Понятие о статистической группировке объектов изучения. Задачи группировки. Виды группировок

Структурные группировки.

Выделенные типы явления  с помощью типологической группировки  могут изучаться с точки зрения их структуры и состава. При этом используются структурные группировки. Это группировки, используемые для  изучения строения изучаемой совокупности. В большинстве своем структурные  группировки производятся на основе образования качественно однородных групп, хотя нередко они применяются  и без предварительного расчленения  совокупности на части.

С помощью структурных  группировок изучается, например, состав товарооборота по товарным группам; торговая сеть – по специализации; работники торговли – по профессиям, возрасту, стажу работы, образованию  и т.д. Так, группировка по образованию  за ряд лет может характеризовать  качественные сдвиги в рабочей силе по данному признаку. Структурная  группировка, кроме того, позволяет  оценить процесс концентрации, если в их основание положен существенный признак.

Данная группировка, кроме  того, позволяет выявить определенную последовательность в изменении  показателей, характеризующих выделенные части. На практике структурная группировка  с комплексным решением задач  встречается довольно часто. Однако в коммерческой деятельности нередко  применяется другой вид группировки. Так, для изучения явления, а также  связи между отдельными признаками явления используются аналитические  группировки.

 

Аналитические группировки.

Аналитические (факторные) группировки, в частности, исследуют связи  и зависимости между изучаемыми явлениями и их признаками. В основе аналитической группировки лежит  факторный признак и каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака. Так, группируя достаточно большое число рабочих по факторному признаку x – квалификации (разряду) с указанием их заработной платы, можно заметить прямую зависимость результативного признака у – средней месячной заработной платы рабочих от квалификации: чем выше квалификация, тем выше и средняя месячная зарплата (хотя у отдельных рабочих с более высоким разрядом она может быть ниже).

Используя в аналитических  группировках методы математической статистики, можно определить показатель тесноты (силы) связи между изучаемыми признаками.

В зависимости от степени  сложности массового явления  и от задач анализа группировки  могут производиться по одному или нескольким признакам. Если группы образуются по одному признаку, группировка называется простой (например, распределение населения по возрастным группам, а семей – по уровню доходов и т.д.).

Группировка по двум или  нескольким признакам называется сложной.

Если группы, образованные по одному признаку, делятся на подгруппы  по второму, а последние - на подгруппы  по третьему и т.д. признакам , то есть в основании группировки лежит несколько признаков, взятых в комбинации, то такая группировка называется комбинационной (например, дополнив простую группировку населения по возрастным группам группировкой по полу, получим комбинационную группировку). Комбинационная группировка позволяет выявить и сравнить различия и связи между исследуемыми признаками, которые нельзя обнаружить на основе изолированных группировок по ряду группировочных признаков. Однако при изучении влияния большого числа признаков применение комбинационных группировок становится невозможным, поскольку чрезмерное дробление информации затушевывает проявление закономерностей. Даже при наличии большого массива первичной информации приходится ограничиваться двумя - четырьмя признаками. Использование в статистических исследованиях вычислительных машин и статистической теории распознавания образов позволило разработать метод группировки совокупности единиц одновременно по множеству характеризующих признаков. Такие группировки получили название многомерных.

Многомерная группировка  или многомерная классификация  основана на измерении сходства или  различия между объектами (единицами): единицы, отнесенные к одной группе (классу), различаются между собой  меньше, чем единицы, отнесенные к  различным группам (классам). Мерой  близости (сходства) между объектами  могут служить различные критерии. Самой распространенной мерой близости является евклидово расстояние между  объектами, представленными точками  в n-мерном пространстве. Чем меньше это расстояние, тем больше близость.

Задача многомерной группировки  сводится к выделению сгущений точек (объектов) в n-мерном пространстве. Группы (кластеры) формируются на основании  близости объектов одновременно по всему  комплексу признаков, описывающих  объект. Нахождение этих групп осуществляется методами кластерного анализа на электронных вычислительных машинах.

Многомерные группировки  позволяют решать целый ряд таких  важных задач экономико-статистического  исследования, как формирование однородных совокупностей, выбор существенных признаков, выделение типичных групп  объектов и др. В зависимости от вида группировочных признаков различают группировки по атрибутивным и количественным признакам. Если атрибутивный признак имеет мало разновидностей, то количество групп определяется числом этих разновидностей. Таковы, например, группировки населения по полу, семейному положению, образованию; распределение населения на городское и сельское. Определение числа групп при группировке по варьирующему количественному признаку (например, распределение населения по уровню доходов, потреблению отдельных продуктов питания и др.) требует специальных расчетов.

 

 

 

 

 

 

Заключение

Статистическая группировка - это процесс образования однородных групп на основе расчленении статистической совокупности на части или объединение  изучаемых единиц в частной совокупности по существующим для них признакам.

 

Метод группировок является основой применения других методов  статистического анализа основных сторон и характерных особенностей изучаемых явлений. По своей роли в процессе исследования метод группировок  выполняет некоторые функции, аналогичные  функциям эксперимента в естественных науках: посредством группировки  по отдельным признакам и комбинации самих признаков статистика имеет  возможность выявить закономерности и взаимосвязи явлений в условиях, в известной мере ею определяемых. При использовании метода группировок  появляется возможность проследить взаимоотношение различных факторов и определить силу их влияния на результативные показатели.

 

Группировка является важнейшим  этапом статистического исследования, соединяющим сбор первичной информации об объекте исследования и анализ этой информации на основе обобщающих статистических показателей.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список  литературы

1. Балинова В.С. Статистика в вопросах и ответах: учеб. пособие. – М.: ТК. Велби, «Проспект», 2004.

2. Годин А.М Статистика: Учебник – 3-е изд., перераб. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2004. – 472 с.

3. Гусаров В.М. Статистика: Учеб. Пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008.

4. Елисеева И.Е., Юзбашева М.М. Общая теория статистики – М.: «Финансы и статистика», 2002.

5. Ендронова В.Н., Малафеева М.В. Общая теория статистики: учебник – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Магистр, 2007. – 606 с.

6.Курс социально-экономической статистики. учеб. для вузов/ под ред. проф. М.Г. Назарова. – М.: Финстатиформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2010.

7. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник / Под. ред. Башиной О.Э., Спирина А.А. – М.: Финансы и статисика, 2005.

8. Практикум по общей теории статистики: учебное пособие. Ефимова М.Р., Ганченко О.И., Петрова Е.В. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 208 с. ил.

9. Российский статистический ежегодник. 2002 – М.: Госкомстат России, 2012.

10. Сборник задач по общей теории статистики. Учебное пособие/под ред. Серга Л.К. – М.: Рилант, 2009. – 360 с.

11. Социально-экономическая статистика: Практикум / под ред. В.Н. Салина, Е.П. Шпаковской: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 192 с.

12. Статистика: учебник для студентов средних проф.учебных заведений. В.С. Мхитарян, Дубров Т.А., Минашкин В.Г. и др. – М.: Академия, 2007. – 272 с.

13. Статистика: учебник/под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Высшее образование, 2007. – 566 с.

14. Теория статистики: Учеб. Пособие/ под ред. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2009.