Основные задачи и виды группировок

Применение перфокартных систем, которые ныне себя изжили, в недалеком прошлом позволяло относительно быстро находить информационные данные, несмотря на то, что карты в массиве расположены бессистемно, и это значительно облегчало сводку показателей. Перфокартная система была большим шагом вперед по сравнению с ручной обработкой Данных. Для их подсчета существовали счетно-перфорационные машины, машины-табуляторы и нехитрые приспособления для ручной обработки. Это позволяло относительно легко работать с ними с помощью буквенных и числовых ключей и некоторых механических приспособлений. Там, где не представляется возможным использовать ЭВМ, можно воспользоваться перфокартными системами.

Широкое внедрение ЭВМ и разнообразного программного обеспечения для решения практически любых статистических задач серьезно облегчает сводку и обработку данных статистического наблюдения, распечатку их в нужных таблицах и графиках, проведение сложной и объемной аналитической работы.

  

 

Предмет статистических исследований – массовые явления и процессы общественной жизни – обладает многочисленными признаками и свойствами. Обобщить статистические данные, раскрыть наиболее существенные особенности, формы развития массового явления в целом и отдельных его составляющих невозможно без определённых научных принципов обработки данных.

Без преодоления индивидуального многообразия объектов статистического наблюдения общие закономерности развития явления или процесса в целом теряются в деталях и мелочах, отличающих каждый объект один от другого, а предельное обобщение влечёт за собой извращённое представление о действительности.

Для разделения совокупности единиц на однотипные группы в статистике используется метод группировок.

Статистическая группировка – первый этап статистической сводки, позволяющий выделить из массы исходного статистического материала однородные группы единиц, обладающих общим сходством в качественном и количественном отношениях. Важно понимать, что группировка - это не субъективный технический приём расчленения совокупности на части, а научно обоснованный процесс расчленения множества единиц совокупности по определённому признаку.

Основополагающим принципом применения метода группировок является всесторонний, глубокий анализ сущности и природы изучаемого явления, позволяющий определить его типичные свойства и внутренние различия. Любая общая совокупность является комплексом частных совокупностей, каждая из которых объединяет явления особого типа, однокачественные в определённом отношении.

Каждый тип (группа) имеет специфическую систему признаков с соответствующим уровнем их количественных значений. Установить, к какому типу, в какую частную совокупность нужно отнести группируемые единицы общей совокупности, возможно на основе правильного, чёткого определения существенных признаков, по которым должна проводиться группировка. Это второе важное требование научно обоснованной группировки. Третье требование группировки основано на объективном и обоснованном установлении границ при условии, что образованные группы должны объединять однородные элементы совокупности, а сами группы (одна по отношению к другой) должны существенно различаться. В противном случае группировка теряет смысл.

На основе применения метода группировок определяются группы по принципу подобия и различия единиц совокупности. Подобие – это однородность единиц в определённых пределах (группах), различие – это их существенное расхождение по группам.

Группировка – разбиение единиц изучаемой совокупности по одному или нескольким существенным признакам на группы, различающиеся между собой в качественном и количественном отношении и позволяющие выделить социально-экономические типы, изучить структуру совокупности или проанализировать связи между отдельными исследуемыми признаками в зависимости от их значения.

Существует также более короткое определение указанного понятия.

Группировка – разделение или объединение единиц совокупности в некоторые группы, имеющие свои характерные особенности, общие черты и сходные размеры изучаемого признака.

Разнообразие общественных явлений и целей их изучения делает возможным применение большого количества статистических группировок явлений и решений на этой основе самых различных, конкретных задач. Непосредственная группировка данных статистического наблюдения – это первичная группировка. Вторичная группировка – это перегруппировка ранее сгруппированных данных. Необходимость вторичной группировки возникает в случаях:

 

· если ранее произведенная группировка не удовлетворяет целям исследования в отношении числа групп;

· если первичная группировка была произведена по разным группировочным признакам или по разным интервалам для сравнения данных, относящихся к различным периодам времени или к различным периодам времени или к различным территориям.

Существует два способа вторичной группировки:

· объединение небольших групп в более крупные с использованием перегруппировки по величине интервалов первичной группировки;

· перегруппировка с использованием приёмов выделения определённых долей единиц совокупности (например, при перегруппировке по удельному весу отдельных групп в общем итоге).

Сводка и группировка статистических данных. Первичная и вторичная группировка. Построение таблиц. Ранжирование. Мода и медиана.

Сводка – научно организованная обработка материалов наблюдения (по заблаговременно разработанной програмке), включающая в себя не считая неотклонимого контроля собранных данных, систематизацию, группировку материалов, составление таблиц, получение итогов по группам и в целом. Программа сводки включает определение групп и подгрупп, системы характеристик и видов таблиц. По технике и способу выполнения сводка быть может ручной или механизированной.

