Графические методы представления статистических данных. Статистические характеристики и исследования

1. Понятие статистики

Статистика одна из древнейших отраслей знаний, возникшая на базе хозяйственного учета. Ее возникновение связано с потребностями общества в различного рода сведениях.

Полагают, что термин статистика произошел от латинских слов stato (государство) и status (положение, состояние).

Под статистикой в широком смысле понимается наука, которая изучает с количественной стороны массовые явления и их закономерности.

Общая теория статистики – методологическая наука, наука о методе, который применим для выявления закономерностей в любой области, где выводы строятся на основе массового наблюдения, где имеет место вариация признака у единичных элементов совокупности, где общие закономерности могут проявляться только через взаимопогашение случайностей у отдельных единиц.

2. Статистика как наука

2.1 Пути развития статистики

Развитие статистики как науки шло по двум направлениям:

1-ое направление возникло в Германии и известно как государствоведение или описательная школа. Представители этой школы основной своей задачей считали описание достопримечательностей государства без анализа закономерностей и взаимосвязей между ними. Основателем описательной школы был немецкий ученый Герман Конринг.

2-ое направление развития статистики возникло в Англии, и оно известно под названием политическая арифметика. Представители этой школы своей главной задачей считали выявление на основе большого числа наблюдений различных закономерностей и взаимосвязей изучаемых явлений. Основателем школы был Уильям Петти.

2.2 Предмет статистики и основные понятия

Обобщил теоретические сведения из государствоведения и учет по практическим работам представителей школы политической арифметики бельгийский ученый математик Адольф Кетие. Он же дал определение предмета статистики – это массовые явления, связанные с жизнью общества и человека. Он также увидел в статистике орудие социального познания.

Отличительные черты массовых явлений:

1. Каждый элемент множества обладает как индивидуальными или отличительными признаками, так и общими или сходными.

2. Характеристики одного из элементов массового явления не могут быть получены на основе характеристик других элементов.

Определение: Изучаемые статистикой массовые явления в виде множества однокачественных единиц с отличающимися индивидуальными признаками, называются статистическими совокупностями. Исходя, из этого можно сказать, что предметом статистики являются различные статистические совокупности, исследования которых связано с количественной характеристикой и выявлением присущих им закономерностей. Статистическая совокупность одно из главных понятий статистической науки. С ним связаны и такие понятия как: единица совокупности. Определение: Элементы, множество которых образует изучаемую совокупность, называется единицами. Признаки единиц совокупности:

Каждая единица совокупности может быть охарактеризована разного рода качественными и количественными признаками.

Если определенный признак имеет разные значения у определенных единиц совокупности, то это называется вариацией. Определение: Закономерность, выявленная на основе массового наблюдения, т.е. проявившаяся в большой массе явлений через преодоление свойственной ее единичным элементом случайности, называется статистической закономерностью. Основная задача статистики – это абстрагироваться от случайного и выявить типичное, закономерное.

Существует три способа выявления закономерностей:

1. логический;

2. эмпирический;

3. на основе закона больших чисел.

2.3 Метод статистики

Массовое наблюдение, группировка и сводка его результатов, вычисление и анализ обобщающих показателей. Все это вместе и дает метод статистики.

3.Статистическое наблюдение

3.1 Статистическое наблюдение, как этап статистического исследования. План статистического наблюдения

Статистическое наблюдение является первым этапом статистического исследования.

Определение: Статистическое наблюдение – это научно организованный сбор массовых данных об исследуемых процессах и явлениях, который осуществляется по заранее разработанной программе.

Требования к массовым данным:

Статистические данные должны быть достаточно полными. Всякое явление обладает многообразными взаимосвязанными признаками. Полнота данных обеспечивает охват наиболее существенных признаков, необходимых для получения объективных выводов. Если данные статистического наблюдения относятся к различным отрезкам времени территориям, то необходимо обеспечить их сопоставимость. Под сопоставимостью статистических сведений подразумевается единообразие их единиц измерения, стоимостных оценок, границ административных территорий, временных характеристик и т.д. Прежде чем начать статистическое наблюдение, требуется установить порядок его проведения. Для этого разрабатывается подробный план наблюдения, который содержит:

1. программно-методологическую часть:

2. организационную часть.

1. Программно-методологические вопросы плана наблюдения.

В этой части плана должны быть определены:

а) цель и задачи наблюдения:

б) объект и единицы, подлежащие обследованию;

в) программа наблюдения.

Программа наблюдения представляет собой перечень вопросов, на которые предполагается получить ответы в ходе обследования. Программа должна отличаться полнотой сведений и широтой охвата. Формулировки вопросов должны быть по возможности краткими и ясными, исключать неточность и расплывчатость в ответах, при необходимости для единого толкования и понимания вопросов дается подсказка. В программной методологической части наблюдения указывается конкретный инструментарий статистического исследования, т.е. бланки, в которых должны содержаться ответы на сформулированные вопросы, а так же инструкции по их заполнению.

2. Организационные вопросы плана наблюдения.

Для успешной организации наблюдения и полноты охвата совокупности разрабатывается организационный план наблюдения.

В нем указывается:

а) субъект наблюдения:

б) сроки и место проведения исследования;

в) организация сбора данных и технологии их обработки.

3.2 Формы и виды статистического наблюдения

Формы, виды и способы статистического наблюдения.

В отечественной статистике используются три организационные формы (типы) статистического наблюдения:

1. Отчетность – это основная форма статистического наблюдения, с помощью которой статистические органы в определенные сроки получают от предприятий, учреждений и организаций необходимые данные в виде установленных в законном порядке отчетных документов, скрепляемых подписями лиц, ответственных за их предоставление и достоверность собираемых сведений.

Делится: телефонную, телетайпную, почтовую.

2. Специально организованное наблюдение проводится с целью получения сведений, отсутствующих в отчетности, или для проверки ее данных. Практическая статистика проводит переписи населения, материальных ресурсов, многолетних насаждений, неустановленного оборудования, строек незавершенного строительства оборудования и др. Кроме переписей статистика проводит и другие специально организованные наблюдения, в частности бюджетные обследования, которые характеризуют структуру потребительских расходов и доходов семей.

3. Регистровое наблюдение – это форма непрерывного статистического наблюдения за долговременными процессами, имеющими фиксированное начало, стадию развития и фиксированный конец. Оно основано на ведении статистического регистра. Регистр представляет собой систему, постоянно следящую за состоянием единицы наблюдения и оценивающую силу воздействия различных факторов на изучаемые показатели.

В практике статистики различают регистры населения и регистры предприятий.

Виды статистического наблюдения по времени регистрации фактов

Текущее наблюдение ведется систематически, по мере возникновения явлений. При периодическом наблюдении регистрация исследуемых явлений проводится через определенные, обычно одинаковые промежутки времени. Единовременное наблюдение проводится один раз для решения какой-либо задачи или повторяется эпизодически через определенные периоды времени, по мере надобности.

Виды статистического наблюдения по охвату единиц совокупности

При сплошном наблюдении регистрируются все без исключения единицы совокупности. При выборочном наблюдении обследуется отобранная в случайном порядке часть единиц совокупности с целью характеристики всей совокупности.

При несовершенно сплошном наблюдении (основного массива) обследованию подвергается основная часть совокупности и сознательно исключается некоторая часть, о которой заведомо известно, что она не играет большой роли в характеристике всей совокупности. Монографическое наблюдение состоит в подробном описании небольшого числа или отдельных типичных единиц совокупности.

Способы регистрации фактов или способы получения первичного материала

Непосредственное наблюдение осуществляется путем регистрации изучаемых единиц и их признаков специально выделенными лицами на основе непосредственного осмотра, подсчета, взвешивания, показания приборов и т.д. Документальное наблюдение основано на использовании в качестве источника статистических сведений различных документов первичного учета предприятий, учреждений, организаций. При опросе статистические материалы получают путем регистрации ответов, которые дают опрашиваемые лица. Экспедиционный способ заключается в том, что специально подготовленные регистраторы путем опроса заполняют формулы, одновременно контролируя привольность получаемых сведений. При саморегистрации или самоисчислении работники статистических органов раздают опросные бланки опрашиваемым лицам, инструктируют их, а затем собирают заполненные формуляры, контролируя полноту и правильность полученных сведений. Анкетный опрос состоит в том, что разработанная анкета рассылается кругу лиц и после заполнения возвращается органам, проводящим наблюдения. Корреспондентский заключается в организации статистическими органами специальной сети корреспондентов из лиц, проживающих на местах, которые проводят наблюдение согласно разработанному бланку и инструкции и сообщают сведения статистическим органам. Явочный предусматривает представление сведений в органы, ведущие наблюдение в явочном порядке.

