Свойства статистических данных. Основные статистические характеристики экспериментальных данных

11. Группы показателей для оценки состояния здоровья населения.

Название таблицы * (общий заголовок)

Статистическое наблюдение

Сводка и группировка материалов статистического наблюдения

Абсолютные и относительные статистические величины

Вариационные ряды

Выборка

Корреляционный и регрессионный анализ

Ряды динамики

Рис. 1. Остов (основа) статистической таблицы

Статистические методы исследования динамики фондового индекса на примере индекса Российской то

Статистические расчеты кондитерского рынка

Статистические таблицы и графики (3)

Анализ и обобщение статистических данных экономики Республики Калмыкия

Распределение акций среди работников приватизированных предприятий промышленности

Расчет описательной статистики

Статистические данные

Источники статистических данных о населении

Анализ статистических данных Росстата по производственному травматизму в Российской Федерации

Критерии классификации данных

Тип данных и критерий воспроизводимости

Главная / Программы

Этапы количественного анализа. Количественный анализ и представления об объективности В отличие от качественного исследования, где размыты границы не только между этапом анализа данных и этапом концептуальной интерпретации полученных результатов, но даже между этапами сбора и анализа эмпирического...
(КАЧЕСТВЕННЫЕ И КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ В ПСИХОЛОГИИ)

Рассмотрим пример анализа рынка образовательных услуг, а именно оплаты за обучение в вузах города на экономические специальности. Введем на рабочий лист в Microsoft Excel данные табл. 5.25. Таблица 5.26 Распределение группы студентов по размеру оплаты за образовательные услуги в регионе Стоимость...
(Информационные технологии в маркетинге)

В рамках однородной тарифной группы предполагается, что все объекты имеют одинаковый уровень риска. При его измерении используются такие численные характеристики, как вероятность наступления страхового случая, ожидаемая величина выплат или тяжести убытков и т.д. Однако в реальной жизни страховщик не...
(Страхование)

Информационная база демографической статистики охватывает совокупность источников данных о населении. Среди них выделяются переписи, выборочные обследования, текущий учет, регистры и автоматизированные банки данных, анамнестические обследования. Перепись населения - это специальное научно организованное...
(Статистика)

За период 2000–2009 гг. численность пострадавших при несчастных случаях (НС) на производстве уменьшалась (табл. 7.1) с 151,8 до 46,1 тыс. чел. в год, но в 2010 г. возросла на 1,6 тыс. чел. Травматизм среди мужчин уменьшался с 116,7 тыс. до 32,2 тыс. чел. в год, но в 2010 г. увеличился на 1,2 тыс. чел....
(Безопасность жизнедеятельности. Теория и практика)

В процессе управления экономическими и техническими системами статистические методы позволяют выработать обоснованные решения, сочетающие интуицию специалиста с тщательным анализом имеющейся информации. При этом анализ данных может проводиться с целью: анализа и отображения конкретной собранной информации...
(СТАТИСТИКА)

Проблема объективности психологических данных имеет в литературе разное звучание. Во многом критерии объективности повторяют те, что были сформулированы не специально для психологической области знаний. Обсуждается проблема воспроизводимости данных, т.е. возможность повторных исследований с получением...
(Экспериментальная психология)

Не потеряйте. Подпишитесь и получите ссылку на статью себе на почту.

Деятельность людей во множестве случаев предполагает работу с данными, а она в свою очередь может подразумевать не только оперирование ими, но и их изучение, обработку и анализ. Например, когда нужно уплотнить информацию, найти какие-то взаимосвязи или определить структуры. И как раз для аналитики в этом случае очень удобно пользоваться не только , но и применять статистические методы.

Особенностью методов статистического анализа является их комплексность, обусловленная многообразием форм статистических закономерностей, а также сложностью процесса статистических исследований. Однако мы хотим поговорить именно о таких методах, которые может применять каждый, причем делать это эффективно и с удовольствием.

Статистическое исследование может проводиться посредством следующих методик:

Статистическое наблюдение;
Сводка и группировка материалов статистического наблюдения;
Абсолютные и относительные статистические величины;
Вариационные ряды;
Выборка;
Корреляционный и регрессионный анализ;
Ряды динамики.

Статистическое наблюдение является планомерным, организованным и в большинстве случаев систематическим сбором информации, направленным, главным образом, на явления социальной жизни. Реализуется данный метод через регистрацию предварительно определенных наиболее ярких признаков, цель которой состоит в последующем получении характеристик изучаемых явлений.

Статистическое наблюдение должно выполняться с учетом некоторых важных требований:

Оно должно полностью охватывать изучаемые явления;
Получаемые данные должны быть точными и достоверными;
Получаемые данные должны быть однообразными и легкосопоставимыми.

Также статистическое наблюдение может иметь две формы:

Отчетность – это такая форма статистического наблюдения, где информация поступает в конкретные статистические подразделения организаций, учреждений или предприятий. В этом случае данные вносятся в специальные отчеты.
Специально организованное наблюдение – наблюдение, которое организуется с определенной целью, чтобы получить сведения, которых не имеется в отчетах, или же для уточнения и установления достоверности информации отчетов. К этой форме относятся опросы (например, опросы мнений людей), перепись населения и т.п.

Кроме того, статистическое наблюдение может быть категоризировано на основе двух признаков: либо на основе характера регистрации данных, либо на основе охвата единиц наблюдения. К первой категории относятся опросы, документирование и прямое наблюдение, а ко второй – наблюдение сплошное и несплошное, т.е. выборочное.

Для получения данных при помощи статистического наблюдения можно применять такие способы как анкетирование, корреспондентская деятельность, самоисчисление (когда наблюдаемые, например, сами заполняют соответствующие документы), экспедиции и составление отчетов.

Говоря о втором методе, в первую очередь следует сказать о сводке. Сводка представляет собой процесс обработки определенных единичных фактов, которые образуют общую совокупность данных, собранных при наблюдении. Если сводка проводится грамотно, огромное количество единичных данных об отдельных объектах наблюдения может превратиться в целый комплекс статистических таблиц и результатов. Также такое исследование способствует определению общих черт и закономерностей исследуемых явлений.

С учетом показателей точности и глубины изучения можно выделить простую и сложную сводку, но любая из них должна основываться на конкретных этапах:

Выбирается группировочный признак;
Определяется порядок формирования групп;
Разрабатывается система показателей, позволяющих охарактеризовать группу и объект или явление в целом;
Разрабатываются макеты таблиц, где будут представлены результаты сводки.

Важно заметить, что есть и разные формы сводки:

Централизованная сводка, требующая передачи полученного первичного материала в вышестоящий центр для последующей обработки;
Децентрализованная сводка, где изучение данных происходит на нескольких ступенях по восходящей.

Выполняться же сводка может при помощи специализированного оборудования, например, с использованием компьютерного ПО или вручную.

Что же касается группировки, то этот процесс отличается разделением исследуемых данных на группы по признакам. Особенности поставленных статистическим анализом задач влияют на то, какой именно будет группировка: типологической, структурной или аналитической. Именно поэтому для сводки и группировки либо прибегают к услугам узкопрофильных специалистов, либо применяют .

Абсолютные величина считаются самой первой формой представления статистических данных. С ее помощью удается придать явлениям размерные характеристики, например, по времени, по протяженности, по объему, по площади, по массе и т.д.

Если требуется узнать об индивидуальных абсолютных статистических величинах, можно прибегнуть к замерам, оценке, подсчету или взвешиванию. А если нужно получить итоговые объемные показатели, следует использовать сводку и группировку. Нужно иметь в виду, что абсолютные статистические величины отличаются наличием единиц измерения. К таким единицам относят стоимостные, трудовые и натуральные.

А относительные величины выражают количественные соотношения, касающиеся явлений социальной жизни. Чтобы их получить, одни величины всегда делятся на другие. Показатель, с которым сравнивают (это знаменатель), называют основанием сравнения, а показатель, которой сравнивают (это числитель), называют отчетной величиной.

Относительные величины могут быть разными, что зависит от их содержательной части. Например, существуют величины сравнения, величины уровня развития, величины интенсивности конкретного процесса, величины координации, структуры, динамики и т.д. и т.п.

Чтобы изучить какую-то совокупность по дифференцирующимся признакам, в статистическом анализе применяются средние величины – обобщающие качественные характеристики совокупности однородных явлений по какому-либо дифференцирующемуся признаку.

Крайне важным свойством средних величин является то, что они говорят о значениях конкретных признаков во всем их комплексе единым числом. Невзирая на то, что у отдельных единиц может наблюдаться количественная разница, средние величины выражают общие значения, свойственные всем единицам исследуемого комплекса. Получается, что при помощи характеристики чего-то одного можно получить характеристику целого.

Следует иметь в виду, что одним из самых важных условий применения средних величин, если проводится статистический анализ социальных явлений, считается однородность их комплекса, для которого и нужно узнать среднюю величину. А от такого, как именно будут представлены начальные данные для исчисления средней величины, будет зависеть и формула ее определения.

В некоторых случаях данных о средних показателях тех или иных изучаемых величин может быть недостаточно, чтобы провести обработку, оценку и глубокий анализ какого-то явления или процесса. Тогда во внимание следует брать вариацию или разброс показателей отдельных единиц, который тоже представляет собой важную характеристику исследуемой совокупности.

На индивидуальные значения величин могут воздействовать многие факторы, а сами изучаемые явления или процессы могут быть очень многообразны, т.е. обладать вариацией (это многообразие и есть вариационные ряды), причины которой следует искать в сущности того, что изучается.

Вышеназванные абсолютные величины находятся в непосредственной зависимости от единиц измерения признаков, а значит, делают процесс изучения, оценки и сравнения двух и более вариационных рядов более сложным. А относительные показатели нужно вычислять в качестве соотношения абсолютных и средних показателей.

Смысл выборочного метода (или проще – выборки) состоит в том, что по свойствам одной части определяются численные характеристики целого (это называется генеральной совокупностью). Основной выборочного метода является внутренняя связь, объединяющая части и целое, единичное и общее.

Метод выборки отличается рядом существенных преимуществ перед остальными, т.к. благодаря уменьшению количества наблюдений позволяет сократить объемы работы, затрачиваемые средства и усилия, а также успешно получать данные о таких процессах и явлениях, где либо нецелесообразно, либо просто невозможно исследовать их полностью.

Соответствие характеристик выборки характеристикам изучаемого явления или процесса будет зависеть от комплекса условий, и в первую очередь от того, как вообще будет реализовываться выборочный метод на практике. Это может быть как планомерный отбор, идущий по подготовленной схеме, так и непланомерный, когда выборка производится из генеральной совокупности.

Но во всех случаях выборочный метод должен быть типичным и соответствовать критериям объективности. Данные требования нужно выполнять всегда, т.к. именно от них будет зависеть соответствие характеристик метода и характеристик того, что подвергается статистическому анализу.

Таким образом, перед обработкой выборочного материала необходимо провести его тщательную проверку, избавившись тем самым от всего ненужного и второстепенного. Одновременно с этим, составляя выборку, в обязательном порядке нужно обходить стороной любую самодеятельность. Это означает, что ни в коем случае не следует делать выборку только из вариантов, кажущихся типичными, а все другие – отбрасывать.

Эффективная и качественная выборка должна составляться объективно, т.е. производить ее нужно так, чтобы были исключены любые субъективные влияния и предвзятые побуждения. И чтобы это условие было соблюдено должным образом, требуется прибегнуть к принципу рандомизации или, проще говоря, к принципу случайного отбора вариантов из всей их генеральной совокупности.

Представленный принцип служит основой теории выборочного метода, и следовать ему нужно всегда, когда требуется создать эффективную выборочную совокупность, причем случаи планомерного отбора исключением здесь не являются.

Корреляционный анализ и регрессионный анализ – это два высокоэффективных метода, позволяющие проводить анализ больших объемов данных для изучения возможной взаимосвязи двух или большего количества показателей.

В случае с корреляционным анализом задачами являются:

Измерить тесноту имеющейся связи дифференцирующихся признаков;
Определить неизвестные причинные связи;
Оценить факторы, в наибольшей степени воздействующие на окончательный признак.

А в случае с регрессионным анализом задачи следующие:

Определить форму связи;
Установить степень воздействия независимых показателей на зависимый;
Определить расчетные значения зависимого показателя.

Чтобы решить все вышеназванные задачи, практически всегда нужно применять и корреляционный и регрессионный анализ в комплексе.

Посредством этого метода статистического анализа очень удобно определять интенсивность или скорость, с которой развиваются явления, находить тенденцию их развития, выделять колебания, сравнивать динамику развития, находить взаимосвязь развивающихся во времени явлений.

Ряд динамики – это такой ряд, в котором во времени последовательно расположены статистические показатели, изменения которых характеризуют процесс развития исследуемого объекта или явления.

Ряд динамики включает в себя два компонента:

Период или момент времени, связанный с имеющимися данными;
Уровень или статистический показатель.

В совокупности эти компоненты представляют собой два члена ряда динамики, где первый член (временной период) обозначается буквой «t», а второй (уровень) – буквой «y».

Исходя из длительности временных промежутков, с которыми взаимосвязаны уровни, ряды динамики могут быть моментными и интервальными. Интервальные ряды позволяют складывать уровни для получения общей величины периодов, следующих один за другим, а в моментных такой возможности нет, но этого там и не требуется.

Ряды динамики также существуют с равными и разными интервалами. Суть же интервалов в моментных и интервальных рядах всегда разная. В первом случае интервалом является временной промежуток между датами, к которым привязаны данные для анализа (удобно использовать такой ряд, например, для определения количества действий за месяц, год и т.д.). А во втором случае – временной промежуток, к которому привязана совокупность обобщенных данных (такой ряд можно использовать для определения качества тех же самых действий за месяц, год и т.п.). Интервалы могут быть равными и разными, независимо от типа ряда.

Естественно, чтобы научиться грамотно применять каждый из методов статистического анализа, недостаточно просто знать о них, ведь, по сути, статистика – это целая наука, требующая еще и определенных навыков и умений. Но чтобы она давалась проще, можно и нужно тренировать свое мышление и .

В остальном же исследование, оценка, обработка и анализ информации – очень интересные процессы. И даже в тех случаях, когда это не приводит к какому-то конкретному результату, за время исследования можно узнать множество интересных вещей. Статистический анализ нашел свое применение в огромном количестве сфер деятельности человека, а вы можете использовать его в учебе, работе, бизнесе и других областях, включая развитие детей и самообразование.

Статистика- наука, изучающая количественную сторону массовых социально- экономических явлений и процессов, в неразрывном единстве с их качественной стороной в конкретных условиях места и времени.

В естественных науках понятие «статистика» означает анализ массовых явлений, основанных на применении методов теории вероятности.

Статистика разрабатывает специальную методологию исследования и обработки материалов: массовые статистические наблюдения, метод группировок, средних величин, индексов, балансовый метод, метод графических изображений.

Методологическими особенностями является изучение: массовости явлений, качественно однородных признаков того или иного явления в динамике.

Статистика включает ряд разделов, среди которых: общая теория статистики, экономическая статистика, отраслевые статистики- промышленная, сельского хозяйства, транспорта, медицинская.

Здоровье населения характеризуется тремя группами основных показателей:

А) медико-демографические –отражают состояние и динамику демографических процессов:

Статистика населения (плотность, размещение, социальный состав, состав по полу и возрасту, грамотность, образование, национальность, язык, культура.)

Динамика населения (механическая эмиграция и иммиграция, естественная рождаемость, смертность, естественный прирост.)

Семейное состояние (коэффициент брачности, разводов, средняя продолжительность брака.)

Процессы воспроизводства (суммарная плодовитость, брутто-коэффициент и нетто-коэффициент.)

Средняя ожидаемая продолжительность жизни

Смертность (структура смертности, показатели смертности в зависимости от причины, характера заболеваемости и возраста.)

Б) показатели заболеваемости и травматизма (первичная заболеваемость, распространенность, накопленная заболеваемость, патологическая пораженность, индекс здоровья, летальность, травматизм, инвалидность.)

В) показатели физического развития:

Антропометрические (рост, масса тела, окружность грудной клетки, головы, плеча, предплечья, голени, бедра)

Физиометрические (жизненная ёмкость легких, мышечная сила кистей рук, становая сила)

Соматоскопические (телосложение, развитие мускулатуры, степень упитанности, форма грудной клетки, форма голеней, стоп, выраженность вторичных половых признаков.)

Медицинская статистика, ее разделы, задачи. Роль статистического метода в изучении здоровья населения и деятельности системы здравоохранения.

Медицинская (санитарная) статистика - изучает количественную сторону явлений и процессов, связанных с медициной, гигиеной и здравоохранением.

Выделяют 3 раздела медицинской статистики:

1. Статистика здоровья населения - изучает состояние здоровья населения в целом или его отдельных групп (путем сбора и статистического анализа данных о численности и составе населения, его воспроизводстве, о естественном движении, физическом развитии, распространенности различных заболеваний, продолжительности жизни и т.д.). Оценка показателей здоровья проводится в сопоставлении с общепринятыми оценочными уровнями и уровнями, полученными по различным регионам и в динамике.

2. Статистика здравоохранения - решает вопросы сбора, обработки и анализа информации о сети учреждений здравоохранения (их размещении, оснащении, деятельности) и кадрах (о численности врачей, среднего и младшего медицинского персонала, о распределении их по специальностям, стажу работы, о их переподготовке и т.д.). При анализе деятельности лечебно-профилактических учреждений осуществляется сопоставление полученных данных с нормативными уровнями, а также уровнями, полученными по другим регионам и в динамике.

3. Клиническая статистика - это использование статистических методов при обработке результатов клинических, экспериментальных и лабораторных исследований; она позволяет с количественной точки зрения оценить достоверность результатов исследования и решить ряд других задач (определение объема необходимого числа наблюдений при выборочном исследовании, сформировать экспериментальную и контрольную группы, изучить наличие корреляционных и регрессионных связей, устранить качественную неоднородность групп и т. д.).

Задачами медицинской статистики являются:

1) изучение состояния здоровья населения, анализ количественных характеристик общественного здоровья.

2) выявление связей между показателями здоровья и различными факторами природной и социальной среды, оценка влияния этих факторов на уровни здоровья населения.

3) изучение материально- технической базы здравоохранения.

4) анализ деятельности лечебно-профилактических учреждений.

5) оценка эффективности (медицинской, социальной, экономической) проводимых лечебных, профилактических, противоэпидемических мероприятий и здравоохранения в целом.

6) использование статистических методов при проведении клинических и экспериментальных медико-биологических исследований.

Медицинская статистика является методом социальной диагностики, поскольку она позволяет дать оценку состояния здоровья населения страны, региона и на этой основе разработать меры, направленные на улучшение общественного здоровья. Важнейшим принципом статистики является применение ее для изучения не отдельных, единичных, а массовых явлений , с целью выявления их общих закономерностей. Эти закономерности проявляются, как правило, в массе наблюдений, то есть при изучении статистической совокупности.

В медицине статистика - ведущий метод, т.к.:

1) позволяет количественно измерить показатели здоровья населения и показатели деятельности медицинских учреждений

2) определяет силу влияния различных факторов на здоровье населения

3) определяет эффективность лечения и оздоровительных мероприятий

4) позволяет оценить динамику показателей здоровья и позволяет прогнозировать их

5) позволяет получить необходимые данные для разработки норм и нормативов здравоохранения.

Статистическая совокупность. Определение, виды, свойства. Особенности исследования статистической совокупности.

Объектом любого статистического исследования является статистическая совокупность.

Статистическая совокупность - группа, состоящая из множества относительно однородных элементов, взятых вместе в известных границах пространства и времени и обладающих признаками сходства и различия.

Свойства статистической совокупности : 1) однородность единиц наблюдения 2) определенные границы пространства и времени изучаемого явления

Объектом статистического исследования в медицине и здравоохранении могут быть различные контингенты населения (население в целой или его отдельные группы, больные, умершие, родившиеся), лечебно-профилактические учреждения и др.

Различают два вида статистической совокупности :

а) генеральная совокупность

б) выборочная совокупность

1. выборочная совокупность формируется таким образом, чтобы обеспечить равную возможность для всех элементов исходной совокупности быть охваченными наблюдением.

2. выборочная совокупность должна быть репрезентативной (представительной), точно и полно отражать явление, т.е. давать такое же представление о явлении, как если бы изучалась вся генеральная совокупность.

Выборочная совокупность

1) должна быть репрезентативной, точно и полно отражать явление, т.е. давать такое же представление о явлении как если бы изучалась вся генеральная совокупность, для этого она должна:

а. быть достаточной по численности

б. обладать основными чертами генеральной совокупности (в отобранной части должны быть представлены все элементы в таком же соотношении, как и в генеральной)

2) при ее формировании должен соблюдаться

1) случайный отбор - отбор единиц наблюдения путем жеребьевки с помощью таблицы случайных чисел и т.д. При этом для каждой единицы обеспечивается равная возможность попасть в выборку.

2) механический отбор - единицы генеральной совокупности, последовательно расположенные по какому-либо признаку (по алфавиту, по датам обращения к врачу и т.д.), разбиваются на равные части; из каждой части в заранее обусловленном порядке отбирают каждую 5, 10 или n-ую единицу наблюдения таким образом, чтобы обеспечить необходимый объем выборки.

3) типический (типологический) отбор - предполагает обязательное предварительное расчленение генеральной совокупности на отдельные качественно однородные группы (типы) с последующей выборкой единиц наблюдения из каждой группы по принипам случайного или механического отбора.

4) серийный (гнездный, гнездовой) отбор - предполагает выборку из генеральной совокупности не отдельных единиц, а целых серий (организованной совокупности единиц наблюдений, например, организаций, районов и т.д.)

5) комбинированные способы - сочетание различных способов формирования выборочной.

Выборочная совокупность, требования, предъявляемые к ней. Принципы и способы формирования выборочной совокупности.

Различают два вида статистической совокупности :

а) генеральная совокупность - совокупность, состоящая из всех единиц наблюдения, которые могут быть к ней отнесены в соответствии с целью исследования. При изучении общественного здоровья генеральная совокупность часто рассматривается в пределах конкретных территориальных границ или может ограничиваться другими признаками (полом, возрастом и др.) в зависимости от цели исследования.

б) выборочная совокупность - часть генеральной, отобранная специальным (выборочным) методом и предназначенная для характеристики генеральной совокупности.

Особенности проведения статистического исследования на выборочной совокупности:

Выборочная совокупность - часть генеральной совокупности, отобранная специальным (выборочным) методом и предназначенная для характеристики генеральной совокупности.

Требования, предъявляемые к выборочной совокупности:

а. быть достаточной по численности

2) при ее формировании должен соблюдаться основной принцип формирования выборочной совокупности : равная возможность для каждой единицы наблюдения попасть в исследование.

Способы формирования статистической совокупности:

1) случайный отбор - отбор единиц наблюдения путем жеребьевки с помощью таблицы случайных чисел и т.д. При этом для каждой единицы обеспечивается равная возможность попасть в выборку.

2) механический отбор - единицы генеральной совокупности, последовательно расположенные по какому-либо признаку (по алфавиту, по датам обращения к врачу и т.д.), разбиваются на равные части; из каждой части в заранее обусловленном порядке отбирают каждую 5, 10 или n-ую единицу наблюдения таким образом, чтобы обеспечить необходимый объем выборки.

3) типический (типологический) отбор - предполагает обязательное предварительное расчленение генеральной совокупности на отдельные качественно однородные группы (типы) с последующей выборкой единиц наблюдения из каждой группы по принипам случайного или механического отбора.

5) комбинированные способы - сочетание различных способов формирования выборочной.

Статистические таблицы.

План.

1. Понятие о статистической таблице. Элементы статистической таблицы.

2. Виды таблиц по характеру подлежащего.

3. Виды таблиц по разработке сказуемого.

4. Основные правила построения таблиц.

5. Чтение и анализ таблицы.

1. Понятие о статистической таблице. Элементы статистической таблицы.

Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения, как правило, излагаются в виде таблиц, делающих информацию обозримой.

Таблица является наиболее рациональной, наглядной и компактной формой представления статистического материала.

Таким образом, статистической называется таблица , которая содержит сводную числовую характеристику исследуемой совокупности по одному или нескольким существенным признакам, взаимосвязанным логикой экономического анализа. Статистическая таблица - форма рационального и наглядного изложения цифровых характеристик исследуемых явлений.

Статистическое обобщение информации и представление ее в виде сводных статистических таблиц дает возможность характеризовать размеры, структуру и динамику изучаемых явлений. Часто к статистической таблице дается общий заголовок, в котором указывается содержание таблицы, место и время, к которым относятся приводимые в таблице данные, а также единицы измерения, если они одинаковы для всех приведенных сведений.

Элементы статистической таблицы

Основные элементы статистической таблицы, представленные на рис.1, составляют ее основу.

* Примечания к таблице

Статистическая таблица содержит три вида заголовков:

Общий заголовок отражает содержание всей таблицы (к какому месту и времени она относится), располагается над ее макетом по центру и является внешним заголовком. Верхние заголовки характеризуют содержание граф (заголовки сказуемого), а боковые (заголовки подлежащего) – срок. Они являются внутренними заголовками. Заголовки таблицы должны быть краткими и раскрывать содержание показателей.

Цифровой материал может быть представлен абсолютными (численность населения РФ), относительными (индексы цен на продовольственные товары) и средними (среднемесячный доход служащего коммерческого банка) величинами.

В случае необходимости таблицы могут сопровождаться примечанием, используемым с целью пояснения заголовков, методики расчета некоторых показателей, источников информации и т.д.

По логическому содержанию таблица представляет собой «статистическое предложение», основными элементами которого являются подлежащее и сказуемое.

Подлежащим статистической таблицы называется объект, характеризующийся цифрами. Это могут быть одна или несколько совокупностей, отдельные единицы совокупностей (фирмы, объединения) в порядке их перечня или сгруппированные по каким – либо признакам (отдельные территориальные единицы или временные периоды в хронологических таблицах и т.д.). Обычно подлежащее таблицы дается в левой части, в наименовании строк.

Сказуемое статистической таблицы образует система показателей, которыми характеризуется объект изучения, т.е. подлежащее таблицы. Сказуемое формирует верхние заголовки и составляет содержание граф с логически последовательным расположением показателей слева направо.

Расположение подлежащего и сказуемого может меняться местами, что зависит от достижения каждым исследователем в отдельности наиболее полного и лучшего способа прочтения и анализа исходной информации об исследуемой совокупности.

2. Виды таблиц по характеру подлежащего.

Вид статистической таблицы зависит от построения подлежащего. С этой точки зрения таблицы бывают :

Простые;

Сложные:

Групповые;

Комбинационные.

Простой называют таблицу , в которой объект исследования не подразделяется на группы. В этом случае возможны два варианта:

1) таблица содержит данные по совокупности в целом;

2) таблица содержит данные о каждой единице совокупности.

Последнее оправдано в том случае, если число единиц невелико. Например, в таблице приведены данные по каждому из 13 городов - миллионеров Российской Федерации. Таблица с данными о каждой единице может использоваться как рабочий материал для каких-либо последующих расчетов.

В простой таблице в подлежащем дается простой перечень каких-либо объектов или территориальных единиц, т.е. в подлежащем нет группировки единиц совокупности. Простые таблицы бывают монографические и перечневые. Монографические таблицы характеризуют не всю совокупность единиц изучаемого объекта, а только одну какую-либо группу из него, выделенную по определенному, заранее сформированному признаку.
Простыми перечневыми таблицами называются таблицы, подлежащее которых содержит перечень единиц изучаемого объекта.

Примером простой таблицы служит табл. 1.

Таблица 1

Объем основных услуг связи Российской Федерации

Источник: Социальное положение и уровень жизни населения России. Статистический сборник. М.: Госкомстат России, 2000. С. 411.

Подлежащее этой таблицы вынесено в заголовок таблицы; сама таблица - это сказуемое, причем значения показателей даны в динамике.

Групповая таблица - это таблица, в которой подлежащее, т. е. объект исследования, подразделяется на группы по какому-либо одно признаку (табл. 2).

Таблица 2

Распределение по уровню образования (по данным выборочных обследований населения РФ по проблемам занятости)

Уровень образования

В том числе:
высшее профессиональное
неполное высшее профессиональное
вреднее профессиональное
среднее (полное) общее
основное общее
не имеют основного общего

Источник: Социальное положение и уровень жизни населения России. Статистический сборник. М.: Госкомстат России, 2000. С. 80.

Комбинационная таблица включает подлежащее, в котором объект исследования разделен на группы по двум и более признакам. Например, табл. 3 станет комбинационной, если безработные будут подразделены на группы не только по уровню образования, но и по полу. При этом возможны следующие варианты построения таблицы.

1-й вариант: подлежащее расположено в левой части таблицы-группы, выделенные по одному признаку, подразделяются на подгруппы по другому признаку. Схематично это выглядит таким образом:

2-й вариант: подлежащее расположено в левой и верхней частях таблицы. Таблица имеет вид:

3. Виды таблиц по разработке сказуемого.

В сказуемом статистической таблицы, как уже говорилось, приводятся показатели, которые являются характеристикой изучаемого объекта. Эту характеристику можно давать небольшим числом показателей или целой системой показателей.

По структурному строению сказуемого различают статистические таблицы с простой и сложной его разработкой.

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. Примером простой разработки сказуемого может служить следующий фрагмент статистической таблицы.

После заполнения данного фрагмента таблицы получается подробная характеристика приватизированных предприятий по структуре их субъектов – владельцев. По каждому предприятию можно получить информацию о числе и ценовых условиях продажи акций.

Сложная разработка сказуемого предполагает деление признака, формирующего его, на подгруппы.

При сложной разработке сказуемого получается более полная и подробная характеристика объекта.

Комбинированная разработка показателей по условиям продажи акций и их видам позволяет углубить экономико – статистический анализ рынка акций и его структуры по приватизированным предприятиям.

Здесь оба признака сказуемого (ценовой и видовой) тесно связаны друг с другом. Можно проанализировать не только количество приобретенных акций по видам и условиям приобретения их сотрудниками приватизированных предприятий, но и определить число привилегированных и обыкновенных акций, приобретенных на разных ценовых условиях. Итак, при сложной разработке сказуемого каждая группа предприятий или каждое предприятие в отдельности могут быть охарактеризованы различной комбинацией признаков, формирующих сказуемое.

Однако сложная разработка сказуемого может привести к безмерному увеличению размерности статистических таблиц, что, в свою очередь, снижает их наглядность, чтение и анализ.

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

4. Основные правила построения таблиц.

Статистические таблицы как средство наглядного и компактного представления цифровой информации должны быть статистически правильно оформлены.

Основные приемы, определяющие технику формирования статистических таблиц, следующие.

1. Таблица должна быть компактной и содержать только те исходные данные, которые непосредственно отражают исследуемое социально – экономическое явление в статике и динамике и необходимы для познания его сущности.

Следует избегать ненужной, второстепенной, бессодержательной к данному объекту исследования информации. Цифровой материал необходимо излагать таким образом, чтобы при анализе таблицы сущность явления раскрывалась чтением строк слева направо и сверху вниз.

2. Заголовок таблицы и названия граф и строк должны быть четкими, краткими, лаконичными, представлять собой законченное целое, органично вписывающееся в содержание текста.

Необходимо избегать большого количества точек и запятых в названиях таблицы и граф, затрудняющих чтение таблицы.

Если название таблицы состоит из двух и более предложений, точка ставится с целью отделения предложений друг от друга, но не после последнего.

В заголовках граф допускаются точки только при необходимых сокращениях.

В заголовке таблицы должны найти отражение объект, признак, время и место совершения события. Например: «Курс доллара США на торгах ММВБ в 1997 г.» Но при этом следует помнить, что чем более краток и лаконичен текст заголовка таблицы, тем она яснее и доходчивее для чтения и анализа, естественно, если это осуществляется не в ущерб ее точности и познавательности. Заголовки таблицы, граф и строк пишутся полностью, без сокращений.

3. Информация, располагаемая в столбцах (графах) таблицы, завершается итоговой строкой. Существуют различные способы соединения слагаемых граф с их итогом:

строка «Итого» или «Всего» завершает статистическую таблицу;

итоговая строка располагается первой строкой таблицы и соединяется с совокупностью ее слагаемых словами «В том числе».

В групповых и комбинационных таблицах всегда необходимо давать итоговые графы и строки.

5. Если названия отдельных граф повторяются между собой, содержат повторяющиеся термины или несут единую смысловую нагрузку, то им необходимо присвоить общий объединяющий заголовок.

Данный прием используется и для подлежащего, и для сказуемого таблиц.

6. Графы и строки полезно нумеровать. Графы, слева заполненные названием строк, принято обозначать заглавными буквами алфавита (А), (В) и т.д., а все последующие графы – номерами в порядке возрастания.

7. Взаимосвязанные и взаимозависимые данные, характеризующие одну из сторон анализируемого явления (например, число предприятий и удельный вес заводов (в % к итогу), абсолютный прирост и темп роста и т.д.), целесообразно располагать в соседних друг с другом графах.

8. Графы и строки должны содержать единицы измерения, соответствующие поставленным в подлежащем и сказуемом показателям. При этом используются общепринятые сокращения единиц измерения (чел., руб., кВт/ч и т.д.).

9. Лучше всего располагать в таблицах сопоставляемую в ходе анализа цифровую информацию в одной и той же графе, одну под другой, что значительно облегчает процесс их сравнения.

Поэтому в групповых таблицах, например, группы по изучаемому признаку более грамотно располагать в порядке убывания или возрастания его значений при сохранении логической связи между подлежащими и сказуемыми таблицы.

10. Для удобства работы числа в таблицах следует представлять в середине граф, одно под другим: единицы под единицами, запятая под запятой, четко соблюдая при этом их разрядность.

11. По возможности числа целесообразно округлять. Округление чисел в пределах одной и той же графы или строки следует проводить с одинаковой степенью точности (до целого знака или до десятого и т.д.).

Если все числа одной и той же графы или строки даны с одним десятичным знаком, а одно из чисел имеет два и более знака после запятой, то числа с одним знаком после запятой следует дополнять нулем, тем самым подчеркнув их одинаковую точность.

12. Отсутствие данных об анализируемом социально – экономическом явлении может быть обусловлено различными причинами, что по – разному отмечается в таблице:

а) если данная позиция (на пересечении соответствующих графы и строки) вообще не подлежит заполнению, то ставится знак «Х»;

б) когда по какой – либо причине отсутствуют сведения, то ставится многоточие «…» или «Нет свед.», или «Н. св.»;

Для отображения очень малых чисел используют обозначения (0,0) или (0,00), предполагающие возможность наличие числа.

13. В случае необходимости дополнительной информации – разъяснений – к таблице могут даваться примечания.

Соблюдение приведенных правил построения и оформления статистических таблиц делает их основным средством представления, обработки и обобщения статистической информации о состоянии и развитии анализируемых социально – экономических явлений.

5. Чтение и анализ таблицы.

Анализу статистических таблиц предшествует этап ознакомления – их чтения.

Чтение и анализ таблиц должны осуществляться не хаотично, а в определенной последовательности.

Чтение предполагает, что исследователь, прочитав слова и числа таблицы, усвоил ее содержание, сформулировал первые суждения об объекте, уяснил назначение таблицы, понял ее содержание в целом, дал оценку явлению или процессу, описанному в таблице.

Анализ таблицы как метод научного исследования путем разбиения предмета изучения на части делится на структурные и содержательный.

Структурный анализ предполагает анализ строения таблицы, характеристику представленных в таблице:

совокупности и единиц наблюдения, формирующих ее;

признаков и их комбинаций, формирующих подлежащее и сказуемое таблицы;

признаков: количественных или атрибутивных;

соотношения признаков подлежащего с показателями сказуемого;

вида таблицы: простая или сложная, а последняя – групповая или комбинационная;

решаемых задач – анализ структуры, типов явлений или их взаимосвязей.

Содержательный анализ предполагает изучение внутреннего содержания таблицы: анализ отдельных групп подлежащего по соответствующим признакам сказуемого; выявление соотношения и пропорций между группами явлений по одному и разным признакам; сравнительный анализ и формулировку выводов по отдельным группам и по всей совокупности в целом; установление закономерностей и определение резервов развития изучаемого объекта.

Прежде чем приступать к анализу числовой информации, необходимо проверить ее достоверность и научную обоснованность. Исследователь должен убедиться в достоверности и надежности источника информации данных и критически оценить их цифровые значения. Следует произвести логическую и счетную проверки данных. Логическая проверка состоит в возможности определения конкретных признаков теми или иными числовыми значениями (например, абсурдно, если численность работающих на фирме составила 106,7 человека). Счетная проверка предполагает выборочный расчет отдельных значений признаков по группе, либо итоговых значений строк или граф и т.д.

Анализ данных таблиц производится по каждому признаку в отдельности, затем в логико – экономическом сочетании всей совокупности признаков в целом.

Анализ отдельных признаков и групп необходимо начинать с изучения абсолютных, затем - связанных с ними относительных величин. При анализе данных следует рассматривать динамику каждого признака за весь период, переходя при этом от одного к другому.

Анализ таблиц может быть дополнен расчетными относительными и средними величинами, если этого требуют задачи исследования.

Для получения более полного и наглядного представления об изучаемых явлениях и процессах по данным статистических таблиц строятся графики, диаграммы и т.д.

Анализ групповых и комбинационных таблиц позволяет охарактеризовать типы социально – экономических явлений, структуру совокупности, соотношения и пропорции между отдельными группами и единицами наблюдения; выявить характер и направление взаимосвязей и взаимозависимостей между различными, определенными логикой экономического анализа, сочетаниями признаков и зависимости признаков – следствия от признаков – причин.

Соблюдение правил и последовательности работы со статистическими таблицами помогает исследователю осуществлять научно обоснованный экономико – статистический анализ объектов и процессов.

Графическое изображение статистических данных.

План

1. Понятие о статистическом графике. Элементы статистического графика.

2. Классификация видов графиков.

3. Диаграммы сравнения.

4. Структурные диаграммы.

5. Диаграммы динамики.

1. Понятие о статистическом графике. Элементы статистического графика.

Впервые о технике составления статистических графиков упоминается в работе английского экономиста У. Плейфейра «Коммерческий и политический атлас», опубликованной в 1786 г. и положившей начало развитию приемов графического изображения статистических данных.

C татистический график – это чертеж, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными показателями, описываются с помощью условных геометрических образов или знаков. Представление данных таблиц в виде графика производит более сильное впечатление, чем цифры, позволяет лучше осмыслить результаты статистического наблюдения, правильно их истолковывать, значительно облегчает понимание статистического материала, делает его наглядным и доступным.

При построении графического изображения следует соблюдать ряд требований. Прежде всего график должен быть достаточно наглядным, так как весь смысл графического изображения как метода анализа в том и состоит, чтобы наглядно изобразить статистические показатели. Кроме того, график должен быть выразительным, доходчивым и понятным. Для выполнения вышеперечисленных требований каждый график должен включать ряд основных элементов : графический образ; поле графика; пространственные ориентиры; масштабные ориентиры; эксплуатацию графика.

Графический образ (основа графика) – это геометрические знаки, т.е. совокупность точек, линий, фигур, с помощью которых изображаются статистические показатели. Графическими являются те образы, в которых свойства геометрических знаков – фигура, размер линий, расположение частей – имеют существенное значение для выражения содержания изображаемых статистических величин, причем каждому изменению выражаемого содержания соответствует изменение графического образа.

Поле графика – это часть плоскости, где расположены графические образы. Поле графика имеет определенные размеры, которые зависят от его назначения.

Пространственные ориентиры графика задаются в виде системы координатных сеток. Система координат необходима для размещения геометрических знаков в поле графика. Наиболее распространенной является система прямоугольных координат.

Для построения статистических графиков используется обычно только первый изредка первый и четвертый квадраты. В практике графического изображения применяются также полярные координаты. Они необходимы для наглядного изображения циклического движения во времени. В полярной системе координат (рис.2) один из лучей, обычно правый горизонтальный, применяется за ось координат, относительно которой определяется угол луча. Второй координатой считается ее расстояние от центра сетки, называемое радиусом. В радиальных графиках лучи обозначают моменты времени, а окружности – величины изучаемого явления. На статистическихкартах пространственные ориентиры задаются контурной сеткой (контуры рек, береговая линия м

Рис. 2 . Полярная система координат

Орей и океанов, границы государств) и определяют те территории, к которым относятся статистические величины.

Масштабные ориентиры статистического графика определяются масштабом и системой масштабных шкал. Масштаб статистического графика – это мера перевода числовой величины в графическую.

Масштабной шкалой называется линия, отдельные точки которой могут быть прочитаны как определенные числа. Шкала имеет большое значение в графе и включает три элемента: линию (или носитель шкалы), определенное число помеченных черточками точек, которые расположены на носителе шкалы в определенном порядке, цифровое обозначение чисел, соответствующих отдельным помеченным точкам.

Носитель шкалы может представлять собой как прямую, так и кривую линии. Поэтому различают шкалы прямолинейные (например, миллиметровая линейка) и криволинейные – дуговые и круговые (циферблат часов).

Масштабом равномерной шкалы называется длина отрезка (графический интервал), принятого за единицу и измеренного в каких – либо мерах.

Графические и числовые интервалы бывают равными и неравными.

По большей части используют равномерные шкалы, когда равным графическим отрезкам соответствуют равные числовые значения.

Примером неравномерной шкалы может служить логарифмическая шкала, которая используется при большом размахе уровней показателя и в центре внимания находятся, как правило, не абсолютные, а относительные изменения.

Последний элемент графика – экспликация . Каждый график должен иметь словесное описание его содержания. Оно включает его содержание; подписи вдоль масштабных шкал и пояснения к отдельным частям графика.

2. Классификация видов графиков.

Виды графиков. В зависимости от поля статистические графики делят на статистические диаграммы и статистические карты .

Диаграммы в свою очередь бывают следующие:

Сравнения и отображения;

Структурные;

Динамики;

Специальные.

Статистические карты отражают статистико-географический разрез данных, показывают размещение явления, процесса на территории. Их делят на картограммы и картодиаграммы .

Диаграммы сравнения и отображения . Диаграммы сравнения и отображения графически показывают соотношение различных статистических совокупностей или единиц статистической совокупности по какому-либо варьирующему признаку. Эти диаграммы в большинстве случаев показываются на поле графика диаграммой казусов, гистограммой и полигоном.

Структурные диаграммы. Структурные диаграммы позволяют сопоставить статистические совокупности по составу. Это прежде всего диаграммы удельных весов, характеризующих отношение отдельных частей совокупности к ее общему объему. По виду они делятся на столбиковые и секторные.

Диаграммы динамики . Диаграммы динамики используются для показа изменений явлений во времени. Такое изменение может быть представлено столбиковой или полосовой диаграммой, в которой каждый столбик или полоса отражают величину явления на определенную дату или за определенный промежуток времени. Иногда целесообразно применять круговые и квадратные диаграммы, в которых величину явления отображают круги или квадраты, значения радиусов и сторон которых пропорциональны квадратным корням из абсолютных признаков.

Диаграммы (графики) связи . Диаграммы связи строятся с помощью кривых, показывающих связь между признаками, один из которых результативный (зависимый), второй - факторный (независимый) (рис 3).

Рис. 3. Зависимость расхода кормов на одну корову в год от продуктивности

Огива Гильтона и кумулята . Огивой называют графическое изображение ряда распределения в порядке возрастания или убывания варьирующего признака. Здесь, как правило, по оси ординат откладывают значения признака, а по оси абсцисс – единицы совокупности (по рангам).

По огиве можно наглядно судить о минимальных и максимальных значениях признака, по ее крутизне - о равномерности распределения и однородности единиц совокупности (табл. 3, рис. 4).

Таблица 3

Распределение рабочих бригад № 21 и № 32 АО «Авангард» по уровню квалификации (разрядам) и рангам на 1 июля 1998 г.*

Бригада № 21			Бригада № 32
табельный №			табельный №

* Пример условный.

Рис. 4 . Распределение рабочих бригад № 21(a) и № 32(6) АО «Авангард» по уровню квалификации (разрядам) и рангам на 01.07.1998 г.:

а) равные интервалы

Рис. 4. Продолжение

б) неравные интервалы

Кумулята - это график, изображающий ряд накопленных частот. Здесь по оси абсцисс откладывают значения признака, а по оси ординат - нарастающие итоги частот (рис. 5).

Рис. 5. Кумулята распределения населения Тверской области по среднедушевому денежному доходу в 1996 г.

Картограммы. Картограммы, или статистические карты, иллюстрируют содержание статистических таблиц, подлежащим которых являются административное или географическое деление совокупности. Здесь в качестве поля графика выступают географические карты, на которых размещаются статистические таблицы (центрограммы), используются различная окраска или фон, условные символы (рис. 6).

Рис. 6. Схема природно-экономического районирования Тверской области.

3. Диаграммы сравнения.

Диаграммы сравнения и отображения графически показывают соотношение различных статистических совокупностей или единиц статистической совокупности по какому-либо варьирующему признаку.

Эти диаграммы в большинстве случаев показываются на поле графика диаграммой казусов, гистограммой и полигоном.

Диаграмма казусов . Диаграмма казусов представляет собой отображение варьирующего признака в той последовательности, в которой он записан. Здесь по оси абсцисс размещают единицы совокупности, а по оси ординат - значения признака. Например, на рис. 7 с помощью диаграммы казусов показано поголовье крупного рогатого скота в хозяйствах всех категорий по районам центральной зоны Тверской области (районы: 1- Калининский, 2-Калязинский, 3-Кимрский, 4-Конаковский, 5-Кувшиновский, 6-Лихославльский, 7-Максатихинский, 8-Рамешковский, 9-Спировский, 10-Торжокский).

Рис. 7 Динамика поголовья крупного рогатого скота в хозяйствах всех категорий по районам центральной зоны Тверской области.

Гистограмма. Гистограммой называют график, на котором ряд распределения изображается в виде смежных столбиков. Применяется, как правило, для изображения интервальных рядов распределения. Здесь по оси абсцисс откладывают интервалы признака, а по оси ординат - частоты.

При построении гистограмм разрыва шкал не допускается. В случае если сравниваемые совокупности различны по размеру, то на оси ординат откладываются не частоты, а относительные частоты (удельные веса или доли всей совокупности). (рис. 8)

Рис. 8 Распределение населения по размеру среднедушевого
денежного дохода в 2010 г. за I квартал.

Полигон . Полигоном называют график, на котором ряд распределения изображают в виде линейной диаграммы. Применяется, как правило, для изображения дискретных рядов распределения. Здесь по оси абсцисс откладывают значения варьирующего признака, а по оси ординат - частоты (частости).

На рис. 9 изображен полигон распределения затратна охрану окружающей среды по РФ в 2009 году по данным табл. 4.

Рис. 9 Распределение затратна охрану окружающей среды по РФ в 2009 году.

Затраты на охрану окружающей среды по Российской Федерации в 2009 году
(в фактически действовавших ценах; миллионов рублей)

	Условное обозначение	Затрачено млн, руб	В % к итогу
охрана атмосферного воздуха
очистка сточных вод
обращение с отходами
защита и реабилитация почвы, подземных и поверхностных вод
сохранение биоразнообразия и среды обитания

4. Структурные диаграммы.

Структурные диаграммы позволяют сопоставить статистические совокупности по составу. Это прежде всего диаграммы удельных весов, характеризующих отношение отдельных частей совокупности к ее общему объему. По виду они делятся на столбиковые (рис.10) и секторные (круговые) (рис. 11).

1990 г. 1996 г.

Рис. 10. Структура производственных основных фондов сельскохозяйственных предприятий Тверской области

Крестьянские

(фермерские) хозяйства

Рис. 11. Валовая продукция сельского хозяйства Тверской области в 1996 г.

Пользуясь секторными структурными диаграммами, надо помнить, что 1 % соответствует 3,6°. В структурных диаграммах удельные веса или сама структура выделяются с помощью штриховки или раскраски.

5. Диаграммы динамики.

Диаграммы динамики используются для показа изменений явлений во времени. Такое изменение может быть представлено столбиковой или полосовой диаграммой, в которой каждый столбик или полоса отражают величину явления на определенную дату или за определенный промежуток времени (рис 12, 13).

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 Год

Рис. 12. Реальная зарплата рабочих и служащих РФ (1990 г. - 100%)

0 200 400 600 800 1000

Рис. 13. Производство зерна по Тверской области (в первоначально оприходованном весе)

Иногда целесообразно применять круговые и квадратные диаграммы, в которых величину явления отображают круги или квадраты, значения радиусов и сторон которых пропорциональны квадратным корням из абсолютных признаков (рис. 14).

Рис. 14 . Посевные площади крестьянских (фермерских) хозяйств Тверской области, тыс. га

В большинстве случаев динамика процесса отображается линейной диаграммой (рис. 15).

Рис. 15. Доля сельского хозяйства в ВПП РФ, в 1989-1997 гг.

Одним из видов диаграмм являются радиальные, которые используются для отображения явлений, периодически повторяющихся во времени (например, сезонных колебаний, рис. 16).

Рис. 16. Яйценоскость кур n-й птицефабрики по месяцам года в среднем за 1995 - 1997 гг.

Для построения радиальных (лепестковых) диаграмм круг разбивается на части по числу периодов. Радиус круга на каждый период определяет величину (абсолютную или относительную) явлений.

Данных в таблице и данных диаграмм, можно сделать вывод, что...