Группировка – разбиение совокупы на группы, однородные по какому-либо признаку либо объединение отдельных единиц совокупы в группы, однородные по любым признакам. Устойчивое разграничение объектов именуется классификацией либо эталоном, в каком любая атрибутивная запись быть может отнесена только к одной группе либо подгруппе. Способ группировки основывается на 2-ух категориях – группировочном признаке и интервале.

Группировочный признак – признак, по которому происходит объединение отдельных единиц совокупы в однородные группы. Он может носить как количественный, так и высококачественный нрав. В ряде всевозможных случаев группировка, которая представляется чисто высококачественной, в конечном итоге оказывается основанной на количественном признаке. Такая, к примеру, классификация промышленных компаний по отраслям. Так как одно и то же предприятие выпускает продукцию различных видов, статистика решает этот вопросец по количественному доминированию того либо другого вида.

Первичная группировка - конкретная группировка данных статистического наблюдения.

Вторичная группировка заключается в образовании новейших групп на базе ранее произведенной группировки.

4. Сводка и группировка данных  статистического наблюдения и  статистические таблицы

Статистические сводки и группировки

Сводка — особая стадия статистического исследования, в ходе которой систематизируются первичные материалы статистического наблюдения. Проведение сводки включает 3 этапа:

§  предварительный контроль материалов, т. е. проверку исходных данных;

§  группировку данных по заданным признакам, определение производных показателей;

§  оформление результатов сводки в виде статистических таблиц, удобных для восприятия информации.

Предварительный контроль включает логическую проверку данных, т. е. смысловую согласованность сведений, исключение «нелогичных» данных и арифметическую согласованность.

Пример . Рассогласованные данные.

При переписи населения в документах указан мальчик 8 лет, состоящий в браке.

В документах на предприятии обнаружены арифметическая и логическая рассогласованность:

№п/п	Заработная плата	Возраст	Общий стаж	Непрерывный стаж
1	800	22	10	8
2	1500	42	20	2
3	1500	25	45	55
4	2000	35	15	10
Итого	5200

Арифметическая — неправильно определена сумма заработной платы.

В 3-й строке имеется логическая ошибка: человек 25 лет не может иметь общего стажа 45 лет и, кроме того, непрерывный стаж, как часть общего, не может его превосходить.

Группировка данных производится в соответствии с программой сводки для того, чтобы впоследствии представить полученную информацию в виде, доступном для восприятия.

Группировка — объединение единиц совокупности в некоторые группы, имеющие свои характерные особенности, общие черты и сходные размеры изучаемого признака.

Результаты группировки оформляются в виде группированных таблиц, делающих информацию обозримой.

Таблица содержит сводную числовую характеристику исследуемой совокупности по одному или нескольким существенным признакам, взаимосвязанным логикой анализа.

Пример Основа группированной 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).

Пример 2.2.3. Группировочная таблица.

Отношение студентов одного из факультетов к понижению размера стипендии (по результатам исследования в январе 1999 года).

Сказуемое

	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

Подлежащее

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.

Открытие и поддержка сайта на проекте Pandia.ru   Эта подписка дает право открытия сайта и публикации материалов (статьи, фотогалереи, прайс-листы, контакты, файлы) на портале Pandia.ru   Примеры действующих сайтов - рейтинг TOP 100

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. 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: где N — количество наблюдений. В этом случае величина интервала: а границы интервалов: где — нижняя, а — соответственно, верхняя граница. Группировка с неравными интервалами порождает массу проблем при обработке данных, поэтому следует по мере возможности избегать таких группировок. Сводка и группировка статистических данныхТема 4  Сводка и группировка статистических данных, их роль в анализе информации     4.1 Понятие статистической сводки  и группировки    В результате статистического исследования собирается статистическая информация, которая впоследствии систематизируется и обобщается, т.о. вторым этапом исследования является сводка и группировка данных. Статистическая сводка – систематизация единичных фактов, позволяющая перейти к обобщающим показателям изучаемой совокупности и ее частям, а также осуществить анализ и прогнозирование изучаемых явлений и процессов. Различают сводку в широком и узком смысле слова. Сводка в узком смысле слова, т.е. в простом представляет собой ранжирование, т.е. упорядочение в порядке возрастания или убывания данных, а также суммирование по всем единицам наблюдения. Сводка в широком смысле предполагает разделение на качественно однородные группы, для характеристики этих групп по ряду существенных признаков. Элементами сводки в широком смысле являются: программа сводки; исчисление обобщающих показателей по каждой группе и по всей совокупности в целом; оформление конечных результатов сводки в статистические таблицы или графики. Группировка – объединение единицы совокупности в качественно однородные группы для изучения структуры совокупности, связи между признаками для характеристики различных типов изучаемых явлений. Всякая группировка имеет основной группировочный признак – факторный, который служит основанием для распределения признаков по группам, а для характеристики по взаимосвязи между отдельными явлениями и процессами добавляются значения результативного признака, который зависит от факторного. От цели экономического анализа и от исходной информации – группировки делят: по содержанию – на аналитические и типологические; по структуре; по строению – первичные и вторичные. Аналитические группировки имеют количественно выраженный признак. В типологических группировках признак не имеет количественного значения, а означает какое-то понятие, т.е. тип. Структурные группировки исследуют цель определения структуры изучаемого явления и помогают выявить соответствие входящих в изучаемую совокупность составных частей. Например, структура затрат на производство. По строению первичные группировки представляют собой группировки по исходным данным, вторичные группировки – это перегруппировки, с целью выявить более четкие закономерности развития изучаемых явлений. При построении группировки следует соблюдать: в основу группировки необходимо положить наиболее существенные признаки, отвечающие задаче исследования и учитывающие особенности изучаемого явления; необходимо брать не один, а несколько группировочных признаков, что позволяет глубже охарактеризовать сложные явления; выбор числа групп определяется группировочным признаком с учетом степени его варьирования (изменения, колебания), но предпочтительно брать нечетное число.    4.2 Основные приемы построения и выполнения группировок    Если для построения группировки используется только один признак, то такую группировку называются простой, если группировка проводится по нескольким признакам, ее называют сложной. Сложная группировка бывает или комбинационная, или многомерная. Комбинационная группировка выполняется последовательно: группы, выделенные по одному признаку, затем выделяются в подгруппы по другому признаку, которые, в свою очередь, могут выделяться по следующему другому признаку. В этом случае число групп будет равно произведению числа выделенных групп на число группировочных признаков. Процедура определения оптимального числа групп основана на применении формулы Стерджесса:                                                        (4.1) где    n - число групп; N - число  единиц совокупности. Из формулы видно, что выбор числа групп зависит от объема совокупности. Если групп оказывается много, и они включают малое число единиц, то групповые показатели могут стать ненадежными. Поэтому альтернативой комбинационной группировке является многомерная группировка, которая осуществляется по комплексу признаков одновременно. Ее применение требует использования электронной вычислительной техники. С помощью специально разработанных электронных программ формируются однородные группы на основании близости по всему комплексу признаков. Определение числа групп тесно связано с понятием величина интервала: чем больше число групп, тем меньше величина интервала, и наоборот. Интервал - разница между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе. Он определяет количественные границы групп, что для статистической практики имеет большое значение, особенно когда нужно образовать качественно однородные группы. Каждый интервал имеет нижнюю (наименьшее значение признака) и верхнюю (наибольшее значение признака) границы или одну из них. Поэтому величина интервала - разность между верхней и нижней границами интервала. Если у интервала указана лишь одна граница (у первого - верхняя, у последнего - нижняя), то речь идет об открытых интервалах. Если у интервала имеются и нижняя, и верхняя границы, то речь идет о закрытых интервалах. Закрытые интервалы подразделяются на равные и неравные (прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие), а также специализированные и произвольные. Группировку с равными интервалами строят тогда, когда исследуются количественные различия в величине признака внутри групп одинакового качества, а также если распределение носит более или менее равномерный характер. Если можно заранее установить определенное количество групп, то величину равного интервала можно вычислить по формуле                                                             (4.2) где    i - величина равного интервала; xmax , xmin - наибольшее и наименьшее значения признака; n - число  групп. Если не требуется предварительного установления числа групп, то используется другой способ определения величины равного интервала - по формуле Стерджесса:                                                      (4.3) где     - число наблюдений. Если величина равного интервала рассчитывается по данной формуле, то следует знаменатель предварительно округлить до целого числа (как правило, всегда большего), так как количество групп не может быть дробным числом. В статистической практике чаще применяются неравные интервалы (постепенно возрастающие или постепенно убывающие). При этом исследуемая совокупность делится на группы примерно равного заполнения с большим числом единиц. Неравные интервалы могут использоваться, например, в таких случаях: при исследовании группировки с применением нескольких признаков, дающих возможность составить несколько подгрупп, где требуются уже и более длинные и более короткие интервалы; при образовании крупных групп с новым качеством на базе мелких групп при условии сохранения их однородности, что приводит к увеличению интервалов. В статистической практике используются также специализированные интервалы. Интервалы называют специализированными, если речь идет об установлении границ интервала в группах, схожих по типу и по признаку, но имеющих отношение, скажем, к разным отраслям производства.