СОДЕРЖАНИЕ

стр.

ВВЕДЕНИЕ

1. Понятие статистической сводки и группировки

1.1. Статическая сводка

1.2. Статистическая группировка

2. Построение группировки

2.1. Принципы построения группировки

2.2. Примеры построения группировки

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

ВВЕДЕНИЕ

Получаемая в процессе статистического наблюдения информация об отдельных единицах статистической совокупности характеризует их, как правило, с различных сторон. Например, при изучении торговли района собранные статистические данные о коммерческой деятельности отдельных торговых предприятий содержат соответствующую оценку работы каждого из них. Однако обобщающую характеристику по торговым предприятиям в целом можно получить систематизируя и обобщая полученную информацию, а также сводку, являющуюся второй стадией статистического исследования, в процессе которого осуществляется научная обработка собранного материала. В результате этого этапа индивидуальные данные превращаются в упорядоченную систему статистических показателей, дающих возможность в целом оценить коммерческую деятельность торговых предприятий, выявить закономерность их развития. В этом и заключается актуальность темы настоящей курсовой работы.

Сведения о каждой единице анализируемой совокупности, полученные в результате первой стадии статистического исследования, характеризуют статистическое наблюдение с различных его сторон, так как они обладают многочисленными признаками и свойствами, которые изменяются во времени и пространстве. Для получения сводной характеристики всего объекта при помощи обобщающих показателей нужно систематизировать и обобщить результаты, которые были получены в ходе статистического наблюдения. Это даст нам возможность выявить особенности и черты статистической совокупности в целом и отдельных ее составляющих, обнаружить закономерности изучаемых социально-экономических явлений и процессов. Данную систематизацию называют сводкой первичного статистического материала.

Второй этап статистической работы – статистическая сводка

– это обработка первичных данных в целях получения обобщенных характеристик изучаемого явления или процесса по ряду существенных для него признаков для выявления типичных черт и закономерностей, присущих явлению или процессу в целом.

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.

Цель работы: раскрыть значение сводки и группировки в статистике.

Задачи, решаемые в ходе работы:

- охарактеризовать понятие статистической сводки и группировки;

- провести группировку.

1. Понятие статистической сводки и группировки

1.1. Статическая сводка

Статистическая сводка является следующим после статистического наблюдения этапом статистической работы. Её задача заключается в том, чтобы привести собранную информацию и материалы в определенный порядок, систематизировать и на этой основе дать сводную характеристику всей изучаемой совокупности.

Статистическая сводка - комплекс последовательных операций по первичной обработке данных с целью выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению. Это научно-организованная обработка материалов наблюдения, включающая подсчет групповых и общих итогов, систематизацию, группировку данных и составление таблиц.[1]

Различают простую и сложную сводку:

При простой сводке производится подсчет общих итогов по изучаемой совокупности.

При сложной сводке производится группировка единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всей совокупности, и представление результатов группировки в виде статистических таблиц.

Сводка называется децентрализованной если единое руководство работой осуществляется из центра, а непосредственная работа проводится на местах (обычно используется при обработке статистической отчетности).

Если же сбор и обработка данных проводится в одном месте, то сводка называется централизованной. Централизованная сводка обычно используется для обработки материалов единовременных статистических обследований.

Проведению статистической сводки и группировки предшествует разработка программы статистического наблюдения, состоящая из нескольких этапов: выбор группировочного признака, разработка системы статистических показателей.

Статистическая сводка должна проводиться по определенной программе и плану.

Сводка состоит из следующих этапов:

- Выбор группировочного признака;

- Определение порядка формирования групп;

- Разработка системы статистических показателей для характеристики отдельных групп и совокупности в целом;

Разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

Таким образом, статистическая сводка – систематизация единичных фактов, позволяющая перейти к обобщающим показателям, относящимся ко всей изучаемой совокупности и ее частям, и осуществлять анализ и прогнозирование изучаемых явлений и процессов.

Статистическая сводка состоит в том, что первичные мате­риалы, которые значатся в статистических карточках, журналах учета, анкетах и т.д., приводятся в определенный порядок, си­стематизируются и сводятся вместе, образуя статистические со­вокупности, которые уже характеризуются итоговыми обобща­ющими показателями (абсолютными и относительными числа­ми, процентами, коэффициентами, средними). На стадии свод­ки многочисленные характеристики индивидуальных проявле­ний отдельных варьирующих признаков конкретных перерастают в характеристику изучаемой совокуп­ности в целом. Именно на данном этапе начинается «переход» от характеристик случайного и единичного к устойчивому и массово­му.

В результате сводки мы получаем большой фактический ма­териал, всесторонне и системно характеризующий подытожен­ную реальность. Для того чтобы это полу­чилось, сводка должна проводиться по определенной програм­ме. Последняя содержит необходимый перечень групп, на кото­рые должна быть расчленена совокупность по отдельным при­знакам, и перечень показателей, подсчитанных по каждой группе. Практически такая программа может иметь вид макетов свод­ных статистических таблиц (например, форм статистической отчетности), заполняемых в процессе сведения статистических показателей. Естественно, содержание этой программы должно соответствовать задачам статистического исследования, формам и технике сводки.

Применение соответствующих приемов статистической сводки обусловлено характером и формами развития изучаемых явлений. С их изменением должны видоизменяться и способы осуществления статистической сводки. Переход на рыночную экономику объективно меняет принципиальные подходы и ко второй стадии статистического исследования.

Составными элементами сводки являются: а) разработка си­стемы показателей, характеризующих явление в целом и ее отдельные группы, б) статистическая группировка полученных данных, в) подсчет групповых и общих итогов, г) оформление результатов в статис­тических таблицах и графиках.[2]

Разработка системы показателей, характеризующих то или иное явление, считается первым, а сама группировка данных - вторым элементом рассматриваемой стадии сводки группировки статис­тических показателей. Эти элементы тесно связаны между собой, так как в основе любой сводки количественных материалов все­гда лежит группировка показателей, собранных в процессе на­блюдения. Группировка статистических данных, определяемая за­дачами и целями исследования, предполагает расчленение пока­зателей на качественно од­нородные группы по существенным признакам. Правильный от­бор таких признаков - наиболее важный момент, поскольку один и тот же материал может дать диаметрально противоположные выводы при различных приемах группировки. Поэтому выбор су­щественных (группировочных) признаков требует всестороннего анализа полученных сведений на основе сущности изучаемых яв­лений.

Группировочные признаки могут отражать качественную или количественную сторону изучаемого явления. При распределении данных по количественным признакам необходимо выде­лить общее количество групп и определить разницу между макси­мальным и минимальным значениями признака (интервала) в каждой группе. Причем интервалы нельзя выбирать произвольно, исходя из внешних признаков, равенства и т. д. Они должны от­ражать существенные стороны явлений и процессов, раскрывать переход количества в качество.

Статистические сводки различаются по ряду признаков: по сложности построения, месту проведения и способу разработки материалов статистического наблюдения.

По сложности построения сводка может, прежде всего, представлять общие итоги по изучаемой совокупности в целом, без какой-либо предварительной систематизации собранного материала. Она определяет общий размер изучаемого явления по заданным показателям. Это так называемая простая сводка. Она может быть вспомогательной, если содержащаяся в ней информация используется в дальнейшем для углубленного изучения статистической совокупности.

Однако сбор сведений и итоговое их обобщение могут иметь самостоятельное значение. Ценность этого вида сводки возрастает в условиях рыночной экономики, поскольку и итоговые данные по основным показателям могут быть получены быстро и служить основой для принятия оперативных управленческих решений, связанных со сложившейся по конкретным товарам конъюнктурой рынка. Так, нередко в практике коммерческой деятельности обобщенные данные в целом, например, о состоянии товарных запасов, поступлении в реализацию отдельных товаров, о выполнении поставщиками своих договорных обязательств, имеют первостепенное значение для обеспечения нормального торгово-закупочного процесса, внесения необходимых коррективов в его осуществление.

Статистическая сводка в широком ее понимании предполагает систематизацию и группировку цифровых данных, характеристику образованных групп системой показателей, подсчет соответствующих итогов и представление результатов сводки в виде таблиц, графиков.

Выделение однородных и социально-экономическом отношении групп является основой статистической сводки исходной информации, непременным условием ее научной разработки и практического использования в коммерческой работе.

Вся многогранная и сложная работа по статистической сводке исходной информации подразделяется на следующие этапы:

        формулировка задачи сводки на основе целей статистического исследования;

        формирование групп и подгрупп определенно группированных признаков, числа групп и величины интервала. Решение вопросов, связанных с осуществлением группировки, включая выделение существенных признаков, установление специализированных интервалов, поступление комбинированных группировок;

        осуществление технической стороны сводки, то есть проверка полноты и качества, собранного материала, подсчет различных итогов и исчисление необходимых показателей для характеристики всей совокупности и ее частей.[3]

Статистическая сводка осуществляется по специально составленной программе, содержание которой в большинстве своем отражается в системе моментов разработочных таблиц, позволяет получать данные по многим признакам и охарактеризовать объект, его отдельные части многочисленными показателями. В программе также указываются способы сводки данных статистического наблюдения.

Способ разработки статистической сводки может быть централизованным и децентрализованным.

При централизованной сводке все данные сосредотачиваются в одном месте и сводятся по разработанной методике. При децентрализованной сводке обобщение материала осуществляется снизу доверху по иерархической лестнице управления, подвергаясь на каждом из них соответствующей обработке. В условиях изменения форм хозяйствования, реальных рыночных отношений принципиально меняются приемы осуществления сведения статистической информации:

1. Сокращается общегосударственная и отраслевая отчетности, а объем и разнообразие данных, связанных с рынком и коммерческой деятельностью в самих предприятиях и других уровнях, возрастают. Происходит упорядочение способов получения сводки и использование каждой единицы информации;

2. Развиваются такие источники данных, как выборочные обследования, единовременные учеты и другие пути получения необходимых сведений для управления коммерческими процессами, главным образом в низовых и средних звеньях отрасли;

3. Для корректирующих, регулирующих целей, обеспечивающих пропорционально-отраслевое развитие всего общества, централизованная форма сводки также будет совершенствоваться, изменяться по содержанию;

4. Методы и формы организации статистической отчетности как один из видов сводки предполагается дифференцировать с обязательным условием сводимости применительно к различным социальным типам предприятий с тем, чтобы в полной мере характеризовать становление многоукладности экономики, социальную структуру народного хозяйства, в том числе и торговли.[4]

На современном этапе в связи с изменениями порядка сбора, обработки и выдачи информации, происходящими на основе создания автоматизированных рабочих мест с использованием ПЭВМ, соотношения в способах систематизации информации складывается в пользу оцентрализованной сводки. Она преимущественно применяется в тех низовых звеньях, где был получен материал. В последующих разделах будет рассмотрена методика приемов обобщения и систематизации данных, которая может быть использована в коммерческой деятельности.

Положив начало научной систематизации и обработке исходной информации, сводка и группировка статистических данных служит тем самым базой для осуществления всестороннего анализа и прогнозирования коммерческой деятельности на рынке товаров и услуг.

В результате первой стадии статистических исследований (статистического наблюдения) получают статистическую информацию, представляющую собой большое количество первичных, разрозненных сведений об отдельных единицах объекта исследования (например, записи о каждом гражданине страны при переписи населения: пол, национальность, возраст, образование и др.).

Дальнейшая задача статистики заключается в этом, чтобы привести эти материалы в определенный порядок, систематизировать и на этой основе дать сводную характеристику всей совокупности фактов для того, чтобы изучить характерные черты и отличительные особенности изучаемого явления и выявить закономерности его развития. Это достигается на второй стадии статистического исследования, первой ступенью которой является статистическая сводка.

Статистическая сводка – это научно организованная обработка первичных данных в целях  получения обобщающих характеристик изучаемого явления по ряду существенных для него признаков.

Если производится только подсчет общих итогов по изучаемой совокупности единиц наблюдения, то сводка называется простой. Например: чтобы узнать общую численность студентов высших учебных заведений Украины достаточно сложить количество студентов всех ВУЗов на определенную дату.

Статистическая сводка включает в себя такие составляющие элементы:

                    выбор группировочных признаков (например, после переписи население можно делить на группы по признакам: пол, возраст, национальность);

                    распределение данных на части (группы и подгруппы);

                    расчет итоговых групповых данных с помощью системы статистических показателей.

                    систематизация полученных результатов в виде статистических таблиц.

Объединение отдельных единиц статистической совокупности в группы осуществляется при помощи метода группировок.

1.2. Статистическая группировка

Статистическая группировка – это процесс образования однородных групп по ряду существенных признаков. Осуществляется группировка либо путем деления совокупности на отдельные части, которые характеризуются внутренней однородностью и отличаются рядом признаков, либо путем объединения отдельных единиц в группы по типовым признакам (например, группировка промышленных предприятий по форме собственности, группировка населения по размеру среднедушевого дохода, группировка коммерческих банков по сумме актива баланса и т.д.).

Признаки, по которым производится распределение единиц изучаемой совокупности на группы, называются группировочными признаками или основанием группировки. Если группировка получена по количественному признаку, она называется количественной, по качественному – атрибутивной или качественной.

На группировку в статистическом анализе возлагаются следующие функции:

                    выделение социально-экономических типов явлений;

                    изучение структуры и структурных сдвигов;

                    анализ взаимосвязей между явлениями.

В соответствии с этими функциями различают типологические, структурные и аналитические (факторные) группировки.
Типологическая группировка – это распределение качественно разнородной совокупности на классы, социально-экономические однородные типы. К этому виду относятся группировки стран по социально-политическому устройству, предприятий – по форме собственности, населения – по месту проживания (городское и сельское).

Разделение однородной совокупности на группы с целью выявления ее внутренней структуры называется структурной группировкой. Она характеризует состав совокупности, объем  (весомость) ее отдельных групп.
                                                                                                                 Таблица 1.1

Группировка потребителей йогурта по возрасту[5]

Анализ структурных группировок, взятых за ряд периодов или моментов времени, показывает изменение структуры изучаемых явлений, т.е. структурные сдвиги, что отражает закономерности их развития.

Аналитические группировки используются для исследования наличия зависимости между изучаемыми явлениями. Для этого следует данные сгруппировать по одному из признаков, вычислить в каждой группе среднее значение второго признака, а затем сопоставить изменения изучаемых признаков. Если с увеличением или уменьшением группировочного признака увеличиваются значения второго признака, то связь (прямая или обратная) между ними существует.

Таблица 1.2

Группировка магазинов по численности работников (данные условные)[6]

Данные показывают, что между размером предприятия и занятостью его работников существует связь: чем больше по количеству работающих магазин, тем короче рабочая неделя.

Если группы, образованные по одному признаку, делятся затем на группы по второму и т.д. признакам, то такая группировка называется комбинированной. Например, распределив группы потребителей йогурта по полу, получим комбинированную группировку.

Таблица 1.3

Группировка потребителей йогурта по возрасту и полу

Выбор группировочного признака зависит от цели данной группировки и предварительного экономического анализа явления.

В зависимости от степени сложности массового явления и задач анализа - группировки могут производится по одному или нескольким признакам:

Если производится группировка только по одному признаку, то она называется простой.

Если по двум и более признакам, то такая группировка называется сложной или комбинационной.

В зависимости от решаемых задач различают типологические, структурные и аналитические группировки:

Типологическая группировка — представляет собой разделение исследуемой совокупности на однородные группы. (группировка предприятий по формам собственности)

Структурная группировка — группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-то варьирующему признаку. (группировка населения по уровню дохода). Анализ статистических данных структурных группировок, взятых за ряд периодов показывает изменение структуры изучаемых явлений, то есть структурные сдвиги.

Аналитическая (факторная) группировка — позволяет выявить взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками. (группировка банков по сумме уставного капитала, величине активов и балансовой прибыли)

В процессе проведения экономического анализа, как правило, применяются два основных вида группировок: структурные и аналитические.

Структурные группировки используются с целью исследования состава и структуры совокупности данных, а также с целью изучения тех изменений в этой совокупности, которые имеют место в соответствии с выбранным изменяющимся признаком.

Аналитические же группировки используются для исследования взаимных связей, существующих между показателями, характеризующими рассматриваемую совокупность данных. В этих условиях один из показателей является обобщающим, результативным, а другие показатели рассматриваются как факторы, влияющие на обобщающий показатель. 

Группировка по двум или нескольким признакам называется сложной.

Если группы, образованные по одному признаку, делятся на подгруппы по второму, а последние - на подгруппы по третьему и т.д. признакам, т. е. в основании группировки лежит несколько признаков, взятых в комбинации, то такая группировка называется комбинационной (например, дополнив простую группировку населения по возрастным группам группировкой по полу, получим комбинационную группировку). Комбинационная группировка позволяет выявить и сравнить различия и связи между исследуемыми признаками, которые нельзя обнаружить на основе изолированных группировок по ряду группировочных признаков. Однако при изучении влияния большого числа признаков применение комбинационных группировок становится невозможным, поскольку чрезмерное дробление информации затушевывает проявление закономерностей. Даже при наличии большого массива первичной информации приходится ограничиваться двумя - четырьмя признаками.[7]

Использование в статистических исследованиях ЭВМ и статистической теории распознавания образов позволило разработать метод группировки совокупности единиц одновременно по множеству характеризующих признаков. Такие группировки получили название многомерных.

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.

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. В зависимости от вида группировочных признаков различают группировки по атрибутивным и количественным признакам. Если атрибутивный признак имеет мало разновидностей, то количество групп определяется числом этих разновидностей. Таковы, например, группировки населения по полу, семейному положению, образованию; распределение населения на городское и сельское. Определение числа групп при группировке по варьирующему количественному признаку (например, распределение населения по уровню доходов, потреблению отдельных продуктов питания и др.) требует специальных расчетов.

2. Построение группировки

2.1. Принципы построения группировки

Охарактеризуем основные принципы построения группировок:

1. Выбор группировочного признака

В зависимости от вида группировочных признаков различают группировки по количественным и качественным (атрибутивным) признакам.

2. Определение числа групп:

Если в основании группировки атрибутивный (качественный) признак, то количество групп равняется количеству значений этого признака

Если в основании группировки лежит количественный признак, то число групп определяют по формуле Стерджесса:
 

                    — число групп

                    — число единиц совокупности

Получаем следующее соотношение:

3. Выбор интервала группировки:

Интервал группировки — это значение варьирующего признака, лежащее в определенных пределах. Нижняя граница интервала — это значение наименьшего признака в интервале. Верхняя граница — это наибольшее значение в интервале.

Величина интервала — это разница между верхней и нижней границами.

Интервалы группировок могут быть равными и неравными.
Равные интервалы применяются в тех случаях, когда значение количественного признака внутри совокупности изменяется равномерно.

Величина равных интервалов определяется по формуле:

                    — величина интервала

                    - максимальное значение признака в совокупности

                    — минимальное значение признака в совокупности

                    — число групп

Правила округления интервалов:

                    Если интервал имеет один знак ДО запятой, то полученное значение округляется до десятых (0,88 = 0,9; 8,715 = 8,7)

                    Если величина интервала имеет два знака ДО запятой, то полученное значение округляется до целых (11,11 = 11; 29,98 = 30)

                    Если интервал трех, четырех и более значимое число, то интервал принимают кратным 50 или 100.[8]

Интервалы бывают открытые и закрытые. Закрытым считается интервал, в котором есть и нижняя и верхняя границы, в противном случае интервал считается открытым. При решении задач неизвестную границу открытого интервала определяют по величине смежного с ним интервала.

На практике иногда приходится пользоваться уже имеющимися группировками, которые могут быть несопоставимы из-за неодинаковых границ интервалов или различного количества выделяемых групп. Для приведения таких группировок к сопоставимому виду используется метод вторичной группировки.

Вторичная группировка заключается в образовании новых групп на основе ранее произведенной группировки.

Во вторичной группировке применяются два способа образования новых групп:

                    Первый способ состоит в укреплении первоначальных интервалов. Это наиболее простой и распространенный способ вторичной группировки.

                    Второй способ называется методом долевой перегруппировки и состоит в том, что за каждой группой закрепляется определенная доля единиц совокупности.

2.2. Примеры построения группировки

Пример 1

Имеется группировка сотрудников двух управлений одного из банков по размеру месячной заработной платы.

Таблица 2.1

Группировка сотрудников двух управлений одного из банков по размеру месячной заработной платы[9]

Данные группировки сотрудников являются несопоставимыми, так как в приведенных группировках различные интервалы группировки и неодинаковое количество образованных групп.

Произведем вторичную группировку способом укрупнения интервалов:

Таблица 2.2

Вторичная группировка

При вторичной группировки способом долевой перегруппировки устанавливаем новые интервалы распределения работников по размеру месячной заработной платы, при этом за каждым интервалом закрепляем определенную долю единиц совокупности:

Таблица 2.3

Вторичная группировка

При составлении структурных группировок на основе количественных признаков определяют количество групп и интервалы группировки.

Интервал – количественное значение, определяющее и отделяющее одну группу от другой, т.е. он очерчивает количественные границы групп.
Интервалы могут быть равные и неравные. Например: по численности работающих предприятия могут быть разбиты на группы: до 100, 100-200, 200-500, 500-1000, 1000 и более. Это объясняется тем, что изменение признака на 50-100 чел. имеет существенное значение для мелких предприятий, а для крупных – не имеет.
Для группировок с равными интервалами величина (длина, шаг) интервала определяется по формуле:

 ,
где ,– наибольшее и наименьшее значение признака;
к – число групп (интервалов), определяемое по формуле Стерджесса:

,

где N – число единиц совокупности.
Округление полученных в расчетах нецелых чисел производится в большую сторону.

Например: необходимо произвести группировку  с равными интервалами 20 рабочих цеха по производительности их труда. Наибольшая производительность 180 деталей за смену, наименьшая – 60.
Количество групп:

Длина интервала:  дет.
Нижняя граница  1-ой группы 60 деталей, верхняя 60+20=80 деталей. Вторая группа: нижняя граница 80, верхняя 80+20=100 и т.д. В результате получаем такой интервальный ряд (или такие группы рабочих), деталей:

1 группа:       60-80     

2 группа:       80-100       

3 группа:     100-120     

4 группа:     120-140     

5 группа:     140-160    

6 группа:     160-180

В этом распределении имеется неопределенность, к какой группе отнести единицу совокупности, значение признака которой равно граничному значению интервала (рабочих с производительностью 80, 100, 200 и т. д. дет/см). Для устранения неопределенности используют  принцип единообразия: левая, нижняя граница интервала включает в себя указанное значение, а верхняя – нет. Значит, рабочего, производящего 100 дет/см, относят к 3 группе.

Интервалы групп могут быть закрытыми, когда указаны верхняя и нижняя границы (как в примере), и открытыми, когда указана лишь одна из границ. Например,  интервалы «менее 60» или «180 и выше» - открытые интервалы. Для расчета показателей статистической совокупности открытые интервалы необходимо «закрыть». Для этого используют величину интервала, соседнего с «открытым». В примере получим: 40-60 и 180-200.

Сказанное выше относится к группировкам, которые производятся  на основе анализа первичного статистического материала. Но довольно часто приходится пользоваться уже имеющимися группировками, которые не удовлетворяют требованиям анализа. Например, группировки могут быть не сопоставимы из-за различного числа групп или неодинаковых границ интервалов. Для приведения группировок к сопоставимому виду используется метод вторичной группировки, который заключается в образовании новых групп на основе ранее осуществленной  группировки. Эта перегруппировка возможна двумя способами: 1) объединением первоначальных интервалов (т.е. их укрупнением); 2) долевой перегруппировкой.[10]

Рассмотрим пример, данные условные.

Таблица 2.4

Группировка акционеров по размеру дивидендов на одну акцию

Приведенные данные не позволяют сравнить распределение акционеров двух районов по размеру дивидендов из-за различного числа групп (5 и 4) и различной длины интервала. Взяв за основу группировку 2-го района (как более крупную), произведем вторичную группировку акционеров 1-го района.

Таблица 2.5

Вторичная группировка акционеров по размеру дивидендов на 1 акцию

Анализ сопоставимых данных вторичной группировки позволяет сделать вывод: акционеры второго района имеют более высокие дивиденды: (12 и выше руб. получают 40+30=70 % акционеров, а в первой – только 30 %).

Таким образом, 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.

Статистическая сводка - это научно организованная обработка материалов наблюдения, включающая в себя систематизацию, группировку данных, составление таблиц, подсчет групповых и общих итогов, расчет производных показателей (средних, относительных величин). Она позволяет перейти к обобщающим показателям совокупности в целом и отдельных ее частей, осуществлять анализ и прогнозирование изучаемых процессов.

Если производится только подсчет общих итогов по изучаемой совокупности единиц наблюдения, то сводка называется простой. Например, для получения общей численности студентов высших учебных заведений России достаточно сложить данные о численности студентов всех высших учебных заведений.

По технике или способу выполнения сводка может быть ручной либо механизированной (с помощью ЭВМ).

Статистическая сводка проводится по определенной программе и плану.

Программа статистической сводки устанавливает следующие этапы:

- выбор группировочных признаков;

- определение порядка формирования групп;

- разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом;

- разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

План статистической сводки содержит указания о последовательности и сроках выполнения отдельных частей сводки, ее исполнителях и о порядке изложения и представления результатов.

В сводке статистического материала отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок.

Статистическая группировка – это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам, каждая из которых характеризуется системой статистических показателей. Например, группировка промышленных предприятий по формам собственности, группировка населения по размеру среднедушевого дохода, группировка коммерческих банков по сумме активов баланса и т.д.

Особым видом группировок является классификация, представляющая собой устойчивую номенклатуру классов и групп, образованных на основе сходства и различия единиц изучаемого объекта. Классификация выступает в роли своеобразного статистического стандарта, устанавливаемого на определенный промежуток времени, например, ЕГРПО. Общероссийский классификатор видов экономической деятельности, продукции и услуг (ОКПД), классификация основных фондов в промышленности, строительстве, капитальных вложений, затрат на производство и т.д.

Метод статистических группировок позволяет разрабатывать первичный статистический материал. На основе группировки рассчитываются сводные показатели по группам, появляется возможность их сравнения, анализа причин различий между группами, изучения взаимосвязей между признаками. Расчет сводных показателей в целом по совокупности позволяет изучить ее структуру.

Кроме того, группировка создает основу для последующей сводки и анализа данных. Этим определяется роль группировок как научной основы сводки.

Большие достижения в области применения метода группировок имеет современная отечественная статистика. Введение группировочных таблиц, содержащих показатели международной системы национальных счетов (СНС), превращает группировки (классификации) в эффективный метод анализа и вскрытия резервов в экономике.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате статистического наблюдения получают «сырой» материал, записи об отдельных единицах наблюдения. Этот материал непригоден для непосредственного использования ни для практических целей, ни для целей научного анализа. Возникает необходимость в специальной обработке статистических данных, т.е. в сводке материалов наблюдения.

