Инесса Бурханова - Теория статистики
Различают следующие виды статистических группировок:
1) типологические;
2) структурные;
3) аналитические.
Качественно однородные группы совокупностей, называют типологической группировкой.
Для построения типологической группировки необходимо воспользоваться количественными и качественными (атрибутивными) признаками.
Разделение однородной совокупности на определенные группы, которые в дальнейшем будут характеризовать структуру по определенному группировоч-ному признаку, называют структурной группировкой.
Здесь также рассматриваются количественные и атрибутивные признаки.
Основная задача статистических группировок – исследование связей и зависимостей между признаками единиц статистической совокупности, которая решается с помощью построения аналитических группировок.
Аналитическая группировка – это группировка, выявляющая взаимосвязи и взаимозависимости между изучаемыми социально-экономическими явлениями и признаками, их характеризующими.
Все признаки в статистической науке можно подразделять на факторные и результативные. Признаки, которые оказывают большое влияние на изменение результативных признаков, называют факторными. Признаки, изменяющиеся под влиянием факторных признаков, называют результативными.
Простой называется группировка, если группа образована только по одному признаку.
Если разбить группу на подгруппу в соответствии с определенными признаками, то такую группировку называют комбинированной.
Различают группировки по используемой информации:
1) первичные – производятся на основе исходных данных, которые были получены в результате статистического наблюдения;
2) вторичные – это результат соединения или расчленения группировки.
17. Принципы построения группировок
Для построения статистических группировок нужно выбрать группировочный признак, далее определить количество групп, на которые разбивают изучаемую статистическую совокупность, и зафиксировать границы интервалов группировки. Для каждой группировки нужно находить конкретные показатели или их систему, которые должны охарактеризовать изучаемые группы.
Выбор группировочного признака – сложный вопрос в теории статистической группировки и статистического исследования в целом.
Группировочный признак – это основание, по которому проводится разбивка единиц совокупности на отдельные группы. От степени точности группировоч-ного признака зависит правильность выводов статистического исследования.
В группировку входят количественные и атрибутивные (качественные) признаки. Количественные признаки обычно имеют числовое выражение. Атрибутивные признаки дают качественную характеристику единицы совокупности.
Число групп, на которые расчленяется статистическая совокупность, зависит от количества градаций атрибутивного признака.
Важно изучить экономическую сущность исследуемого явления при построении группировки по количественному признаку.
После установления числа групп решается вопрос об определении интервалов группировки.
Интервал группировки – это интервал значений варьирующего признака, лежащих в пределах определенной группы. Каждый интервал имеет свою длину (ширину), верхнюю и нижнюю границы.
Нижняя граница интервала – это наименьшее значение признака в интервале, а верхняя граница интервала – его наибольшее значение.
Ширина интервала – это разность между верхней и нижней границами.
Интервалы группировки в зависимости от их ширины бывают равными и неравными. Неравные делятся на прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие, произвольные и специализированные.
Выбор равных или неравных интервалов зависит от степени заполнения интервалов.
Интервалы группировок могут быть закрытыми и открытыми.
Закрытыми интервалами являются интервалы, в которых указаны верхняя и нижняя границы. Открытые интервалы имеют только одну границу.
К количественным признакам можно отнести непрерывный признак, или дискретный.
Специализированные интервалы – это интервалы, которые применяются для выделения из совокупности одних и тех же типов по одному и тому же признаку у явлений, находящихся в различных условиях.
18. Статистические ряды распределения и их графическое изображение
Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное расположение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному признаку.
Различают атрибутивные и вариационные ряды распределения.
Атрибутивный – это ряд распределения, построенный по качественным признакам.
По количественному признаку строится вариационный ряд распределения. Он состоит из частоты (численности) отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда. Данные числа показывают, насколько часто встречаются различные варианты (значения признака) в ряду распределения. Сумма всех частот определяет численность всей совокупности.
В зависимости от характера вариации признака различают дискретные и интервальные вариационные ряды распределения. В дискретном вариационном ряде распределения группы составлены по признаку, изменяющемуся дискретно и принимающему только целые значения.
В интервальном вариационном ряде распределения группировочный признак, составляющий основание группировки, может принимать в определенном интервале любые значения.
Вариационные ряды состоят из двух элементов: частоты и варианты.
Вариантой называют отдельное значение варьируемого признака, которое он принимает в ряду распределения.
Частота – это численность отдельных вариант или каждой группы вариационного ряда. Если частоты выражены в долях единицы или в процентах к итогу, то их называют частостями.
Плотность распределения – это отношение числа единиц совокупности к ширине интервала.
Анализ рядов распределения можно проводить на основе их графического изображения. Линейчатые и круговые диаграммы строятся для отображения структуры совокупности.
Применяются вместе с диаграммами и такие линии, как полигон, кумулята, огива, гистограмма.
Полигон – ломаная кривая, строится на основе прямоугольной системы координат, когда по оси Х откладываются значения признака, а по оси У – частоты.
Гладкая кривая, соединяющая точки – это эмпирическая плотность распределения.
Кумулята – ломаная кривая, строящаяся на основе прямоугольной системы координат, когда по оси Х откладываются значения признака, а по оси У – накопленные частоты.
