Метод аналитических группировок

Как уже отмечалось, явления общественной жизни и отражающие их признаки тесно взаимосвязаны. Группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками, называется аналитической группировкой. Всю совокупность признаков можно разделить на две группы – факторные и результативные. Факторные, как уже говорилось – это признаки, под воздействием которых изменяются другие, называющиеся результативными. Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием значения факторного признака систематически возрастает или убывает среднее значение результативного признака. Например, производительность труда (результативный признак) зависит от технического уровня предприятия (факторный признак): чем он выше, тем при прочих равных условиях выше производительность труда занятых на предприятии. Поэтому, группируя промышленные предприятия, производящие одну и ту же продукцию, по техническому уровню производства (по уровню фондовооруженности труда) и исчисляя для каждой группы среднюю выработку товарной продукции на одного работающего, можно статистически отразить эту зависимость между факторами.

Особенности аналитической группировки следующие: во-первых, в основу группировки кладется факторный признак; во-вторых, каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака. Пример аналитической группировки приведен ниже.

Таблица 39 - Группировка коммерческих банков РФ по сумме активов баланса

Данные таблицы характеризуют зависимость между суммой активов банка и численностью занятых, а также суммой балансовой прибыли. Чем больше сумма активов, тем больше прибыль банка и численность его сотрудников. У первой группы средняя численность занятых в 2,8 раза меньше, чем у пятой, а балансовая прибыль меньше в 9,1 раз.

Аналитические группировки позволяют изучить многообразие связей и зависимости между варьирующими признаками. Преимущество метода аналитических группировок перед другими методами анализа связи (например, корреляционно-регрессионным) состоит в том, что он не требует соблюдения каких-либо условий для своего применения, кроме одного – качественной однородности исследуемой совокупности.