Статистических данных. В результате статистического наблюдения получают сведения о каждой единице совокупности, которая обладает многочисленными признаками

В результате статистического наблюдения получают сведения о каждой единице совокупности, которая обладает многочисленными признаками, изменяющимися во времени и пространстве. В этих условиях возникает необходимость в систематизации и обобщении результатов статистического наблюдения и получении на этой основе сводной характеристики всего объекта при помощи обобщающих показателей, с тем чтобы стало возможным выявить характерные особенности, специфические черты статистической совокупности в целом и отдельных ее составляющих и обнаружить закономерности изучаемых социально-экономических явлений и процессов. Из сказанного следует необходимость сводки первичного статистического материала.

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 е частей, осуществлять анализ и прогнозирование изучаемых процессов.

По глубине и точности обработки материала различают сводку простую и сложную.

Простой статистической сводкой называется операция по подсчету итоговых данных по совокупности единиц наблюдения и оформление этого материала в виде таблицы.

Сложной статистической сводкой называется комплекс операций, включающих распределение единиц наблюдения изучаемого социально-экономического явления на группы, составление системы показателей для характеристики выделенных групп и подгрупп изучаемой совокупности явлений, подсчет итогов в каждой группе и подгруппе, оформление результатов работы в виде статистических таблиц.

Таким образом, составляющими элементами сложной сводки являются:

– программа проведения сводки;

– группировочный признак;

– система показателей, характеризующая изучаемую совокупность и каждую выделенную группу;

– подсчет итогов в группах, подгруппах и в целом по совокупности; статистические таблицы, содержащие результат сводки.

По технике или способу выполнения сводка может быть ручной либо механизированной (компьютерной).

По форме обработки данных сводка бывает децентрализованная и централизованная.

При децентрализованной сводке разработка материала производится последовательными этапами, т.е. первичные статистические материалы разрабатываются на уровне административных районов, итоги сводятся на уровне субъектов РФ, а затем на уровне страны в целом

При централизованной сводке весь первичный материал поступает в одну организацию, где и подвергается обработке от начала и до конца.

Сводка статистических материалов осуществляется на основе научно разработанной программы.

Программа сводки включает:

– выбор группировочного признака;

– определение порядка формирования групп;

– разработка системы статистических показателей, которые нужно подсчитать для характеристики групп и объекта в целом;

– разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

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

Группировка – это расчленение единиц совокупности на однородные группы по определенным, существенным для них признакам.

Метод группировок применяется для решения следующих задач:

– выделение социально-экономических типов, классов явлений;

– изучение структуры явлений и структурных сдвигов, происходящих в них;

– выявление взаимосвязей и взаимозависимостей между явлениями и признаками, их характеризующими.

Для решения этих задач применяют три вида группировок:

1) типологические: целью этих группировок является выделение из разнородной совокупности однородных групп единиц, классов, социально-экономических типов;

2)структурные: данная группировка производит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо измеряющемуся признаку;

3) аналитические: эти группировки применяются для выявления взаимосвязи и зависимости между явлениями и различными их признаками. В аналитической группировке все признаки делятся на факторные и результативные. Факторным называется такой признак, который всегда лежит в основании группировки и от которого зависит результативный признак.

Статистическую группировку можно построить по одному признаку и она называется простой. Сложная группировка строится по нескольким признакам.

Построение группировки начинается с определения группировочного признака.

Группировочный признак – это признак, по которому проводится разбиение единиц совокупности на отдельные группы.

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

Далее необходимо решить вопрос о количестве групп, на которые надо разбить исследуемую совокупность.

Если атрибутивный признак имеет мало разновидностей, то количество групп определяется числом этих разновидностей. Определение числа групп при группировке по варьирующему количественному признаку требует специальных расчетов.

При количественной группировке число групп зависит от числа единиц совокупности и от степени варьирования изучаемого признака. Чем больше единиц совокупности и чем больше степень варьирования признака, тем больше можно образовать групп. Число групп определяется по формуле Стерджесса:

, (3.1)

где n –число групп;

N – число единиц совокупности.

Далее следует определить интервалы группировки.

Интервал – значение варьирующего признака, лежащее в определенных границах.

Каждый интервал имеет верхнюю и нижнюю границы или хотя бы одну из них.

Величина интервала – это разность между верхней и нижней границами.

В статистике при группировках применяются равные и неравные интервалы. Чаще используются равные интервалы, величина которого определяется по формуле:

, (3.2)

где и - наибольшее и наименьшее значения признака в совокупности;

n – число групп.

Пример 1. Средняя месячная заработная плата работников организации за месяц характеризуется сле­дующими данными (табл. 3.1):

Таблица 3.1