 |
Статистическая группировка
|
|
|
|
| № группы | Значение группировочного признака в группе | Числоединиц совокупности в группе | Обобщающий показатель 1 | Обобщающий показатель 2 | … |
| … M | |||||
| ИТОГО |
Анализ (от греч. Analysis – разложение, расчленение) – метод научного исследования, состоящий в мысленном или фактическом разложении целого на оставные части; 2) структурно-функциональный анализ – совокупность операций, с помощью которых выявляется и исследуется структура, выполняемых объектом функций, а также их организационное обеспечение; 3) системный анализ – процедура расчленения и исследования объекта на основе системного подхода.
Анализ таблицы – это метод научного исследования явления (статистической совокупности) путем познания и оценки. Делится на структурный и содержательный.
Алгоритм группировки с равными интервалами включает следующие шаги:
1.Определяется оптимальное количество групп – m. Для больших совокупностей можно воспользоваться формулой американского ученого ССтерджесса:
m = 1+3,322 ·lgN,
где N – число единиц совокупности.
2. Определяется величина интервала:
Xmax – Xmin,
∆ = m
Где числитель – размах вариации;
Xmax – максимальное значение размаха признака в исследуемой совокупности;
Xmin – минимальное значение признака в исследуемой совокупности;
m – число групп.
Если в результате деления получится не целое число, то округлять нужно в большую сторону, а не в меньшую.
3. Определяются границы каждого интервала:
для первого интервала: от Xmin до Xmin + ∆;
для второго интервала: от Xmin + ∆ до Xmin + 2∆;
для m – го интервала: от Xmin + (m – 1) ∆ до Xmax.
4. Подсчитывают число единиц, попавших в интервал. Причем единицы, имеющие значение признака, равное граничному, относят только к одному из интервалов.
|
|
|
5. Результаты заносят в таблицу.
Аналитическое выравнивание ряда динимики является наиболее эффективным способом выявления основной тенденции развития ряда. Если фактические уровни ряда нанести на график, то при соединении точек получим ломаную линию, которая отражает влияние различных факторов. Выравнивание производят для того, чтобы найти плавную линию развития (тренд) данного явления, которая характеризует основную тенденцию его динамики. Выравнивание может быть проведено по прямой или дугой линии, выражающей функциональную зависимость (параболе второго порядка, показательной (логарифмической) кривой и т. д.).
Аналитическая группировка – это группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками. Аналитическая группировка юридически значимых показателей позволяет обнаружить взаимосвязь и зависимость изучаемых явлений и процессов. В определенной мере эта задача решается типологической, и структурной группировками. Но аналитическая группировка данных специально предназначена для решения этой задачи (например, распределение краж по месту и времени их совершения, осужденных за автотранспортные преступления – по стажу работы водителя). Примером таких группировок могут служить многочисленные данные, показывающие зависимость преступности от уровня воспитания, наличия в семье обоих родителей, пьянства, безработицы и т. п.
Аналитическая статистика – это процедуры оценки характеристик совокупности по данным выборок.
Анкетный опрос – это регистрация мнений, намерений и мотивов респондентов путем самостоятельнго заполнения ими анкеты. Как правило заполненных Анке возвращается меньше, чем рассылается. Кроме того, проверить достоверность собранного материала очень сложно. Поэтому такой способ наблюдения может применяться в тех случаях, когда не требуется высокая точность сведений, а нужны приблизительные характеристики. К нему прибегают при проведении социологических обследований, в статистике связи, для изучения общественного мнения, например, о деятельности учаскового инспектора и т. д.
|
|
|
Арифметический контроль – это проверка зарегистрированных данных путем прямых или косвенных пересчетов. В зависимости от причины появления выделяются ошибки: регистрации, репрезентативности, случайные, систематические, непреднамеренные, преднамеренные (см. ниже).
Атрибутивный ряд распределения – это ряд, построенный по качественному признаку.
Б
База сравнения (основание) – это абсолютная величина, с которой сравниваются другие величины. За основание (базу), равное 1, или 100%, принимаются сведения об изучаемом признаке определенного года, который был чем-то характерен для изучаемого явления. Определение базового года дело ответственное. Его необоснованный выбор может исказить характер изменений наблюдаемого явления, на чем нередко строятся политические спекуляции.
Данные базового года выполняют роль неподвижной базы, к которой процентируются показатели последующих лет. Задачи статистческого анализа часто требуют ежегодных (или по иным периодам) сопоставлений, когда за базу принимаются данные каждого предыдущего года (месяца или другого периода). Такие относительные показатели называются величинами, вычисляемыми цепным способом (данные каддого последующего года сопоставляются с данными предыдущего и показатели динамики образуют как бы непрерывную цепь). Подобная база называется подвижной.
Биссеральный коэффициент корреляции – это оценивание связи между качественным альтернативным и количественным варьирующим признаками.
Бюджетные обследования характеризуют систему потребительских расходов и доходов семей.
В
Вариация – (колеблемость), многообразие, изменяемость значения признака у отдельных единиц совокупности явлений, видоизменение, изменение отдельных деталей, частностей и т.п. Вариация признака в статистике отражается статистическим распределением.
|
|
|
Вариационный размах характеизует диапазон вариации, это разнасть между максимальным и минимальным значениями признака: R = хmax – хmin. Если крайние значения признака нетипичны для совокупности, то используются квартильные или децильные размахи. Квартильный размах RQ = Q3 – Q1 охватывает 50% объема совокупности, децильный RD2 = D8 – D2 – 60%? Децильный RD1 = D9 – D1 – 80%.
Обобщающей мерой вариации является среднее отклонение индивидуальных значений признака от центра распределения.
Поскольку алгебраическая сумма отклонений S(хj – х)fj = 0, то в расчетах используются модули ½хj - х½ или квадраты (хj-х)² отклонений. Средний из модулей отклонений называют средним линейным отклонением l; средний квадрат отклонений – дисперсией σ², корень квадратный из дисперсии – средним квадратичным отклонением σ:
m
∑ хj – х fj
1
l = m
∑ fj
m
∑(хj – х)² fj
1
m
σ = √ ∑ fj
По первичным, несгруппированным данным приведенные характеристики вариации рассчитываются по принципу невзвешенной средней, т.е.:
n
∑ хj – х fj
l =
n
n
∑(хj – х)²
σ = √ n
Cреднее линейное и среднее квадратическое отклонения - именованные числа (в единицах измерения признака). По содержанию они идентичны, из-за математических свойств σ > l.
В симметричном, близком к нормальному, распределении σ = 1,25 l,
R = 6σ = х ± 3σ
Дисперсию используют не только для оценки вариации, но и при измерении взаимосвязей, для проверки статистических гипотез и т. п. Для признаков метрической шкалы расчет дисперсии ведется по формуле:
m
∑ (xj – x)²fj
σ² = m = х² - x ².
∑ fj
Варианты – это отдельные значения признака (сам конкретный признак), которые он принимает в вариационном ряду.
Вариация – это различие единиц совокупности (например, до 20 лет, 20-24 года, 25-29 лет и т. д.).
Вариационный ряд распределения – это ряд, построенный по количественному признаку (возраст, стаж, меры наказания, сроки расследования или рассмотрение дел, число судимостей и т. д).
Величина интервала – это разность между верхней и нижней границами интервала i = Xmax – Xmin.
|
|
|
Величина сравнения – это сравниваемый показатель.
Верхней границей интервала (Xmax) называется наибольшее значение признака в интервале.
Взвешенная средняя величина (средневзвешенная арифметическая) – это средняя величина, которая вычисляется по вторичным (сгруппированным) данным. Логическая формула среднеарифметической взвешенной имеет вид:
m
∑ xjfj
1 m
x = m или x = ∑ xjdj,
∑ fj 1
где fj – частота; dj – частность j-ой группы. При этом
fj m
dj = m, а ∑dj = 1.
∑fj 1
Виды выборки определяют конкретный механизм или процедуру отбора единиц из генеральной совокупности. В практике выборочных обследований наибольшее распространение получили следующие виды выборки: собственно-случайная, механическая, типическая, серийная, комбинированная.
Виды наблюдения – различают по степени охвата единиц и по времени регистрации данных. По степени охвата единиц обследования виды наблюдения различают на сплошные и несплошные. (см. ниже).
Виды статистических показателей:
|
|
|
