Понятие о статистической информации

Слово «информация» в переводе с латинского языка означает осведомленность, получение сведений о чем-либо.

Статистическая информация (статистические данные) — первичный статистический материал, формирующийся в процессе статистического наблюдения, который затем подвергается систематизации, сводке, обработке, анализу и обобщению.

Первичный статистический материал — это фундамент статистического исследования.

3.Статистическое наблюдение - это предварительная стадия статистического исследования, которая представляет собой планомерный, научно организованный учет (сбор) первичных статистических данных о массовых социально-экономических явлениях и процессах.

Не всякий сбор данных можно назвать статистическим наблюдением. Наблюдение будет статистическим, во-первых, когда оно сопровождается регистрацией изучаемых фактов в соответствующих учетных документах для дальнейшего их обобщения, во-вторых - когда носит массовый характер. Это обеспечивает охват значительного числа случаев проявления того или иного процесса, необходимого и достаточного для того, чтобы получить данные, которые касаются не только отдельных единиц совокупности, но и всей совокупности в целом.

Статистическое наблюдение должно отвечать ряду важнейших требований: а) проводиться непрерывно и систематически;

б) учет массовых данных должен быть таким, чтобы не только обеспечивалась полнота данных, но и учитывалось их постоянное изменение;

в) данные должны быть максимально достоверны и точны;

г) исследуемые явления должны иметь не только научную, но и практическую ценность.

Сбор статистических данных может проводиться как органами государственной статистики, научно-исследовательскими институтами, другими государственными структурами, так и экономическими службами банков, бирж, предприятий, фирм. Только в этом случае исследователи получают достоверную и достаточно разнообразную статистическую информацию, позволяющую всесторонне изучать социально-экономические явления.

4.Сводка: понятие, программа. Статистическая сводка - научно организованная обработка материалов наблюдения (по заранее разработанной программе), включающая в себя кроме обязательного контроля собранных данных систематизацию, группировку материалов, составление таблиц, получение итогов и производных показателей (средних, относительных величин).

Статистическая сводка осуществляется по программе, которая должна разрабатываться еще до сбора статистических данных; практически одновременно с составлением плана и программы статистического наблюдения. Программа сводки включает определение:
— групп и подгрупп;
— системы показателей;
— видов таблиц.

В изучении массового явления необходимо определить действующие в нем различные качественно однородные совокупности. Выделение и анализ однородных частных подсовокупностей выполняют с помощью методов группировки.

Проведению сводки предшествует разработка ее программы, которая состоит из следующих этапов:

выбор группировочных признаков;

определение порядка формирования групп;

разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом,

разработка системы макетов статистических таблиц, в которых должны быть представлены результаты сводки.

5.Группировка: понятие и виды.Отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировки. Это позволяет «сжать» информацию, полученную в ходе наблюдения, и на этой основе выявить закономерности, присущие изучаемому явлению.

Группировкой называется разделение множества единиц изучаемой совокупности на группы по определенным существенным для них признакам. Группировка является одним из самых сложных в методологическом плане этапов статистического исследования.

Статистические группировки можно классифицировать по следующим признакам: целям и задачам, числу группировочных признаков, упорядоч Аналитическая группировка - группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками.

Атрибутивный ряд распределения - ряд, построенный по качественному признаку.

Варианты — отдельные значения признака, которые он принимает в вариационном ряду.

Вариационный ряд распределения - ряд, построенный по количественному признаку.

Величина интервала - разность между верхней и нижней границами интервала.

Вторичная группировка - операция по образованию новых групп на основе ранее построенной руппировки.

Группировка — расчленение множества единиц изучаемой совокупности на группы по определенным, существенным для них признакам.

Группировочный признак — признак, по которому производится разбиение единиц совокупности на отдельные группы.

Дискретный вариационный ряд - распределение единиц совокупности по дискретному признаку.

Закрытые интервалы — интервалы, у которых обозначены обе границы

Интервал - значения варьирующего признака, лежащие в определенных границах.

Интервальный вариационный ряд - ряд, который отражает непрерывную вариацию признака.

Классификация — систематическое распределение явлений и объектов на определенные группы, лассы, разряды на основе их сходства и различия.

Открытые интервалы — интервалы, у которых указана только одна граница.

Ряд распределения - упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по определенному варьирующему признаку.

Сводка - комплекс последовательных операций по обобщению конкретных единичных факторов для выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.

Структурная группировка — разделение исследуемой качественно однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку.

6.Ряды распределения.Важнейшей частью статистического анализа является построение рядов распределения (структурной группировки) с целью выделения характерных свойств и закономерностей изучаемой совокупности. В зависимости от того, какой признак (количественный или качественный) взят за основу группировки данных, различают соответственно типы рядов распределения.

Если за основу группировки взят качественный признак, то такой ряд распределения называют атрибутивным (распределение по видам труда, по полу, по профессии, по религиозному признаку, национальной принадлежности и т.д.).

Если ряд распределения построен по количественному признаку, то такой ряд называют вариационным. Построить вариационный ряд - значит упорядочить количественное распределение единиц совокупности по значениям признака, а затем подсчитать числа единиц совокупности с этими значениями (построить групповую таблицу).

Выделяют три формы вариационного ряда: ранжированный ряд, дискретный ряд и интервальный ряд.

7. Графическое отображение вариационных рядов распределения(гистограмма)Гистограмма — это способ графического изображения интервальных распределений вариант при непрерывном варьировании признака. Гистограмма распределения применяется только для изображения интервального вариационного ряда.Гистограмма – это серия столбиков одинаковой ширины, но разной высоты, показывающая рассеяние и распределение данных. Ширина столбика – это интервал в диапазоне наблюдений, высота – количество данных, приходящихся на тот или иной интервал, т.е. частость. По существу, гистограмма отображает распределение исследуемого показателя. Гистограмма позволяет оценить характер рассеивания показателя и разобраться в том, на чём следует сосредоточить усилия по улучшению.Гистограмму используют для изображения только интервальных рядов.

Графическое отображение вариационных рядов распределения(огивы)

Графики накопленных частот (огивы) представляют собой кривые накопленных частот. На таком графике по оси ординат (Y) откладывают либо общее количество, либо процент всех наблюдений, в которых значение некоторой величины не превышает данного значения из интервала возможных результатов. По оси ординат (Y) откладывают накопленные частоты.

Поскольку частоты не могут принимать отрицательных значений, кривые накопленных частот являются монотонно неубывающими. Такой кривой описывают вероятность распределения параметра.

Большой популярностью, особенно в отчетной документации, пользуются круговые графики.Ими выражают соотношение составляющих какого-либо целого параметра и всего параметра в целом.

Графическое отображение вариационных рядов распределения(полигон)

Полигон распределения можно построить и для интервального вариационного ряда. по вертикальной оси откладывают те же частоты, что и при построении гистограммы, а по горизонтальной - середины интервалов.Полигон чаще всего используют для изображения дискретных рядов. Полигоном частот называют ломаную, отрезки которой соединяют точки с координатами (x_i,m_i) , гдеx_i - варианты выборки и m_i - соответствующие им частоты. Если полигон строят по данным интервального ряда, то в качестве абсцисс точек берут середины соответствующих интервалов.Для построения полигона в прямоугольной системе координат в произвольно выбранном масштабе на оси абсцисс откладывают значения аргумента (варианты), а на оси ординат – значения частот. Далее строят точки с координатами (x_i,m_i) и последовательно соединяют их отрезками прямой.Полигоном относительных частот (частостей) называют ломаную, отрезки которой соединяют точки с координатами (x_i,w_i), где x_i - варианты выборки и w_i - соо тветствующие им относительные частоты

Графическое отображение вариационных рядов распределения(комулята)

Кумулята (кумулятивная кривая) представляет собой кривую накопленных частот (частостей). Для ее построения на оси абсцисс откладывают значения аргумента, а на оси ординат – накопленные частоты или накопленные относительные частоты. Масштаб на каждой оси выбирают произвольно.

Далее строят точки, абсциссы которых равны вариантам (в случае дискретных рядов) или верхним границам интервалов (в случае интервальных рядов), а ординаты – соответствующим накопленным частотам. Эти точки соединяют отрезкам и прямой. Полученная ломаная и является кумулятой.

8. Абсолютные и относительные статистические показатели (относительные показатели динамики,координации, структуры, сравнения, планирования, реализации плана, интенсивности). Статистические показатели в форме абсолютных величин характеризуют абсолютные размеры изучаемых статистикой процессов и явлений, отражают их временные характеристики, объем совокупности. Единицы измерения в абсолютных величинах представлены в натуральном выражении: тонны, литры, штуки, рубли и т.д. Абсолютные величины в статистике могут быть индивидуальными или суммарными, в зависимости от единиц измерения – трудовые (чел.-час., чел.-дни и т.д.), стоимостные (рубли или другие денежные единицы) или натуральные (килограммы, штуки, тонны, литры, метры и т.д.).

Все относительные показатели в статистике подразделяются на относительные показатели:

· динамики;

· плана;

· реализации плана;

· структуры;

· координации;

· интенсивности и уровня экономического развития;

· сравнения.

Относительный показатель динамики (ОПД)= Текущий показатель/Предшествующий или базисный показатель

· Относительный показатель плана (ОПП)= Показатель, планируемый на (i+1)-й период/Показатель, достигнутый в i-м периоде

Относительный показатель реализации плана (ОПРП)= Показатель, достигнутый в i-м периоде/Показатель, запланированный на i-й период

ОПП×ОПРП=ОПД

· Относительный показатель структуры (ОПС)=Показатель, характеризующий часть совокупности/

Показатель, характеризующий совокупность в целом

.Относительный показатель координации (ОПК)=Показатель, характеризующий i-ю часть совокупности/

Показатель, характеризующий часть совокупности,выбранную за базу сравнения

Результатом будет значение единиц структурной части, приходящихся на 1 единицу базисной.

· Относительный показатель интенсивности (ОПИ)=Показатель, характеризующий явление А/

Показатель, характеризующий среду распространения явления А

· Относительный показатель сравнения (ОПСр)=Показатель, характеризующий объект А/Показатель, характеризующий объект Б

9. Средние степенные величины (средняя гармоническая, геометрическая, арифметическая, квадратическая).Средней величиной называется статистический показатель, который дает обобщенную характеристику варьирующего признака однородных единиц совокупности.

Сущность средней заключается в том, что в ней взаимопогашаются случайные отклонения значений признака и учитываются изменения вызванные основным фактором.

Важнейшими условиями (принципами) для правильного вычисления и использования средних величин является следующие:

В каждом конкретном случае необходимо исходить из качественного содержания осредняемого признака, учитывать взаимосвязь изучаемых признаков и имеющиеся для расчета данные.

Индивидуальные значения, из которых вычисляются средние, должны относиться к однородной совокупности, а число их должно быть значительным.

Виды средних величин

Средние величины делятся на два больших класса: степенные средние и структурные средние

Степенные средние:АрифметическаяГармоническаяГеометрическаяКвадратическая