Статистическая сводка является следующей стадией исследования статистического наблюдения. Её задача заключается в том, чтобы привести собранную информацию и материалы в определенный порядок, систематизировать и на этой основе дать сводную характеристику всей изучаемой совокупности. Сводка может быть как простой, так и сложной, децентрализованной и централизованной [1,6,8,9].
Группировка — это метод, при котором вся исследуемая совокупность разделяется на группы по какому-то существенному признаку. Метод группировки обобщает данные по качественно однородным группам, представляет их в компактном, обозримом виде. Соответственно различают три вида группировок: типологические группировки, структурные группировки, аналитические группировки [2,3,4].
Рассмотрим группировку районов республики по численности пчелосемей, которая представлена в работе Залиловой З.А. (табл.1), из которой видно, что в 2005-2007 гг. в нашем регионе преобладали группы с численностью пчелосемей от 2000 до 3000 шт., а также от 4000 до 5000 шт.[5,7]
Таблица 1 Влияние количества пчелиных семей в хозяйствах населения в разрезе районов Республики Башкортостан на выход меда на 1 пчелосемью в среднем за 2005 – 2007 гг.
Группы районов по числу пчелосемей, шт. |
Число районов |
Общее кол-во пчелосемей |
Производство меда |
|||
всего |
на район |
всего, т |
на район, т |
на пчелосемью, т |
||
До 2000 |
8 |
11834 |
1479 |
522 |
65,3 |
44,1 |
От 2000 – 3000 |
14 |
36504 |
2607 |
1417 |
101,2 |
38,8 |
От 3000 – 4000 |
8 |
27325 |
3416 |
1202 |
150,3 |
44,0 |
От 4000 – 5000 |
11 |
48845 |
4440 |
2016 |
183,3 |
41,3 |
От 5000 – 6000 |
7 |
37930 |
5419 |
1676 |
239,4 |
44,2 |
От 6000 и выше |
6 |
44284 |
7381 |
2037 |
339,5 |
46,0 |
Итого |
54 |
206722 |
3828 |
8870 |
164,3 |
42,9 |
Данные данной таблицы показывают распределение внутри групп общего количества пчелосемей и производства мёда. Каждый показатель охарактеризован как в целом по группе, так и по отношению на один район или 1 пчелосемью. Данная группировка является одновременно типологической и аналитической.
Признаки, положенные в основу группировки, называют группировочными.
Всю совокупность признаков можно разделить на две группы: факторные и результативные. Взаимосвязь между ними проявляется в том, что с возрастанием значения факторного признака систематически возрастает или убывает среднее значение результативного.
Группировочные признаки могут носить различный характер:
- они могут иметь количественное выражение (возраст, заработная плата, объем выпущенной продукции). Эти признаки называются количественными, а группировки, построенные по этим признакам, называют вариационными рядами;
- качественные признаки (социальное положение, профессия, пол, национальность, виды животных в сельском хозяйстве). Группировки, построенные по этим признакам, называются атрибутивными рядами распределения;
- территориальные признаки (группировка населения по областям, группировка предприятий по районам). Группировки, построенные по таким признакам, именуют географическими или территориальными рядами;
- признак времени (группировка данных об объекте за ряд лет). Группировки, построенные по таким признакам, носят название рядов динамики.
Расчленяя совокупность на части и определяя численность по группам, при помощи группировок можно решить следующие задачи: показать структуру совокупности; выделить основные типы и формы явления; выявить взаимосвязь между явлениями.
Группировки, при которых решается первая задача, называются структурными. Структурной называется группировка, в которой происходит разделение совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку. С помощью таких группировок могут изучаться: состав населения по полу, возрасту, месту проживания, состав предприятий по численности занятых, по стоимости основных производственных фондов и т.д.
Группировки, при помощи которых решается вторая задача – выделение основных типов и форм явления, называются типологическими. Типологическая группировка – это разделение исследуемой совокупности на качественно однородные группы.
Группировки, при помощи которых выявляется взаимосвязь между явлениями, называются аналитическими.
Особенности аналитических группировок следующие: в основу группировки положен факторный признак; каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака.
Аналитические группировки позволяют изучить многообразие связей и зависимости между варьирующими признаками. Преимущество метода аналитических группировок перед другими методами анализа связи состоит в том, что он не требует соблюдения каких-либо условия для своего применения, кроме одного - качественной однородности исследуемой совокупности.
При построении таких группировок, из двух или более взаимосвязанных показателей один рассматривается как фактор (т.е. влияющий на другой), а второй – как результат влияния первого. Чтобы выявить зависимость между показателями, необходимо разгруппировать единицы совокупности по факторному признаку и для каждой выделенной группы рассчитать среднее значение результативного показателя и проследить за его изменениями.
Статистическую группировку можно производить по одному или по нескольким признакам. Группировка по одному признаку называется простой, группировка по нескольким признакам – комбинационной (сложной).
Сложной называется группировка, в которой разделение совокупности на группы производится по двум и более признакам, взятым в сочетании.
Комбинационные группировки позволяют более глубоко анализировать развитие явлений, взаимосвязи и зависимости между ними. Комбинационной является группировка населения по полу и возрасту, группировка основных фондов по отраслям с подразделением каждой группы по натурально-вещественному составу (здания, сооружения и т.д.). Однако следует помнить, что чрезмерное дробление групп может только затруднить анализ материала. При правильном, научном применении комбинационных группировок они являются очень важным и эффективным средством обобщения и анализа статистических данных.
Особым видом группировок являются группировки-классификации. Примерами классификаций могут служить группировки предприятий по отраслям, основных фондов – по видам, затрат на производство продукции – по статьям и т.п. Для классификации характерно, что они производятся по наиболее существенным признакам, которыми определяются другие признаки и особенности изучаемого явления. Классификации имеют большое значение в статистике. При разработке классификации не только определяются признаки и интервалы классификации, но и четко устанавливается, какие единицы должны быть отнесены к каждой группе. Устойчивость признаков и интервалов, по которым производится классификация, обеспечивает возможность сопоставления данных за ряд лет не только по совокупности в целом, но и по отдельным ее группам.
Наиболее важными группировками классификации в отечественной статистике являются: группировка предприятий по формам собственности; группировка (классификация) отраслей народного хозяйства; классификация отраслей промышленности; классификация основных фондов; классификация работников по категориям персонала (профессиям); классификация издержек; группировка предприятий по степени выполнения плана; группировка предприятий по размерам и т.д.
Классификации носят исторический характер: со временем появляются новые классификации или в ранее действовавшие классификации вносятся те или иные изменения.
Вторичная группировка – это перегруппировка ранее сгруппированных данных. Необходимость вторичной группировки возникает в двух случаях:
- когда ранее произведенная группировка не удовлетворяет целям исследования в отношении числа групп;
- для сравнения данных, относящихся к различным территориям и периодам времени, если первичная группировка была проведена по разным группировочным признакам или по разным интервалам.
Используют два способа вторичной группировки: объединение первоначальных интервалов и выделение определенной доли единиц совокупности (долевая перегруппировка).
Метод группировок — один из важнейших методов статистики без которого немыслимо изучение массовых явлений. Данная статья содержит самые общие сведения о группировках - как обязательном этапе статистического исследования, элементе сводки, приеме систематизации и обобщения массовых данных.
На практике при обработке массовых данных задача расчленения множества единиц изучаемой совокупности на группы по определенным признакам решается порой более сложными приемами, разработанными в последние годы и требующими использования компьютеров. Особенно это относится к группировкам по нескольким признакам, т.е. на основе множества признаков. Для этой цели разработаны так называемые методы многомерной классификации: классификация на основе многомерной средней, кластерный анализ, метод главных компонентов.