Статистические величины

 

Статистические величины

1.Понятие абсолютной и относительной величины в статистике

Изучая массовые общественные явления, статистика в своих выводах опирается на числовые данные, полученные в конкретных условиях места и времени. Результаты статистического наблюдения регистрируются прежде всего в форме первичных абсолютных величин. Так, основная масса народно-хозяйственных абсолютных показателей фиксируется в первичных учетных документах. Абсолютная величина отражает уровень развития явления.

В статистике все абсолютные величины являются именованными, измеряются в конкретных единицах (человеках, сумах, штуках, киловатт-часах, человеко-днях и человеко-часах и т.д.) и, в отличие от математического понятия абсолютной величины, могут быть как положительными, так и отрицательными (убытки, убыль, потери и т.п.).

С точки зрения конкретного исследования совокупность абсолютных величин можно рассматривать как состоящую из показателей индивидуальных, характеризующих размер признака у отдельных единиц совокупности, и суммарных, характеризующих итоговое значение признака по определенной части совокупности. Так, если индивидуальными будут показатели численности работающих на отдельных предприятиях, то суммарными - численности работающих по группам, объединениям предприятий. Сточки зрения отдельного предприятия численность на нем будет суммарной величиной, а численности работающих в каждом цехе - величинами индивидуальными.

Суммарные абсолютные величины часто получают путем специальных расчетов (перспективная численность населения, ожидаемый объем производства, плановые задания по выпуску продукции и т.д.).

Поскольку абсолютные показатели - это основа всех форм учета и приемов количественного анализа, то следует разграничивать моментные и интервальные абсолютные величины. Первые показывают фактическое наличие или уровень явления на определенный момент, дату (например, наличие запасов материалов или оборотных средств, величина незавершенного производства, численность проживающих и т.д.). Вторые - итоговый накопленный результат за период в целом (объем произведенной продукции за месяц или год, прирост населения за определенный период, величина валового сбора зерна за год и за пятилетку и т.п.). В отличие от моментных интервальные абсолютные величины допускают их последующее суммирование (естественно, если речь идет об одном и том же показателе).

По своему содержанию абсолютные величины могут характеризовать как относительно простые совокупности - численность населения, предприятий, количество товара определенного вида, так и совокупности достаточно сложные - стоимость всей продукции предприятия или отрасли промышленности, объем розничного товарооборота, величину валового национального продукта, национального дохода и т.д.

Показатели, используемые в экономико-статистическом анализе, должны иметь реальный смысл, характеризовать определенные категории и понятия и учитываться или рассчитываться на основе теоретического анализа явления. Поэтому в каждой конкретной области приложения статистики разрабатывается своя система статистических показателей.

Сама по себе абсолютная величина не дает полного представления об изучаемом явлении, не показывает его структуру, соотношение между отдельными частями, развитие во времени. В ней не выявлены соотношения с другими абсолютными показателями. Эти функции выполняют определяемые на основе абсолютных величин относительные показатели.

Относительная величина в статистике - это обобщающий показатель, который дает числовую меру соотношения двух сопоставляемых абсолютных величин. Так как многие абсолютные величины взаимосвязаны, то и относительные величины одного типа в ряде случаев могут определяться через относительные величины другого типа.

Основные условия правильного расчета относительной величины - сопоставимость сравниваемых показателей и наличие реальных связей между изучаемыми явлениями. Таким образом, по способу получения относительные показатели - всегда величины производные, определяемые форме коэффициентов, процентов, промилле, продецимилле и т.п. Однако нужно помнить, что эти безразмерным по форме показателям может быть, в сущности, приписана конкретная, и иногда довольно сложная, единица измерения. Так, например, относительные показатели естественного движения населения, такие как коэффициенты рождаемости или смертности, исчисляемые в промилле (%), показывают число родившихся или умерших за год в расчете на 1000 человек среднегодовой численности; относительная величина эффективности использования рабочего времени - это количество продукции в расчете на один отработанный человеко-час и т.д.