Сводка представляет собой комплекс последовательных действий по обобщению конкретных единичных данных, образующих совокупность в целях выявления типических черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.

Задача сводки – охарактеризовать исследуемый предмет с помощью систем статистических показателей, выявить и измерить его существенные черты и особенности.

Статистическая сводка проводится по определенной программе. Разработать программу сводки – это, значит, определить, какие группы и подгруппы будут выделены в изучаемой совокупности, какие показатели в виде итогов, средних или относительных величин должны быть подсчитаны для выделенных групп и в целом по совокупности, в каких таблицах будет оформлен результат сводки.

При разработке программы определяют статистическое подлежащее и статистическое сказуемое. Подлежащее – это объект исследования, расчлененный на группы и подгруппы. Сказуемое – это статистические показатели, которые характеризуют подлежащее сводки.

По глубине обработки материала сводка бывает простой и сложной. Простой сводкой называются операции по подсчету общих итогов по совокупности. Сложная сводка представляет собой комплекс операций, включающих группировку единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всему объекту и представление результатов группировки и сводки в виде статистических таблиц.

По форме обработки материала сводка может быть централизованной и децентрализованной. При централизованной сводке весь материал наблюдения сосредоточивается в одном центральном органе и там обрабатывается. При децентрализованной сводке материал наблюдения подвергается обработке на нескольких этапах (отчет производственного, объединения района,  область,  итоги по области,  республика).

По технике выполнения сводка может быть ручной и механизированной (в настоящее время – доминирующая).

Группировки являются важнейшим статистическим методом обобщения данных, основой для правильного исчисления статистических показателей.

Расчленение совокупности на группы, однородные по какому-либо признаку, называется группировкой. Группировка является центральным моментом любой сводки. Именно благодаря группировкам материал наблюдения принимает систематизированный вид.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1.             Гаврилова В.П.  Статистическое чудо // Вопросы экономики, №3, с. 2012.

2.             Громыко Г.Л. Теория статистики: Учебник. - М.: ИНФРА-М, 2010.

3.             Гусаров В.М. Статистика: Учеб пособие/ В.М. Гусаров, Е.И. Кузнецова. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012.

4.             Ефимова М.Р., Ганченко О.И., Петрова Е.В. Практикум по общей теории статистики: Учеб.пособие. – М.: Финансы и статистика, 2011.

5.             Назарова М.Г. Общая теория статистики: Учебник, -М:Омега-Л, 2010.

6.             Общая теория статистики. Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник ∕ А.И.Харламов, О.Э.Башина, В.Т.Бабурин и др.- М.: Финансы и статистика, 2010.

7.             Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник / Под. ред. Башиной О.Э., Спирина А.А. - М.: Финансы и статисика, 2009.

8.             Петров А.В. Использование статистики в экономике // ЭКО, №12, 2011.

9.             Практикум по статистике: Учеб. пособие для вузов/ Под ред. В.М. Симчеры. - М.: Финстатинформ, 2009.

10.        Практикум по теории статистики: Учебное пособие/Под. ред. Шмойловой Р.А. - М.: Финансы и статистика, 2010.

11.        Ряузов Н.Н. Общая  теория статистики.– М.: Статистика, 2009.

12.        Савицкая, Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учеб­ник для вузов, -3-е изд., перераб. и доп. / Г.В. Савицкая,- М.: Изд-во Инфра. – М.: 2009.

13.        Статистика: Учеб. пособие/А.В. Багат, М.М. Конкина, В.М. Симчера и др.; Под ред. В.М. Симчеры.- М.: Финансы и статистика, 2009.

14.        Статистика: Учеб.пособие ∕ Под ред.проф. М.Р.Ефимовой. – М.: ИНФРА – М, 2010.

15.        Теория статистики: Учебник  ∕ Под ред. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2006.

16.        Шеремет, А.Д. Методика финансового анализа: Учебное пособие, -3-е изд. / А.Д. Шеремет, Е.В. Негашев. - М.: Изд-во Инфра - М, 2012.

3