т.д.
Таким образом, значение группировки состоит в том, что этот метод обеспечивает обобщение данных, представление их в компактном, обозримом виде. Кроме того, группировка создает основу для последующей сводки и анализа данных.
1.
Виды статистических группировок.
Значение группировок состоит в том, что этот метод, во-первых, обеспечивает систематизацию и обобщение результатов наблюдения, а во-вторых, метод группировок является основой применения других методов статистического анализа основных сторон и характерных особенностей изучаемых явлений.
Метод группировок выполняет некоторые функции, аналогичные функциям эксперимента в естественных науках: посредством группировки по отдельным признакам и комбинации самих признаков статистика имеет возможность выявить закономерности и взаимосвязи явлений в условиях, в известной мере ею определяемых. При использовании метода группировок появляется возможность проследить взаимоотношения различных факторов и определить силу их влияния на результативные показатели.
Огромное значение и роль группировок в статистическом исследовании вытекает из характера объекта статистики, его специфики. Явления общественной жизни, изучаемые статистикой, отличаются многообразием форм и стадий развития, они состоят из существенно различающихся частей, обладающих многими специфическими свойствами.
Изучая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их количественными особенностями, статистика стремится показать совокупность явлений дифференциации в многообразии их типов, рассмотреть взаимосвязи и соотношения между последними. С помощью метода группировок решаются сложные задачи статистического анализа.
Необходимость группировки обусловливается, прежде всего, наличием качественных различий между изучаемыми явлениями, и первую задачу группировок можно сформулировать как задачу выделения в составе массового явления тех его частей, которые однородны по качеству и условиям развития, в которых действуют одни и те же закономерности влияния факторов.
Группировка данных производится в соответствии с программой сводки для того, чтобы впоследствии представить полученную информацию в виде, доступном для восприятия[1].
Результаты группировки оформляются в виде группировочных таблиц, делающих информацию обозримой.
Таблица содержит сводную числовую характеристику исследуемой совокупности по одному или нескольким существенным признакам, взаимосвязанным логикой анализа.
Пример 1.1. Основа группировочной таблицы
Название таблицы (общий заголовок)
Группировочная таблица содержит три вида заголовков: общий, верхний и боковые. Заголовки таблиц должны быть краткими и раскрывать содержание показателей.
| Содержание строк | Наименования граф (верхние заголовки) | |||||
| А | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ... |
| Наименования строк (боковые заголовки) | | | | | | |
| Итоговая строка | | | | | | Итоговая графа |
Общий заголовок отражает содержание всей таблицы с указанием, к какому месту и времени она относится. Он располагается над макетом по центру и является внешним заголовком.
Верхние заголовки характеризуют содержание граф (заголовки сказуемого), а боковые (заголовки подлежащего) - строк.
Подлежащее статистической таблицы - объект, характеризующийся цифрами.
Сказуемое - система показателей, которыми характеризуется объект изучения, т.е. подлежащее.
Следует избегать появления клеток, в которых не может быть исходных данных. В клетках, где отсутствуют данные по причине неполноты исходной информации, делают специальные пометки
(...;-; НС)[2].
Пример 1.2 Группировочная таблица
Отношение студентов одного из факультетов к понижению размера стипендии (по результатам исследования в январе 2005 года).
| | Поддерживаю | Не поддерживаю | Безразлично |
| Студенты 1 курса | 2 | 20 | 3 |
| Студенты 2 курса | 2 | 25 | 3 |
| Студенты 3 курса | 1 | 30 | 2 |
| Студенты 4 курса | - | 35 | - |
| Студенты 5 курса | - | 25 | - |
| Итого | 5 | 105 | 8 |
Таким образом, группировка - это разделение единиц совокупности на группы по выбранным варьирующим признакам.
Группировки различают:
♦ по задачам систематизации данных;
♦ по числу группировочных признаков;
♦ по используемой информации.
По числу группировочных признаков различают простые (по одному признаку) и сложные (по нескольким признакам — комбинированные и многомерные).
-Комбинированные группировки строятся путем разбивки каждой группы на подгруппы в соответствии с дополнительными признаками.
-Многомерные - строятся с помощью специальных алгоритмов, когда осуществляется поиск скопления в N-мерном пространстве, где каждый объект - точка, т.е. построить многомерную группировку - найти скопление точек.
По задачам систематизации данных различают: типологические, структурные и аналитические.
-Типологические группировки предназначаются для выявления качественно однородных групп совокупностей, т.е. объектов, близких друг к другу одновременно по всем группировочным признакам. Например, группировка предприятий города по формам собственности.
-Структурные группировки - это разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по определенному группировочному признаку. Например, группировка рабочих цеха по квалификации.
-Аналитические группировки предназначены для выявления зависимости между признаками. Строят аналитические группировки, выделив результирующие, которые изменяются, и факторные, зависимость от которых исследуется.
По используемой информации различают первичные и вторичные группировки.
-Первичные группировки производятся на основе исходных данных, полученных в результате статистических наблюдений.
-Вторичные - результат объединения или расщепления первичной группировки.
При разработке первичной группировки существенное значение имеет выбор числа групп. Число групп зависит от типа признака, положенного в основу группировки, от объема совокупности, степени вариации признака.
При построении группировок по качественному признаку количество групп соответствует количеству уровней градации признака[3]. При группировании по количественному признаку все множество значений признака делится на интервалы. При этом возможны два подхода: группировка с равными и неравными интервалами.
