Статистико-экономический анализ животноводства

 
Как можно увидеть из группировки  в хозяйствах Верховского и Ливенского районов Орловской области  в 2007 году с ростом продуктивности коров с 13,304 до 62,72 ц. происходит снижение себестоимости 1 ц ( с 0,974 до 0,664 тыс. руб), средних затрат труда на 1 ц продукции ( с 8,942 до 3,348 тыс.руб) и на 1 корову (с 193,221 до 161,47 тыс.руб). Одновременно с этим происходит увеличение средних затрат на 1 голову с 26,007 до 36,97 тыс.руб. 
 
Построим группировку по энергообеспеченности отрасли животноводства в Верховском и Ливенском районах Орловской области  в 2007 и рассмотрим влияние уровня энергообеспеченности на себестоимость 1 ц молока и себестоимость прироста 1 ц КРС. Исходные данные см. в приложении 9. Для определения числа групп строим огиву Гальтона (см. приложение 10). Число групп – 4. Далее получим ранжированный ряд по энергообеспеченности (См. приложение 11) и создаем группировку. 
 
Таблица 9. 
 
Группировка хозяйств Верховского и Ливенского районов Орловской области по энергообеспеченности в 2007 г.

 
 
 
Исходя из сведений, отраженных в  таблице можно утверждать, что  с ростом уровня энергообеспеченности в хозяйствах Верховского и Ливенского районов Орловской области  в 2007 с 0,037 до 5,096 л.с. происходит  снижение себестоимости 1 ц молока с 1, 0424 до 0,663 тыс. руб.  и средней себестоимости 1 ц прироста КРС с 9,709 до 6,165 тыс. руб. 
 
Однако для более детального изучения  влияния отдельных признаков на результативные показатели производства сельскохозяйственной продукции не достаточно одних лишь простых группировок. Построим комбинационную группировку. Группировочными признаками  будут являться уровень фондовооруженности и площадь сельскохозяйственных угодий. Определим влияние этих признаков на стоимость валовой продукции животноводства в расчете на 1 хозяйство, 1 работника, 1 га с/х угодий. Исходные данные представим в виде таблицы (см. приложение 12). Построим затем ранжированный ряд распределения по фондовооруженности (см. приложение 13). Определим величину интервала для подгрупп по площади с/х угодий, разобьем каждую группу на 2 подгруппы: 
 
, 
                                         (40) 
h = (11542-2250)/2 = 4646 га 
 
от 2250 до 6896 га 
 
от 6896 до 11542 га 
 
Строим группировку. 
 
Таблица 10. 
 
Влияние фондовооруженности и размера сельскохозяйственных угодий на стоимость валовой продукции животноводства в хозяйствах Верховского и Ливенского районов Орловской области  в 2007 г.

 
Продолжение таблицы 10.

 
Результаты комбинационной группировки  говорят о том, что стоимость продукции животноводства в хозяйствах Верховского и Ливенского районов Орловской области  в 2007 г. на 1 хозяйство, на 1 работника, на 1 га с/х угодий увеличивается как по группам (с ростом фондовооруженности), так и по подгруппам (с ростом площади с/х угодий). 
 
В целом же проведенное методом статистических группировок исследование позволяет сделать вывод о том, что  с ростом фондовооруженности  в хозяйствах  Верховского и Ливенского районов Орловской области  в 2007 году  растет средняя стоимость валовой продукции животноводства на 100 га сельскохозяйственных угодий стоимость валовой продукции животноводства на 1 работника. А вот стоимость валовой продукции животноводства на 100 рублей затрат в хозяйствах  Верховского и Ливенского районов Орловской области  в 2007 году изменяется незначительно. С ростом продуктивности коров происходит снижение себестоимости 1 ц, средних затрат труда на 1 ц продукции и на 1 корову Одновременно с этим происходит увеличение средних затрат на 1 голову.

5.2. Дисперсионный анализ. 
 
Дисперсионный анализ – это метод статистической оценки надежности проявления зависимости результативного признака от одного или нескольких факторов. На основе дисперсионного анализа решаются следующие задачи: 
 
1. Общая оценка достоверности различий в средних при группировке данных по одному факторному признаку или нескольким; 
 
2. Оценка достоверности взаимодействия между двумя, тремя и большим числом факторов; 
 
3. Оценка частных различий между парами средних. 
 
Неоценима роль дисперсионного метода анализа в изучении зависимости качественных признаков. Достоинством этого метода является и то, что  он способен к получению выводов на небольших по численности совокупностях. Дисперсионный анализ тесно связан с методом статистических группировок. Дисперсионный анализ предполагает, что изучаемая совокупность разделена на группы по одному или нескольким факторным признакам, влияние которых должно быть изучено. Содержание и значение выводов в значительной мере зависит от правильности проведения статистических группировок. 
 
Принципиальная схема дисперсионного анализа выглядит следующим образом: 
 
1. Установление основных источников варьирования и определения объемов вариации по источникам (общая, межгрупповая, остаточная); 
 
2. Определение числа степеней свободы; 
 
3. Вычисления и анализ дисперсий на основе которых формируется вывод относительно проверяемой нулевой гипотезы[5, 96]. 
 
В данной курсовой работе путем дисперсионного анализа определим характер и степень влияния фондовооруженности отрасли на стоимость валовой продукции животноводства на 100 га сельскохозяйственных угодий в Верховском и Ливенском районах Орловской области в 2007 г. 
 
Таблица 11. 
 
Группировка хозяйств Верховского и Ливенского районов по фондовооруженности в 2007 году.

 
Определим среднюю урожайность в  целом 
 
= =629,15 тыс. руб. 
 
Выдвигаем нулевую гипотезу о случайном характере различия средних уровней по группам, то есть делаем предположение, что средняя стоимость валовой продукции животноводства на 100 га с/х угодий  различается в связи с влиянием случайных факторов и не зависит от  уровня фондовооруженности хозяйств. 
 
Определим общую дисперсию, характеризующую влияние всего комплекса факторов на  изменение стоимости валовой продукции животноводства на 100 га с/х угодий: 
 
,                                                (41) 
 
где x_i – каждое отдельное значение признака;  
 
       - среднее значение признака. 
 
D_общ.=(226-629,15)²+(294-629,15)²+(128-629,15)²+(485-629,15)²+(211-629,15)²+(918-629,15)²+(332-629,15)²+(723-629,15)²+(668-629,15)²+  
 
(205-629,15)²+(115-629,15)²+(796-629,15)²+(296-629,15)²+(375-629,15)²+ 
 
(1253-629,15)²+(276-629,15)²+(776-629,15)²+(639-629,15)²+(18-629,15)²+ 
 
(1934-629,15)²= 12827862,1 
 
Определим дисперсию межгрупповую, характеризующую влияние уровня фондовооруженности на вариацию стоимости валовой продукции животноводства на 100 га с/х угодий. 
 
,                                            (42) 
 
где  - среднее значение признака в группе; 
 
       f – число хозяйств в группе. 
 
D_межгр.= (377-629,15)² *6+(473-629,15)² *6+(603-629,15)² *6+(1934-629,15)² *2 = 3937144,6 
 
Далее находим дисперсию внутригрупповую, которая показывает вариацию  средней стоимости валовой продукции животноводства на 100 га с/х угодий под влиянием неучтенных факторов: 
 
,                                              (43) 
 
где  x_i – каждое отдельное значение признака;  
 
        - среднее значение признака в группе. 
 
D_вн.гр.=(226-337)²+(294-337)²+(128-337)²+(485-337)²+(211-337)²+(918-337)² + +(332-473)²+(723-473)²+(668-473)²+(205-473)²+(115-473)²+(796-473)²+(296--603)²+(375-603)²+(1253-603)²+(276-603)²+(776-603)²+(639-603)²+(18-1934)²+ 
 
(1934-1934)²= 8890717,4 
 
Проверим взаимосвязь дисперсий:  
 
                                           (44) 
12827862,1= 3937144,6+8890717,4 
 
Определим число степеней свободы вариации для каждой дисперсии: 
 
,                                                   (45) 
 
где N – общий объем совокупности. 
 
V_общ.=20-1=19 
 
,                                                   (46) 
 
где n – число групп. 
 
V_межгр.= 4-1=3 
 
                                                   (47) 
 
V=20-4=16 
 
Далее рассчитаем дисперсию на 1 степень свободы вариации: 
 
,                                              (48) 
 
где D_межгр.- межгрупповая дисперсия; 
 
       V_межгр.- число степеней свободы вариации для межгрупповой дисперсии. 
 
 
 
,                                                (49) 
 
где  D_вн.гр.- внутригрупповая дисперсия; 
 
       V_межгр.- число степеней свободы вариации для внутригрупповой дисперсии. 
 
 
 
Вычислим фактическое значение критерия Фишера: 
 
,                                                  (50) 
 
где  d_межгр- межгрупповая дисперсия на 1 степень свободы вариации; 
 
        d_вн.гр.- внутригрупповая дисперсия на 1 степень свободы вариации. 
 
 
 
Табличное значение критерия Фишера определяется по специальной таблице «Таблица 5 % уровня распределения F». 
 
F_табл.=2,24 
 
Таким образом F_факт.>F_табл., следовательно нулевая гипотеза о случайном характере различия средних по группам отвергается.  
 
Результаты проведенного анализа оформим в виде таблицы. 
 
Таблица 12. 
 
Анализ дисперсий.

 
 
 
Таким образом результаты проведенных  расчетов подтверждают существенность зависимости стоимости валовой  продукции животноводства на 100 га сельскохозяйственных угодий  в Верховском и Ливенском районах Орловской области в 2007 году от фондовооруженности хозяйств.  Доля межгрупповой дисперсии, характеризующей влияние уровня фондовооруженности на вариацию стоимости валовой продукции животноводства на 100 га с/х угодий в общей сумме дисперсии составила 12827862,1, в то время как дисперсия внутригрупповая, характеризующая вариацию  средней стоимости валовой продукции животноводства на 100 га с/х угодий под влиянием неучтенных факторов, составила 8890717,4. 
5.3.Корреляционный анализ. 
 
Для установления количественных характеристик  между изучаемыми факторами применяется корреляционно-регрессионный анализ. В целом он включает в себя измерение тесноты связи, направление связи и установление аналитического выражения (формы) связи. Корреляционный анализ позволяет решать следующие задачи: 
 
1.  определить абсолютное изменение зависимой переменной под влиянием одного или комплекса факторов; 
 
2.  охарактеризовать меру зависимости результативного признака от одного из факторов при постоянном значении других; 
 
3. установить величину относительного изменения зависимой переменной на единицу относительного изменения одного или нескольких факторов; 
 
4.  показать меру тесноты связи результативного признака со всем комплексом включенных в анализ факторов или с одним фактором при исключении влияния других; 
 
5. провести анализ всего комплекса факторов, установить роль каждого из них в обеспечении вариации результативного признака; 
 
6.  статистически оценить выборочные показатели корреляционной связи. 
 
Каждая из вышеперечисленных задач решается путем расчета определенных показателей на тех или иных этапах проведения корреляционно-регрессионного анализа[5,231]. Рассмотрим схему корреляционного анализа: 
 
1.  определение причинной обусловленности между изучаемыми признаками, теоретический анализ, группировка статистических данных, дисперсионный анализ; 
 
2.  формирование корреляционной модели: отбор признаков для включения в модель, установление формы связи, выбор математического уравнения для аналитического выражения связи между факторами; 
 
3. расчет показателей связи; 
 
4. статистическая оценка выборочных показателей связи. 
 
Проведем корреляционный анализ по группе хозяйств Верховского и Ливенского районов Орловской области. 
 
Таблица 1.