Учебные материалы по математике | Виды группировок в статистике | Matematiku5
Вузы по математике Готовые работы по математике Как писать работы по математике Примеры решения задач по математике Решить задачу по математике online

Виды группировок в статистике


xmax — максимальное значение признака в группе,

xmin — минимальное значение признака в группе,

xmax-xmin=R — размах вариации

Иногда для определения интервала может быть использована формула Стерджеса (обычно при незначительных вариациях признаков):

d=(xmax-xmin)/(1+lnN), где

N — объем совокупности.

Величину неравных интервалов обычно задает сам исследователь, сообразуя с задачами группировки. Они могут быть прогрессивно возрастающими и убывающими. В большинстве случаев неравные интервалы возрастают и переходят к большим значениям признаков.

Интервалы могут быть открытыми и закрытыми. Открытые имеют одну границу. Они либо открывают либо закрывают группировку. Закрытый интервал имеет две границы: нижнюю и верхнюю. Нижняя указывает на min возможное значение признаков в данной группе, а верхняя — на max.

Метод группировок обычно предшествует всем прочим методам статистического анализа.

3. Виды группировок

С помощью метода группировок решаются следующие задачи:

þ выделение типов социально-экономических явлений

þ изучение структуры социально-экономических явлений

þ выявление взаимосвязи между явлениями

В связи с этим различают 3 вида группировок:

1) типологические

Распределение численности занятого населения на предприятиях и организациях различных форм собственности (по типам занятости):

Показатели

млн.

чел.

90г.

94г.

Всего занято в экономике

75,3

68,5

в том числе:

На государственных и муниципальных предприятиях и организациях

62,2

30,6

В частном секторе

9,4

22,6

В общественных организациях и фондах

0,6

0,5

На совместных предприятиях

0,1

0,3

На предприятиях и организациях смешанной формы собственности

3,0

14,5

Пример группировки: группировка семей по социально-экономическим типам.

2) структурные

решают задачи по изучению строения (структуры) однородной в качественном отношении статистической совокупности.

Пример: структура денежных доходов/расходов населения.

Денежные расходы всего в том числе:

на покупку

продуктов питания

непродовольственных товаров

на оплату услуг:

Сопоставление данных о структуре совокупности в динамике позволяет проанализировать структурные сдвиги, происшедшие в строении совокупности под воздействием социально-экономических факторов.

3) аналитические

позволяет выявить влияние одних признаков на другие, то есть установить взаимосвязь между ними. Взаимосвязанные признаки делятся на факторные и результативные. В статистике зависимые признаки называются результативными, а признаки, оказывающие влияние, — факторными. При проведении аналитической группировки совокупность разбивается на группы как правило по факторному признаку, а для каждой группы рассчитывается либо среднее значение результативного признака, либо относительная величина, если он качественный. Взаимосвязь при этом проявляется в систематическом изменении результативного признака в связи с изменением признака факторного.

Пример: Потребление фруктов и ягод в домохозяйствах в зависимости от уровня среднедушевого денежного дохода в 1994 г. (децильное распределение(10%)) кг на душу в месяц:

Децильная группа домохозяйств по уровню денежного дохода

Потребление фруктов и ягод в кг

1. с наименьшим денежным доходом

1,4

2.

1,7

3.

2,0

4.

2,1

5.

2,3

6.

2,5

7.

2,7

8.

2,9

9.

3,1

10. с наивысшим денежным доходом

3,3

4. Вторичные группировки

Метод вторичной группировки — прием, используемый в статистическом исследовании для образования новых групп на основе ранее произведенной (первичной) группировки.

К вторичной группировке прибегают:

ÿ если результаты первичной группировки не удовлетворили исслед-ля

ÿ при появлении новых задач исследования

Она производится путем сведения статистических данных в новые группы по тому же признаку, что и первичная. При этом исходная статистическая информация не используется.

При проведении вторичной группировки производится либо дробление интервалов на более мелкие, либо их укрупнение. Осуществляя вторичную группировку, исходят из предположения о равном распределении признака внутри интервала.

Пример: Распределение населения РФ по размерам среднедушевого денежного дохода в 1996 г.

Группы населения по уровню среднедушевого дохода (тыс. руб. в месяц)

Население (в % к итогу)

Все население

100

в том числе со среднедушевым денежным доходом

открытый интервал: до 120,0

39,2

120,1 — 240,0

34,1

240,1 — 360,0

14,2

360,1 — 480,0

6,2

480,1 и выше

6,3

Итого:

100

Для проведения группировки нам необходимо определить новые группы и построить таблицу.

Группы населения по уровню среднедушевого дохода (тыс. руб. в месяц)

Население (в % к итогу)

Все население

100

в том числе со среднедушевым денежным доходом

открытый интервал: до 200,0

39,2+34,1/120*80=61,9

200,1 — 400

(34,1-22,7)+14,2+6,2*40/120=27,7

400,1 и выше

(6,2-2,1)+6,3=10,4

Итого:

100

5. Комбинированные группировки

Комбинированная группировка предполагает расчленение статистической совокупности по 2 и более признакам, взятым в сочетании. При этом сперва образуются группы по первому признаку, затем внутри выделяются подгруппы.

Комбинированная группировка обладает большими аналитическими возможностями, однако следует учитывать, что проведение группировки по большому числу признаков может привести к недостаточной численности единиц в группах. Поэтому к комбинированной группировке прибегают при достаточно большом объеме совокупности. Выбор группировочных признаков диктуется целью группировки.

6. Ряды распределения

В результате распределения единиц совокупности по величине какого-либо варьирующегося признака получают ряды распределения, которые дают возможность судить о закономерности распределения, однородности статистической совокупности и о границах вариации признаков совокупности. На основе рядов распределения исчисляются различные обобщающие показатели. Ряды распределения могут быть образованы как по атрибутивному, так и по количественным признакам. В зависимости от этого различают атрибутивные и вариационные ряды распределения. Они состоят из вариантов признаков и частот.

Пример атрибутивного ряда:

Национальность студента

Количество студентов

русские

2000

украинцы

300

белорусы

105

молдаване

31

казахи

25

Пример: дискретный вариационный ряд распределения:

Оценка

Количество студентов

2

5

3

7

4

12

5

8

Дискретные ряды основаны на прерывных или дискретных признаках. Графиком является полигон (ОХ — варианты признака, ОУ — частости). График — ломаная кривая, соединяющая все пары чисел, имеющие координатами вариант и частоту.

Интервальные ряды распределения получаются в результате интервальной группировки. Признак в этих рядах распределения варьируется непрерывно внутри интервала. График — гистограмма (ОХ — отрезки, соответствующие границам изменения признака в интервале, ОУ — частоты).

Наташа

Автор

Наташа — контент-маркетолог и блогер, но все это не мешает ей оставаться адекватным человеком. Верит во все цвета радуги и не верит в теорию всемирного заговора. Увлекается «нефрохиромантией» и тайно мечтает воссоздать дома Александрийскую библиотеку.

Распродажа дипломных

 Скидка 30% по промокоду Diplom2020

А ты боишься COVID-19?

 Пройди опрос и получи промокод