2.Виды и взаимосвязи относительных величин

Относительные величины образуют систему взаимосвязанных статистических показателей. По содержанию выражаемых количественных соотношений выделяют следующие типы относительных величин.

1.Относительная величина динамики. Характеризует изменение уровня развития какого-либо явления во времени. Получается в результате деления уровня признака в определенный период или момент времени на уровень этого же показателя в предшествующий период или момент.

Так, по данным топливо - энергетического баланса РУз, ресурсы 1980 г. оценивались в 2171,1 млн. т у.т. (условного топлива), а 1987 г. - в 2629,1 млн. т у.т. Относительная величина динамики составила I = 2629,1: 2171,1 = 1,211.

Таким образом, объем топливо - энергетических ресурсов вырос за 7 лет в 1,211 раза (коэффициент роста, индекс роста, индекс). В процентном выражении это 121,1% (темп роста).

Иначе говоря, за 7 лет объем ресурсов возрастал по сравнению с предыдущим годом в 1,211 = 1,0277 раза, или на 2,77% (среднегодовой коэффициент или индекс роста и среднегодовой темп прироста).

2.Относительная величина планового задания. Рассчитывается как отношение уровня, запланированного на предстоящий период, к уровню, фактически сложившемуся в предшествующем периоде.

Относительная величина планового задания также может быть представлена в трех формах: коэффициента (индекса) планового роста, плановых темпов роста либо прироста (в%).

Так, по плану на 1988 г. предполагалось увеличить производство стиральных машин на 12,5% (плановый темп прироста), т.е. в 1,125 раза (плановый коэффициент роста), или выйти на 112,5% по сравнению с 1987 г. (плановый темп роста).

3.Относительная величина выполнения задания. Рассчитывается как отношение фактически достигнутого в данном периоде уровня к запланированному. Так, в 1988 г. было произведено стиральных машин 6103 тыс. шт. при плане (госзаказе) 6481 тыс. шт. Относительная величина выполнения плана составила

Iвып.пл. = 6103: 6481 = 0,942, или 94,2%.

Следовательно, плановое задание было невыполнено на 5,8%.

На практике различают две разновидности относительных показателей выполнения плана. В первом случае сравниваются фактические и плановые уровни (таков пример, рассмотренный выше). Во втором случае в плановом задании устанавливается абсолютная величина прироста или снижения показателя и собственно проверяется степень выполнения плана по этой величине. Так, если планировалось снизить себестоимость единицы продукции на 24,2 руб., а фактическое снижение составило 27,5 руб., то плановое задание по снижению себестоимости выполнено с ростом в 27,5: 24,2 = 1,136 раза, т.е. план перевыполнен на 13,6%. Показатель выполнения плана по уровню себестоимости в данном случае будет меньше единицы. Если фактическая себестоимость изделия равнялась 805,8 руб. при плановой 809,1 руб., то величина выполнения плана составила 805,8: 809,1 = 0,996, или 99,6%. Фактический уровень затрат на одно изделие оказался на 0,4% ниже планового.

В аналитических расчетах при исследовании взаимосвязей чаще применяется оценка выполнения плана по уровню показателя. Оценка выполнения плана по изменению уровня обычно приводится для целей иллюстрации, особенно если планируется снижения абсолютного значения затрат, расходов по видам и т.п.

Относительные величины динамики, планового задания и выполнения связаны соотношением

I - iпл. з. * i вып.пл.

4.Относительные величины структуры. Характеризуют доли, удельные веса составных элементов в общем итоге. Как правило, их получают в форме процентного содержания:

d = (Y/åY) * 100,

Уровень части совокупности

или d = ----------------------------------------------- * 100.

Суммарный уровень совокупности

Для аналитических расчетов предпочтительнее использовать коэффициентное представление, без умножения на 100.

Совокупность относительных величин структуры показывает строение изучаемого явления.

