Комбинационные таблицы

Комбинационные таблицы имеют в подлежащем группировку единиц совокупности по двум или более признакам.

 

Внешняя торговля РФ в 2007 г. (в фактически действовавших ценах)
	млрд.долл США	в % к итогу
Экспорт товаров	355,2
со странами дальнего зарубежья	301,5	84,9
со странами СНГ	53,7	15,1
Импорт товаров	223,1
со странами дальнего зарубежья	191,2	85,7
со странами СНГ	31,9	14,3

По характеру разработки показателей сказуемого различают:

§ таблицы с простой разработкой показателей сказуемого, в которых имеет место параллельное расположение показателей сказуемого.

§ таблицы со сложной разработкой показателей сказуемого, в которых имеет место комбинирование показателей сказуемого: внутри групп, образованных по одному признаку, выделяют подгруппы по другому признаку.

Таблица с простой разработкой показателей сказуемого

Отделения	Численность студентов, чел.	В том числе
		по полу	в возрасте, лет
		мужчины	женщины	до 20	20-23	23 и более
А
Дневное
Вечернее
Всего

В сказуемом этой таблицы приводятся данные сначала о распределении студентов по полу, а затем — по возрасту, т.е. имеют место изолированные характеристики по двум признакам.

Таблица со сложной разработкой показателей сказуемого

Отделения	Численность студентов, чел.	В том числе
		мужчины	женщины
		Всего	из них в возрасте, лет	Всего	из них в возрасте, лет
	до 20	20-23	23 и более		до 20	20-23	23 и более
А
Дневное
Вечернее
Всего

Сказуемое этой таблицы не только характеризует распределение студентов по каждому из двух выделенных признаков, но и позволяет изучить состав каждой группы, выделенной по одному признаку — полу, по другому признаку — возрасту студентво, т.е. имеет место комбинирование двух признаков.

Следовательно, таблицы со сложной разработкой показателей сказуемого обеспечивают более широкие возможности для анализа изучаемых показателей и взаимосвязей между ними. Простую и сложную разработку показателей сказуемого может иметь таблица любого вида: простая, групповая, комбинационная.

В зависимости от этапа статистического исследования таблицы делятся на:

§ разработочные (вспомогательные), цель которых обобщить информацию по отдельным единицам совокупности для получения итоговых показателей.

§ сводные, задача которых показать итоги по группам и всей совокупности в целом.

§ аналитические таблицы, задача которых — расчет обобщающих характеристик и подготовка информационной базы для анализа и структуры и структурыных сдвигов, динамики изучаемых явлений и взяимосвязей между показателями.

Итак, мы рассмотрели табличный метод отображения исследуемых цифровых данных, широко используемый в ходе проведения анализа экономических явлений, статистических данных и хозяйственной деятельности организаций.

 

26. Разработка сказуемого статистических таблиц.

 

По разработке сказуемого различают таблицы с простой и сложной разработкой сказуемого. При простой разработке сказуемого показатель, определяющий его, не подразделяется на подгруппы, и итоговые значения получаются путем простого суммирования значений по каждому признаку отдельно, независимо друг от друга.

Сложная разработка сказуемого предполагает деление признака на формирующие его подгруппы.

Исследователь при построении статистических таблиц должен руководствоваться оптимальным соотношением показателей сказуемого и учитывать как положительные, так и отрицательные моменты сложной разработки показателей сказуемого.

27. Основные правила построения статистических таблиц.

 

1. По возможности таблицу следует составлять небольшой по размеру, легко обозримой.

2. Общий заголовок таблицы должен кратко выражать ее ос­новное содержание. В нем обычно указываются время, террито­рия, к которым относятся данные, единица измерения, если она выступает единой для всей совокупности. Следует также заголов­ки строк подлежащего и граф сказуемого формулировать точно, кратко и ясно. Слова в таблице пишутся полностью, без сокраще­ний. При отсутствии общей единицы измерения в каждой графе проставляется своя единица измерения.

3. Обычно строки подлежащего и графы сказуемого располага­ют в виде частных слагаемых с последующим подытоживанием по каждому из них. При неполном объеме единиц изучаемой сово­купности или отсутствии исходных данных все слагаемые сначала показывают в строке "общие итоги", а потом после пояснения в строке "в том числе" перечисляют наиболее важные их состав­ные части.

4. Для удобства анализа таблицы при большом числе строк подлежащего и граф сказуемого возникает потребность в нуме­рации тех из них, которые заполняются данными. Подлежащее и единицы измерения обычно обозначаются буквами (А, Б, В и т.д.). В таблице взаимосвязанные данные (например, абсолютные уров­ни, темпы роста и др.) приводятся в рядом стоящих графах. 5. При заполнении таблиц нужно использовать следующие ус­ловные обозначения: при отсутствии явления пишется прочерк (-), если же нет информации о явлении, ставится многоточие (...) или пишется: "нет сведений". Если изучаемое значение признака не имеет осмысленного содержания, то ставится х. При наличии информации по изучаемому явле­нию числовое значение которого составляет величину меньше при­нятой в таблице точности, принято записывать 0,0.

6. Одинаковая степень точности, обязательная для всех чисел, обеспечивается соблюдением правил их округления (от 0,1 до 0,01 и т.д.). Когда одна величина превосходит другую многократно, то полученные показатели динамики лучше выражать не в процен­тах (%), а в разах. В аналитических таблицах значность абсолют­ных цифр должна быть наименьшей. В многозначных числах, на­личие которых обусловлено интересами исследования, лучше от­делять, начиная справа, друг от друга классы, выделять миллио­ны, тысячи, единицы.

7. Когда в таблице приводятся наряду с отчетными данными сведения расчетного порядка, следует об этом сделать соответствующую оговорку. По возможности эти пояснения лучше сделать в самой таблице или в заглавии к ней. Однако это не исключает и примечания, в котором можно указывать источники информации, содержание некоторых показателей и другие сведения, отно­сящиеся к таблице.

Анализ статистической таблицы логичнее начинать с общего итога, который позволяет получить общую характеристику сово­купности, затем переходить к изучению данных отдельных строк и граф, т.е. к оценке частей изучаемого объекта, исследуя при этом вначале наиболее важные, а потом уже и все остальные элементы таблицы.

28. Абсолютные величины, их значение

 

Абсолютная величина в статистике есть форма количественного выражения статистических показателей, непосредственно характеризующая размеры социально-экономических явлений, их признаков в единицах меры протяжённости, площади, массы, стоимости и т.п., в единицах счёта времени, в денежных единицах или в виде числа элементов (единиц), составляющих данное массовое явление, изучаемое статистикой и называемое совокупностью статистической. Например, протяжённость линий железных дорог в стране, размер посевных площадей сельскохозяйственных культур, количество добытого угля, численность рабочих. Выбор единиц измерения для отображения абсолютных размеров явлений зависит от естественных физических свойств, и их социально-экономической сущности, а также поставленных задач исследования, так как абсолютные показатели в статистике всегда являются именованными числами, т.е. выражаются в единицах измерения, присущих тем или иным явлениям. Единицы измерения могут быть натуральными или денежными. Натуральные единицы измерения в свою очередь могут быть простыми (метры, тонны, штуки, и пр.) и сложными (составными), являющимися комбинацией двух разноимённых величин. Например, количество выработанной электроэнергии выражается в киловатт-часах, грузооборот железнодорожного транспорта - в тонно-километрах и т.п. В статистике также применяются абсолютные показатели, выраженные в условных натуральных единицах измерения. Так, например, разные виды топлива пересчитывают в условное топливо; тракторный парк - в эталонные тракторы и т.п.

Значение абсолютных показателей в статистике бесспорно велико.

Они используются в планировании, учёте, анализе, управлении. С помощью абсолютных величин характеризуется, большинство экономических показателей: производство основных видов продукции, величина капитальных вложений, численность занятых в производственном процессе трудовых ресурсов, сумма товарооборота, величина национального дохода и т.д.

Однако ограничиваться только их использованием невозможно. В научном анализе для раскрытия явления, выявления определённых закономерностей, разносторонней характеристики изучаемого явления приходится прибегать к сопоставлению относительных и средних величин.

29. Виды абсолютных величин.