Для определения этих параметров в первом случае рекомендуется формула Стэрджесса:
т =
1 + 3,21 -
lgN
,
где N - количество наблюдений.
В этом случае величина интервала:
D
=
,
а границы интервалов:
х
=
x
+(
i
-1)
D
х
=
x
+
i
D
где х
Группировка с неравными интервалами порождает массу проблем при обработке данных, поэтому следует по мере возможности избегать таких группировок[4].
2. Ряды распределения и группировки.
Ряды распределений - это упорядоченные ряды числовых показателей, характеризующие состав или структуру общественных явлений по одному варьирующему признаку.
Ряды распределений:
1. первичный ряд,
2. ранжированный ряд (возрастающий или убывающий),
3. атрибутивный (по признаку),
4. вариационные (количественный признак)
-дискретный.
-интервальный.
Атрибутивный – это ряд распределения, построенный по качественным признакам. Он характеризует состав совокупности по различным существенным 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.
Численности групп выражаются в абсолютных и относительных величинах. В абсолютных величинах выражается числом единиц совокупности в каждой выделенной группе, а в относительных величинах – в виде долей, удельных весов, представленных в процентах к итогу.
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. (значения вариант даются в виде интервалов. Например, размер зарплаты 100-200, 200-300 и т.д.)
В интервальном вариационном ряде распределения группировочный признак, составляющий основание группировки, может принимать в определенном интервале любые значения. (значения вариант даются в виде интервалов. Например, размер зарплаты 100-200, 200-300 и т.д.)
Вариационные ряды состоят из двух элементов: частоты и варианты.
Вариантойназывают 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 частностями.
Правила и принципы построения интервальных рядов распределения строятся по аналогичным правилам и принципам построения статистических группировок. Если интервальный вариационный ряд распределения построен с равными интервалами, частоты позволяют судить о степени заполнения интервала единицами совокупности. Для проведения сравнительного анализа заполненности интервалов определяют показатель, который будет характеризовать плотность распределения.
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. При изображении дискретных вариационных рядов используется полигон.
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 Y– 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.
2.
Многомерные группировки.
Многомерная группировка или многомерная классификация основана на измерении сходства или различия между объектами (единицами): единицы, отнесенные к одной группе (классу), различаются между собой меньше, чем единицы, отнесенные к различным группам (классам). Мерой близости (сходства) между объектами могут служить различные критерии. Самой распространенной мерой близости является евклидово расстояние между объектами, представленными точками в n-мерном пространстве. Чем меньше это расстояние, тем больше близость.
Многомерные группировки используются в статистике, когда проводится группировка по нескольким признакам. Применяют на практике метод многомерной классификации с использованием вычислительных машин. Наиболее простым методом многомерной классификации является многомерная средняя, которой называется средняя величина нескольких признаков для одной единицы совокупности. Она определяется из относительных величин, как правило, из отношений абсолютных значений признаков для единицы к средним значениям этих признаков.
.
Задача многомерной группировки сводится к выделению сгущений точек (объектов) в n-мерном пространстве. Группы (кластеры) формируются на основании близости объектов одновременно по всему комплексу признаков, описывающих объект. Нахождение этих групп осуществляется методами кластерного анализа на ЭВМ.
Многомерные группировки позволяют решать целый ряд таких важных задач экономико-статистического исследования, как формирование однородных совокупностей, выбор существенных признаков, выделение типичных групп объектов и др.
Заключение.
В результате первой стадии статистического исследования (статистического наблюдения) получают статистическую информацию, представляющую собой большое количество первичных, разрозненных сведений об отдельных единицах объекта исследования (записи о каждом гражданине страны при переписи населения: пол, национальность, возраст, образование, род занятий и многие другие признаки). Дальнейшая задача статистики заключается в том, чтобы привести эти материалы в определенный порядок, систематизировать и на этой основе дать сводную характеристику всей совокупности фактов при помощи обобщающих статистических показателей, отражающих сущность социально-экономических явлений и определенные статистические закономерности. Это достигается в результате сводки – второй стадии статистического исследования.
В сводке статистического материала отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок.
Таким образом, группировка является одним из первичных методов обработки новой статистической информации, которая позволяет проводить последующий статистический анализ.
Таким образом, метод статистических группировок – это расчленение единиц изучаемой совокупности на однородные группы по определенным, существенным для них признакам.
Группировка является важнейшим статистическим методом обобщения статистических данных, основой для правильного исчисления статистических показателей.
С помощью метода группировок решаются следующие задачи:
- выделение социально-экономических типов явлений;
- изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;
Список использованных источников.
1.Балинова В.С. Статистика в вопросах и ответах: учеб. пособие. – М.: ТК. Велби, «Проспект», 2004
2. Переяслова И.Г., Колбачев Е.Б., Основы статистики. Серия «Учебники, учебные пособия». – Ростов н/Д.: Феникс, 2004.
3. Российский статистический ежегодник. 2002 – М.: Госкомстат России, 2003.
4. www.gks.ru – Федеральная служба государственной статистики.
[1] Переяслова И.Г., Колбачев Е.Б., Основы статистики. Серия «Учебники, учебные пособия». – Ростов н/Д.: Феникс, 2004.
[2] Переяслова И.Г., Колбачев Е.Б.,Указ.соч.
[3] Переяслова И.Г., Колбачев Е.Б.,Указ.соч.,стр.35
[4] Переяслова И.Г., Колбачев Е.Б.,Указ.соч.
