Классификация - систематическое распределение явлений и объек­тов на определенные группы, классы, разряды на основании их сход­ства и различия.
Интервал - значения варьирующего признака, лежащие в опреде­ленных границах.
Величина интервала - разность между верхней и нижней граница­ми интервала.
Открытые интервалы - интервалы, у которых указана только одна граница.
Закрытые интервалы - интервалы, у которых обозначены обе гра­ницы.
Ряд распределения - упорядоченное распределение единиц сово­купности на группы по определенному варьирующему признаку.
Атрибутивный ряд распределения - ряд, построенный по каче­ственному признаку.
Вариационный ряд распределения - ряд, построенный по количе­ственному признаку.
Варианты - отдельные значения признака, которые он принимает в вариационном ряду.
Частоты - выраженные в долях единицы или в процентах к итогу значения изучаемого признака.
Дискретный вариационный ряд - распределение единиц совокуп­ности по дискретному признаку.
Интервальный вариационный ряд - ряд, который отражает не­прерывную вариацию признака.
Вторичная группировка - операция по образованию новых групп на основе ранее построенной группировки.
7  Принципы построения статистических группировок и
классификаций. Ряды распределения и группировки
Группировочным признаком называется признак, по кото­рому проводится разбивка единиц совокупности на отдельные группы. Его часто называют основанием группировки. От пра­вильного выбора группировочного признака зависят выводы, которые получают в результате статистического исследования.
В качестве основания группировки следует использовать су­щественные признаки. В каждом конкретном исследовании вклю­чение признака в состав группировочных должно быть теорети­чески обосновано. Только на базе теоретического анализа эконо­мических законов развития исследуемого явления можно правиль­но определить состав признаков.
В основание группировки могут быть положены как количе­ственные, так и качественные признаки. Первые имеют числовое выражение (объем торгов, курс доллара в рублях, возраст челове­ка, денежный доход семьи и т. д.), а вторые отражают состояние единицы совокупности (пол человека, его национальность, семей­ное положение, отраслевая принадлежность предприятия, его форма собственности и организационно-правовая форма и т. Д.).
После определения основания группировки следует решить вопрос о количестве групп, на которые надо разбить исследуе­мую совокупность.
Число групп зависит от задач исследования и вида признака, положенного в основание группировки, численности совокупно­сти, степени вариации признака.
Единицы анализируемого объекта могут быть разбиты по одному и тому же признаку на разное число групп. Например, при группировке населения по возрасту с целью определения трудовых ресурсов страны все население в практической стати­стике делится на три группы: население моложе трудоспособно­го возраста, трудоспособное население и население старше тру­доспособного возраста. Если же анализируется продолжитель­ность жизни, то строится более детальная группировка и выде­ляются пятигодичные группы.
При построении группировки по качественному признаку групп, как правило, будет столько, сколько имеется градаций, видов, состояний у этого признака. Например, в случае проведения груп­пировки населения по полу можно образовать только две группы: мужчины и женщины. Если проводится группировка производства товаров народного потребления по экономическим районам, то вся исследуемая совокупность делится на 11 групп: именно на столько экономических районов поделена территория страны.
Классифи­кацией называется систематизированное распределение явлений и объектов на определенные группы, классы, разряды на осно­вании их сходства и различия.
Отличительной чертой классификации является, во-первых, то, что в основу ее кладется качественный признак. Во-вто­рых, классификации стандартны. Они устанавливаются орга­нами государственной и международной статистики. Если в каждом конкретном исследовании строится своя группировка, то классификация едина для любого исследования независи­мо от того, проводят ли его органы государственной статисти­ки или другие учреждения и ведомства (министерства, нало­говые органы и т. п.). В-третьих, классификации устойчивы. Они остаются неизменными в течение длительного времени. Однако если появляются новые группы единиц, их классы, разряды, то в классификации вносятся соответствующие из­менения и дополнения.
Классификация, предопределяя важнейшие признаки группи­ровки единиц совокупности, является основой группировок. В классификации точно определены всевозможные группы и име­ются подробные указатели, которые помогают отнести любую единицу объекта в ту или иную группу в каждом конкретном случае.
Статистический ряд распределения представляет собой упо­рядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку. Он характе­ризует состав (структуру) изучаемого явления, позволяет судить об однородности совокупности, закономерности распределения и границах варьирования единиц совокупности.
Ряды распределения, построенные по атрибутивным призна­кам (в порядке возрастания или убывания наблюденных зна­ний), называются атрибутивными. Примером атрибутивных ря­дов могут служить распределения населения по полу, занятости, национальности, профессии и т.д.
Ряды распределения, построенные по количественному признаку, называются вариационными. Например, распределе­ние населения по возрасту, рабочих — по стажу работы, зара­ботной плате и т.д.
Ряд распределения - упорядоченное распределение единиц сово­купности на группы по определенному варьирующему признаку.
Атрибутивный ряд распределения - ряд, построенный по каче­ственному признаку.
Вариационный ряд распределения - ряд, построенный по количе­ственному признаку.
Варианты - отдельные значения признака, которые он принимает в вариационном ряду.
Частоты - выраженные в долях единицы или в процентах к итогу значения изучаемого признака.
Дискретный вариационный ряд - распределение единиц совокуп­ности по дискретному признаку.
Интервальный вариационный ряд - ряд, который отражает не­прерывную вариацию признака.
Вторичная группировка - операция по образованию новых групп на основе ранее построенной группировки
8. Общее понятие о классификациях, группировках и
номенклатурах, их роль в статистическом исследовании.
Важнейшие экономические группировки
Группировки как метод исследования широко используются в практике статистики.
При анализе формирования рыночных отношений большое значение имеет группировка предприятий по численности заня­тых в отраслях производственной и непроизводственной сфер с обязательным выделением группы малых предприятий, группи­ровка предприятий по формам собственности, организационно-правовым формам.
Большое значение играет и группировка по экономическому назначению продукции. Так, при анализе продукции промыш­ленности используют группировку, позволяющую выделить из всего объема продукции производство средств производства и | производство предметов потребления.
В статистике розничной торговли используется группировка товаров на продовольственные и непродовольственные, в статис­тике сельского хозяйства - группировка продукции на продукцию растениеводства и животноводства, а внутри этих групп - деление продукции по ведущим производственным направлениям.
Среди группировок, применяемых отечественной статистикой, особое место принадлежит группировке по отраслям народного хозяйства. Она используется при анализе валового внутреннего продукта, валового национального дохода, капитальных вложе­ний и ввода в действие основных фондов, структуры ввоза и вывоза продукции.
Кроме группировок в практической статистике широко при­меняются классификации. Существует много различных клас­сификаций. В макроэкономической статистике применяют клас­сификацию отраслей народного хозяйства, основных фондов; в статистике капитального строительства - классификацию капи­тальных вложений и строительных машин; в статистике труда - классификацию профессий, а в статистике внешней торговли - классификацию, называемую «Товарная номенклатура внешне­экономической деятельности».
На этапе перехода от одной формы хозяйствования к другой возникла потребность в новых классификаторах, таких, как клас­сификатор форм собственности и организационно-правовых форм хозяйствующих субъектов.
Группировка — расчленение множества единиц изучаемой совокуп­ности на группы по определенным, существенным для них признакам.
Типологическая группировка — разделение исследуемой качествен­но разнородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки.
Структурная группировка - разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирую­щему признаку.
Аналитическая группировка - группировка, выявляющая взаимо­связи между изучаемыми явлениями и их признаками.
Группировочный признак — признак, по которому производится разбиение единиц совокупности на отдельные группы.
Классификация - систематическое распределение явлений и объек­тов на определенные группы, классы, разряды на основании их сход­ства и различия.
9. Абсолютные величины, их виды и способы получения. Значение
абсолютных величин. Единицы измерения абсолютных величин
Абсолютными в статистике называются суммарные обобщаю­щие показатели, характеризующие размеры (уровни, объемы) об­щественных явлений в конкретных условиях места и времени. Они характеризуют экономическую мощь страны и социальную жизнь населения (ВВП, ВНП, ВНД, реальные располагаемые денежные доходы населения, объемы промышленного и сельскохозяйственного производства, объем выпуска важнейших видов продукции).
Различают два вида абсолютных величин: индивидуальные и суммарные.
Индивидуальными называют абсолютные величины, характе­ризующие размеры признака у отдельных единиц совокупности (например, размер заработной платы отдельного работника, вклада гражданина в определенном банке и т.д.). Они получа­ются непосредственно в процессе статистического наблюдения и фиксируются в первичных учетных документах.
Суммарные абсолютные величины характеризуют итоговую величину признака по определенной со­вокупности объектов, охваченных статистическим наблюдением. Они являются суммой количества единиц изучаемой совокупности (численность совокупности) или суммой значений варьирующего признака всех единиц совокупности (объем варьирующего признака).
Абсолютные статистические величины представляют собой именованные числа, т. е. имеют какую-либо единицу измерения.
В зависимости от сущности исследуемого социально-эко­номического явления абсолютные статистические величины выра­жаются в натуральных, стоимостных и трудовых единицах измере­ния. Абсолютные статистические величины могут быть как поло­жительными (доходы), так и отрицательными (убытки, потери).
Натуральные единицы измерения в свою очередь могут быть простыми (тонны, штуки, метры, литры) и сложными, являю­щимися комбинацией нескольких разноименных величин (грузо­оборот железнодорожного транспорта выражается в тонно-кило­метрах, производство электроэнергии — в киловатт-часах, затра­ты труда — в человеко-часах, человеко-днях). В статистике при­меняют и абсолютные показатели, выраженные в условно-натуральных единицах измерения (например, разные виды топ­лива пересчитываются в условное топливо, тракторный парк — в эталонные тракторы).
Стоимостные единицы измерения используются, например, для выражения объема разнородной продукции в стоимостной (денежной) форме — рублях. В стоимостных единицах выража­ют валовой выпуск продукции, доходы населения и др.
При использовании стоимостных измерителей принимают во внимание изменение цен с течением времени. Этот недостаток стоимостных измерителей преодолевают применением «неиз­менных» или «сопоставимых» цен одного и того же периода.
В трудовых единицах измерения (человеко-днях, человеко-часах) учитываются общие затраты труда на предприятии, тру­доемкость отдельных операций технологического цикла.
10. Относительные величины, их сущность и формы выражения.
Выбор базы относительной величины. Виды относительных
величин, методы расчета
Относительная величина — это обобщающий показатель, который представляет собой частное от деления од­ного абсолютного показателя на другой и дает числовую меру соотношения между ними.
Основное условие правильного расчета относительной вели­чины — сопоставимость сравниваемых показателей и наличие реальных связей между изучаемыми явлениями.
Величина, с которой производится сравнение (знаменатель дроби), обычно называется базой сравнения или основанием.
В зависимости от выбора базы сравнения относительный показатель может быть представлен в различных долях единицы: десятых; сотых (т. е. процентах); тысячных (десятая часть про­цента называется промилле); десятитысячных (сотая часть про­цента называется продецимилле).
Сопоставляемые величины могут быть как одноименными, так и разноименными (в последнем случае их наименования об­разуются от наименований сравниваемых величин, например, руб./чел.; ц/га; руб./м²).
По своему содержанию относительные величины подразде­ляются на виды: относительные величины динамики, плано­вого задания, структуры, интенсивности, уровня экономиче­ского развития, координации и сравнения.
Относительная величина динамики (i) рассчитывается как от­ношение уровня признака в определенный период или момент времени к уровню этого же признака в предшествующий период или момент времени, т. е. она характеризует изменение уровня какого-либо явления во времени. Относительные величины ди­намики называют темпами роста. Выбор базы сравнения при исчислении относительных показателей динамики определяется целью исследования.
Относительная величина планового задания (i_{пл 3}) рассчитыва­ется как отношение уровня, запланированного на предстоящий период, к уровню, фактически сложившемуся в этом периоде
Относительная величина выполнения плана (i_вьп.пл.) представ­ляет собой отношение фактически достигнутого в данном пе­риоде уровня к запланированному:
Относительные величины динамики, планового задания и вы­полнения плана связаны соотношением:

Относительными величинами структуры называются показате­ли, характеризующие долю отдельных частей изучаемой совокуп­ности во всем ее объеме. Они рассчитываются путем деления численности единиц в отдельных частях совокупности на общую численность единиц совокупности (или объем явления). Выра­жаются они простым кратным отношением или в процентах. В качестве примера относительных величин структуры могут слу­жить данные об удельном весе городского населения в общей численности населения России: в 1913 г. — 18%, в 1999 г. — 73%.
Относительными величинами интенсивности называют пока­затели, характеризующие степень распространения или уровень развития того или иного явления в определенной среде. Они вычисляются путем сравнения разноименных величин, находя­щихся в определенной связи между собой. Эти показатели обычно определяются в расчете на 100, 1000 и т.д. единиц изу­чаемой совокупности (на 100 га земли, на 1000 человек населе­ния и т.д.) и являются именованными числами
11. Средние величины в статистике. Виды средних и методика их
расчета
Средней величиной называется обобщающий показа­тель, характеризующий типичный уровень явления в конкретных ус­ловиях места и времени, отражающий величину варьирующего при­знака в расчете на единицу качественно однородной совокупности.
Вычисление среднего — один из распространенных приемов обобщения; средний показатель отражает то общее, что характерно (типично) для всех единиц изучаемой совокупности, в то же время он игнорирует различия отдельных единиц.
Средняя отражает характерный, типичный, реальный уро­вень изучаемых явлений, характеризует эти уровни и их изме­нения во времени и в пространстве.
Средняя - это  сводная  характеристика  закономерностей процесса в тех условиях, в которых он протекает.
Выбор вида средней определяется экономическим содержа­нием определенного показателя и исходных данных. В каждом конкретном случае применяется одна из  средних вели­чин:  арифметическая,  гармоническая,  геометрическая,  квадратическая, кубическая и т.д.
Перечисленные средние относятся к классу степенных средних и объединяются общей формулой (при различных значениях т):

При m = -1  — средняя гармоническая; при т = 0    — средняя геометрическая х_г ; при т = 1     — средняя арифметическая х_ар ; при т = 2    — средняя квадратическая  х_квадр; при т = 3    — средняя кубическая х_куб.
При использовании одних и тех же исходных данных, чем больше т в формуле, тем больше значение средней величины:
Это свойство степенных средних возрастать с повышением показателя степени определяющей функции называется в стати­стике правилом мажорантности средних.
12. Средняя арифметическая простая и взвешенная. Условия
применения. Вычисление средней арифметической по данным
интервального ряда
Сред­няя арифметическая применяется в тех случаях, когда объ­ем варьирующего признака для всей совокупности является суммой значений признаков отдельных ее единиц. Для общест­венных явлений характерна аддитивность (суммарность) объе­мов варьирующего признака, этим определяется область при­менения средней арифметической и объясняется ее распро­страненность как обобщающего показателя.
Средняя арифметическая простая равна простой сумме от­дельных значений осредняемого признака, деленной на общее число этих значений (она применяется в тех случаях, когда имеют­ся несгруппированные индивидуальные значения признака):

Средняя из вариантов, которые повторяются различное чис­ло раз, или, как говорят, имеют различный вес, называется взвешенной.

Cредняя гармоническая — сред­няя взвешенная из варьирующих обратных значений признака. Она является преобразованной формой арифметической сред­ней и тождественна ей. Вместо гармонической всегда можно рассчитать среднюю арифметическую, но для этого сначала нужно определить веса отдельных значений признака, скрытые в весах средней гармонической.


13. Средняя гармоническая. Методика расчета, формулы и условия
применения средней гармонической
Cредняя гармоническая — сред­няя взвешенная из варьирующих обратных значений признака. Она является преобразованной формой арифметической сред­ней и тождественна ей. Вместо гармонической всегда можно рассчитать среднюю арифметическую, но для этого сначала нужно определить веса отдельных значений признака, скрытые в весах средней гармонической.