4. Сводка и группировка статистических данных

4.1 Задачи и виды статистической сводки

Определение: Сводка представляет собой комплекс последовательных операций по обобщению конкретных единичных фактов, образующих совокупность, для выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.

Таким образом, если при статистическом наблюдении собирают данные о каждой единице объекта, то результатом сводки являются подробные данные, отражающие в целом свою совокупность.

Статистическая сводка должна вестись на основе предварительного теоретического анализа явлений и процессов.

По глубине обработки материала сводка бывает простая и сложная.

Простой сводкой называется операция по подсчету общих итогов по совокупности единиц наблюдения.

Сложная сводка представляет собой комплекс операций, включающих группировку единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всему объекту и представление результатов группировки и сводки в виде статистических таблиц.

Проведение сводки предшествует разработка ее программы, которая состоит из следующих этапов:

Выбор группировочных признаков;

Определение порядка формирования групп;

Разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом;

Разработка макетов статистических таблиц, в которых должны быть представлены результаты сводки.

По форме обработки материала сводка бывает децентрализованная и централизованная.

При децентрализованной сводке (именно она используется, как правило, при обработке статистической отчетности) разработка материала проводится последовательными этапами. Так, отчеты предприятий сводятся статистическими органами субъектов Российской Федерации, а уже итоги по региону поступают в Госкомстат России, и там определяются показатели в целом по народному хозяйству страны. При централизованной сводке весь первичный материал поступает в одну организацию, где и подвергается обработке от начала и до конца. Централизованная сводка обычно используется для обработки материалов единовременных статистических обследований. По техники выполнения статистическая сводка подразделяется на механизированную и ручную.

Для проведения сводки составляется план, в котором излагаются организационные вопросы: кем и когда будут осуществляться все операции, порядок ее проведения, состав сведений, подлежащих опубликованию в периодической печати.

4.2 Метод группировки в статистике

Статистическая группировка – это расчленение всей совокупности материалов на группы и подгруппы по существенным признакам для всестороннего изучения явлений и процессов общественной жизни.

Признак, положенный в основу называется группировочный.

Для построения групп в статистике используют в основном два вида признаков:

1. количественные (численные);

2. качественные (атрибутивные).

Группировка по одному признаку называется простой , а группировки по двум и более признакам взятыми в сочетании друг с другом, называются комбинационными (сложными).

После того, как выбран группировочный признак, производится выбор числа групп. Если в основу группировки положен качественный признак, то вопрос о числе групп решается автоматически – их будет столько, сколько качественных состояний принимает изучаемая совокупность (ее единицы).

При группировке по количественным признакам возникает вопрос об определении интервалов группировки. Величиной интервала называется разность между максимальным и минимальным значением признака в каждой группе. В зависимости от характера распределений единиц совокупности по данному признаку интервалы могут быть по величине разными и неравными. Если распределение признака в границах его вариации достаточно равномерно, то диапазон колебаний признака разбивают на равные интервалы, длину которых определяют по формуле:

где X mak и X min соответственно максимальное и минимальное значение признака в данной совокупности,

n – число образуемых групп.

Число групп может быть заданно на основе предыдущих исследований. В том случае, если вопрос о числе групп приходиться решать самостоятельно, то можно использовать формулу Стерджесса для определения оптимального числа групп:

n – число групп

N – число единиц совокупности

Различают закрытые интервалы, в которых дана верхняя и нижняя граница, и открытые, в которых имеется только одна граница: верхняя или нижняя.

Статистические группировки по задачам, решаемым с их помощью, делятся на:

Типологическая группировка – это разделение исследуемой качественно разнородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки.

Структурной называется группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку.

Аналитической называется группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками.

4.3 Ряды распределения в статистике

Статистический ряд распределения – это упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по определенному варьирующему признаку.

В зависимости от признака положенного в основу образования ряда распределения, различают:

1. Атрибутивные – ряды распределения, построенные по качественным признакам.

2. Вариационные – ряды распределения, построенные по количественному признаку. Любой вариационный признак состоит из 2-х элементов: вариантов и частот.

Вариантами считаются отдельные значения признака, которые он принимает в вариационном ряду.

Частоты – это численности отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда.

Частостями называют частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу.

В зависимости от характера вариации признака различают:

1. Дискретный вариационный ряд характеризует распределение единиц совокупности по дискретному признаку (величина количественного признака принимает только целые значения).

2. Интервальный вариационный ряд – он целесообразен при непрерывной вариации признака, а также, если дискретная вариация проявляется в широких пределах, т.е. число вариантов дискретного признака достаточно велико.

Удобнее всего ряды распределения анализировать при помощи их угарического изображения.

Полигон используется при изображении дискретных вариационных рядов.

Гистограмма принимается для изображения интервального вариационного ряда.

5. Статистические показатели

Статистический показатель представляет собой количественную характеристику социально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности. Качественная определенность показателя заключается в том, что он непосредственно связан с внутренним содержанием изучаемого явления или процесса, его сущностью.

Как правило, изучаемые статистикой процессы и явления достаточно сложны, и их сущность не может быть отражена посредством одного отдельно взятого показателя. В таких случаях используется система статистических показателей (совокупность взаимосвязанных показателей, имеющая одноуровневую или многоуровневую структуру и нацеленная на решение конкретной статистической задачи).

5.1 Абсолютные и относительные показатели

Абсолютные статистические показатели.

Статистические показатели в форме абсолютных величин характеризуют абсолютные размеры изучаемых статистикой процессов и явлений: их массу, площадь, объем, протяженность; отражают их временные характеристики, а также могут представлять объем совокупности, т.е. число составляющих ее единиц.

Индивидуальные абсолютные показатели, как правило, получают непосредственно в процессе статистического наблюдения как результат замера, взвешивания, подсчета и оценки интересующего количественного признака.

Сводные объемные показатели получают в результате сводки и группировки индивидуальных значений (характеризуют объем признака или объем совокупности как в целом по изучаемому объекту, так и по какой-либо его части).

Абсолютные статистические показатели выражаются в следующих единицах измерения:

Натуральные (тонны, килограммы, километры, штуки);

Стоимостные (денежная оценка социально-экономическим явлениям и процессам);

Трудовые (человеко-дни, человеко-часы).

Относительные статистические показатели.

Относительный показатель представляет собой результат деления одного абсолютного показателя на другой и выражает соотношение между количественными характеристиками социально-экономических процессов и явлений. В числителе показатель называется текущим или сравниваемым, в знаменателе называется основанием или базой сравнения.

Если база сравнения принимается за 1, то относительный показатель выражается в коэффициентах, если база принимается за 100, то выражается в процентах (%), если за 1000, выражается в промилле (%0), если база принимается за 10.000, то выражается в продецимилле.

Проценты, как правило, используются в тех случаях, когда сравниваемый абсолютный показатель превосходит базисный не более чем в 2-3 раза. Проценты же свыше 200-300 обычно заменяются кратным отношением, коэффициентом.

5.2 Средние показатели (величины)

Средняя величина, представляющая собой обобщенную количественную характеристику признака в статистической совокупности в конкретных условиях места и времени, является наиболее распространенной формой статистических показателей.

Рассмотрим типы средних, которые рассчитываются для случаев, когда каждая из вариант вариационного ряда встречается только один раз (тогда средняя называется простой, или невзвешенной) и когда вариант или интервалы повторяются (средняя взвешенная). Число повторений вариант – частота. При выборе того или иного типа средней следует исходить из принципа осмысленности результата при суммировании или при взвешивании.

Средняя арифметическая.

X – степенная средняя;

Z – показатель степени, определяющий тип средней;

Xi – варианты;

mi – частоты или статистические веса вариантов.

Средняя гармоническая (z=-1).

Репетиторство

Нужна помощь по изучению какой-либы темы?

Наши специалисты проконсультируют или окажут репетиторские услуги по интересующей вас тематике.
Отправь заявку с указанием темы прямо сейчас, чтобы узнать о возможности получения консультации.

Для наглядного и компактного представления статистической информации используют статистические таблицы и графики (включая диаграммы, картограммы и картодиаграммы).

Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения, как правило, оформляются в виде таблиц.

Таблица - наиболее рациональная, наглядная и компактная форма представления статистического материала.

Статистической называется таблица, которая содержит сводную числовую характеристику исследуемой совокупности по одному или нескольким существенным признакам, взаимосвязанным логикой экономического анализа.

Основные элементы статистической таблицы, показанной на рис. 5.1, составляют ее макет:

Рис. 5.1. Статистическая таблица

При построении таблицы числовая информация располагается на пересечении строк и граф. Таким образом, внешне таблица пред­ставляет собой совокупность граф и строк, которые формируют ее

остов. Размер таблицы определяется произведением числа строк на число граф.

Статистическая таблица содержит три вида заголовков: общий, верхние и боковые. Общий заголовок отражает содержание всей таблицы, располагается над ее макетом по центру и является внеш­ним заголовком. Верхние заголовки (заголовки сказуемого) харак­теризуют содержание граф, а боковые (заголовки подлежащего) - содержание строк. Они являются внутренними заголовками.

Остов таблицы, заполненный заголовками, образует ее макет. Если на пересечении граф и строк записать цифры, то получается полная статистическая таблица. Цифровой материал может быть пред­ставлен абсолютными, относительными (индексы цен на продоволь­ственные товары) и средними величинами. В случае необходимости таблицы могут сопровождаться примечанием, используемым с це­лью пояснения заголовков, методики расчета некоторых показате­лей, источников информации и т. д.

По логическому содержанию таблица представляет собой «стати­стическое предложение», основными элементами которого являются подлежащее и сказуемое.

Подлежащее статистической таблицы содержит перечень показа­телей, характеризующийся цифрами. Это могут быть одна или не­сколько совокупностей, отдельные единицы совокупностей (фир­мы, объединения) в порядке их перечня или сгруппированные по каким-либо признакам (отдельные территориальные единицы, вре­менные периоды в хронологических таблицах и т. д.). Обычно под­лежащее таблицы дается в левой части, в наименовании строк.

Сказуемое статистической таблицы образует система показате­лей, которыми характеризуется объект изучения, т. е. подлежащее таблицы. Сказуемое формирует верхние заголовки и составляет со­держание граф с логически последовательным расположением пока­зателей слева направо.

Расположение подлежащего и сказуемого может меняться места­ми, что зависит от выбора исследователя. В зависимости от структу­ры подлежащего и группировки единиц в нем различают статисти­ческие таблицы простые и сложные, а последние в свою очередь подразделяются на групповые и комбинационные.

В простой таблице в подлежащем дается простой перечень ка­ких-либо объектов или территориальных единиц совокупности. Про­стые таблицы бывают монографические и перечневые. Монографи­ческие характеризуют не всю совокупность единиц изучаемого объема, а только одну какую-либо группу из него, выделенную по опреде­ленному, заранее сформулированному признаку. Таким образом, простыми перечневыми таблицами называются таблицы, подлежа­щее которых содержит перечень единиц изучаемой совокупности.

Подлежащее простой таблицы может быть сформировано по следу­ющим принципам: видовому, территориальному (численность населе­ния по странам СНГ); временному и т. д. Простые таблицы не дают возможности выявить социально-экономические типы изучаемых яв­лений, их структуру, а также взаимосвязи и взаимозависимости между характеризующими их признаками. Эти задачи более полно решаются с помощью сложных таблиц: групповых и особенно комбинационных.

Групповыми называются статистические таблицы, подлежащее которых содержит группировку единиц совокупности по одному количественному или атрибутивному признаку. Сказуемое в груп­повых таблицах состоит из показателей, необходимых для характе­ристики подлежащего.

Простейшим видом групповых таблиц являются атрибутивные и вариационные ряды распределения. Групповая таблица может быть более сложной, если в сказуемом приводятся не только число еди­ниц в каждой группе, но и ряд других важных показателей, количе­ственно и качественно характеризующих группы подлежащего. Та­кие таблицы часто используются в целях сопоставления обобщающих показателей по группам, что позволяет делать определенные прак­тические выводы. Групповые таблицы позволяют выявить и оха­рактеризовать социально-экономические типы явлений, их струк­туру в зависимости только от одного признака.

Комбинационными называются статистические таблицы, подле­жащее которых содержит группировку единиц совокупности одно­временно по двум и более признакам: каждая из групп, построенная по одному признаку, разбивается на подгруппы по какому-либо другому признаку и т. д.

Комбинационные таблицы позволяют характеризовать типичес­кие группы, выделенные по нескольким признакам, и связь между последними. Последовательность разбиения единиц совокупности на однородные группы по признакам определяется либо важностью одного из них в их комбинации, либо порядком их изучения.

Сложная разработка сказуемого предполагает деление признака, формирующего его, на подгруппы. При этом получается более пол­ная и подробная характеристика объекта. В таком случае каждая группа предприятий или каждое из них в отдельности могут быть охарактеризованы различной комбинацией признаков, формирую­щих сказуемое.

Статистические данные должны быть представлены так, чтобы ими можно было пользоваться. Существует 3 основных формы представления статистических данных:

1) текстовая – включение данных в текст;

2) табличная – представление данных в таблицах;

3) графическая – выражение данных в виде графиков.

Текстовая форма применяется при малом количестве цифровых данных.

Табличная форма применяется чаще всего, так как является более эффективной формой представления статистических данных. В отличие от математических таблиц, которые по начальным условиям позволяют получить тот или иной результат, статистические таблицы рассказывают языком цифр об изучаемых объектах.

Статистическая таблица – это система строк и столбцов, в которых в определенной последовательности и связи излагается статистическая информация о социально-экономических явлениях.

Таблица 2. Внешняя торговля РФ за 2000 – 2006 годы, млрд.долл.

Например, в табл. 2 представлена информация о внешней торговле России, выражать которую в текстовой форме было бы неэффективным.

Различают подлежащее и сказуемое статистической таблицы. В подлежащем указывается характеризуемый объект – либо единицы совокупности, либо группы единиц, либо совокупность в целом. В сказуемом дается характеристика подлежащего, обычно в числовой форме. Обязателен заголовок таблицы, в котором указывается к какой категории и к какому времени относятся данные таблицы.

По характеру подлежащего статистические таблицы подразделяются на простые , групповые и комбинационные . В подлежащем простой таблицы объект изучения не подразделяется на группы, а дается либо перечень всех единиц совокупности, либо указывается совокупность в целом (например, табл. 11). В подлежащем групповой таблицы объект изучения подразделяется на группы по одному признаку, а в сказуемом указываются число единиц в группах (абсолютное или в процентах) и сводные показатели по группам (например, табл. 4). В подлежащем комбинационной таблицы совокупность подразделяется на группы не по одному, а по нескольким признакам (например, табл. 2).

При построении таблиц необходимо руководствоваться следующими общими правилами .

1. Подлежащее таблицы располагается в левой (реже – верхней) части, а сказуемое – в правой (реже – нижней).

2. Заголовки столбцов содержат названия показателей и их единицы измерения.

3. Итоговая строка завершает таблицу и располагается в ее конце, но иногда бывает первой: в этом случае во второй строке делается запись «в том числе», и последующие строки содержат составляющие итоговой строки.

4. Цифровые данные записываются с одной и той же степенью точности в пределах каждого столбца, при этом разряды чисел располагаются под разрядами, а целая часть отделяется от дробной запятой.

5. В таблице не должно быть пустых клеток: если данные равны нулю, то ставится знак «–» (прочерк); если данные не известны, то делается запись «сведений нет» или ставится знак «…» (троеточие). Если значение показателя не равно нулю, но первая значащая цифра появляется после принятой степени точности, то делается запись 0,0 (если, скажем, была принята степень точности 0,1).

Иногда статистические таблицы дополняются графиками, когда ставится цель подчеркнуть какую-то особенность данных, провести их сравнение. Графическая форма является самой эффективной формой представления данных с точки зрения их восприятия. С помощью графиков достигается наглядность характеристики структуры, динамики, взаимосвязи явлений, их сравнения.

Статистические графики – это условные изображения числовых величин и их соотношений посредством линий, геометрических фигур, рисунков или географических карт-схем. Графическая форма облегчает рассмотрение статистических данных, делает их наглядными, выразительными, обозримыми. Однако графики имеют определенные ограничения: прежде всего, график не может включить столько данных, сколько может войти в таблицу; кроме того, на графике показываются всегда округленные данные – не точные, а приблизительные. Таким образом, график используется только для изображения общей ситуации, а не деталей. Последний недостаток – трудоемкость построения графиков. Он может быть преодолен использованием персонального компьютера (например, «Мастером диаграмм» из пакета Microsoft Office Excel ).

По способу построения графики делятся на диаграммы , картограммы и картодиаграммы .

Наиболее распространенным способом графического изображения данных являются диаграммы, которые бывают следующих видов: линейные, радиальные, точечные, плоскостные, объемные, фигурные. Вид диаграмм зависит от вида представляемых данных и задачи построения. В любом случае график обязательно сопровождается заголовком – над или под полем графика. В заголовке указывается, какой показатель изображен, по какой территории и за какое время.

Линейные графики используются для представления количественных переменных: характеристики вариации их значений, динамики, взаимосвязи между переменными. Вариация данных анализируется с помощью полигона распределения , кумуляты (кривой «меньше, чем») и огивы (кривой «больше, чем»). Полигон распределения рассматривается в теме 4 (напр., рис. 5.). Для построения кумуляты значения варьирующего признака откладываются по оси абсцисс, а на оси ординат помещаются накопленные итоги частот или частостей (от f 1 до ∑f ). Для построения огивы на оси ординат помещаются накопленные итоги частот в обратном порядке (от ∑f до f 1 ). Кумуляту и огиву по данным табл. 4. изобразим на рис. 1.

Рис. 1. Кумулята и огива распределения товаров по величине таможенной стоимости

Применение линейных графиков в анализе динамики рассматривается в теме 5 (напр., рис. 13), а использование их для анализа связей – в теме 6 (напр., рис.21). В теме 6 также рассмотрено использование точечных диаграмм (напр., рис. 20).

Линейные графики подразделяются на одномерные , используемые для представления данных по одной переменной, и двумерные – по двум переменным. Примером одномерного линейного графика является полигон распределения, а двумерного – линия регрессии (напр., рис. 21).

Иногда при больших изменениях показателя прибегают к логарифмической шкале. Например, если значения показателя изменяются от 1 до 1000, то это может вызвать затруднения при построении графика. В таких случаях переходят к логарифмам значений показателя, которые не будут столь сильно различаться: lg 1 = 0, lg 1000 = 3.

Среди плоскостных диаграмм по частоте использования выделяются столбиковые диаграммы (гистограммы), на которых показатель представляется в виде столбика, высота которого соответствует значению показателя (напр., рис. 4).

Пропорциональность площади той или иной геометрической фигуры величине показателя лежит в основе других видов плоскостных диаграмм: треугольных , квадратных , прямоугольных . Можно использовать и сравнение площадей круга – в этом случае задается радиус окружности.

Ленточная диаграмма представляет показатели в виде горизонтально вытянутых прямоугольников, а в остальном не отличается от столбиковой диаграммы.

Из плоскостных диаграмм часто используется секторная диаграмма , которая применяется для иллюстрации структуры изучаемой совокупности. Вся совокупность принимается за 100%, ей соответствует общая площадь круга, площади секторов соответствуют частям совокупности. Построим секторную диаграмму структуры внешней торговли РФ в 2006 году по данным табл. 2 (см. рис. 2). При использовании компьютерных программ секторные диаграммы строятся в объемном виде, то есть не в двух, а в трех плоскостях (см. рис. 3).

Рис. 2. Простая секторная диаграмма Рис. 3. Объемная секторная диаграмма

Фигурные (картинные) диаграммы усиливают наглядность изображения, так как включают рисунок изображаемого показателя, размер которого соответствует размеру показателя.

При построении графика одинаково важно все – правильный выбор графического изображения, пропорций, соблюдение правил оформления графиков. Подробнее эти вопросы освещаются в и .

Картограммы и картодиаграммы применяются для изображения географической характеристики изучаемых явлений. Они показывают размещение изучаемого явления, его интенсивность на определенной территории – в республике, области, экономическом или административном округе и т.д.. Построение картограмм и картодиаграмм рассматривается в специальной литературе, например .

Конец работы -

Эта тема принадлежит разделу:

Понятие о статистике

Понятие о статистике.. предмет и метод статистики.. статистическое наблюдение сводка и группировка статистических данных..

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Предмет и метод статистики
В научный обиход термин «статистика» ввел немецкий ученый Готфрид Ахенваль в 1746 году, предложив заменить название курса «Государствоведение», преподававшегося в университетах Германии, на «Ста

Статистическое наблюдение
Люди по-разному относятся к статистической информации: одни не воспринимают ее, другие безоговорочно верят, а третьи согласны с мнением английского политика Дизраэли: «Существует 3 типа лжи: ложь,

Сводка и группировка статистических данных
Сводка – научно организованная обработка материалов наблюдения (по заранее разработанной программе), включающая в себя кроме обязательного контроля собранных данных, систематизацию, группиро

Абсолютные величины
Для характеристики массовых явлений статистика использует статистические величины (показатели), которые характеризуют группы единиц или совокупность (явление) в целом. Статистические величин

Относительные величины
Относительная величина – это результат деления (сравнения) двух абсолютных величин. В числителе дроби стоит величина, которую сравнивают, а в знаменателе – величина, с которой сравнивают (ба

Средние величины
Как уже неоднократно было сказано ранее, статистика изучает массовые явления и процессы. Каждое из таких явлений обладает как общими для всей совокупности, так и особенными, индивидуальными свойств

Построение ряда распределения
Признаки, изучаемые статистикой, варьируются (отличаются друг от друга) у различных единиц совокупности в один и тот же период или момент времени. Например, величина внешнеторгового оборота варьиру

Расчет структурных характеристик ряда распределения
При изучении вариации применяются такие характеристики ряда распределения, которые описывают количественно его структуру, строение. Такова, например, медиана – величина варьирующего признака

Расчет показателей размера и интенсивности вариации
Простейшим показателем является размах вариации – абсолютная разность между максимальным и минимальным значениями признака из имеющихся в изучаемой совокупности значений (24):

Расчет моментов распределения и показателей его формы
Для дальнейшего изучения характера вариации используются средние значения разных степеней отклонений отдельных величин признака от его средней арифметической величины. Эти показатели называются

Проверка соответствия ряда распределения нормальному
Под теоретической кривой распределения понимается графическое изображение ряда в виде непрерывной линии изменения частот в вариационном ряду, функционально связанного с изменением вариантов, другим

Проверка соответствия ряда распределения закону Пуассона
Таможенная инспекция провела проверку после выпуска товаров. В результате получен следующий дискретный ряд распределения числа нарушений, выявленных в каждой проверке (табл. 16). Таблица 1

Абсолютные и относительные показатели изменения структуры
Развитие статистической совокупности проявляется не только в количественном росте или уменьшении элементов системы, но также и в изменении ее структуры. Структура – это строение совокупности

Ранговые показатели изменения структуры
Для измерения различий структуры часто используют менее точные, но более простые по расчету показатели, которые основаны на оценки различий не самих значений долей, а их рангов, то есть порядковых

Понятие выборочного наблюдения
Выборочный метод используется, когда применение сплошного на­блюдения физически невозможно из-за огромного массива данных или экономически нецелесообразно. Физическая невозможность имеет ме­сто, на

Способы формирования выборки
1. Собственно случайный отбор: все единицы ГС нумеруются, а выпавшие в результате жеребьевки номера соответствуют единицам, попавшим в выборку, причем число номеров равно запланированному об

Средняя ошибка выборки
После завершения отбора необходимого числа единиц в выборку и регистрации предусмотренных программой наблюдения изучаемых признаков этих единиц, переходят к расчету обобщающих показателей. К ним от

Предельная ошибка выборки
Учитывая, что на основе выборочного обследования нельзя точно оценить обобщающую характеристику ГС, необходимо найти пределы, в которых он находится. В конкретной выборке разность

Необходимая численность выборки
Разрабатывая программу выборочного наблюдения, задаются конкретным значением предельной ошибки и уровнем вероятности. Не­известной остается минимальная численность выборки, обеспечиваю­щая заданную

Методические указания
Задача. На предприятии в порядке случайной бесповторной выборки было опрошено 100 рабочих из 1000 и получены следующие данные об их доходе за месяц (таблица 24): Та

Понятие о рядах динамики
Одной из важнейших задач статистики является изучение изменений анализируемых показателей во времени, то есть их динамика. Эта задача решается при помощи анализа рядов динамики (временных рядов).

Показатели изменения уровней ряда динамики
Анализ рядов динамики начинается с определения того, как именно изменяются уровни ряда (увеличиваются, уменьшаются или остаются неизменными) в абсолютном и относительном выражении. Чтобы проследить

Средние показатели ряда динамики
Каждый ряд динамики можно рассматривать как некую совокупность n меняющихся во времени показателей, которые можно обобщить в виде средних величин. Такие обобщенные (средние) показатели особенно нео

Методы выявления основной тенденции (тренда) в рядах динамики
Одна из основных задач изучения рядов динамики – выявить основную тенденцию (закономерность) в изменении уровней ряда, именуемую трендом. Закономерность в изменении уровней ряда в одних случ

Оценка адекватности тренда и прогнозирование
Для найденного уравнения тренда необходимо провести оценку его надежности (адекватности), что осуществляется обычно с помощью критерия Фишера, сравнивая его расчетное значение Fр

Анализ сезонных колебаний
В рядах динамики, уровни которых являются месячными или квартальными показателями, наряду со случайными колебаниями часто наблюдаются сезонные колебания, под которыми понимаются периодически

Методические указания
По данным ФСГС сальдо внешней торговли (СВТ) России за период 2000-2006 гг. характеризуется рядом динамики, представленным в табл. 36. Таблица 36. Сальдо внешней торговли (СВТ) России за п

Понятие корреляционной зависимости
Один из наиболее общих законов объективного мира – закон всеобщей связи и зависимости между явлениями. Естественно, что, исследуя явления в самых различных областях, статистика неизбежно сталкивает

Методы выявления и оценки корреляционной связи
Для выявления наличия и характера корреляционной связи между двумя признаками в статистике используется ряд методов. 1. Рассмотрение параллельных данных (зна

Коэффициенты корреляции рангов
Коэффициенты корреляции рангов – это менее точные, но более простые по расчету непараметрические показатели для измерения тесноты связи между двумя коррелируемыми признаками. К ним относятся

Особенности коррелирования рядов динамики
Во многих исследованиях приходится изучать динамику нескольких показателей одновременно, т.е. рассматривать параллельно несколько рядов динамики. В этом случае возникает необходимость измерить зави

Показатели тесноты связи между качественными признаками
Метод корреляционных таблиц применим не только к количественным, но и к описательным (качественным) признакам, взаимосвязи между которыми часто приходится изучать при проведении различных социологи

Множественная корреляция
При решении практических задач исследователи сталкиваются с тем, что корреляционные связи не ограничиваются связями между двумя признаками: результативным y и факторным x. В действите

Назначение и виды индексов
Индекс – относительная величина, показывающая во сколько раз уровень изучаемого явления в данных условиях отличается от уровня того же явления в других условиях. Различие условий может прояв

Индивидуальные индексы
Относительная величина, получаемая при сравнении уровней, называется индивидуальным индексом, если не имеет значения структура изучаемого явления. Индивидуальные индексы обозначаются i

Общие индексы
Если изучаемое явление неоднородно и сравнение уровней можно провести только после приведения их к общей мере, экономический анализ выполняют посредством общих индексов. Индекс становится общим

Индексы средних величин
При изучении качественных показателей часто приходится рассматривать изменение во времени (или пространстве) средней величины индексируемого показателя для определенной однородной совкупност

Территориальные индексы
Территориальные индексы применяются для пространственных, межрегиональных сопоставлений различных показателей. Их расчет более сложен, чем расчет традиционных (динамических) индексов, рассмотренных

Молчанов Сергей

Статистика знает всё»,- утверждали Ильф и Петров в своем знаменитом романе «Двенадцать стульев» и продолжали: «Известно, сколько какой пищи съедает в год средний гражданин республики... Известно, сколько в стране охотников, балерин... станков, велосипедов, памятников, маяков и швейных машинок... Как много жизни, полной пыла, страстей и мысли, глядит на нас со статистических таблиц!..» Зачем нужны эти таблицы, как их составлять и обрабатывать, какие выводы на их основании можно делать – на эти вопросы отвечает статистика (от итальянского stato – государство, латинского status – состояние).Статистика - наука, изучающая, обрабатывающая и анализирующая количественные данные о самых разнообразных массовых явлениях в жизни.

Цели работы:Сформировать представление о статистических исследованиях, обработки данных и интерпретации результатов.

Скачать:

Предварительный просмотр:

«Статистика знает всё»,— утверждали Ильф и Петров в своем знаменитом романе «Двенадцать стульев» и продолжали: «Известно, сколько какой пищи съедает в год средний гражданин республики... Известно, сколько в стране охотников, балерин... станков, велосипедов, памятников, маяков и швейных машинок... Как много жизни, полной пыла, страстей и мысли, глядит на нас со статистических таблиц!..» Зачем нужны эти таблицы, как их составлять и обрабатывать, какие выводы на их основании можно делать - на эти вопросы отвечает статистика (от итальянского stato - государство, латинского status - состояние).

Статистика — наука, изучающая, обрабатывающая и анализирующая количественные данные о самых разнообразных массовых явлениях в жизни.

Цели работы:

Сформировать представление о статистических исследованиях, обработки данных и интерпретации результатов.

Сбор статистической информации, обработка и анализ результатов с точки зрения, что математическое образование- необходимый элемент развития.

Задачи работы:

Составить наглядную картину математического образования в классе.

Сформировать представление о возможности описания и обработки данных с помощью различных статистических характеристик.

Управление и прогнозирование дальнейшего развития математического образования..

Гипотеза. Статистика позволяет выявить проблемы математического образования в нашем классе.

Актуальность: Повышение мотивации при обучении математическим наукам, связь с конкретными жизненными ситуациями. Умение сбора, обработки и анализа статистических данных при приведении исследовательской работы.

План:

I. Введение:

История развития статистики.

Статистические характеристики.

II. Исследовательская работа:

Анкета.

Таблица всех данных.

Диаграммы и выводы (размахи, моды, частоты, полигоны частот, среднее арифметическое).

Общий вывод:.

История статистики .

Статистика имеет многовековую историю. Уже в древний период истории человечества хозяйственные и военные нужды требовали наличия данных о населении, его составе, имущественном положении. С целью налогообложения организовывались переписи населения, производился учет земель.

Первая публикация по статистике - это «Книга Чисел» в Библии, в Ветхом Завете, в которой рассказано о переписи военнообязанных, проведенной под руководством Моисея и Аарона.

Впервые термин «статистика» мы находим в художественной литературе - в «Гамлете» Шекспира (1602 г., акт 5, сцена 2). Смысл этого слова у Шекспира - знать, придворные.

Вначале под статистикой понимали описания экономического и политического состояния государства или его части. Например, к 1792 г. относится определение: «статистика описывая состояния государства в настоящее время или в некоторый известный момент в прошлом». В настоящее время деятельность государственных статистических служб вполне укладывается в это определение.

Однако постепенно термин «статистика» стал использоваться более широко. По Наполеону Бонапарту, «статистика - это бюджет вещей». Согласно формулировке 1833 г. «Цель статистики заключается в представлении фактов в наиболее сжатой форме».

Приведем еще два высказывания.

Статистика состоит в наблюдении явлений, которые смогут быть, подчинены или выражены посредством чисел (1895 г.).

Статистика - это численное представление фактов из любой области исследования в их взаимосвязи.

Со временем собирание данных о массовых общественных явлениях приобрело регулярный характер.

С середины XIX в. благодаря усилиям великого бельгийского ученого-математика, астронома и статистика Адольфа Кетле (1796-1874 гг.) были выработаны правила переписей населения и установлена регулярность их проведения в развитых странах. Для координации развития статистики по инициативе А. Кетле проводились международные статистические конгрессы, а в 1885 г. был основан Международный статистический институт, существующий и сейчас.

Становление государственной статистики в России можно отнести к концу XII - началу XIII в., хотя первые переписи земель и населения с постоянно усложнявшейся программой проводились еще в Киевской Руси (IX - XII вв.). Реформы Петра I (1672-1725), которыми были охвачены все основные направления общественной жизни: экономика страны, административное управление, армия, культура и быт населения, а также войны вызывали потребность в полном и точном учете материальных ресурсов и населения. В этот период высший правительственный орган - Сенат - через систему коллегий не только руководил экономикой страны, но и являлся центром по проведению важнейших статистических работ, там собирались полученные материалы обследований, отчеты подведомственных коллегиям производств и заведений, а также местной администрации.

Петровская реформа налоговой системы связана с появлением новой единицы, ею стала «душа» мужского пола, что потребовало подушной переписи населения - ревизии. Первая ревизия была объявлена 26 ноября 1718 г., ревизию проводила армия.

В начале XIII в. в России зарождался и текущий учет населения. Так, в 1702 г. был издан указ о подаче в Патриарший Духовный приказ приходскими священниками недельных ведомостей о родившихся и умерших. В первой половине XIII в. проводились уже переписи рабочих фабрик и мануфактур.

Первая половина XIX в. связана с новым этапом в развитии отечественной статистики. В сентябре 1802 г. в соответствии с Высочайшим манифестом императора Александра I вводится письменная отчетность министерств. Так началось операционно-структурное оформление государственной статистики в России. Этот год принято считать годом рождения российской государственной статистики.

В 1811 г. впервые был создан официальный центр правительственной статистики - Статистическое отделение при Министерстве внутренних дел; сюда поступала отчетность губерний. Первым руководителем Статистического отделения был К.Ф. Герман.

Российские ученые внесли большой вклад в развитие статистической науки. Большое значение, например, имеет работа Д.П. Журавского «Об источниках и употреблении статистических сведений», изданная в 1846 году. Определив статистику как «счет по категориям», Журавский отмечал, что статистика необходима для «изучения всего, относящегося к человеку». Журавский определил важнейшие разделы социальной статистики:

статистика народонаселения - необходимость его исчисления по классам и занятиям;

изучение народного быта, жилища, питания;

статистика театров, клубов, дворянских собраний, народных увеселений;

статистика учреждений, охраняющих права собственности;

статистика нищеты, бедности, сиротства;

статистика самоубийств с указанием средств, причин, званий, возраста и прочих характеристик лиц, лишивших себя жизни.

Во всех предложениях Д.П. Журавский проводил идею как можно более точного и полного выявления дифференциации людей по условиям их жизни, по состоятельности.

Особое место в истории российской статистики принадлежит земской статистике. При земствах, органах местного самоуправления, с середины 70-х годов XIX века были созданы специальные статистические бюро. Земские статистики собирали и разрабатывали огромный статистический материал, который использовался для глубоких экономических и социальных исследований пореформенной России. Работа земской статистики характеризуется не только сбором и разработкой статистических данных, но и развитием статистической методологии.

Видными земскими статистиками были В.И. Орлов, П.П. Червинский, Ф.А. Щербина, А.П. Шликевич.

В 90-х годах были созданы фабрично-заводские инспекции, которые вели текущую статистику, разрабатывали данные по статистике труда, в том числе о составе рабочей силы, несчастных случаях, стачках и др.

Стала развиваться промышленная статистика. Под руководством В.Е. Варзара в 1900, 1908 и 1912 гг. были проведены первые переписи промышленности.

Начальный этап советской статистики (1917-1930 гг.) отличается исключительной интенсивностью: проводится большое число специально организованных, статистических

переписей и обследований, плодотворно работают различные научные коллективы, строится первый баланс народного хозяйства.

Последующее развитие советской статистики тормозилось созданием в 30-е годы административно-бюрократической системы, массовыми репрессиями, в том числе и лучших экономистов и статистиков (Н.Д. Кондратьева, А.В. Чаянова, В.Г. Громана, О.А. Квитнина и многих других).

В это время формируются отраслевые статистики, складывается система объемных показателей, скрывающая негативные тенденции в развитии народного хозяйства. Активно разрабатываются и качественные статистические показатели (индексы производительности труда, себестоимости и др.). Статистика подчиняется решению оперативных задач, оценке выполнения плана в ущерб ее аналитическим функциям.

В годы Великой Отечественной войны перед советской статистикой стояли задачи по оперативному учету трудовых, материальных ресурсов, перемещение производственных сил страны в восточные районы.

После войны роль и значение статистики возросли: развернулись балансовые работы, углубилась теория индексного метода и расширилась практика его применения, получили распространение экономико-математические модели и методы, развитие прикладной статистики.
Слово «статистика» часто ассоциируется со словом «математика», и это пугает студентов, связывающих это понятие со сложными формулами, требующими высокого уровня абстрагирования.

Однако, как говорит Мак-Коннелл, статистика — это прежде всего способ мышления, и для ее применения нужно лишь иметь немного здравого смысла и знать основы математики. В нашей повседневной жизни мы, сами о том не догадываясь, постоянно занимаемся статистикой. Хотим ли мы спланировать бюджет, рассчитать потребление бензина автомашиной, оценить усилия, которые потребуются для усвоения какого-то курса, с учетом полученных до сих пор отметок, предусмотреть вероятность хорошей и плохой погоды по метеорологической сводке или вообще оценить, как повлияет то или иное событие на наше личное или совместное будущее, — нам постоянно приходится отбирать, классифицировать и упорядочивать информацию, связывать ее с другими данными так, чтобы можно было сделать выводы, позволяющие принять верное решение.

Все эти виды деятельности мало отличаются от тех операций, которые лежат в основе научного исследования и состоят в синтезе данных, полученных на различных группах объектов в том или ином эксперименте, в их сравнении с целью выяснить черты различия между ними, в их сопоставлении с целью выявить показатели, изменяющиеся в одном направлении, и, наконец, в предсказании определенных фактов на основании тех выводов, к которым приводят полученные результаты. Именно в этом заключается цель статистики в науках вообще, особенно в гуманитарных. В последних нет ничего абсолютно достоверного, и без статистики выводы в большинстве случаев были бы чисто интуитивными и не могли бы составлять солидную основу для интерпретации данных, полученных в других исследованиях.

Для того чтобы оценить огромные преимущества, которые может дать статистика, мы попробуем проследить за ходом расшифровки и обработки данных, полученных в эксперименте. Тем самым, исходя из конкретных результатов и тех вопросов, которые они ставят перед исследователем, мы сможем разобраться в различных методиках и несложных способах их применения. Однако, перед тем как приступить к этой работе, нам будет полезно рассмотреть в самых общих чертах три главных раздела статистики.

1. Описательная статистика, как следует из названия, позволяет описывать, подытоживать и воспроизводить в виде таблиц или графиков

2. Задача индуктивной статистики — проверка того, можно ли распространить результаты, полученные на данной выборке, на всю популяцию, из которой взята эта выборка. Иными словами, правила этого раздела статистики позволяют выяснить, до какой степени можно путем индукции обобщить на большее число объектов ту или иную закономерность, обнаруженную при изучении их ограниченной группы в ходе какого-либо наблюдения или эксперимента. Таким образом, при помощи индуктивной статистики делают какие-то выводы и обобщения, исходя из данных, полученных при изучении выборки.

3. Наконец, измерение корреляции позволяет узнать, насколько связаны между собой две переменные, с тем чтобы можно было предсказывать возможные значения одной из них, если мы знаем другую.

Существуют две разновидности статистических методов или тестов, позволяющих делать обобщение или вычислять степень корреляции. Первая разновидность — это наиболее широко применяемые параметрические методы, в которых используются такие параметры, как среднее значение или дисперсия данных. Вторая разновидность — это непараметрические методы, оказывающие неоценимую услугу в том случае, когда исследователь имеет дело с очень малыми выборками или с качественными данными; эти методы очень просты с точки зрения как расчетов, так и применения. Когда мы познакомимся с различными способами описания данных и перейдем к их статистическому анализу, мы рассмотрим обе эти разновидности.

1. Модой называют число ряда, которое встречается в этом ряду наиболее часто. Можно сказать, что данное число самое «модное» в этом ряду.
2. Средним арифметическим ряда чисел называется частное от деления суммы этих чисел на их количество. Среднее арифметическое является важной характеристикой ряда чисел но иногда полёзно рассматривать и другие средние
3. Одним из статистических показателей различия или разброса данных является размах.

Размах — это разность между наибольшим и наименьшим значениями ряда данных.

Медианой ряда, состоящего из нечетного количества чисел, называется число данного ряда, которое окажется посередине, если этот ряд упорядочить. Медианой ряда, состоящего из четного количества чисел, называется среднее арифметическое двух стоящих посередине чисел этого ряда.

Eсть более удобный способ нахождения среднего арифметического, а также других статистических характеристик — составление таблицы частот.

Виды и способы статистического наблюдения .

Статистическое наблюдение различается по видам и по источникам сведений.

Виды статистического наблюдения.

Систематическое наблюдение - текущее: наблюдение проводится на основе первичных документов, содержащих информацию, необходимую для достаточно полной характеристики изучаемого явления.

Статистическое наблюдение - периодическое. Примером может служить перепись населения.

Наблюдение, проводимое время от времени - единовременным.

Виды статистического наблюдения могут быть сплошными и не сплошными.

Сплошным называется наблюдение, учитывающее все без единицы изучаемой совокупности.

Не сплошное наблюдение ориентируется на учет некоторой достаточно массовой части единиц наблюдения.

В статистической практике применяются различные виды не сплошного наблюдения:

выборочное;

способ основного массива;

анкетное;

монографическое.

Качество не сплошного наблюдения уступает результатам сплошного.

Для получения представительной характеристики всей статистической совокупности по некоторой части ее единиц применяют выборочное наблюдение, основанное на научных принципах формирования выборочной совокупности. Случайный характер отбора единиц совокупности гарантирует беспристрастность результатов выборки.

Способы статистического наблюдения .

В зависимости от источников собираемых сведений различают наблюдение:

непосредственное,

документальное

опрос.

Непосредственным называют наблюдение, осуществляемое путем подсчета, измерения значений признаков, снятия показаний приборов специальными лицами, осуществляющими наблюдениями, иначе говоря - регистраторами.

Документальное наблюдение - это такое наблюдение, когда запись ответа на вопросы формуляра наблюдения производится на основании соответствующих документов.

Опрос - это наблюдение, при котором ответы на вопросы формуляра наблюдения записываются со слов опрашиваемого.

Сбор и группировка статистических данных.

Для изучения различных общественных и социально-экономических явлений, а также некоторых процессов, происходящих в природе, проводятся специальные статистические исследования. Всякое статистическое исследование начинается с целенаправленного сбора информации об изучаемом явлении или процессе. Этот этап называется этапом статистического наблюдения.

Для обобщения систематизации данных, полученных в ходе статистического наблюдения, их по какому-либо признаку разбивают на группы, и результаты группировки сводят в таблицы.

Наглядное представление статистической информации.

Для наглядного представления данных, полученных в результате статистического исследования, широко используются различные способы их изображения.

Одним из хорошо известных вам способов наглядного представления ряда данных является построение столбчатой диаграммы.

Столбчатые диаграммы используют тогда, когда хотят проиллюстрировать динамику изменения данных во времени или распределение данных, полученных в результате

Для наглядного изображения соотношения между частями исследуемой совокупности удобно использовать круговые диаграммы.

Для построения круговой диаграммы круг разбивается на секторы, центральные углы которых пропорциональны относительным частотам, определенным для каждой группы данных.

Динамику изменения статистических данных во времени часто иллюстрируют с помощью полигона. Для построения полигона отмечают в координатной плоскости точки, абсциссами которых служат моменты времени, а ординатами - соответствующие им статистические данные. Соединив последовательно эти точки отрезками, получают ломанную, которую называют полигоном.

Одна из основных задач статистики как раз и состоит в надлежащей обработке информации. Конечно, у статистики есть много других задач: получение и хранение информации, выработка различных прогнозов, оценка их достоверности и т. д. Ни одна из этих целей не достижима без обработки данных. Поэтому, первое, чем стоит заняться — это статистическими методами обработки информации.

В нашем классе решили выяснить, каков уровень знаний по теме «Решение систем линейных уравнений с двумя переменными», для чего составили специальную контрольную работу из шести заданий

В алфавитном списке учеников возле каждой фамилии проставили число верно решенных задач. Получился следующий ряд чисел:

На основании этого ряда трудно сделать какие-либо определенные выводы о том, как справились с работой. Чтобы удобнее было анализировать информацию, в подобных случаях числовые данные ранжируют, располагая их в порядке возрастания. В результате ранжирования ряд примет такой вид:

2; 2;

3; 3; 3; 3;

4; 4; 4; 4; 4; 4

5; 5; 5;5;5;5

6; 6; 6; 6;

Мы видим, что ряд разбился на 6 групп. Каждая группа представляет определенный результат эксперимента: решена одна задача, решены две задачи и т. д.

В нашей выборке частота появления события «семиклассник решил одну задачу» равна 1. Относительная частота этого события равна отношению его частоты к объему выборки, т. е. 1:23, или4,3 %. Для события «девятиклассник решил все задачи» частота равна 4, а относительная частота равна 4:23—, или 17,4%, и т. д.

Чтобы результаты легче воспринимались, их представляют в табличном и графическом виде.

………

Составив таблицу, полезно себя проверить: сложив все частоты, мы должны получить объем выборки, т. е. число 50, а сложив все относительные частоты, мы должны получить 100%.

Для графического представления данных на основе этой таблицы построим диаграмму частот.

С помощью ранжирования ряда, таблицы и графических иллюстраций мы уже получили первоначальные сведения о закономерностях интересующего нас ряда данных. Но вам известны такие статистические характеристики ряда данных, которые позволяют сделать более качественный статистический анализ.

Так, например, интересно знать наиболее типичный результат выполнения предложенной работы. Используя представленные в таблице данные, легко видеть, что наиболее часто встречающийся результат — «решены три задачи». Как вы знаете, на языке статистики это означает, что число 4 является модой данного числового ряда.

Также полезно найти среднее арифметическое этого ряда:

(1+2*2+3*4+4*6+5*6+6*4+:23=4.2Значит, можно сказать, что в среднем девятиклассник решает четыре задачи. (В данном случае среднее арифметическое ряда данных совпало с его модой, но, конечно, это происходит совсем не всегда.)

Этапы статистического исследования

К этапам статистического исследования относятся:

Статистическое наблюдение - массовый научно организованный сбор первичной информации об отдельных единицах изучаемого явления.

Группировка и сводка материала - обобщение данных наблюдения для получения абсолютных величин (учетно-оценочных показателей) явления.

Обработка статистических данных и анализ результатов для получения обоснованных выводов о состоянии изучаемого явления и закономерностях его развития.

Все этапы статистического исследования тесно связаны друг с другом и одинаково важны. Недостатки и ошибки, возникающие на каждой стадии, сказываются на все исследовании в целом. Поэтому правильное использование специальных методов статистической науки на каждом этапе позволяет получить достоверную информацию в результате статистического исследования.Методы статистического исследования:

Статистическое наблюдение;

Сводка и группировка данных;

Расчет обобщающих показателей (абсолютные, относительные и средние величины);

Статистические распределения (вариационные ряды);

Выборочный метод;

Корреляционно-регрессионный анализ;

Ряды динамики;

Индексы.

Современную математическую статистику определяют как науку о принятии решений в условиях неопределенности. Можно выделить две основные задачи математической статистики:

Указать способы сбора и группировки статистических сведений, полученных в результате наблюдений или в результате поставленных экспериментов.

Итак, задача математической статистики состоит в создании методов сбора и обработки статистических данных для получения научных и практических выводов.

М Этапы выполнения исследовательской работы:

I. Сбор данных.

Включает в себя:

Изучение поставленной задачи.

Определение значимых понятий.

Подбор источников информации.

Сбор информации.

II. Группировка данных.

Включает в себя:

Разделение данных в группы по признаку.

Построение таблицы данных.

III. Анализ данных.

Включает в себя:

Нахождение статистических характеристик.

Обобщение полученных результатов.

IV. Отчет.

Мы провели исследование в 7»а»и «б» классах о необходимости изучения математики.

Сбор данных: учащимся школы была предложена для заполнения анкета. /Приложение 1/

Группировка данных: по данным анкетирования была составлена таблица. /Приложение 2/

Анализ данных: результаты приведенные в таблице были представлены в виде диаграмм. /Приложение 3/

……

Обработанные данные можно использовать:

Для работы классных руководителей с семьей.

Для практического применения на уроках математики..

Для руководителей школы.

Литература:

Экономическая статистика. «Учебник», 2-е издание дополненное. Рекомендовано Министерством общего и профессионального образования РФ. Москва. ИНФРА-М. 2006 г. Авторы: Ю. Н. Иванов; С. Е. Казаринова и др. Под редакцией Ю. Н. Иванова, Доктора экономических наук.

Б.С.Э. Компьютерное издание 2006 г.

Республика Коми в России. Госкомстат России. Госкомстат Р.К. 2007 г.

Сыктывкар в цифрах. Госкомстат Р. К. 2007 г.

Типичная оценка (мода): 4 Позиция 2. Досуг учащихся

(Что чаще всего делают дети в свободное от уроков время)

Таблица социологического опроса

УО ФПБ МИТСО

Кафедра логистики

СУРС №1

по дисциплине Статистика на тему: «Методы и формы представления статистической информации»

Выполнила

Студентка 2 курса

Ф-та МЭОиМ д/о

группы 916

Верина Е. А.

Проверил преподаватель

Бондарь С.В.

Минск, 2010

Трактовка графического метода представления статистических данных как особой знаковой системы - искусственного знакового языка - связана с развитием семиотики, науки о знаках и знаковых системах.

Статистический график - это чертеж, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными показателями, описываются с помощью условных геометрических образов или знаков. Представление данных таблицы в виде графика производит более сильное впечатление, чем цифры, позволяет лучше осмыслить результаты статистического наблюдения, правильно их истолковать, значительно облегчает понимание статистического материала, делает его наглядным и доступным. Это, однако, вовсе не означает, что графики имеют лишь иллюстративное значение. Они дают новое знание о предмете исследования, являясь методом обобщения исходной информации.

При построении графического изображения следует соблюдать ряд требований. Прежде всего график должен быть достаточно наглядным, так как весь смысл графического изображения как метода анализа в том и состоит, чтобы наглядно изобразить статистические показатели. Кроме того, график должен быть выразительным, доходчивым и понятным.

График состоит из графического образа и вспомогательных элементов. Графический образ - это совокупность линий, фигур, точек, которыми изображены статистические данные. Диаметрические знаки, рисунки или образы, применяемые в статистических графиках, многообразны. Это точки, отрезки прямых линий, знаки в виде фигур различной формы, штриховки или окраски (круги, квадраты, прямоугольники и др.). Эти знаки применяются для сравнения статистических величин, изображающих абсолютные и относительные размеры сравниваемых совокупностей. Сравнение на графике производится по некоторым измерениям: площади или длине одной из сторон фигуры, местонахождению точек, их густоте, густоте штриховке, интенсивности или цвету окраски.

Вспомогательные элементы включают общий заголовок, условные обозначения, оси координат, шкалы с масштабами и числовую сетку.

Словесные пояснения (экспликация графика) помещенных на графике геометрических образов, различных по их конфигурации, штриховке или цвету, позволяют мысленно перейти от геометриче­ских образов к явлениям и процессам, изображенным на графике.

В статистических графиках чаще всего применяется система прямоугольных координат, но есть и графики, построенные по принципу полярных координат (круговые графики).

Когда график строится в прямоугольных координатах, на горизонтальной оси абсцисс и вертикальной оси ординат в определенном порядке располагаются характеристики статистических признаков изображаемых явлений или процессов, а в поле графика размещаются геометрические знаки, составляющие сам график. Поле графика - это пространство, в котором располагаются геометрические знаки, образующие график.

Признаки, располагаемые на осях координат, могут быть качественными и количественными.

Одна из важных задач статистического графика - это его композиция: отбор статистического материала, выбор способа изображения, т.е. формата графика. Размер графика должен соответствовать его назначению.

В заголовке (названий) графика определяется задача, которая решается при помощи графика, дается характеристика места и времени, к которому относится график.

Надписи вдоль масштабных шкал указывают, в каких единицах измеряются признаки. Цифры значений каждого параметра проставляются у пограничных отметок масштабных шкал.

Масштабная шкала - линия (на статистическом графике обычно прямая) , несущая на себе масштабные отметки с их числовыми обозначениями. Лучше делать эти обозначения только на отметках, соответствующих круглым числам: в таком случае промежуточные отметки читают путем отсчета от ближайшего числа, обозначенного на масштабной шкале. Согласно масштабным отметкам на диаграммном поле откладывают размеры изображаемых явлений или процесс. Масштабные отметки располагаются на шкале равномерно (шкала равномерная, арифметическая) или неравномерная (шкала функциональная, шкала логарифмическая).

Шкала функциональная - масштабная шкала, где числовые значения помеченных точек выражают значения аргумента, а расположение этих точек соответствует равномерно распределенным значениям некоторой функции того же аргумента. Из шкал функциональных в статистических графиках применяют главным образом шкалу логарифмическую. При этом, если рассматриваются две величины, то такая шкала может быть применима к обеим или только к одной из них (“полулогарифмический” график или масштаб). Расстояния между точками, нанесенными по числовым отметкам логарифмической шкалы, отвечают разности логарифмов соответствующих чисел и, следовательно, характеризуют соотношения между числами.

Классификация видов графиков.

Существует множество видов графических изображений. Их классификация основана на ряде признаков:

а) способ построения графического образа;

б) геометрические знаки, изображающие статистические показатели и отношения;

в) задачи, решаемые с помощью графического изображения.

Статистические графики по форме графического образа:

1. Линейные: статистические кривые.

2. Плоскостные: столбиковые, полосовые, квадратные, круговые, секторные, фигурные, точечные, фоновые.

3. Объемные: поверхности распределения.

Статистические графики по способу построения и задачам изображения:

1. Диаграммы: диаграммы сравнения, диаграммы динамики, структурные диаграммы.

2. Статистические карты: картограммы, картодиаграммы.

По способу построения статистические графики делятся на диаграммы и статистические карты. Диаграммы - наиболее распространенный способ графических изображений. Это графики количественных отношений. Виды и способы их построения разнообразны. Диаграммы применяются для наглядного сопоставления в различных аспектах (пространственном, временном и др.) независимых друг от друга величин: территорий, населения и т. д. При этом сравнение исследуемых совокупностей производится по какому-либо существенному варьирующему признаку. Статистические карты - графики количественного распределения по поверхности. По своей основной цели они близко примыкают к диаграммам и специфичны лишь в том отношении, что представляют собой условные изображения статистических данных на контурной географической карте, т. е. показывают пространственное размещение или пространственную распространенность статистических данных. Геометрические знаки, как было сказано выше, - это либо точки, либо линии или плоскости, либо геометрические тела. В соответствии с этим различают графики точечные, линейные, плоскостные и пространственные (объемные).

При построении точечных диаграмм в качестве графических образов применяются совокупности точек; при построении линейных - линии. Основной принцип построения всех плоскостных диаграмм сводится к тому, что статистические величины изображаются в виде геометрических фигур и, в свою очередь, подразделяются на столбиковые, полосовые, круговые, квадратные и фигурные.

Статистические карты по графическому образу делятся на картограммы и картодиаграммы.

В зависимости от круга решаемых задач выделяются диаграммы сравнения, структурные диаграммы и диаграммы динамики.

Наиболее употребительными графиками для изображения вариационных рядов, т. е. соотношений между значениями признака и соответствующими частотами или относительными частотами, являются полигон, гистограмма и кумулята.

Полигон чаще всего используют для изображения дискретных рядов. Для построения полигона в прямоугольной системе координат на оси абсцисс в произвольно выбранном масштабе откладывают значения аргумента, т. е. варианты, а на оси ординат также в произвольно выбранном масштабе - значения частот или относительных частот. Масштаб выбирают такой, чтобы была обеспечена необходимая наглядность, и чтобы рисунок имел желательный размер. Далее в этой системе координат строят точки, координатами которых являются пары соответствующих чисел из вариационного ряда. Полученные точки последовательно соединяют отрезками прямой. Крайнюю "левую" точку соединяют с точкой оси абсцисс, абсцисса которой находится слева от рассматриваемой точки на таком же расстоянии, как абсцисса ближайшей справа точки. Аналогично крайнюю "правую" точку также соединяют с точкой оси абсцисс.

Учебные достижения учащихся некоторого класса по математике характеризуются данными, представленными в таблице.

Построить полигон частот.