Реферат >> Маркетинг

... графическое изображение индекса. Для этого воспользуемся пакетом Excel. Рис.1 Графическое изображение исходных данных ... пользоваться именно ей. Таблица 5 Сводная таблица по прогнозным значениям... Поэтому создание новых статистических моделей для изучения...

Контрольная работа >> Экономика

... таблице . Построить графическое изображение . Написать текст экономических выводов. Решение: 1. Выполним расчеты в таблице 1 и 2. Таблица 1. Исходные и расчетные данные ... Решение оформить в таблице . Построить графическое изображение . Написать текст...

Контрольная работа >> Социология

Статистические таблицы и графики Статистические таблицы . Статистические таблицы - это наиболее рациональная форма представления результатов статистической сводки и группировки. Значение статистических таблиц ... графического изображения статистических данных ...

Наименование граф (верхние заголовки)

Наименование строк

(боковые заголовки)

Итоговая строка

Итоговая графа

Курсовая работа >> Экономика

Представлено графическое изображение моды для ряда распределения, представленного в таблице 3.2. Рис. 6.1 Графическое определение моды... ЗАКЛЮЧЕНИЕ Анализ и обобщение статистических данных – заключительный этап статистического исследования, конечной целью...

Группировки в уголовно - правовой статистике позволяют дать наиболее полную и всестороннюю криминологическую и уголовно-правовую характеристику по самым разнообразным признакам:

Ш по видам - статьям УК,
Ш по объекту посягательства,
Ш по территориальному признаку - район, область, край, республика,
Ш соотношение корыстных и насильственных преступлений,
Ш по времени совершения преступлений и т.д.),
Ш личности преступников (по полу, возрасту, образованию, социальному положению, месту жительства и т.д.),
Ш причин и условий, способствующих совершению преступлений, а также мер социально-правового контроля над ними .

При этом очень важно различные группировки из уголовно-правовой статистики сопоставлять не только друг с другом, но и с группировками из иных отраслей статистики (демографической, социально-экономической и др.), отражающих взаимосвязанные явления.

Различия в целевом назначении группировки, задачах, которые они решают в статистическом анализе, выражаются в существующей их классификации: типологические, структурные, аналитические.

Важнейшая задача группировок в статистике заключается в том, чтобы изучаемую массу единиц совокупности подразделить на характерные типы, т.е. на группы, однородные по существенным признакам. Эта задача решается с помощью типологической группировки.

Типологические группировки - это разграничение изучаемой совокупности на однородные группы, типы по существенному качественному признаку.

Основная цель типологической группировки - отграничение одного типа явлений от другого статистическими средствами. Этот вид группировок в значительной степени определяется сложившимися представлениями о том, какие типы явлений составляют содержание изучаемой совокупности.

В правовой статистике это три типа правоотношений: уголовно-правовые, административно-правовые и гражданско-правовые, которыми и определяются ее разделы.

В уголовно - правовой статистике, в частности, это может быть, например, распределение по полу лиц, совершивших преступления .

Данная группировка по качественному признаку, когда имеются всего лишь два значения этого признака, причем одно из них исключает другое, в статистке именуется альтернативной.

Последовательность действий проведения этого типа группировки элементарна:

1) определяется тип явления, которое должно быть выделено - в нашем случае зарегистрированные преступления;
2) выбирается группировочный признак как основание описания типа - в нашем случае пол лиц, совершивших преступления;
3) устанавливаются границы интервалов (в нашем случае по всем лицам, выявленным в совершении преступлений);
4) группировка оформляется в таблицу, выделенные группы (на основе комбинации группировочных признаков) объединяются в намеченные типы и определяется численность (удельный вес) каждого из них .

При типологической группировке, то есть при подытоживании единиц в качественно-однородные категории, эти категории должны, как отмечалось, определяться на основании положений соответствующей науки и норм закона. Например, группировка наказаний по видам осуществляется уголовно - правовой (судебной) статистикой в полном соответствии со ст. 43-59 УК, устанавливающих с исчерпывающей полнотой точные качественные признаки их отдельных видов (штраф, исправительные работы, лишение свободы и т.д.

Структурные группировки - это распределение типически однородных групп по количественным признакам, которые могут изменяться (варьировать). В научной литературе этот вид группировок иногда называют вариационным. С их помощью в уголовно-правовой статистике изучают, например, структуру преступников по варьирующему признаку: по возрасту, числу судимостей, по срокам лишения свободы, размерам заработной платы и другим количественным признакам.

Структурная, или вариационная, группировка статистических данных может производиться, чтобы изучить изменение структуры типически однородных групп преступлений, правонарушителей, гражданских исков и других показателей. Для структурной группировки материала необходимо наличие однородных совокупностей, расчленяемых по величине изменяющегося (варьирующего) признака.

Если в основе типологической группировки лежат качественные признаки, то в основу вариационной положены количественные (удельные веса преступлений, лиц, дел, возраст правонарушителей, сроки наказания, число судимостей, число оконченных классов, суммы ущерба, суммы иска, сроки расследования и рассмотрения уголовных или гражданских дел и т.д.) .

Количественные сдвиги в структуре изучаемых явлений за несколько лет свидетельствуют об изменении объективных тенденций и закономерностей, следственной или судебной практики, о результативности деятельности правоохранительных или других юридических органов. Взяв, например, абсолютные и относительные показатели судимости за много лет, мы выявим тенденции в судебной практике и ее связь с реальной преступностью. Изучив динамику абсолютных чисел учтенных преступлений какого-то вида, динамику его удельного веса в структуре всей преступности, мы обнаружим тенденции развития этого деяния.

Структурные группировки могут быть построены на основе долевого распределения преступлений по сферам и объектам преступного посягательства, субъектам Федерации, регионам и территориям

Структурные различия в этом случае могут раскрывать особенности криминологической обстановки в том или ином регионе.

К структурным (вариационным) группировкам примыкают ряды распределения единиц совокупности по варьирующим признакам.

Аналитические группировки - это распределение по зависимости, взаимосвязи между двумя или несколькими разнородными группами явлений или их признаками (например, распределение краж по месту и времени их совершения; осужденных за автотранспортные преступления - по стажу работы водителя и т.д.).

Аналитические группировки имеют большое значение для всех отраслей юридической статистики. Они дают возможность выявить многие скрытые зависимости и взаимосвязи, что имеет важное значение для принятия практических решений и развития юридической науки. Аналитический потенциал есть и у других видов группировок, а также иных статистических приемах, но собственно аналитическая группировка прямо преследует установление зависимостей между исследуемыми явлениями . По характеру своих задач к аналитической группировке близко стоят группировки корреляционные, когда зависимость между исследуемыми явлениями или процессами может быть относительно точно измерена.

Все виды рассмотренных группировок при анализе социально-правовых, деликтологических и криминологических аспектов, как правило, применяются вместе. Например, для установления общественной опасности и тяжести совершаемых преступлений мы можем расчленить их совокупность по категориям деяний и формам вины (типологическая группировка). Для определения результативности борьбы с преступностью различных правоохранительных органов (внутренних дел, наркоконтроля, таможенной службы, прокуратуры, службы безопасности) мы можем исследовать варьирование раскрываемости преступлений в упомянутых ведомствах (вариационная группировка).

Для того чтобы установить причины и условия роста или (снижения преступности в городе, регионе, стране) следует применить целый ряд аналитических группировок.