КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Приведение статистических данных к сопоставимому видуПриведение статистических данных к сопоставимому виду представляет собой устранение причин несопоставимости статистических данных в пространстве, во времени, в содержании или методологии их расчета. Оно достигается пересчетом данных: приведением данных к одним и тем же единицам измерения; отграничением и выделением из всего объема данных однородной и сопоставимой совокупности (сопоставимого круга); заменой абсолютных величин относительными величинами; заменой абсолютных величин средними величинами; специальной группировкой материала; перегруппировкой данных (метод вторичной группировки); стандартизацией структуры совокупности; классификацией статистических данных. Если данные оказались несопоставимыми вследствие изменения территориальных (или административно–ведомственных) границ, то они могут быть приведены пересчетом в одни и те же территориальные или административно–ведомственные границы, обычно новые. Также пересчет осуществляется тогда, когда данные несопоставимы во времени вследствие того, что в одних случаях регистрация их производилась на одну дату, а в других – на другую. В случаях, когда данные несопоставимы вследствие разной методологии их вычисления, сопоставимости можно добиться, рассчитав величины показателя для всех случаев по одной и той же методологии. Особенно часто к таким пересчетам приходится прибегать в международных сопоставлениях. Если сопоставляются данные в денежном выражении и оказывается, что они несопоставимы вследствие того, что в одних случаях был принят один уровень цен, в других – другой, то данные могут быть приведены к сопоставимому виду пересчетом в единые, так называемые сопоставимые, или неизменные цены. Это может быть достигнуто прямой непосредственной оценкой изучаемого показателя или отдельных его элементов в сопоставимых ценах или посредством индекса цен. Многие показатели измеряются в разных единицах измерения, что затрудняет сопоставление данных, приведение таких данных к одним и тем же единицам измерения во многих случаях производится при помощи соответствующих коэффициентов перевода одних единиц измерения в другие (использование, например, условно–натуральных единиц). В данных за различное время, или относящихся к разным территориям, необходимо выделить один и тот же круг единиц изучаемой совокупности. Например, если в одном случае приведены данные по предприятиям, включая частные предприятия, а в другом – без частных предприятий, то для приведе-ния данных к сопоставимому виду необходимо либо в первом случае исключить данные о частных предприятиях, либо во втором прибавить их. Относительные величины можно сравнивать, так как они обладают свойством абстрагироваться от различия абсолютных величин. В ряде случаев данные, несопоставимые по суммарному значению показателя, сопоставимы по его средним размерам. Если общие итоговые цифры по изучаемой совокупности в целом оказываются несопоставимыми, можно воспользоваться методом группировок – разбить совокупность на типичные группы, в пределах которых данные могут оказаться пригодными для сравнений. Если две группировки одноименных объектов, произведенные для различных территорий или в разное время, несопоставимы между собой (разные интервалы группировки, разное число групп, разные признаки группировки), для приведения их к сопоставимому виду можно воспользоваться методом вторичной группировки. Иногда средние и относительные величины несопоставимы между собой вследствие различий в структурах статистических совокупностей, для которых они рассчитаны. В таких случаях их рассчитывают по одинаковой, стандартной структуре совокупности. В качестве стандартной может быть принята одна из этих структур или какая–нибудь другая, специально взятая для этих целей. Показатели, рассчитанные таким образом, называются стандартизованными. Стандартизация статистических показателей чаще всего применяется в статистике населения, а также при построении территориальных индексов. Для выделения однородных совокупностей могут использоваться статистические классификации, которые являются разновидностью группировок. Классификации отличаются от группировок единообразным и подробным разделением изучаемого явления на группы и подгруппы по основным, обычно качественным, признакам, они имеют общеметодологическое, программное значение. Классификации вырабатываются на длительное время, имеют фундаментальное значение для всей программы статистических работ. Таким образом, классификация – это устойчивая фундаментальная группировка по атрибутивному (качественному) признаку, содержащая подробную номенклатуру групп и подгрупп, перечень которых рассматривается как статистический стандарт. Например, классификация отраслей народного хозяйства, классификация профессий, классификация отраслей промышленности и т.д. Процесс классификации включает следующие процедуры: отбор существенных признаков, описывающих объекты классификации, их нормирование, выявление сходства и различия объектов классификации, оформляемое в виде матриц близостей или расстояний между точками векторного пространства, изображающими объекты. Выделение информативных признаков позволяет снизить размерность пространства (при многомерных наблюдениях), в котором решается задача классификации. В зависимости от используемых методов и вида априорной информации о классах различаются следующие разновидности классификации: распознавание образов, таксономия, кластерный анализ, дискриминантный анализ, экспертный метод.
54. Понятие о статистической таблице. Виды таблиц по характеру подлежащего. Основные правила построения таблиц, чтение и анализ таблиц. Статистическая таблица - это метод рационального обобщения и изложения данных соц.-эконом. явлений. Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения, как правило, излагаются в виде таблиц. Цифры в табл. располагаются в опред. порядке. В табл. исходный материал становится более выразительным и обозримым. В табл. нагляднее проявляются главные тенденции и характерные особенности изучаемых признаков. Таблицы играют важную роль в управленческой и аналитической работы. Различают 3 вида таблиц, в зависимости от разработки подлежащего: простые, групповые, комбинированные. А) Простыми называются такие статистические таблицы, в подлежащих которых имеется только перечень показателей, раскрывающих содержание подлежащего и нет группировок их. Иногда такие таблицы называются перечневыми, или простыми Хронологически простыми таблицами называются такие таблицы, в подлежащем которых приводятся периоды времени (года, кварталы, месяцы и т.д.) или даты, а в сказуемом - ряд показателей, характеризующих развитие или состояние объекта изучения в те периоды времени. Например, таблицы, характеризующие по годам пятилетки, по кварталам или месяцам внутри года. Сказуемое таблицы может быть простым и сложным По структурному строению сказуемого различают статистические таблицы с простой и сложной его разработкой. Правила построения таблиц 1 Т. должна быть небольшой по размеру и легко читаемой. 2.В названии Т. кратко указывается её содержание, а так же места и время к которым относятся данные. 3.Если в Т. большое число строк и столбцов, необходима их нумерация. 4. В Т. взаимосвязанные данные желательно располагать в соседних столбцах. 5. Названия строк и столбцов должны быть краткими и понятными. 6. Слова в Т. пишутся полностью, без сокращений. 7. В названии каждого столбца указываются единицы измерения 8. Т. должны содержать групповые и общие итоги. 9. Обычно территор. и другие объекты располагают в алфавитном порядке. 10. Условное обозначение. 11. Одинаковый уровень значности, точности, для всех чисел данного показателя. 12. Если производится перенос Т., на след. Т. название и шапка полностью повторяются. 13.В аналитических таблицах значность чисел должна быть наименьшей, но, если есть многозначные числа, их принято записывать, группируя цифры по три. Анализу статистических таблиц предшествует этап ознакомления - их чтения. Чтение и анализ таблиц должны осуществляться не хаотично, а в определенной последовательности. Чтение предполагает, что исследователь, прочитав слова и числа таблицы, усвоил ее содержание, сформулировал первые суждения об объекте, уяснил назначение таблицы, понял ее содержание в целом, дал оценку явлению или процессу, описанному в таблице. Анализ таблицы как метод научного исследования путем разбиения предмета изучения на части делится на структурный и содержательный. Структурный анализ предполагает анализ строения таблицы, характеристику представленных в таблице: 1. совокупности и единиц наблюдения, формирующих ее; 2. признаков и их комбинаций, формирующих подлежащее и сказуемое таблицы; 3. признаков: количественных или атрибутивных; 4. соотношения признаков подлежащего с показателями сказуемого; 5. вида таблицы: простая или сложная, а последняя - групповая или комбинационная; 6. решаемых задач - анализ структуры, типов явлений или их взаимосвязей. Содержательный анализ предполагает изучение внутреннего содержания таблицы: анализ отдельных групп подлежащего по соответствующим признакам сказуемого; выявление соотношения и пропорций между группами явлений по одному и разным признакам; сравнительный анализ и формулировку выводов по отдельным группам и по всей совокупности в целом; установление закономерностей и определение резервов развития изучаемого объекта. Прежде чем приступать к анализу числовой информации, необходимо проверить ее достоверность и научную обоснованность. Исследователь должен убедиться в достоверности и надежности источника информации данных и критически оценить их цифровые значения. Логическая проверка состоит в возможности определения конкретных признаков теми или иными числовыми значениями Счетная проверка предполагает выборочный расчет отдельных значений признаков по группе либо итоговых значений строк или граф и т. д.
Дата добавления: 2015-04-24; Просмотров: 2244; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |