Задачи статистической группировки: 2. Основные задачи и виды группировок. Общая теория статистики: конспект лекции

3.3. Задачи и виды статистических группировок

Гуманитарные науки / Статистика / 3.3. Задачи и виды статистических группировок

При помощи группировок статистика решает следующие основные задачи:

1) выделяет социально-экономические типы;

2) выявляет структуры и структурные сдвиги;

3) изучает взаимосвязи между признаками.

Группировки, проводимые в целях выделения и характеристики социальных и экономических типов явлений, называются типологическими. К этому виду группировок относятся: группировки стран – по их общественно-политическому устройству; хозяйств – по формам собственности; населения – по классовой принадлежности, и т. д. Данный вид группировок имеет немаловажное значение в познании явлений общественной жизни, позволяет вскрывать социально-экономическую структуру изучаемых явлений и получать характеристики ее изменений. На этом основании можно делать надлежащие выводы о тенденциях развития этих изменений.

Первостепенное значение типологическим группировкам придавал В.И. Ленин. Он широко применял их в своих исследованиях для характеристики классового состава населения, выявления и характеристики социальных и экономических типов в хозяйственной жизни народного хозяйства отдельных стран, их групп и мирового хозяйства в целом. Например, для получения картины классовой структуры населения дореволюционной России по данным переписи 1897 г. он применил эти данные в своих исследованиях, произвел расчеты, в результате чего опубликовал данные, которые являются единственным источником сведений о классовой структуре населения конца XIX века.

Значительное место в статистике занимают группировки, осуществляемые в целях характеристики состава однородных в своей совокупности единиц. Эти группировки называются

структурными.

Пример – группировка магазинов продовольственных товаров по размеру товарооборота.

Широко применяются группировки для выявления и характеристики взаимосвязи между признаками общественных явлений. Эти группировки называют аналитическими. Например, группировка предприятий пищевой промышленности, полученная расчленением совокупности этих предприятий на пять групп по численности промышленно-производственных рабочих. Каждая из этих пяти групп характеризуется рядом однородных показателей. При аналитических группировках группы образуются по одному из признаков, взаимосвязь между которыми изучается.

По каждой из образованных групп исчисляются обобщающие показатели (в виде средних или относительных величин), затем производится анализ полученных результатов. Разграничение трех видов группировок – типологических, структурных и аналитических – в известной мере условно. Во многих случаях одна и та же группировка дает возможность выявить типы явлений, охарактеризовать их структуру и констатировать наличие определенных взаимосвязей между признаками.

Группировки также могут быть комбинационными и простыми. Расчленение совокупности единиц на группы может производиться как по одному признаку, так по двум и более, взятым в комбинации.

Применение комбинационных (комбинированных, сложных) группировок обусловлено многообразием экономических связей и необходимостью их всестороннего изучения. Например, разделение образованных групп по формам хозяйствования на подгруппы по уровню рентабельности, производительности труда, фондоотдаче и т. п. Однако увеличение числа группировочных признаков сопровождается уменьшением наглядности, что снижает эффективность статистической информации.

2. Задачи группировок и их значение в статистическом исследовании.

Сводка статистических данных производится таким образом, чтобы наиболее существенные различия между группами не затушёвывались а, наоборот, выделялись с целью их изучения. В то же время объединение в группы сходных между собой однотипных явлений помогает выявить такие их черты и особенности, которые при изучении отдельно каждого явления могли бы остаться незамеченными. Следовательно, научное исследование массовых общественных явлений невозможно без разграничения групп, существенно различающихся между собой, и объединения в группы явлений, сходных в существенном отношении. Поэтому статистическая группировка является основой научной сводки.

Статистическая группировка представляет собой расчленение совокупностей общественных явлений на однородные, типичные группы по существенным для них признакам. Группировка является центральным моментом любой сводки. Именно благодаря группировкам материал наблюдения принимает систематизированный вид. Способствуя выявлению наиболее существенных черт и признаков изучаемых явлений, выделению и характеристике основных общественно-экономических явлений, типов предприятий, хозяйств и групп населения, метод группировок служит вместе с тем основой научного применения других методов статистики — средних величин, индексов и т.д.

С помощью абсолютных, относительных, средних величин или индексов можно правильно характеризовать только однородные, однотипные группы явлений, выделенные в состав изучаемой совокупности методом группировок.

Важнейшей задачей статистических группировок является выделение существующих в действительности общественно-экономических типов явлений. На основе теоретического анализа изучаемой совокупности явлений выделяются главные, наиболее характерные группы, типы явлений, из которых она состоит, определяются существенные различия между ними, а также признаки, являющиеся общими для каждой группы. К числу таких группировок относятся группировки предприятий и хозяйств по формам собственности, группировка населения по общественным группам, группировка предприятий и организаций по отраслям народного хозяйства и др.

Признаки, положенные в основу группировки, называются группировочными, а группировка единиц совокупности по тому или иному признаку приводит к рядам распределения.

Таким образом, метод группировок даёт возможность глубоко изучать общественные явления, отражать действительность такой, какой она есть, во всей её сложности и переплетении существенных черт и особенностей.

Группировка — это процесс образования групп единиц совокупности, однородных в каком либо существенном отношении, а также имеющих одинаковые или близкие значения группировочного признака.

Для осуществления статистической группировки устанавливают признак, по которому единицы совокупности распределяют по группам, число групп и их обозначение (границы). Каждая единица совокупности в зависимости от значения у неё группировочного признака

Группировочные признаки могут иметь количественное выражение

(например, возраст, заработная плата, число детей в семье, урожайность отдельных сельскохозяйственных культур и т.д.). Эти признаки называются количественными, а ряды распределения, построенные по этим признакам, называются вариационными рядами.

Другие признаки не имеют количественного выражения. Они отражают определённые свойства, качества единиц совокупности. Эти признаки условно называют качественными (например, пол, национальность, семейное положение и т.п.). Группировки, построенные по таким качественным признакам, называют атрибутивными рядами распределения.

Группировки, при помощи которых выявляется взаимосвязь между явлениями, называют аналитическими. При построении таких группировок, прежде всего из двух взаимосвязанных один рассматривается как фактор (т.е. влияющий на другой), а второй — как результат влияния первого. Однако следует иметь в виду, что понятие факторного и результативного признаков рассматривается для каждого конкретного случая особо, ибо то, что служит факторным признаком в одном случае, в другом может выступать как результативный.

Чтобы при помощи группировки выявить зависимость между показателями, необходимо разгруппировать единицы совокупности по факторному признаку и для каждой выделенной группы рассматривать среднее значение результативного показателя, а затем проследить за изменением последнего от группы к группе. Примером может служить группировка фермерских хозяйств по площади земельных угодий.

Статистическую группировку можно строить как по одному, так и по нескольким признакам. Группировка по одному признаку называется простой. Группировка по нескольким признакам называется комбинационной.

Комбинационные группировки приобретают особое значение в тех случаях, когда для выделения отдельных групп особенно социальных типов и форм явлений одного признака бывает недостаточно. Тогда приходится один признак брать в сочетании с другими.

В статистической практике широко применяются вторичные группировки, к которым относятся группировки, которые формируются на уже обработанном ранее статистическом материале, т.е. в данном случае происходит перегруппировка уже ранее сгруппированного материала.

К вторичной группировке прибегают тогда: когда из большого числа первоначально обработанных групп надо получить меньшее число более крупных, более характерных групп; когда в целях сравнения нужно привести в сопоставимый вид по-разному сгруппированный материал.

Статистические данные и группировка данных

Данные могут быть определены как группы информации, которые представляют качественные или количественные атрибуты переменной или набора переменных, что то же самое, что и
, утверждающее, что данные могут быть любым набором информации, описывающим данный объект. Данные
в статистике можно разделить на сгруппированные данные и разгруппированные данные.

Любые данные, которые вы сначала собираете, являются разгруппированными данными. Несгруппированные данные — это данные в
сырой. Примером несгруппированных данных является любой список чисел, который вы можете придумать.

Сгруппированные данные

Сгруппированные данные — это данные, организованные в группы, известные как классы. Сгруппированные данные
были «классифицированы», и, таким образом, был проведен некоторый уровень анализа данных,
что означает, что данные больше не являются необработанными.

Класс данных — это группа данных, связанных определенным пользователем свойством. Например,
, если вы собираете возраст людей, которых встречаете, когда идете вниз
на улице, вы можете сгруппировать их по классам: подростки, двадцатые,
тридцатые, сороковые и так далее. Каждая из этих групп называется классом.

Каждый из этих классов имеет определенную ширину и называется Class
Interval или Class Size . Этот интервал класса очень важен, когда дело доходит до построения гистограмм и частотных диаграмм. Все классы могут иметь
одинаковый размер класса или могут иметь разные размеры классов в зависимости от того, как вы
0003 сгруппировать ваши данные. Интервал класса всегда является целым числом.

Ниже приведен пример сгруппированных данных, в которых классы имеют одинаковый интервал между классами.

Возраст (лет)	Частота
0 – 9	12
10 – 19	30
20 – 29	18
30 – 39	12
40 – 49	9
50 – 59	6
60 – 69	0

Решение:

Ниже приведен пример сгруппированных данных, в которых классы имеют разные интервалы между классами.

Возраст (лет)	Частота	Интервал класса
0 – 9	15	10
10 – 19	18	10
20 – 29	17	10
30 – 49	35	20
50 – 79	20	30

Расчет интервала между классами

Имея набор необработанных или несгруппированных данных, как бы вы сгруппировали эти данные в подходящие классы
, с которыми легко работать и которые в то же время имеют смысл?

Первый шаг — определить, сколько классов вы хотите иметь. Затем вы вычитаете
самое низкое значение в наборе данных из самого высокого значения в наборе данных, а затем
делите на количество классов, которые вы хотите иметь:

Пример 1:

Сгруппируйте следующие необработанные данные в десять классов.

Решение:

Первый шаг — определить наибольшее и наименьшее число 9.0006

Интервал класса всегда должен быть целым числом, и все же в этом случае у нас есть десятичное число
. Решение этой проблемы заключается в округлении до ближайшего целого числа.

В этом примере 2,8 округляется до 3. Итак, теперь ширина нашего класса будет равна 3; означает
, что мы группируем вышеуказанные данные в группы по 3, как в таблице ниже.

Число	Частота
1 – 3	7
4 – 6	6
7 – 9	4
10 – 12	2
13 – 15	2
16 – 18	8
19 – 21	1
22 – 24	2
25 – 27	3
28 – 30	2

Ограничения и границы классов

Ограничения класса относятся к фактическим значениям, которые вы видите в таблице. Взяв пример
из таблицы выше, 1 и 3 будут ограничениями класса первого класса
. Ограничения класса делятся на две категории: нижний предел класса и верхний предел класса
. В приведенной выше таблице для первого класса 1 — нижний предел класса
, а 3 — верхний предел класса.

С другой стороны, в таблице частот не всегда соблюдаются границы классов.
Границы классов дают истинный интервал классов, и, как и границы классов,
также делятся на границы нижнего и верхнего классов.

Соотношение между границами классов и интервалом классов задается как
следующим образом:

Границы класса связаны с ограничениями класса заданными отношениями:

В результате вышеизложенного нижняя граница класса одного класса равна
верхней границе класса предыдущего класса.

Ограничения классов и границы классов играют разные роли, когда дело доходит до представления
статистических данных в виде диаграммы, как мы вскоре увидим.

Целевая группа по статистике | НИСТ

Целевая группа по статистике FSSB в основном состоит как минимум из одного члена от каждого подкомитета OSAC, чтобы представить подкомитету статистическую точку зрения. Члены целевой группы выбираются на основе их опыта применения статистики в физических науках или других областях экспериментальной науки. В большинстве случаев, если не во всех, основная профессиональная роль человека заключается в том, чтобы быть экспертом по статистике в академической, государственной или промышленной среде. Группа доступна для консультаций с ФСБ и всеми комитетами OSAC по вопросам, связанным со статистикой. Члены рабочей группы работают вместе, чтобы собрать и представить свои комментарии по стандартам, техническим публикациям, определениям и другим документам OSAC и FSSB, уделяя особое внимание своим статистическим вопросам, связанным с результатами судебно-медицинской экспертизы.