3.Средние величины. Общие принципы их применения

величина статистика показатель средний

Средняя величина - это обобщающий показатель, характеризующий типический уровень явления. Он выражает величину признака, отнесенную к единице совокупности.

Средняя всегда обобщает количественную вариацию признака, т.е. в средних величинах погашаются индивидуальные различия единиц совокупности, обусловленные случайными обстоятельствами. В отличие от средней абсолютная величина, характеризующая уровень признака отдельной единицы совокупности, не позволяет сравнивать значения признака у единиц, относящихся к разным совокупностям. Так, если нужно сопоставить уровни оплаты труда работников на двух предприятиях, то нельзя сравнивать по данному признаку двух работников разных предприятий. Оплата труда выбранных для предприятий. Если же сравнивать размеры фондов оплаты труда на рассматриваемых предприятиях, то не учитывается численность работающих и, следовательно, нельзя определить, где уровень оплаты труда выше. В конечном итоге сравнивать можно лишь средние показатели, т.е. сколько в среднем получает один работник на каждом предприятии. Таким образом, возникает необходимость расчета средней величины как обобщающей характеристики совокупности.

Остановимся на некоторых общих принципах применения средних величин.

.При определении средней величины в каждом конкретном случае нужно исходить из качественного содержания о средляемого признака, учитывать взаимосвязь изучаемых признаков, а также имеющиеся для расчета данные.

.Средняя величина должна, прежде всего рассчитываться по однородной совокупности. Качественно однородные совокупности позволяет получить метод группировок, который всегда предполагает расчет системы обобщающих показателей.

3.Общие средние должны подкрепляться групповыми средними. Например, допустим, что анализ динамики урожайности отдельной сельскохозяйственной культуры показывает, что общая по республике средняя урожайность снижается. Однако известно, что урожайность этой культуры зависит от почвенных, климатических и других условий и различна в отдельных районах.

Сгруппировав районы по признакам различия и проанализировав динамику групповых средних, можно обнаружить, что в отдельных группах районов средняя урожайность либо не изменилась, либо возрастает, а снижение общей средней по республике в целом обусловлено ростом удельного веса районов с более низкой урожайностью в общем производстве этой сельскохозяйственной культуры. Очевидно, что динамика групповых средних более полно отражает закономерности изменения урожайности, а динамика общей средней показывает лишь общий результат.

.Необходим обоснованный выбор единицы совокупности, для которой рассчитывается средняя.

Рассмотрим теперь виды средних величин, особенности их исчисления и области применения. Средние величины делятся на два больших класса:

степенные средние,

структурные средние.

К степенным средним относятся такие наиболее известные и часто применяемые виды, как средняя геометрическая, средняя арифметическая и средняя квадратическая.

В качестве структурных средних рассматриваются мода и медиана.

Остановимся на степенных средних. Степенные средние в зависимости от представления исходных данных могут быть простыми и взвешенными. Простая средняя считается по несгруппированным данным и имеет следующий общий вид:

где Xi - варианта (значение) осредняемого признака;

m - показатель степени средней;

n - число вариант.

Взвешенная средняя считается по сгруппированным данным и имеет общий вид

åXi^m * fi

X = -------------------------,

åfi

где Xi - варианта (значение) осредняемого признака или серединное значение интервала, в котором измеряется варианта;

m - показатель степени средней;

fi - частота, показывающая, сколько раз встречается i-е значение осредняемого признака.

Приведем в качестве примера расчет среднего возраста студентов в группе из 20 человек:

№Возраст (лет)№Возраст (лет)№Возраст (лет)№Возраст (лет)1 2 3 4 518 18 19 20 196 7 8 9 1020 19 19 19 2011 12 13 14 1522 19 19 20 2016 17 18 19 2021 19 19 19 19

Средний возраст рассчитаем по формуле простой средней:

18+19+19+…+21+19+19+19+19 388

Х =----------------------------------------- = -------- = 19,4 года.

20 20

Сгруппируем исходные данные. Получим следующий ряд распределения:

Возраст, Х лет1819202122ВсегоЧисло студентов21151120

В результате группировки получаем новый показатель - частоту, указывающую число студентов в возрасте Х лет. Следовательно, средний возраст студентов группы будет рассчитываться по формуле взвешенной средней:

*2+19*11+20*5+21*1+22*1 36+209+100+21+22

Х=--------------------------------------=---------------------------=19,4

+11+5+1+1 20

4. Расчет средней через показатели структуры

Средние арифметические и средние гармонические могут быть как простыми, так и взвешенными. Веса в формулах средних показывают повторяемость данного значения признака. Поэтому абсолютные данные о повторяемости можно заменить относительными величинами структуры. Так, для расчета среднего коэффициента выполнения плана можно применить формулу

n

P = å Pi * dпл

i=1

где dпл - доля, удельный вес данного предприятия в общем объеме выпуска продукции по плану.

При использовании формулы средней гармонической вычисление можно выполнить с учетом доли каждого предприятия в общем фактическом объеме произведенной продукции dфакт:

n dфакт

P = 1 / å----------------

I=1 Pi

Умение производить взвешивание по относительным величинам структуры упрощает расчеты и сбор исходных данных. Кроме того, формулы вычисления средних значений по показателям структуры показывают зависимость среднего уровня не только от индивидуальных значений усредняемого показателя, но и от структуры совокупности. При изменении структуры меняется и средняя величина, хотя индивидуальные значения усредняемого признака могут оставаться прежними. Это обстоятельство используется в индексном методе анализа.

В заключение приведем краткий перечень формул расчета средних значений наиболее употребительных экономических показателей через относительные величины структуры.

1.Средняя трудоемкость изготовления изделия одного и того же вида несколькими рабочими (t):

n n dti

T = å ti * dqi или t = 1 / å----------------,

I=1 i=1 ti

где ti - трудоемкость изготовления единицы продукции конкретным рабочим;

dqi - доля рабочего в общем объеме произведенной продукции;

dti - доля рабочего в общих затратах рабочего времени.

Например, 4 рабочих изготавливают одинаковую продукцию, но с различными индивидуальными затратами: t1=0,5 ч/шт., t2=0,6 ч/шт., t3 = 1,2 ч/шт. и t4 = 1 ч/шт. Если каждый из них отработал ровно по 6 часов, то и доля их в общих трудозатратах будет одинакова: dt1=dt2=dt3=dt4=0,25.

Если же затраты времени каждого конкретного рабочего не известны, но имеются данные о вкладе каждого в общий объем продукции: dq1 = 0,364; dq2 = 0,303; dq3 = 0,151 и dq4 = 0,182, то средняя трудоемкость рассчитывается следующим образом:

t=0,5 * 0,364 + 0,6 * 0,303 + 1,2 * 0,151 + 1* 0,182 = 0,727 ч/шт.

Заметим, что расчет средней трудоемкости по формуле средней арифметической простой: (0,5+0,6+1,2+1):4=0,825 ч/шт. - дает заведомо неверный результат. Такое решение справедливо лишь в том случае, если бы каждый рабочий изготовил по одному изделию (или равному числу изделий). Тогда и доля первого рабочего в общих трудозатратах была бы равна 0,5: 3,3 = 0,152, второго - 0,6: 3,3 = 0,182 и т.д.

Еще проще определяется средняя трудоемкость, когда известны общие трудозатраты и общее количество выработанной продукции. В нашем примере Т = 6*4=24 ч, а общее количество произведенной продукции составляет 33 шт., следовательно,

t = 24:33=0,727 ч/шт.

2.Средний уровень выработки продукции в единицу рабочего времени (W). Рассчитывается он по формулам

n n dqi

W = å Wi *dti или W = 1 / å --------

i=1 i=1 Wi

где Wi - уровень выработки для отдельного объекта (предприятия, цеха, участка, рабочего);

dti - доля данного объекта (предприятия, цеха, участка, рабочего) в общих по всей совокупности затратах рабочего времени;

dqi - доля объекта i в общем выпуске продукции.

3.Средний уровень оплаты труда (f):

n n dfi= å fi *dti или f = 1 / å --------

i=1 i=1 fi

где fi - уровень оплаты в единицу времени на объекте i;

dti - доля объекта i в общих трудозатратах;

dfi - доля объекта iв общем суммарном фонде оплаты труда.

Аналогичным образом через относительные величины структуры находятся и другие средние величины экономических показателей (средняя фондоемкость, средний уровень затрат на 1 сум продукции, средняя оборачиваемость запасов или незавершенного производства ит.д).

5. Расчет средних по результатам группировки. Свойства средней арифметической

Очень часто исходные данные для анализа бывают представлены в сгруппированном виде, когда для каждого значения усредняемого признака Х сообщается частота его повторения. В этих случаях средняя величина рассчитывается по обычным формулам средних взвешенных (арифметических либо гармонических). Сложности возникают, когда в сгруппированных данных указывается не конкретное значение признака Х по каждой группе, а лишь интервал его изменения. В данном случае правильный расчет общей средней величины возможен, если каким-либо способом удается получить среднее значение признака по каждой группе; далее используются обычные формулы средних взвешенных. Если же средние значения признака в группах определить по имеющимся сведениям нельзя, то их заменяют серединами интервалов, получая в итоге некоторое, чаще всего вполне удовлетворительное, приближение у среднему значению.

Таким образом, расчет средней арифметической делают по формуле

k = (å Xi *mi) / å * mi, где Xi = (Xmax - Xmin) / 2=1

Отметим, что расчет среднего значения по данным группировки требует особого внимания при выборе взвешивающего показателя. Очень часто величины mi - частоты повторения признака Х - в исходных данных либо отсутствуют, либо не столь очевидны. Для примера рассмотрим следующие данные:

Группы предприятийСебестоимость одного изделия, тыс. сумЧисло предприятий,%Объем продукции%Затраты на производство,%1 2 3 4110-115 115-120 120-125 125 и выше8 16 24 529 18 24 498,2 17,2 23,9 50,7Итого-100100100

Если с определением середин интервалов никаких сложностей не возникает (112,5; 117,5; 122,5; 127,5), то при назначении взвешивающего показателя типичной ошибкой является выбор признака «Число предприятий». Умножение величины себестоимости одного изделия на число предприятий никакого экономического смысла не имеет, в то время как умножение себестоимости одного изделия на объем продукции дает реальную экономическую величину - общую сумму затрат. Таким образом, в качестве взвешивающего показателя следует выбрать показатель объема продукции. Тогда средняя себестоимость изделия будет равна

Х = 112,5*0,09+117,5*0,18+122,5*0,24+127,5*0,49=123,15

Частоты повторения признака могут потребовать и применения формулы средней гармонической.

Средняя арифметическая величина обладает рядом свойств, позволяющих ускорить расчет.

1. Величина средней арифметической не изменится, если веса всех вариантов умножить или разделить на одно и тоже число. Это свойство доказывается элементарно.
2. Если все индивидуальные значения признака (т.е. все варианты) увеличить либо уменьшить в одно и то же число раз (или на одно и то же число), то среднее значение получившегося нового признака будет во столько же раз (или на столько же0 отличаться от среднего значения исходного показателя.

Свойство 1 используется, как было показано ранее, для расчета средних значений через показатели структуры.

Свойство 2 применяется для ускорения расчетов, особенно если первичные данные представлены в сгруппированном виде.

Так, по приведенным данным найдем новую величину Х, варианты которой определим по формуле

Xi - A= ------------

h

Тогда Xi = Xi * h + A

Переходим к средним величинам:

åXi * mi åXi * h * mi å Ami

---------------- = -------------------- + ------------

å mi åmi åmi

или X = X * h + A.

