Для чего следует использовать вторичные группировки
Вторичные группировки
К вторичной группировке прибегают:
ÿ если результаты первичной группировки не удовлетворили исслед-ля
ÿ при появлении новых задач исследования
Она производится путем сведения статистических данных в новые группы по тому же признаку, что и первичная. При этом исходная статистическая информация не используется.
При проведении вторичной группировки производится либо дробление интервалов на более мелкие, либо их укрупнение. Осуществляя вторичную группировку, исходят из предположения о равном распределении признака внутри интервала.
Пример: Распределение населения РФ по размерам среднедушевого денежного дохода в 1996 г.
Для проведения группировки нам необходимо определить новые группы и построить таблицу.
Комбинированные группировки
Комбинированная группировка предполагает расчленение статистической совокупности по 2 и более признакам, взятым в сочетании. При этом сперва образуются группы по первому признаку, затем внутри выделяются подгруппы.
Комбинированная группировка обладает большими аналитическими возможностями, однако следует учитывать, что проведение группировки по большому числу признаков может привести к недостаточной численности единиц в группах. Поэтому к комбинированной группировке прибегают при достаточно большом объеме совокупности. Выбор группировочных признаков диктуется целью группировки.
Сводка и группировка статистических данных
3.2. Метод группировок в статистике
Под статистической группировкой понимается распределение единиц наблюдения по группам по одному или нескольким признакам. Эти признаки называются группировочными. В зависимости от задач исследования строят типологические, структурные и аналитические группировки.
| Форма собственности | Число предприятий и организаций, тыс. |
|---|---|
| Государственная | 160 |
| Муниципальная | 252 |
| Собственность общественных и религиозных объединений (организаций) | 252 |
| Частная | 3 838 |
| Прочие формы собственности, включая смешанную российскую, иностранную, совместную российскую и иностранную | 265 |
| Всего | 4 767 |
Источник: Россия в цифрах. 2006: Крат. стат. сб. / Росстат. М., 2006. С. 167.
При структурной группировке разделение единиц однородной совокупности на группы происходит с целью выявления ее структуры по одному из признаков. Например, распределение наемных работников по полу, возрасту; распределение предприятий по численности работающих и т.д. Примером структурной группировки являются данные табл. 3.2.
| Стаж работы, лет | Число работников | Число работников в процентах к итогу |
|---|---|---|
| До 2 | 10 | 5 |
| 2-4 | 20 | 10 |
| 4-6 | 30 | 15 |
| 6-8 | 80 | 40 |
| 8 и более | 60 | 30 |
| Итого | 200 | 100 |
При построении аналитической группировки в качестве группировочного признака всегда выбирают факторный признак. В каждой выделенной группе рассчитывают среднее значение результативного признака. Например, в табл. 3.3 компании сгруппированы по величине затрат на рекламу. В каждой группе определен средний размер товарооборота. Из таблицы видно, что чем больше внимания компании уделяют рекламе, тем значительнее результаты их деятельности, выражающиеся в объеме товарооборота.
| Затраты на рекламу в год, млн руб. | Число компаний | Объем товарооборота в среднем на одну компанию, млн руб. |
|---|---|---|
| До 3 | 5 | 300 |
| 3-5 | 20 | 305 |
| 5-7 | 15 | 315 |
| 7 и более | 10 | 320 |
| Итого | 50 | 311 |
| Возраст, лет | Пол | Итого | |
|---|---|---|---|
| мужчины | женщины | ||
| До 14 | 10 | 8 | 18 |
| 15 | 8 | 9 | 17 |
| 16 | 12 | 13 | 25 |
| 17 и более | 11 | 10 | 21 |
| Итого | 41 | 40 | 81 |
Вторичная группировка данных. На практике часто возникают ситуации, когда по имеющимся сгруппированным данным требуется построить новую группировку. При этом, как правило, массив первичных данных оказывается недоступным. Тогда прибегают к методам вторичной группировки данных.
Вторичной группировкой называется перегруппировка уже сгруппированных данных без обращения к массиву первичных данных. Для этой цели применяются два подхода: объединение первоначальных интервалов, если границы новых и старых групп совпадают, и долевая перегруппировка данных при несовпадении границ.
Метод объединения первоначальных интервалов продемонстрируем на следующем примере. Предположим, что исходные данные представляют собой ряд, приведенный в табл. 3.5.
| Номер интервала | Заработная плата, руб. | Численность работающих, чел. |
|---|---|---|
| 1 | 2 000-3 000 | 16 |
| 2 | 3 000-4 000 | 40 |
| 3 | 4 000-5 000 | 65 |
| 4 | 5 000-6 000 | 58 |
| 5 | 6 000-7 000 | 44 |
| 6 | 7 000 и выше | 17 |
| Итого | — | 240 |
| Номер интервала | Заработная плата, руб. | Численность работающих, чел. |
|---|---|---|
| 1 | 2 000-4 000 | 56 |
| 2 | 4 000-6 000 | 123 |
| 3 | 6 000 и выше | 61 |
| Итого | — | 240 |
Долевая перегруппировка базируется на принципе равномерности распределения единиц наблюдения внутри границ интервальных групп. В результате ее проведения рассчитывают, какая часть единиц наблюдения перейдет из старой интервальной группы в новую.
Пример 3.1. «Перегруппируем данные табл. 3.5 и образуем новые интервалы: «2000-3400»; «3400-4800»; «4800-6200»; «6200 и выше». Распределим единицы совокупности по новым интервалам.
В первый новый интервал войдут из исходной группировки все единицы первого интервала и часть единиц из второго интервала. Эту часть мы определяем следующим образом. Новая граница «3400» разбивает второй интервал на два отрезка: «3000-3400» и «3400-4000». Находим, какую долю составляет длина отрезка «3000-3400» от длины второго интервала. Она равна 
Значит, от 40 единиц, находившихся во втором интервале исходной группировки, следует взять для нового первого интервала 16 единиц 
Тогда первый новый интервал будет содержать 32 единицы (16 + 16).
При проверке правильности расчетов видим, что сумма единиц совокупности осталась равной 240.
Результаты вторичной группировки приведены в следующей таблице.
Метод вторичной группировки
Специфическим видом группировок является так называемая вторичная группировка.
Вторичная группировка используется для решения следующих задач:
1) образование качественно однородных групп (типов) на основе группировок по количественному признаку;
2) приведение к единому, т.е. сопоставимому, виду группировок с различными интервалами;
3) образование укрупненных групп, в которых более четко (более ясно) проявляется характер распределения.
Образование новых групп на основании уже имеющихся возможно двумя способами перегруппировки:
а) изменением (объединением) первоначальных интервалов (метод укрупнения интервалов);
б) долевой перегруппировкой (на основе пропорционального дробления групп).
Первый способ применяется при переходе от мелких к более крупным интервалам, когда границы новых и старых интервалов совпадают.
Например, имеется информация о заработной плате работников двух предприятий отрасли (таблицы 3.9 и 3.10).
Таблица 3.9 – Группировка работников предприятия № 1 по уровню заработной платы
| № гр. | Заработная плата, тыс. руб. | Число работников, % к итогу |
| 600 – 800 | ||
| 800 – 1000 | ||
| 1000 – 1200 | ||
| 1200 – 1500 | ||
| 1500 – 2000 | ||
| 2000 – 2500 | ||
| 2500 – 3000 |
Таблица 3.10 – Группировка работников предприятия № 2 по уровню заработной платы
| № гр. | Заработная плата, тыс. руб. | Число работников, % к итогу |
| 400 – 700 | ||
| 700 – 800 | ||
| 800 – 1000 | ||
| 1000 – 1250 | ||
| 1250 – 1500 | ||
| 1500 – 1700 | ||
| 1700 – 2100 | ||
| 2100 – 2500 | ||
| 2500 – 3000 |
Перегруппируем данные в интервалах:
Получаем следующую группировку:
| Группы рабочих по уровню заработной платы, тыс. руб. | Удельный вес рабочих, % к итогу | |
| предприятие № 1 | предприятие № 2 | |
| до 1000 | 11 (3 + 8) | 13 (2 + 5+ 6) |
| 1000 – 1500 | 39 (14 + 25) | 37 (14 + 23) |
| 1500 – 2500 | 44 (30 + 14) | 43 (22 + 12 + 9) |
| 2500 – 3000 | ||
| Итого |
Второй способ – способ долевой перегруппировки – применяется в тех случаях, когда интервалы новой группировки имеют иные границы и необходимо распределить число единиц совокупности, приходящихся на интервал первичной группировки, между новыми интервалами.
Например, интервалы новой группировки:
Основа перегруппировки: предположение о равномерном распределении признака внутри группы.
Например: предприятие № 1, группа № 5: 1500 – 2000 – 30 %.
| 6 % | 6 % | 6 % | 6 % | 6 % | = 30 % |
1500 1600 1700 1800 1900 2000
Следовательно: до 1900 = 24 %;
Интервал 1500 – 2000, ширина равна 500. Забрать в первую группу необходимо 400.
Расчет: 30 
= 24 (%) – 4-ая группа новой группировки;
30 
= 6 (%) – 5-ая группа новой группировки.
Получается следующая группировка:
| Группы рабочих по уровню заработной платы, тыс. руб. | Удельный вес рабочих групп, % к итогу | |
| предприятие № 1 | предприятие № 2 | |
| 1. 400 – 900 | 3 + 8  = 7 | 2 + 5 + 6  = 10 |
| 2. 900 – 1400 | 8  + 14 + 25  = 35 | 6 + 14 +23  = 31 |
| 3. 1400 – 1900 | 25  + 30  = 32 | 23  + 22 + 12  = 37 |
| 4. 1900 – 2400 | 30  + 14  = 17 | 12  + 9  = 13 |
| 5. 2400 и более | 14  + 6 = 9 | 9  + 7 = 9 |
| Итого |
Анализ полученных данных позволяет утверждать, что работники предприятия № 1 будут иметь более высокий уровень оплаты труда, т.к. доля высокооплачиваемых выше.
Дата добавления: 2016-01-16 ; просмотров: 4332 ; ЗАКАЗАТЬ НАПИСАНИЕ РАБОТЫ
Для чего следует использовать вторичные группировки
Тема3: Сводка и группировка статистических материалов.
3.1 Содержание и задача сводки. Этапы сводки.
3.2 Статистические группировки. Виды группировок.
3.3 Группировочные признаки и их выбор. Определение числа групп и величины интервала.
3.4 Вторичная группировка.
3.5 Ряды распределения. Их виды.
3.6 Статистические таблицы.
3.1 Содержание и задача сводки. Этапы сводки.
В результате статистического наблюдения получают материал, характеризующий отдельные единицы совокупности. Эти единицы обладают многочисленными признаками, поэтому невозможно использовать материал наблюдения для обобщающей характеристики статистической совокупности. Возникает необходимость специальной обработки статистических данных, т.е. сводки 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.
Задачи сводки:
1) Охарактеризовать исследуемую совокупность с помощью систем статистических показателей;
2) Выявить и измерить таким путем его существенные черты и особенности.
Эта задача решается на 3 этапах:
1этап. Осуществляется систематизация материалов, собранных при наблюдении.
2этап. Уточняется предусмотренная планом система показателей, с помощью которых количественно характеризуются свойства и особенности изучаемого предмета.
3этап. Проводятся расчеты, а затем рассчитанные показатели для наглядности представляются в таблицах, статистических рядах, графиках. К ним даются пояснения (делается анализ представленных данных).
3.2 Статистические группировки. Виды группировок.
Чаще всего простые итоговые данные сводки не удовлетворяют исследователя, т.к. дают лишь общее представление об изучаемом объекте. Поэтому далее проводят группировку полученных данных по отдельным признакам.
Группировка – это разделение множества единиц совокупности на однородные группы по определенным, существенным для них, признакам.
Как самостоятельный метод исследования она позволяет решить три основные задачи:
1) выделить социально-экономические типы; 2) изучить структуру однотипной совокупности; 3) обнаружить существенные связи и зависимость между признаками.
В соответствии с этими задачами группировки подразделяются на 3 вида: типологические, структурные и аналитичекие.
1) Типологические группировки – это разделение исследуемой совокупности на социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научного группировки. Например, группировка стран по их общественно-полическому устройству.
3) Аналитические группировки – позволяют установить и изучить связь между результативными и факторными признаками единиц однотипной совокупности.
Результативные признаки – это признаки, зависимые от других признаков ОПП=ЧР ГВ
Факторные признаки – это признаки, оказывающие влияние на другие признаки (численность рабочих, среднегодовая выработка).
Кроме того по степени сложности изучаемого массового явления и от задач анализа группировки могут производиться по одному признаку (простые группировки) или по нескольким признакам (комбинированные).
3.3 Группировочные признаки и их выбор. Определение числа групп и величины интервала.
Одним из важных элементов проведения статистических группировок является выбор группировочного признака. Группировочные признаки м.б. количественные (зарплата, возраст) и атрибутивные (т.е. не имеющие количественной меры – национальность, пол, профессии). Кроме того, по экономическому содержанию различают результативный и факторный признаки.
Результативные признаки – это признаки, зависимые от других признаков.
Факторные признаки – это признаки, оказывающие влияние на другие признаки.
При выборе группировочного признака и проведении статистических группировок необходимо руководствоваться следующими указаниями:
1) В основу типологической группировки д.б. положены наиболее существенные признаки.
2) При выделении социально-экономических типов нельзя ограничиваться только одним признаком. Необходимо брать целый комплекс существенных признаков.
3) Приёмы и способы группировки д. изменяться применительно к особенностям общественных явлений, к конкретным историческим условиям их развития.
После того, как выбран группировочный признак, определяется число групп во всей совокупности и величина интервала к каждой группе. На практике для определения числа групп используют графический и аналитический методы.
Рассмотрим аналитический метод, согласно которому число групп определяется по формуле Стерджесса:
n=1+3,322lgN
n – число групп
N – число единиц совокупности
h=(Xmax—Xmin)/n – величина интервала
Интервалы м.б. закрытые (имеют и нижние и верхние границы) открытые. Они применяются Толькой для первой и последней группировок.
Интервалы м.б. равными (ширина интервала во всех группах одна и та же) и неравные (разная ширина).
3.4 Вторичная группировка.
1) когда ранее проведенная группировка не удовлетворяет целям исследования в отношении числа групп;
2) для сравнения данных, относящихся к различным периодам времени или к разным территориям;
3) если первичная группировка была произведена по разным группировочным признакам или по разным интервалам.
Существует два способа проведения вторичной группировки:
1. объединение мелких групп в более крупные;
2. выделение определенной доли единиц совокупности.
3.5 Ряды распределения. Их виды.
Первичная обработка и систематизация материалов статистического наблюдения приводит к образованию упорядоченных рядов цифр.
Ряд цифровых показателей, представляющей распределение единиц совокупности по одному признаку в определенной последовательности называется рядом распределения. Ряды распределения, построенные по атрибутивному признаку, называются атрибутивными рядами распределения.
Ряды распределения, построенные по количественному признаку (варьирующему) называются вариационными рядами распределения.
Числовые значения количественного признака в вариационном ряду распределения называются вариантами и располагаются в определенной последовательности.
Варианты могут выражаться целыми числами и дробными, положительными и отрицательными, абсолютными и относительными. Пример, прибыль (+), убыток (-), % относит.
В вариационных рядах и в целом по всей совокупности выделяются три основных элемента:
Вариационные ряды подразделяются на дискретные и интервальные.
В дискретных вариационных рядах значение вариантов отличается друг от друга на определенную величину. Варианты дискретного ряда выражаются целыми числами. Например, число членов семьи.