Таким образом, средняя гармоническая применяется тогда, когда неизвестны действительные веса f, а известно w = xf, т.е. в тех случаях, когда средняя предназначается для расчета сумм слагаемых, обратно пропорциональных величине данного признака, когда суммированию подлежат не сами варианты, а обратные им величины.
В тех случаях, когда вес каждого варианта равен единице (индивидуальные значения обратного признака встречаются по одному разу), применяется средняя гармоническая простая, ис­числяемая по формуле:

14. Средние структурные величины, методика их расчета.
Cтруктурные сред­ние применяются для изучения внутреннего строения и структуры рядов распределения значений признака. К таким показателям относятся мода и медиана.
Мода — значение случайной величины, встречающее­ся с наибольшей вероятностью в дискретном вариационном ря­ду — вариант, имеющий наибольшую частоту.

Медиана М_е — это вариант, который находится в середи­не вариационного ряда. Медиана делит ряд на две равные (по числу единиц) части — со значениями признака меньше медиа­ны и со значениями признака больше медианы. Чтобы найти медиану, необходимо отыскать значение признака, которое ра-ходится в середине упорядоченного ряда. В ранжированных ря­дах несгруппированных данных нахождение медианы сводится к отысканию порядкового номера медианы.

15. Вариация и задачи ее статистического изучения. Основные
показатели вариации, их достоинства и значение.
Вариация - колеблемость, многообразие, изменяемость величины признака у отдельных единиц совокупности.
Вариация даёт возможность оценить степень воздействия на данный признак других варьирующих признаков, установить, например, какие факторы и в какой степени влияют на смертность населения, финансовое положение предприятий, урожайность пшени­цы и т. п.
Вариация существует в пространстве и во времени. Под ва­риацией в пространстве понимается колеблемость значений признака по отдельным территориям.
Объективно существует также вариация во времени. Под ней подразумевают изменение значений признака в различные пери­оды (или моменты) времени. Так, со временем изменяются сред­няя продолжительность жизни, срок службы товаров длительно­го пользования, мнения людей и т. д.
Показатели вариации делятся на две группы: абсолютные и относительные. К абсолютным относятся размах вариации, сред­нее линейное отклонение, дисперсия и среднее квадратическое отклонение. Вторая группа показателей вычисляется как отно­шение абсолютных показателей вариации к средней арифмети­ческой (или медиане). Относительными показателями вариации являются коэффициенты осцилляции, вариации, относительное линейное отклонение и др.
Самым простым абсолютным показателем является размах вариации (R).
Размах показывает, насколько велико различие между единица­ми совокупности, имеющими самое маленькое и самое большое значение признака.

Знание подобного рода величин необходимо в практической и хозяйственной деятельности, а также в научных исследованиях.
Например, размах вариации применяется при контроле каче­ства продукции для определения влияния систематически дей­ствующих причин на производственный процесс. Для этого от­бирают через определенные промежутки времени несколько деталей и производят их измерение. Рассчитав по данным этих выборок показатели размаха вариации, на основе сопоставления результатов вычислений судят об устойчивости режима произ­водственного процесса.
В учебной литературе по статистике обычно указывается, что размах имеет существенный недостаток. Его величина всецело зависит от крайних значений признака, и он не учитывает всех изменений варьирующего признака в пределах совокупности.
Этот упрек в адрес размаха вариации является не совсем вер­ным. Какой же это недостаток, когда именно в этом заключается суть показателя.
К недостаткам размаха вариации можно от­нести то обстоятельство, что очень низкое и очень высокое зна­чения признака по сравнению с основной массой его значений в совокупности могут быть обусловлены какими-либо сугубо случайными обстоятельствами (т. е. эти значения являются ано­мальными в совокупности).
Условия существования и развития отдельных еди­ниц совокупности в определенной степени различны, что сказы­вается и на различии значений у них взятого нами признака. Средняя величина отражает эти средние условия.
Среднее линейное отклонение дает обобщен­ную характеристику степени колеблемости признака в совокуп­ности. Однако при его исчислении приходится допускать некор­ректные с точки зрения математики действия, нарушать законы алгебры, что побудило математиков и статистиков искать иной способ оценки вариации для того, чтобы иметь дело только с положительными величинами. Самый простой выход - возвести все отклонения во вторую степень.

Полученная мера вариации называется дисперсией, a корень квадратный из дисперсии - средним квадратическим отклонением. Эти показатели являются общепринятыми мерами вариации и часто используются в статистических иссле­дованиях, а также в технике, биологии и других отраслях зна­ний. Данные показатели нашли также свое широкое применение в международной практике учета и статистического анализа, в частности в системе национального счетоводства.
Дисперсия есть средняя величина квадратов отклонений.
Среднее квадратическое отклонение - это обобщающая харак­теристика размеров вариации признака в совокупности. Оно выражается в тех же единицах измерения, что и признак (в мет­рах, тоннах, рублях, процентах и т. д.).
16. Понятие вариации и ее значение. Статистическое изучение
вариации признаков.
Вариация - колеблемость, многообразие, изменяемость величины признака у отдельных единиц совокупности.
Вариация порождается комплексом условий, действующих на совокупность и ее единицы. Например, вариация оценок на эк­замене в вузе порождается, в частности, различными способностями студентов, временем, затрачиваемым ими на самостоятель­ную работу, различием социально-бытовых условий и т. д. Именно вариация и предопределяет необходимость статистики. Если бы все студенты получали одинаковые оценки или, например, семьи имели одинаковые доходы, то необходимость в статистическом исследовании отпала бы.
Исследование вариации в статистике имеет важное значение. Вариация даёт возможность оценить степень воздействия на данный признак других варьирующих признаков, установить, например, какие факторы и в какой степени влияют на смертность населения, финансовое положение предприятий, урожайность пшени­цы и т. п. Определение вариации необходимо при организации выборочного наблюдения, построении статистических моделей разработке материалов экспертных опросов и во многих других случаях.
Вариация существует в пространстве и во времени. Под ва­риацией в пространстве понимается колеблемость значений признака по отдельным территориям.
Объективно существует также вариация во времени. Под ней подразумевают изменение значений признака в различные пери­оды (или моменты) времени. Так, со временем изменяются сред­няя продолжительность жизни, срок службы товаров длительно­го пользования, мнения людей и т. д.
По степени вариации можно судить о многих сторонах про­цесса развития изучаемых явлений, в частности об однородно­сти совокупности, устойчивости индивидуальных значений при­знака, типичности средней, о взаимосвязи между признаками одного и того же явления и признаками разных явлений. Ста­тистические показатели, характеризующие вариацию, широко применяются в практической деятельности, например для оцен­ки ритмичности работы промышленных предприятий, контро­ля за ходом других производственных процессов, устойчивости урожайности сельскохозяйственных культур тех или иных сор­тов или одного и того же сорта в определенных почвенно-климатических условиях. На основе показателей вариации в стати­стике разрабатываются другие показатели и методы изучения явлений и процессов общественной жизни - показатели тесно­ты связи между явлениями и их признаками, показатели оцен­ки точности выборочного наблюдения.
17. Абсолютные и относительные показатели вариации, сущность и
значение, методика расчета
К абсолютным показателям вариации относятся размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, дисперсия и среднее квадратическое отклонение.
Относительные показатели вариации - это коэффициенты осцил­ляции, вариации, относительное линейное отклонение и др.
Размах вариации - разность между наибольшим и наименьшим значениями варьирующего признака.
Среднее линейное отклонение - средняя арифметическая из абсо­лютных значений отклонений вариант признака от их средней.
Дисперсия - средний квадрат отклонений индивидуальных значе­ний признака от их средней величины.
Среднее квадратическое отклонение рассчитывается как корень квадратный из дисперсии. Среднее квадратическое отклонение, диспер­сия и среднее линейное отклонение могут определяться по формулам простой и взвешенной (в зависимости от исходных данных).
Коэффициент осцилляции - процентное отношение размаха вари­ации к средней величине признака.
Самым простым абсолютным показателем является размах вариации (R).
Размах показывает, насколько велико различие между единица­ми совокупности, имеющими самое маленькое и самое большое значение признака.

