Средние величины. Показатели вариации

При расчете  модального значения признака по данным интервального ряда надо обращать внимание на то, чтобы интервалы были одинаковыми, поскольку от этого зависит показатель повторяемости значений признака X. Для интервального ряда с равными интервалами величина моды определяется как: 

 

где ХMo – нижнее значение модального интервала;

mMo – число наблюдений или объем взвешивающего признака в модальном интервале (в абсолютном либо относительном выражении);

mMo-1 – то же для интервала, предшествующего модальному;

mMo+1 – то же для интервала, следующего за модальным;

h – величина  интервала изменения признака  в группах.  

Для нашего примера  можно рассчитать три модальных  значения исходя из признаков числа предприятий, объема продукции и суммы затрат. Во всех трех случаях модальный интервал один и тот же, так как для одного и того же интервала оказываются наибольшими и число предприятий, и объем продукции, и общая сумма затрат на производство:

 

Таким образом, чаще всего встречаются предприятия  с уровнем себестоимости 126,75 тыс. руб., чаще всего выпускается продукция  с уровнем затрат 126,69 тыс. руб., и  чаще всего затраты на производство объясняются уровнем себестоимости  в 123,73 тыс. руб. 

Показатели  вариации 

Конкретные условия, в которых находится каждый из изучаемых объектов, а также особенности  их собственного развития (социальные, экономические и пр.) выражаются соответствующими числовыми уровнями статистических показателей. Таким образом, вариация, т.е. несовпадение уровней одного и того же показателя у разных объектов, имеет объективный характер и помогает познать сущность изучаемого явления. 

Для измерения  вариации в статистике применяют  несколько способов. 

Наиболее простым является расчет показателя размаха вариации Н как разницы между максимальным (Xmax ) и минимальным (Xmin) наблюдаемыми значениями признака: 

H=Xmax - Xmin. 

Однако размах вариации показывает лишь крайние значения признака. Повторяемость промежуточных  значений здесь не учитывается. 

Более строгими характеристиками являются показатели колеблемости относительно среднего уровня признака. Простейший показатель такого типа – среднее линейное отклонение Л как среднее арифметическое значение абсолютных отклонений признака от его среднего уровня:

 

При повторяемости  отдельных значений Х используют формулу средней арифметической взвешенной:

 

(Напомним, что  алгебраическая сумма отклонений  от среднего уровня равна нулю.) 

Показатель среднего линейного отклонения нашел широкое применение на практике. С его помощью анализируются, например, состав работающих, ритмичность производства, равномерность поставок материалов, разрабатываются системы материального стимулирования. Но, к сожалению, этот показатель усложняет расчеты вероятностного типа, затрудняет применение методов математической статистики. Поэтому в статистических научных исследованиях для измерения вариации чаще всего применяют показатель дисперсии. 

Дисперсия признака (s2) определяется на основе квадратической степенной средней:

 

Показатель s, равный ,  называется средним квадратическим отклонением. 

В общей теории статистики показатель дисперсии является оценкой одноименного показателя теории вероятностей и (как сумма квадратов  отклонений) оценкой дисперсии в математической статистике, что позволяет использовать положения этих теоретических дисциплин для анализа социально-экономических процессов. 

Если вариация оценивается по небольшому числу  наблюдений, взятых из неограниченной генеральной совокупности, то и среднее значение признака определяется с некоторой погрешностью. Расчетная величина дисперсии оказывается смещенной в сторону уменьшения. Для получения несмещенной оценки выборочную дисперсию, полученную по приведенным ранее формулам, надо умножить на величину n / (n - 1). В итоге при малом числе наблюдений (< 30) дисперсию признака рекомендуется вычислять по формуле

 

Обычно уже  при n > (15÷20) расхождение смещенной  и несмещенной оценок становится несущественным. По этой же причине  обычно не учитывают смещенность и в формуле сложения дисперсий. 

Если из генеральной  совокупности сделать несколько  выборок и каждый раз при этом определять среднее значение признака, то возникает задача оценки колеблемости средних. Оценить дисперсию среднего значения можно и на основе всего одного выборочного наблюдения по формуле

где n – объем  выборки; s2 – дисперсия признака, рассчитанная по данным выборки 

Величина    носит название средней ошибки выборки и является характеристикой отклонения выборочного среднего значения признака Х от его истинной средней величины. Показатель средней ошибки используется при оценке достоверности результатов выборочного наблюдения.  

Показатели  относительного рассеивания. Для характеристики меры колеблемости изучаемого признака исчисляются показатели колеблемости в относительных величинах. Они позволяют сравнивать характер рассеивания в различных распределениях (различные единицы наблюдения одного и того же признака в двух совокупностях, при различных значениях средних, при сравнении разноименных совокупностей). Расчет показателей меры относительного рассеивания осуществляют как отношение абсолютного показателя рассеивания к средней арифметической, умножаемое на 100%. 
 
 

1. Коэффициентом осцилляции отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней

2. Относительное  линейное отключение характеризует  долю усредненного значения признака  абсолютных отклонений от средней  величины

3. Коэффициент  вариации:

 

является наиболее распространенным показателем колеблемости, используемым для оценки типичности средних величин. 

В статистике совокупности, имеющие коэффициент вариации больше 30–35 %, принято считать неоднородными. 

У такого способа  оценки вариации есть и существенный недостаток. Действительно, пусть, например, исходная совокупность рабочих, имеющих средний стаж 15 лет, со средним квадратическим отклонением s = 10 лет, «состарилась» еще на 15 лет. Теперь   = 30 лет, а среднеквадратическое отклонение по-прежнему равно 10. Совокупность, ранее бывшая неоднородной (10/15 × 100 = 66,7%), со временем оказывается, таким образом, вполне однородной (10/30 × 100 = 33,3 %).