Различают следующие абсолютные величины:

Индивидуальные, относящиеся к отдельным единицам совокупности;

Групповые и общие, отображающие размеры признака или число единиц соответственно в отдельных частях совокупности или в совокупности в целом.

Индивидуальные абсолютные величины получаются в процессе статистического наблюдения. Групповые и общие абсолютные величины образуются в процессе обработки материалов наблюдения, обобщения (обычно суммирования) абсолютных размеров признака у отдельных единиц совокупности или в результате подсчёта числа единиц совокупности, входящих в отдельные группы, или всей совокупности в целом.

30. Относительные величины в статистике.

Относительная величина представляет собой результат сравнения (деления) двух показателей.Величина, с которой производится сравнение, именуется базой сравнения, или основанием.

В зависимости от того, к какому числу единиц приравнена база сравнения, относительные величины могут выражаться в форме:

1) коэффициента - если основание принимается за единицу;

2) процентов (%) - если основание принято за 100;

3) промиле ( % · ) - если основание принято за 1000.

Выбор формы выражения относительной величины определяется, прежде всего, размерностью сравниваемых величин и стремлением придать данной относительной величине наибольшую выразительность.

Если величина сравнения по размерности мало отличается от основания, то целесообразно в таких случаях относительную величину выражать в процентах.

Выражение в промиле обычно применяют в тех случаях, когда величина сравнения сильно отличается от основания. Эти показатели широко используются в статистике населения, в них выражают коэффициенты рождаемости, смертности и др.

Следует также иметь в виду, что большинство относительных величин являются неименованными числами, за исключением тех, которые получаются в результате сравнения разноимённых показателей и внешне напоминают средние величины. Например, именованной относительной величиной является плотность населения, рассчитываемая путём деления численности населения на площадь территории, где население проживает.

31. Виды относительных величин.

Относительные величины характеризуются не только по форме, но и по тому, как они рассчитаны и для решения какой задачи используются. В соответствии с этим различают относительные величины динамики, относительные величины планового задания, выполнения плана, относительные величины структуры (или доли), относительные величины интенсивности, относительные величины координации, относительные величины сравнения.

Относительные величины динамики рассчитываются как отношение уровней определённого показателя, относящихся к разным периодам, т.е. они характеризуют изменение явления во времени. Относительные величины динамики также называют темпами роста. Выбор базы сравнения при исчислении относительных величин динамики определяется целью исследования.

При исчислении относительных величин динамики важно не забывать о сопоставимости данных, т.е. чтобы сравниваемые показатели были сопоставимы с точки зрения единиц измерения, методологии исчисления, охвата одинакового круга объектов и одинаковой территории и т.п.

Относительные величины планового задания характеризуют отношение планируемого уровня показателя к фактически достигнутому уровню того периода, по сравнению, с которым намечается увеличение или уменьшение показателя.

Относительные величины выполнения плана представляют собой отношение фактически достигнутого уровня к показателю установленному планом.

Относительные величины структуры рассчитываются путем деления численности единиц (или объёма) в отдельных частях совокупности на общую численность (или объём явления) совокупности. Другими словами они характеризуют отношение части к целому, т.е. определяют долю отдельных составляющих частей совокупности. Выражаются они простым кратным отношением или процентами.

Наряду с определением доли отдельных частей совокупности иногда приходится определять соотношение между двумя частями одного целого. Относительные величины, характеризующие данное соотношение называются относительными величинами координации. К таким показателям относятся, например соотношение городского и сельского населения.

Относительные величины подразделяются на две большие группы - относительные величины интенсивности и относительные величины сравнения.

Первые характеризуют степень распространённости или развития того или иного явления в определённой среде. Эти относительные величины могут быть получены и как отношение части к целому, и как отношение разноимённых величин, определённым образом взаимосвязанных.

Вторые характеризуют соотношение одноимённых показателей, относящихся к одному и тому же периоду (или моменту) времени, но к разным объектам или территориям. Например, соотношение, между уровнем себестоимости определённого вида продукции, выпускаемой на двух предприятиях и т.д.

32. Взаимосвязь абсолютных и относительных величин.

33. Статистическая средняя, ее сущность.

Средняя величина - это обобщающая количественная характеристика совокупности однотипных явлений по одному варьирующему признаку. В экономической практике используется широкий круг показателей, вычисленных в виде средних величин.

Важнейшее свойство средней величины заключается в том, что она представляет значение определенного признака во всей совокупности одним числом, несмотря на количественные различия его у отдельных единиц совокупности, и выражает то общее, что присуще всем единицам изучаемой совокупности. Таким образом, через характеристику единицы совокупности она характеризует всю совокупность в целом.

Средние величины связаны с законом больших чисел. Суть этой связи заключается в том, что при осреднении случайные отклонения индивидуальных величин в силу действия закона больших чисел взаимопогашаются и в средней выявляется основная тенденция развития, необходимость, закономерность. Средние величины позволяют сравнивать показатели, относящиеся к совокупностям с различной численностью единиц.

В современных условиях развития рыночных отношений в экономике средние служат инструментом изучения объективных закономерностей социально-экономических явлений. Однако в экономическом анализе нельзя ограничиваться лишь средними показателями, так как за общими благоприятными средними могут скрываться и крупные серьезные недостатки в деятельности отдельных хозяйствующих субъектов, и ростки нового, прогрессивного. Так, например, распределение населения по доходу позволяет выявлять формирование новых социальных групп. Поэтому наряду со средними статистическими данными необходимо учитывать особенности отдельных единиц совокупности.

Средняя величина являются равнодействующей всех факторов, оказывающих влияние на изучаемое явление. То есть, при расчете средних величин взаимопогашаются влияние случайных (пертурбационных, индивидуальных) факторов и, таким образом, возможно определение закономерности, присущей исследуемому явлению. Адольф Кетле подчеркивал, что значение метода средних величин состоит в возможности перехода от единичного к общему, от случайного к закономерному, и существование средних величин является категорией объективной действительности.

34. Виды средних величин

В статистике выделяют несколько видов средних величин:

1. По наличию признака-веса:

а) невзвешенная средняя величина;

б) взвешенная средняя величина.

2. По форме расчета:

а) средняя арифметическая величина;

б) средняя гармоническая величина;

в) средняя геометрическая величина;

г) средняя квадратическая, кубическая и т.д. величины.

3. По охвату совокупности:

а) групповая средняя величина;

б) общая средняя величина.

Средние величины различаются в зависимости от учета признаков, влияющих на осредняемую величину:

Если средняя величина рассчитывается для признака, без учета влияния на него каких-либо других признаков, то такая средняя величина называется средней невзвешенной или простой средней.

Если имеются сведения о влиянии на осредняемый признак некоторого признака или нескольких признаков, которые необходимо учесть при расчете для корректного расчета средней величины, то рассчитывается средняя взвешенная.

По форме расчета выделяют несколько видов средних величин, которые образованы из единой степенной средней величины. Степенная средняя величина имеет форму:

,

где - среднее значение исследуемого явления;

k – показатель степени средней;

x – текущее значение (вариант) осредняемого признака;

i –i-тый элемент совокупности;

n – число наблюдений (число единиц совокупности).

При разных показателях степени k получаем, соответственно, различные по форме средние величины. (Табл. 1):

Таблица 1

Степень средней величины (k)	Название средней
-1	гармоническая
	геометрическая
	арифметическая
	квадратическая
	кубическая

Выбор формы средней обусловлен исходным соотношением, суть которого приводилась выше. Существует порядок расчета средней величины:

1. Определение исходного соотношения для исследуемого показателя.

2. Определение недостающих данных для расчета исходного соотношения.

3. Расчет средней величины.

Рассмотрим некоторые виды средних, которые наиболее часто используются в статистике. Для этого введем следующие понятия и обозначения:

Признак, по которому находится средняя, называемый осредняемым признаком, обозначим буквой "х"

x

Значения признака, которые встречаются у группы единиц или отдельных единиц совокупности (не повторяясь) называются вариантами признака и обозначаются через x1, x2, x3 и т.д. Средняя величина этих значений обозначается через " " .

Средняя арифметическая простая (невзвешенная) равна сумме отдельных значений признака, деленной на число этих значений.