Размах вариации применяется при контроле каче­ства продукции для определения влияния систематически дей­ствующих причин на производственный процесс. Для этого от­бирают через определенные промежутки времени несколько деталей и производят их измерение. Рассчитав по данным этих выборок показатели размаха вариации, на основе сопоставления результатов вычислений судят об устойчивости режима произ­водственного процесса.
В учебной литературе по статистике обычно указывается, что размах имеет существенный недостаток. Его величина всецело зависит от крайних значений признака, и он не учитывает всех изменений варьирующего признака в пределах совокупности.
Этот упрек в адрес размаха вариации является не совсем вер­ным. Какой же это недостаток, когда именно в этом заключается суть показателя.
К недостаткам размаха вариации можно от­нести то обстоятельство, что очень низкое и очень высокое зна­чения признака по сравнению с основной массой его значений в совокупности могут быть обусловлены какими-либо сугубо случайными обстоятельствами (т. е. эти значения являются ано­мальными в совокупности).
Условия существования и развития отдельных еди­ниц совокупности в определенной степени различны, что сказы­вается и на различии значений у них взятого нами признака. Средняя величина отражает эти средние условия.
Среднее линейное отклонение дает обобщен­ную характеристику степени колеблемости признака в совокуп­ности. Однако при его исчислении приходится допускать некор­ректные с точки зрения математики действия, нарушать законы алгебры, что побудило математиков и статистиков искать иной способ оценки вариации для того, чтобы иметь дело только с положительными величинами. Самый простой выход - возвести все отклонения во вторую степень.
Полученная мера вариации называется дисперсией, a корень квадратный из дисперсии - средним квадратическим отклонением. Эти показатели являются общепринятыми мерами вариации и часто используются в статистических иссле­дованиях, а также в технике, биологии и других отраслях зна­ний. Данные показатели нашли также свое широкое применение в международной практике учета и статистического анализа, в частности в системе национального счетоводства.
Дисперсия есть средняя величина квадратов отклонений.
Среднее квадратическое отклонение - это обобщающая харак­теристика размеров вариации признака в совокупности. Оно выражается в тех же единицах измерения, что и признак (в мет­рах,
Различают следующие относительные показате­ли вариации (V):

Наиболее часто в практических расчетах применяется показа­тель относительной вариации - коэффициент вариации
18. Вариация альтернативного признака. Расчет дисперсии по
разным способам.
Среди множества варьирующих признаков, изучаемых ста­тистикой, существуют признаки, которыми обладают одни единицы совокупности и не обладают другие. Эти признаки называются альтернативными. Примером таких признаков яв­ляются: наличие бракованной продукции, ученая степень у пре­подавателя вуза, работа по полученной специальности и т. д. Вариация альтернативного признака количественно прояв­ляется в значении нуля у единиц, которые этим призна­ком не обладают, или единицы у тех, которые данный признак имеют.
Пусть р - доля единиц в совокупности, обладающих данным признаком (р = m/n); q - доля единиц, не обладающих данным признаком, причем р + q = 1. Альтернативный признак принима­ет всего два значения - 0 и 1 с весами соответственно q и р. Исчислим среднее значение альтернативного признака по фор­муле средней арифметической:

Дисперсия альтернативного признака определяется по формуле:

Таким образом, дисперсия альтернативного признака равна произведению доли на дополняющее эту долю до единицы чис­ло. Корень квадратный из этого показателя соответ­ствует среднему квадратическому отклонению альтернативного признака.
Показатели вариации альтернативных признаков широко ис­пользуются в статистике, в частности при проектировании выбо­рочного наблюдения, обработке данных социологических обсле­дований, статистическом контроле качества продукции, в ряде других случаев.
19. Правило сложения дисперсий. Дисперсионный факторный
анализ.
Бывает необходимо проследить количественные изменения признака по группам, на которые разделяется сово­купность, а также и между группами. Такое изучение вариации достигается посредством вычисления и анализа различных ви­дов дисперсии.
Выделяют дисперсию общую, межгрупповую и внутригрупповую. Общая дисперсия измеряет вариацию признака во всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию:

Существует закон, связывающий три вида дисперсии. Общая дисперсия равна сумме средней из внутригрупповых и межгруп­повой дисперсий:
Данное соотношение называют правилом сложения диспер­сий. Согласно этому правилу, общая дисперсия, возникающая под действием всех факторов, равна сумме дисперсии, появляющей­ся под влиянием всех прочих факторов, и дисперсии, возникаю­щей за счет группировочного признака.