Статистико-экономический анализ производства молока на примере Каширского и других районов Воронежской области

1,3; 5,8; 5,9; 6,7; 7,9; 8,1; 8,2; 10,6; 12,6; 12,8; 12,8; 13,1; 13,5; 14,5; 15,38; 16,1; 16,3; 19,3; 20,02; 21,4; 21,8; 22,6; 25,4; 29,1; 43,1.

• определим число групп, на которое нужно разбить исходные данные:

n =1 + 3,322 lg24 = 6;            n = 6

• определим равный интервал:

i = (Х_MAX – X_MIN)/6 = (43,1-1,3)/6 = 7

• распишем границы групп:

I     1,3 - 8,3                           IV    22,6 – 29,6

II    8,4 – 15,4                        V     29,7 – 36,7

III   15,5 – 22,5                     VI    36,8 – 43,8

2. Построение интервального ряда распределения и расчет его характеристик (х и δ).

 

Таблица 6 - Интервальный ряд распределения хозяйств по уровню специализации

Границы групп по уровню специализации	Число хозяйств (f)	Середины интервала (x)	x*f	(x-x)	(x-x)2	(x-x)2 f
1,3-8,3	7	4,8	33,6	-9,65	93,12	651,84
8,4-15,4	8	11,9	95,2	-2,25	5,06	40,48
15,5-22,5	6	19,0	114,0	4,55	20,70	124,20
22,6-29,6	3	26,1	78,3	11,65	135,72	407,16
29,7-36,7	-	33,2	-	-	-	-
36,8-43,8	1	40,3	40,3	25,85	668,22	668,22
Итого

 

На основе вышеприведенной  таблицы рассчитаем х, дисперсию, СКО  и коэффициент вариации наших  исходных данных

• Рассчитаем средний уровень специализации для данной совокупности  по формуле средней арифметической взвешенной

Х_СР = (х₁f₁ +…+ x_nf_n) / (f₁ +…+ f_n) =

= (33,6+95,2+114+78,3+40,3) / (7+8+6+3+1) = 14,45 %

• Определим дисперсию:

δ ² =  [ Σ(х-х)²*f ] / Σf = 1891,9/25 = 75,67%

• Найдем СКО:

δ =  √[ Σ(х-х)²*f ] / Σf = √75,67 = 8,69%

• Рассчитаем коэффициент вариации:

V = [δ / x] * 100% = [8,69/14,45] *100% = 60,1%

Так как отклонения дисперсии и СКО незначительны, а коэффициент вариации намного больше 33% , то рассчитанный средний уровень специализации нетипичен.

Однако в связи с  тем, что группы содержат существенно  разное число хозяйств, необходимо применить правило  для того чтобы найти новые границы групп.

Таблица 7 - Интервальный ряд распределения хозяйств по уровню специализации, используя правило 3δ

Группы по уровню специализации	Нижняя граница		Верхняя граница		Число хозяйств
	формула	значение	формула	значение
11,6 – (- 2,9)		-11,6		-2,9	0
-2,9 – 5,76		-2,9		5,76	1
5,76 – 14,45		5,76		14,45	12
14,45 – 23,14		14,45		23,14	9
23,14 – 31,83		23,14		31,83	2
31,83 – 40,52		31,83		40,52	0
Итого

 

Так как в первую группу не вошло ни одного хозяйства, целесообразно  объединить ее со второй группой, а  кроме того пятую группу с шестой.

По полученным группам  определим обобщающие (сводные) показатели и оформим их в виде таблицы.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 8 – Сводные данные по группам

Границы групп по уровню специализации	Номер хозяйств	Валовой надой молока, ц	Поголовье, гол	Приплод, гол	Среднегодовая стоимость основных средств, тыс. руб.	Площадь сельскохозяй- ственных угодий, га	Среднегодовая численность работников, чел.	Себестоимость произведён- ного молока, тыс. руб.	Денежная выручка за реализацию молока, тыс. руб.	Денежная выручка от реализации продукции в целом по хозяйству, тыс. руб.	Прямые затраты труда, тыс. чел.-час
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
-2,9 – 5,76	15	8081	402	360	11320	10178	78	5950	2852	221825	42
Итого по группе		8081	402	360	11320	10178	78	5950	2852	221825	42
5,76 – 14,45	2	4317	160	176	5038,5	2876	70	2377	1612	12552	25
	3	8950	187	199	61643,5	6148	74	2727	4565	36078	16
	6	7033	200	201	50946,5	3718	100	4247	4085	31838	26
	8	3320	150	186	12150	2339	65	1667	1032	12965	19
	9	7019	227	118	7167	3298	116	5961	4113	31512	56
	13	5031	150	89	20449,5	6824	126	8273	3270	39550	27
	14	1899	100	146	25295	3726	23	1894	787	9766	6
	16	3630	90	282	9908	7510	158	2145	1231	20599	10
	17	5279	192	275	38337,5	4743	138	3521	2996	28175	38
	19	5350	250	333	12267	3997	104	4232	1757	26125	29
	21	8189	218	243	18928,5	3208	133	5664	4882	36258	38
	22	1000	79	77	45267,5	1920	31	1092	324	5567	9
Итого по группе		61017	2003	2325	307398,5	50307	1138	43800	30654	290985	299
14,45 - 23,14	1	6782	146	267	5212,5	3016	60	5006	2842	13055	26
	4	2881	130	107	3238	3219	66	2714	1534	10602	27
	5	4454	126	190	33787	3351	101	3329	2079	12879	53
	7	5790	135	137	11827,5	5063	94	3782	3033	13381	41
	10	11480	290	270	17438	3698	140	7669	7208	46849	56
Продолжение таблицы 8
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
	11	11698	250	331	31381,5	4073	163	7329	6240	31154	55
	12	3399	227	198	6254	5328	132	3933	1600	9792	33
	18	27013	643	1011	24996	11961	397	6943	7135	33263	581
	25	20220	600	539	64556,5	5030	203	13557	12301	63750	130
Итого по группе		93717	2547	3050	198691	44739	1356	54262	43972	234725	1002
свыше 23,14	20	27213	600	546	883465	7665	253	15410	15841	54423	162
	23	16223	348	445	24961,5	3134	132	6848	9933	23033	54
	24	3793	122	38	10118	906	51	2608	1935	7617	14
Итого по группе		47229	1070	1029	123426	11705	436	24866	27709	85073	230
		210044

 

 

По полученным групповым  обобщающим показателям определим  статистико-аналитические показатели в среднем по каждой группе:

Таблица 9 - Аналитическая группировка предприятий по уровню специализации

Границы групп по уровню специа- лизации	Число хозяйств	Продуктивность коров, ц/гол.	Выход телят на 100 коров, гол.	Фондообеспеченность хозяйства, тыс.руб.	Фондовооружённость труда в  хозяйстве, тыс.руб.	Производственные затраты на 1 корову, руб.	Уровень специализации, %	Затраты труда на 1 корову, чел./час	Уровень концентрации (поголовье коров), гол.	Трудообеспеченность, чел.
-2,9 – 5,76	1	20,1	89	111	145	14801	1,3	104	402	0,8
5,76 – 14,45	12	30,5	116	611	270	21867	10,5	149	2003	2,3
14,45 – 23,14	9	36,8	119	444	146	21304	18,7	393	2547	3,1
свыше 23,14	3	44,1	96	1054	283	23239	32,6	215	1070	3,7
Всего

 

Удой молока от 1 коровы = валовой надой молока/поголовье коров (ц/гол)

Выход телят  на 100 коров = (приплод/поголовье коров)*100 (гол)

Фондообеспеченность хозяйства = (среднегодовая стоимость основных средств/площадь сельскохозяйственных угодий)*100 (тыс.руб.)

Фондовооружённость труда в хозяйстве = среднегодовая стоимость основных средств/среднегодовая численность работников (тыс.руб.)

Уровень интенсивности = (себестоимость произведенного молока/поголовье коров)*1000 (руб. на гол.)

Уровень специализации = (денежная выручка за реализацию молока/денежная выручка от реализованной продукции в целом по хозяйству)*100 (%)

Затраты труда  на 1 корову = (прямые затраты труда/поголовье коров)*1000 (чел/час)

Уровень концентрации = поголовье коров (гол.)

Трудообеспеченность = (среднегодовая численность работников/площадь сельскохозяйственных угодий)*100 (чел.)

Аналитическая группировка выявляет необходимые связи и зависимости в отрасли молочного скотоводства. С повышением уровня интенсивности данной отрасли ( с увеличением затрат денежных средств на 1 корову) и с увеличением фондообеспеченности и фондооснащённости хозяйства повышается продуктивность коров. Таким образом, группировка со всей очевидностью показала, что существует прямая зависимость между уровнем фондообеспеченности хозяйства и продуктивностью коров.

Рост фондообеспеченности  хозяйства ведёт к повышению  трудообеспеченности, однако из-за снижения уровня концентрации снижаются затраты труда на 1 корову. Изложенное подтверждают предприятия последней группы (4-ой).

Однако, глубокий кризис сельского хозяйства, инфляция привели  к тому, что отрасль убыточна в предприятиях первой и второй группы. Поэтому для повышения эффективности отрасли молочного скотоводства необходима: государственная поддержка, ликвидация диспаритета цен.

Однако, глубокий кризис сельского хозяйства, инфляция привели  к тому, что отрасль убыточна в остальных предприятиях. Поэтому для повышения эффективности отрасли молочного скотоводства необходима: государственная поддержка, ликвидация диспаритета цен.

 

3.3. Сущность  дисперсионного анализа. Оценка  существенности влияния уровня  специализации на продуктивность коров

Дисперсионный анализ — это анализ изменчивости признака под влиянием каких-либо контролируемых переменных факторов. В зарубежной литературе дисперсионный анализ часто обозначается как ANOVA, что переводится как анализ вариативности (Analysis of Variance). Автором метода является Рональд Фишер (1890 – 1968). В дисперсионном анализе исследование исходит из предположения, что одни переменные могут рассматриваться как причины, а другие — как следствия. Переменные первого рода считаются факторами, а переменные второго рода — результативными признаками. В этом отличие дисперсионного анализа от прямолинейного корреляционного анализа, в котором мы исходим из предположения, что изменения одного признака просто сопровождаются определенными изменениями другого.

В дисперсионном анализе  возможны два принципиальных пути разделения всех исследуемых переменных на независимые  переменные (факторы) и зависимые переменные (результативные признаки).

В дисперсионном анализе  общая вариация подразделяется на составляющие и производится сравнение этих составляющих. Испытуемая гипотеза состоит в том, что если данные каждой группы представляют случайную выборку из нормальной генеральной совокупности, то величины всех частных дисперсий должны быть пропорциональны своим степеням свободы и каждую из них можно рассматривать как оценку генеральной дисперсии.