Отдельные значения признака называют вариантами и обозначают через х ( ); число единиц совокупности обозначают через n, среднее значение признака - через . Следовательно, средняя арифметическая простая равна:

Простая средняя арифметическая применяется в случаях, когда имеются отдельные значения признака, т.е. данные не сгруппированы. Если данные представлены в виде рядов распределения или группировок, то средняя исчисляется иначе.

Средняя арифметическая взвешенная вычисляется по формуле , где fi - частота повторения i-ых вариантов признака, называемая весом. Таким образом, средняя арифметическая взвешенная равна сумме взвешенных вариантов признака, деленная на сумму весов. Она применяется в тех случаях, когда каждая варианта признака встречается несколько (неравное) число раз.

Статистический материал в результате обработки может быть представлен не только в виде дискретных рядов распределения, но и в виде интервальных вариационных рядов с закрытыми или открытыми интервалами. В таких рядах условно величина интервала первой группы принимается равной величине интервала последующей, а величина интервала последней группы - величине интервала предыдущей. Дальнейший расчет аналогичен изложенному выше.

При расчете средней по интервальному вариационному ряду необходимо сначала найти середину интервалов.

В практике экономической статистики иногда приходится исчислять среднюю по групповым средним или по средним отдельных частей совокупности (частным средним). В таких случаях за варианты (х) принимаются групповые или частные средние, на основании которых исчисляется общая средняя как обычная средняя арифметическая взвешенная.

Средняя арифметическая обладает рядом свойств:

1. От уменьшения или увеличения частот каждого значения признака х в п раз величина средней арифметической не изменится.

Если все частоты разделить или умножить на какое-либо число, то величина средней не изменится.

2. Общий множитель индивидуальных значений признака может быть вынесен за знак средней:

3. Средняя суммы (разности) двух или нескольких величин равна сумме (разности) их средних:

4. Если х = с, где с - постоянная величина, то .

5. Сумма отклонений значений признака Х от средней арифметической х равна нулю:

Наряду со средней арифметической, в статистике применяется средняя гармоническая величина, обратная средней арифметической из обратных значений признака. Как и средняя арифметическая, она может быть простой и взвешенной. Применяется она тогда, когда необходимые веса (fi) в исходных данных не заданы непосредственно, а входят сомножителем в одни из имеющихся показателей.

Средняя гармоническая простая рассчитывается по формуле ,

т.е. это обратная величина средней арифметической простой из обратных значений признака.

Например, бригада токарей была занята обточкой одинаковых деталей в течение 8-часового рабочего дня. Первый токарь затратил на одну деталь 12 мин, второй - 15 мин., третий - 11, четвертый - 16 и пятый - 14 мин. Определите среднее время, необходимое на изготовление одной детали.

На первый взгляд кажется, что задача легко решается по формуле средней арифметической простой:

Полученная средняя была бы правильной, если бы каждый рабочий сделал только по одной детали. Но в течение дня отдельными рабочими было изготовлено различное число деталей. Для определения числа деталей, изготовленных каждым рабочим, воспользуемся следующим соотношением:

все затраченное время

Среднее время, затраченное = --------------------------------------

на одну деталь число деталей

Число деталей, изготовленных каждым рабочим, определяется отношением всего времени работы к среднему времени, затраченному на одну деталь. Тогда среднее время, необходимое для изготовления одной детали, равно:

Это же решение можно представить иначе:

Таким образом, формула для расчета средней гармонической простой будет иметь вид:

Средняя гармоническая взвешенная:

, где Mi=xi*fi (по содержанию).

Средняя геометрическая применяется в тех случаях, когда индивидуальные значения признака представляют собой, как правило, относительные величины динамики, построенные в виде цепных величин, как отношение к предыдущему уровню каждого уровня в ряду динамики, т.е. характеризует средний коэффициент роста.

Средняя геометрическая исчисляется извлечением корня степени и из произведений отдельных значений — вариантов признака х:

где n — число вариантов; П — знак произведения.

Наиболее широкое применение средняя геометрическая получила для определения средних темпов изменения в рядах динамики, а также в рядах распределения.

В ряде случаев в экономической практике возникает потребность расчета среднего размера признака, выраженного в квадратных или кубических единицах измерения. Тогда применяется средняя квадратическая (например, для вычисления средней величины стороны и квадратных участков, средних диаметров труб, стволов и т.п.) и средняя кубическая (например, при определении средней длины стороны и кубов).

Средняя квадратическая простая является квадратным корнем из частного от деления суммы квадратов отдельных значений признака на их число:

,

где x1,x2,…xn- значения признака, n- их число.

Средняя квадратическая взвешенная:

,

где f-веса.

Средняя кубическая простая является кубическим корнем из частного от деления суммы кубов отдельных значений признака на их число:

,

где x1,x2,…xn- значения признака, n- их число.

Средняя кубическая взвешенная:

,

где f-веса.

Средние квадратическая и кубическая имеют ограниченное применение в практике статистики. Широко пользуется статистика средней квадратической, но не из самих вариантов x, и из их отклонений от средней (х — ) при расчете показателей вариации.

Средняя может быть вычислена не для всех, а для какой-либо части единиц совокупности. Примером такой средней может быть средняя прогрессивная как одна из частных средних, вычисляемая не для всех, а только для "лучших" (например, для показателей выше или ниже сред- них индивидуальных).

Для характеристики структуры вариационных рядов применяются так называемые структурные средние. Наиболее часто используются в экономической практике мода и медиана.

Мода – значение случайной величины встречающейся с наибольшей вероятностью. В дискретном вариационном ряду это вариант имеющий наибольшую частоту.

В дискретных вариационных рядах мода определяется по наибольшей частоте. Предположим товар А реализуют в городе 9 фирм по цене в рублях:

44; 43; 44; 45; 43; 46; 42; 46;43;

Так как чаще всего встречается цена 43 рубля, то она и будет модальной.

В интервальных вариационных рядах моду определяют приближенно по формуле

,

где - начальное значение интервала, содержащего моду;

- величина модального интервала;

- частота модального интервала;

- частота интервала, предшествующего модальному;

- частота интервала, следующего за модальным.

Место нахождения модального интервала определяют по наибольшей частоте

Мода применяется для решения некоторых практических задач. Так, например, при изучении товарооборота рынка берется модальная цена, для изучения спроса на обувь, одежду используют модальные размеры обуви и одежды и др.

Медиана - это численное значение признака у той единицы совокупности, которая находится в середине ранжированного ряда (построенного в порядке возрастания, либо убывания значения изучаемого признака). Медиану иногда называют серединной вариантой, т.к. она делит совокупность на две равные части.

В дискретных вариационных рядах с нечетным числом единиц совокупности - это конкретное численное значение в середине ряда. Так в группе студентов из 27 человек медианным будет рост у 14-го, если они выстроятся по росту. Если число единиц совокупности четное, то медианой будет средняя арифметическая из значений признака у двух средних членов ряда. Так, если в группе 26 человек, то медианным будет рост средний 13-го и 14-го студентов.

В интервальных вариационных рядах медиана определяется по формуле:

, где

x0 - нижняя гранича медианного интервала;

iMe - величина медианного интервала;

Sme-1 - сумма накопленных частот до медианного интервала;

fMe - частота медианного интервала.

Cоотношение моды, медианы и средней арифметической указывает на характер распределения признака в совокупности, позволяет оценить его асимметрию. Если M0<me< имеет место правосторонняя асимметрия. Если же <me<m0 - левосторонняя асимметрия ряда. Мода и медиана в отличие от степенных средних являются конкретными характеристиками, их значение имеет какой-либо конкретный вариант в вариационном ряду.</me<m</me<

Мода и медиана, как правило, отличаются от значения средней, совпадая с ней только в случае симметричного распределения частот вариационного ряда. Поэтому соотношение моды, медианы и средней арифметической позволяет оценить ассиметрию ряда распределения.

Мода и медиана, как правило, являются дополнительными к средней характеристиками совокупности и используются в математической статистике для анализа формы рядов распределения.

Аналогично медиане вычисляются значения признака, делящие совокупность на четыре равные (по числу единиц) части — квартели, на пять равных частей — квинтели, на десять частей — децели, на сто частей — перцентели.

Таковы основные виды средних величин широко применяемых в статистике

35. Средняя арифметическая: простая и взвешенная.

Самым распространенным видом средней является средняя арифметическая.