Для ускорения расчетов важно правильно выбрать величины А (обычно это середина какого-либо интервала) и h (чаще всего это величина интервала изменения признака в какой-либо группе). Пусть, например, А = 122,5 и h = 5. Получаем последовательность значений величины Xi: -2, -1, 0, 1. Среднее значение Х будет равно

Х = (-2) * 0,09 + (-1) * 0,18 + 0 * 0,24 + 1 * 0,49 = 0,13

Теперь Х = 5 * 0,13 + 122,5 = 123,15 тыс. сум

6. Структурные средние

Особый вид средних величин - структурные средние - применяется для изучения внутреннего строения рядов распределения значений признака, а также для оценки средней величины (степенного типа), если по имеющимся статистическим данным ее расчет не может быть выполнен (например, если бы в рассмотренном примере отсутствовали данные и об объеме производства, и о сумме затрат по группам предприятий).

В качестве структурных средних чаще всего используют показатели моды - наиболее часто повторяющего значения признака - и медианы - величины признака, которая делит упорядоченную последовательность его значений на две равные по численности части. В итоге у одной половины единиц совокупности значение признака не превышает медианного уровня, а уровня, а другой - не меньше его.

Если изучаемый признак имеет дискретные значения, то особых сложностей при расчете моды и медианы не бывает. Если же данные о значениях признака Х представлены в виде упорядоченных интервалов его изменения (интервальных рядов), расчет моды и медианы несколько усложняется. Поскольку медианное значение делит всю совокупность на две равные по численности части, оно оказывается в каком-то из интервалов признака Х.

При расчете модального значения признака по данным интервального ряда надо обращать внимание на то, чтобы интервалы были одинаковыми, поскольку от этого зависит показатель повторяемости значений признака Х.

. Показатели вариации

Конкретные условия, в которых находится каждый из изучаемых объектов, а также особенности их собственного развития (социальные, экономические и пр.) выражаются соответствующими числовыми уровнями статистических показателей. Таким образом, вариация, т.е. несовпадение уровней одного и того же показателя у разных объектов, имеет объективный характер и помогает познать сущность изучаемого явления.

Для измерения вариации в статистике применяют несколько способов.

Наиболее простым является расчет показателя размаха вариации Н как разницы между максимальным (Хmax) и минимальным (Xmin) наблюдаемыми значениями признака:

Н = Хmax - Хmin

Однако размах вариации показывает лишь крайние значения признака. Повторяемость промежуточных значений здесь не учитывается.

Более строгими характеристиками являются показатели колеблемости относительно среднего уровня признака. Простейший показатель такого типа - среднее линейное отклонение Л как среднее арифметическое значение абсолютных отклонений признака от его среднего уровня:

Л = å |Xi - X| / n

При повторяемости отдельных значений Х используют формулу средней арифметической взвешенной;

Л = (å |Хi - |mi) / åmi

(Напомним, что алгебраическая сумма отклонений от среднего уровня равна нулю.)

Показатель среднего линейного отклонения нашел широкое применение на практике. С его помощью анализируются, например, состав работающих, ритмичность производства, равномерность поставок материалов, разрабатываются системы материального стимулирования. Но, к сожалению, этот показатель усложняет расчеты вероятностного типа, затрудняет применение методов математической статистики. Поэтому в статистических научных исследованиях для измерения вариации чаще всего применяют показатель дисперсии.

Для сравнения вариаций нескольких признаков по одной и той же совокупности объектов показатели вариации приводятся к сопоставимому виду. Достигается это сравнением среднего квадратического (либо среднего линейного) отклонения со средним уровнем того же признака. Получаемые величины называются коэффициентами вариации. Значения коэффициентов вариации обычно указывают в процентах. В статистике совокупности, имеющие коэффициент вариации больше 30-35%, принято считать неоднородными.

Статистические величины 1.Понятие абсолютной и относительной величины в статистике Изучая массовые

Больше работ по теме: