Раздел 2. Сбор и обработка статистической информации

Статистическое наблюдение

Статистическое наблюдение представляет собой научно организованный сбор количественных данных о явлениях и процессах, происходящих в различных областях деятельности, с помощью учета первичных данных о каждом отдельном случае или факте, относящемся к изучаемому явлению. Статистическое наблюдение — первый этап любой статистической работы, в результате проведения которого получают исходные цифровые данные.

Объект статистического наблюдения — это определенное явление, которое подлежит наблюдению.

Главная задача статистического наблюдения заключается в получении достоверной информации для выявления закономерностей развития явлений и процессов.

Статистическое исследование может быть проведено успешно, если продумана и правильно организована работа по сбору сведений. Для этого составляется план статистического наблюдения, состоящий из программно-методологической и организационной частей.

Программно-методологический план наблюдения включает цель и объект наблюдения, единицу наблюдения, программу наблюдения и организационный план наблюдения (место, время наблюдения, сроки проведения всей работы и другие организационные вопросы наблюдения).

Прежде чем начать наблюдение, нужно правильно определить его цель. Цель статистического наблюдения определяется исходя из общих задач, поставленных перед статистическим изучением явлений. Например, торговые кадры можно изучить по полу, возрасту, образованию, классификации, стажу работы и т.д. Складскую торговую сеть нужно изучать уже в другом направлении: размеры складской площади, специализация, оснащение техникой, уровень механизации погрузочно-разгрузочных работ, товарооборот на 1 кв. м складской площади и т.д. Цель статистического наблюдения и его задачи должны определяться нуждами управления хозяйствующим субъектом.

На основании разработанной программы наблюдения составляется статистический формуляр. Это документ, в котором в определенной последовательности изложены все вопросы программы и где регистрируются ответы на эти вопросы. Статистический формуляр носит различные названия: отчет, форма, переписной лист, опросный бланк и т.д. Формуляры могут быть двух видов: 1) карточные (индивидуальные) и 2) списочные. В карточном формуляре регистрируются сведения относительно одной единицы совокупности. К ним относятся всякого рода анкеты и индивидуальные бланки. В списочном формуляре регистрируются сведения относительно двух и более единиц совокупности.

Следующим видом статистической работы является сводка и группировка собранных данных в пределах каждой группы и по совокупности в целом. Обработка статистического материала производится путем построения рядов цифр, таблиц, графиков. Затем переходят к вычислению обобщающих показателей.

Изучаемые статистикой массовые явления как множество явлений одного вида, отличающихся индивидуальными признаками, но обладающих общим качеством (развитием по единым законам), называют статистической совокупностью. Например, совокупность населения или отдельных его контингентов (пенсионеры, трудоспособное население, студенты и т.д.), совокупность промышленных предприятий и т.д. Статистическая совокупность — это совокупность объектов или явлений общественной жизни, объединенных общей связью. Объекты, входящие в статистическую совокупность, обладают несколькими общими признаками и могут различаться между собой рядом других, второстепенных, признаков. Наличие разносторонних и многообразных форм отношений и связей между ними обуславливает возможность выделения ряда частных статистических совокупностей для одних и тех же объектов. Например, из общей совокупности предприятий, фирм, компаний и т.д. могут быть выделены частные совокупности сначала по одному, затем по другому признаку и т.д. (по формам собственности, по уровню техники, по уровню рентабельности).

Статистические совокупности характеризуют массовые явления, которые определены местом и временем. Исследование различных статистических совокупностей, связанное с количественной характеристикой и выявлением присущих им закономерностей в конкретных условиях места и времени, являются предметом статистики.

Изучение статистики как науки основано на системе категорий и понятий, отражающих существенные свойства, признаки, взаимосвязи явлений и процессов. Статистическая совокупность является одним из главных понятий статистической науки. С понятием «статистическая совокупность» связаны другие основные понятия: «единица совокупности», «статистический признак», «вариация признаков», «статистический показатель», «статистическая закономерность» и другие.

Элементы, множество которых образует изучаемую статистическую совокупность, называют единицей совокупности. Каждая единица совокупности может быть охарактеризована разного рода качественными (атрибутивными) или количественными признаками, например, в статистике населения признаками служат: пол, возраст, профессия, образование и т.д. Единица совокупности — это первичный элемент статистической совокупности, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации, и основой ведущегося при обследовании счета.

Важным свойством статистической совокупности является вариация – различия в значениях характеристик единиц, входящих в изучаемую совокупность. Если определенный признак имеет разные значения для отдельных единиц совокупности, то говорят, что он варьирует или имеет некоторую вариацию.

Любое статистическое исследование (исследование статистической совокупности) начинается с изучения единиц совокупности, с регистрации признаков, изучение которых необходимо для достижения цели исследования.

Закономерность, выявленная на основе массового наблюдения, называется статистической закономерностью.

Система статистических показателей, отражает количественную характеристику различных экономических явлений и процессов, а также экономики в целом. Под термином «система показателей» понимается некоторое упорядоченное множество взаимосвязанных и взаимосогласованных показателей, характеризующих процессы, происходящие в экономике, и экономику в целом. Согласованность между различными показателями достигается путем гармонизации и координации определений и классификаций, на основе которых осуществляется их исчисление. Согласованность показателей позволяет использовать их в комбинациях, а также исчислять различные производные коэффициенты, имеющие большое аналитическое значение. Например, согласованность методов исчисления показателей ВВП и дефицита государственного бюджета позволяет определить коэффициент, характеризующий соотношение этих величин. Показатели экономической статистики, характеризующие процессы, происходящие в экономике, образуют подсистемы (блоки) общей системы экономической статистики. Таким образом, система показателей экономической статистики представляет собой совокупность взаимосвязанных подсистем экономической информации, например, таких подсистем, как СНС, статистика цен, статистика финансов и т. д.

Термин «статистический показатель» имеет два значения. Во-первых, это конкретная цифровая характеристика того или иного явления, например, численность населения России на 1 января 1999 г. или индекс роста потребительских цен за тот или иной период и т. д. Во-вторых, это общее определение содержания того или иного показателя, т. е. элементов, которые должны быть включены в показатель. Например, определение ВВП устанавливает те виды платежей, производимых предприятиями и организациями, которые должны быть включены в расчет этого показателя. Статистический показатель — обобщенная количественная характеристика явлений и процессов в единстве с их качественной определенностью.

Определение содержания показателя и методов его оценки принято называть разработкой методологии, которая, как правило, включает следующие этапы:

1) идентификация явлений и процессов, подлежащих статистическому изучению (определение типа данных, требующих разработки), формулирование целей, ради которых должны быть исчислены те или иные показатели (например, целью исчисления ВВП является измерение производства товаров и услуг, а также темпов экономического роста);

2) определение содержания показателей, например, при исчислении показателя национального богатства должны быть точно определены те виды экономических активов, которые подлежат включению в этот показатель;

3) определение методов оценки отдельных показателей;

4) определение основных классификаций, которые должны быть применены для распределения изучаемых экономических явлений на однородные группы на основе тех или иных критериев, например, по одной из важнейших классификаций население страны подразделяется на социальные группы;

5) определение основных источников данных, необходимых для исчисления показателей, а также процедуры обработки собранных данных с целью получения обобщающих показателей.

Степень точности исчисления различных показателей различна и зависит от ряда факторов: от сложности изучаемых явлений, степени различия их характеристик, а также от требований к точности данных со стороны потребителей информации, что в свою очередь зависит от целей их использования. Многие показатели необходимы лишь для выявления общих тенденций экономического развития.

Система показателей экономической статистики должна соответствовать определенным требованиям, чтобы была возможность проводить описание и анализ экономического развития, и иметь всеохватывающий характер, т. е. распространяться на все процессы, происходящие в экономике, а также должны быть охвачены все хозяйствующие субъекты, все виды экономических операций, которые они выполняют.

Система показателей экономической статистики имеет иерархическую структуру. На вершине этой системы находится блок наиболее общих макроэкономических показателей — СНС, состоящая из подсистем, каждая из которых представляет собой более подробную характеристику тех или иных аспектов экономического процесса. СНС и ее подсистемы связаны с другими блоками экономической статистики, что позволяет проводить более глубокий анализ по целому ряду направлений.

Понятия признака и статистического показателя взаимосвязаны и в ряде случаев употребляются как тождественные.

Статистическое наблюдение может быть организовано по-разному. Различают следующие формы организации статистического наблюдения:

1) статистическая отчетность, которую предоставляют коммерческие и некоммерческие предприятия, организации, учреждения;

2) специально организованные статистические обследования;

3) регистры.

Основной, главной формой статистического наблюдения является статистическая отчетность. Источниками отчетности являются данные первичного учета (оперативного, бухгалтерского), которые позволяют получать исчерпывающую информацию о деятельности предприятий, организаций, учреждений. Формы отчетности (документы, бланки, содержащие перечень определенных показателей, сведений, характеризующих хозяйственную единицу и результаты ее деятельности) разрабатывают и утверждают органы государственной статистики.

В соответствии со сроками представления текущая отчетность бывает: суточная, недельная, месячная, квартальная, полугодовая, годовая.

Срочная отчетность действует в тех случаях, когда необходимо получить информацию по важнейшим показателям хозяйственной деятельности и характеризуется короткой периодичностью ее предоставления: пятидневная, декадная, пятнадцатидневная.

Годовая отчетность дает полную, подробную, законченную характеристику состояния деятельности предприятий, фирм, компаний различных сфер деятельности и форм собственности, организаций и учреждений. Годовая отчетность уточняет данные месячной и квартальной отчетности, а круг ее показателей позволяет дать углубленный (детализированный) анализ работы различных коммерческих и некоммерческих предприятий, учреждений, организаций.

Специально организованные статистические наблюдения проводятся в тех случаях, когда необходимо получить сведения по показателям, не предусмотренным статистической отчетностью.

Регистр – это поименованный и постоянно уточняемый перечень тех или иных единиц наблюдения, созданный для непрерывного длительного статистического наблюдения за определенной совокупностью. В регистре содержится информация о каждой единице совокупности. В РФ создан Единый государственный регистр предприятий и организаций всех форм собственности (ЕГРПО), который является надежной информационной базой для ведения системы национальных счетов в статистической практике России и для проведения выборочных обследований предприятий (как генеральная совокупность) с различной целью.

В организационной части программы статистического наблюдения определяются место и время наблюдения, форма, вид и способ наблюдения, охват объектов наблюдения, способы собирания данных и т.д.

Если изучаемые объекты могут перемещаться, необходимо точно установить, в каком месте изучаемый объект подлежит наблюдению (в каком месте объект поддается наиболее точному учету). Так, например, при переписи населения местом наблюдения является место жительства.

С вопросом о месте наблюдения связан вопрос о разбивке территории на переписные участки. Границы этих делений должны быть точны.

В статистике различают объективное и субъективное время наблюдения.

Объективным называется время, к которому относится данное наблюдение и характеризует тот период или момент времени, по состоянию на который были собраны и зарегистрированы признаки совокупности. Так, например, данные о выпуске продукции, размерах потребления и т.д. можно получить только за определенный период времени. Сведения же о численности населения, числе учителей, врачей, больничных коек и т.д. можно собрать только по состоянию на определенную дату.

Если наблюдение приурочено к определенному моменту, то он является критическим моментом. В этом случае объективное время является критическим моментом.

Критическим моментом для каждого статистического наблюдения устанавливают исходя из специфических особенностей наблюдаемых явлений. Например, при переписи населения критический момент обычно приурочивается к зимнему периоду, к середине недели, когда население наименее подвижно.

Субъективное время наблюдения — это время производства наблюдения, т.е. период, в течение которого производится регистрация единиц совокупности. Так, если срок предоставления отчета хозяйствующего субъекта в налоговую инспекцию за первый квартал — 10 апреля, то объективным временем являются три месяца (январь— март), а субъективным — 1—10 апреля, т.е. время которое дается для составления отчета.

В целях обеспечения точности наблюдения субъективное время должно измеряться по возможности более коротким периодом. Когда наблюдение основывается на документальных данных, длительность субъективного времени не имеет значения.

Статистические наблюдения подразделяются на ряд видов по времени, охвату и способу регистрации фактов.

По времени регистрации фактов различают текущее (непрерывное) и прерывное (периодическое и единовременное) наблюдение.

Текущее наблюдение ведется систематически, непрерывно, по мере возникновения явлений.

Единовременное наблюдение проводится один раз для решения какой-либо задачи или повторяется эпизодически через неопределенный промежуток времени, по мере надобности.

По охвату единиц совокупности различают сплошные и несплошные наблюдения.

При сплошном наблюдении регистрируются все без исключения единицы совокупности. Одновременно в современной статистике, в условиях рыночной экономики, используется в широких масштабах несплошное наблюдение. Несплошное наблюдение требует значительно меньше материальных и трудовых затрат, чем сплошное, позволяет применять более совершенные способы учета фактов, повышает оперативное значение статистических материалов, ибо может быть проведено в более короткие сроки. В ряде случаев несплошное наблюдение является единственно возможным (тогда, когда процесс наблюдения влечет за собой уничтожение наблюдаемых единиц).

При способе основного массива обследованию подвергается основной массив и сознательно исключается часть совокупности. Например, наблюдение за объемом реализации и ценами на торговых рынках проводится на 308 городах Российской Федерации, составляющих менее 5% всех городов страны, но в которых проживает более половины всего городского населения, причем такой учет ведется только на основных рынках. Такое положение существенно не влияет на результаты наблюдения, так как обследуется основная часть совокупности.

При выборочном наблюдении обследованию подвергается отобранная в определенном порядке часть единиц совокупности, а полученные результаты распространяются на всю совокупность. В основе выборочного наблюдения лежит случайный отбор некоторой части единиц изучаемой совокупности и распространение полученных в результате наблюдения сводных характеристик (средних и относительных величин) на всю совокупность.

Монографическое наблюдение (описание). Оно заключается в подробном описании и исследовании небольшого числа единиц (компаний, банков, фирм, предприятий, ферм и т.д.). Монографическое наблюдение широко используется научными учреждениями для глубокого и всестороннего изучения характерных особенностей исследуемых объектов. Так, особый интерес представляет монографическое исследование какой-либо эффективно работающей фирмы с целью изучения способов и методов ее коммерческой деятельности.

Регистрация необходимых сведений при статистическом наблюдении может проводиться с использованием различных источников информации.

Способ непосредственного наблюдения осуществляется путем регистрации изучаемых единиц и их признаков лицами, производящими регистрацию, на основе непосредственного осмотра, подсчета, взвешивания, показания приборов и т.д.

Документальный способ наблюдения применяется при заполнении предприятиями (фирмами, компаниями и т.п.), учреждениями и организациями отчетности на основе документов первичного учета, т.е. оперативного и бухгалтерского.

Оба эти способа - непосредственное наблюдение и документальный способ - при правильной организации наблюдения, надлежащем контроле за постановкой учета и правильностью заполнения форм отчетности обеспечивают наибольшую достоверность статистических данных.

При опросе статистические материалы получают путем регистрации показаний, которые дают опрашиваемые лица. Опрос может быть организован по-разному. Различают четыре разновидности этого способа: экспедиционный (изустный), анкетный, корреспондентский и способ саморегистрации.

Экспедиционный способ (изустный опрос) заключается в том, что специально выделенное лицо — регистратор — опрашивает обследуемое лицо и с его слов заполняет бланк обследования. При этом он одновременно контролирует правильность получаемых сведений. Этот способ обеспечивает достаточно точные результаты, но он весьма дорогостоящий. По этой причине его применяют при наиболее важных статистических обследованиях населения (например, переписи населения).

Анкетный способ состоит в том, что разработанная анкета рассылается определенному кругу лиц и после заполнения возвращается статистическим органам. Таким образом, данный способ основан на принципе добровольного заполнения специальных опросных бланков (анкет), рассылаемых лицам, от которых желательно получить сведения, с просьбой их заполнить и прислать обратно.

Корреспондентский способ заключается в том, что статистические и другие органы рассылают специально разработанные бланки и инструкции к их заполнению отдельным организациям или специально подобранным лицам, давшим согласие периодически заполнять их и присылать статистическому или другому органу в установленные сроки.

Саморегистрация (самоисчисление) состоит в том, что работники статистических органов раздают опросные бланки опрашиваемым лицам, инструктируют их, а затем собирают заполненные формуляры, контролируя корректность заполнения полученных сведений. Этот способ нашел наибольшее применение при бюджетных обследованиях семей, некоторых переписях и т.п.

В экономической статистике используется множество систем обозначений, что облегчает сбор, обработку и поиск данных. Основными системами обозначений являются единицы измерений, единицы объектов административно-территориального деления, населенных пунктов, органов государственного управления, предприятий и организаций, стран, валют.

Статистическая группировка И СВОДКА

Собранный в процессе статистического наблюдения материал представляет собой разрозненные первичные цифровые сведения об отдельных единицах изучаемого явления (объекта). Следующим этапом статистического исследования является сводка и группировка информации, полученной в результате проведенного статистического наблюдения.

Сводка представляет собой обобщение полученных конкретных единичных фактов, составляющих статистическую совокупность, для определения типичных черт и закономерностей. Это научно организованная обработка материалов статистического наблюдения в целях получения обобщенных характеристик изучаемого явления по ряду существенных для него признаков.

Группировка – это разделение единиц изучаемой совокупности на группы, качественно однородные по определенным существенным для них признакам. Группировка одним из самых сложных в методологическом аспекте этапов статистического исследования. Выявление связей между явлениями и их признаками основная задача группировки статистического материала, статистическая группировка является основным методом научной обработки статистического материала.

Чтобы дать правильную статистическую интерпретацию собранных материалов, необходимо заранее установить перечень показателей, но которым надо получить сводные данные для характеристики исследуемых явлений. Разработка системы показателей является важнейшей составной частью статистической сводки. Основой ее разработки является поставленная задача исследования. Без четко сформулированной задачи исследования, без глубокого знания изучаемого явления нельзя построить и систему показателей, наиболее полно характеризующих данное явление. Завершающим этапом сводки является подсчет групповых и общих итогов и графическое изображение полученных данных виде таблиц, диаграмм и пр.

При построении группировки необходимо выбрать группировочный признак (основание группировки), который служит основанием для распределения явлений по группам, и определить число выделяемых групп. Выбор группировочного признака зависит от характера изучаемых явлений и целей группировки. Задачами метода группировок являются определение структуры совокупности, характеристика основных типов явлений и изучение их взаимосвязи.

Группировочные признаки подразделяются на количественные и качественные (или атрибутивные).

Рис.2.1. Виды группировочных признаков

Количественные признаки имеют числовое выражение (объем выпуска продукции, объем основных фондов, численность работников, курс доллара в рублях, возраст человека, урожайность зерновых культур, объем кредита, процентная ставка и т.п.).

Атрибутивные (качественные признаки) не имеют количественного выражения, а отражают состояние единицы совокупности (пол, национальность человека, семейное положение, отраслевая принадлежность предприятия-резидента и т.п.).

При анализе явлений часто используют пространственные группировки (по географическому признаку). Данные любой группировки соответствуют определенному моменту времени или периоду.

При группировке по количественному признаку возникает вопрос о числе групп, которое зависит: от задач исследования, от группировочного признака, от объема совокупности, от степени вариации группировочного признака.

Чаще всего для расчета числа групп используется формула Стерджесса:

n = 1 + 3,322lgN,

где n – число групп;

N – число единиц совокупности.

В зависимости от исследовательских целей группировки можно использовать равные и неравные интервалы: они бывают возрастающие и убывающие, открытые и закрытые. Если применяются равные интервалы, то их величина может быть рассчитана по следующей формуле:

где:

x_max – максимальное значение признака в совокупности;

x_min – минимальное значение признака в совокупности.

Группировки бывают следующих видов:

- типологический: целью такой группировки является выделение из разнородной совокупности однородных групп единиц, классов, социально-экономических типов;

- структурный: данная группировка производит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо изменяющемуся признаку;

- аналитический: эта группировка применяется для выявления взаимосвязи и зависимости между явлениями и различными их признаками.

Статистическая группировка, построенная по одному группировочному признаку, называется простой. Комбинационная группировка строится по нескольким признакам.

В целях достижения сопоставимости данных или в иных аналитических целях производится перегруппировка единиц объекта и строится вторичная группировка (образуются новые группы на основе ранее произведенной группировки без обращения к первичным данным).

Результаты сводки и группировки данных статистического наблюдения представляются в виде статистических рядов распределения, которые характеризуют распределение единиц совокупности на группы по одному признаку.

Ряды распределения, образованные по качественным признакам, называются атрибутивными. Группировка единиц совокупности по количественному признаку позволяет построить вариационный ряд. Вариационный ряд может строиться по дискретному или непрерывному признаку. Дискретный признак выражается определенным значением, как правило, в целых числах. Ряд распределения, построенный по дискретному признаку, называется дискретным вариационным рядом.

Непрерывный признак может принимать в определенных пределах любые промежуточные значения. Ряд распределения, построенный по непрерывному признаку, называется интервальным вариационным рядом (в данном ряду, как правило, вариация признака указывается в виде интервалов "от" и "до").

Вариационные ряды состоят из двух элементов - вариантов и частот:

- вариант (конкретное значение варьирующего признака),

- частота (численность отдельных вариантов),

- сумма частот (численность всей совокупности,

- частости (частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу).

Важной задачей статистических группировок является выявление и изучение связи и взаимообусловленности между явлениями. Эти связи могут быть установлены при помощи аналитических группировок на основании взаимосвязанных признаков: факторных и результативных. Факторные признаки обуславливают изменения явлений, а результативные признаки изменяются под влиянием факторных.

При группировке изучаемых явлений по одному признаку, тем более при комбинации двух-трех признаков можно получить значительное число групп (например, при группировке населения по возрасту, при группировке торговых фирм по числу работников или по размеру товарооборота и т.д.). Если признак изменяется в широких пределах и имеет много различных значений, возникает вопрос об определении интервала группировки. После определения числа групп устанавливают интервалы группировки.

Интервал группировки – значения варьируемого признака, лежащие в определенных границах. Полученное расчетное значение интервала группировки обычно округляют. Интервалы имеют нижнюю и верхнюю границу или хотя бы одну из них. Нижняя граница интервала – это минимальное значение признака, верхняя граница – наибольшее значение признака в интервале. Величина интервала определяется как разность между верхней и нижней границами интервала.

Рис. 2.2 Классификация интервалов группировок

Равные интервалы применяются, когда изменение количественного признака внутри происходит равномерно. Неравные интервалы применяются в тех случаях, когда размах вариации признака в совокупности велик и значения признака варьируются неравномерно. Открытым называют интервал, у которого указана только одна граница (у первого интервала – верхняя, у последнего интервала - нижняя). Закрытый интервал имеет и верхнюю и нижнюю границы. Результаты статистического наблюдения сводки и группировки обычно представляются в форме таблиц, позволяющих наглядно представить полученные цифровые данные. Графы (сказуемое) и строки (подлежащее) образуют макет таблицы (рис.2.3.).

Название таблицы (общий заголовок)

Заголовок подлежащего	Заголовок сказуемого
А	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Итоговая строка

Рис.2.3. Макет составных частей статистической таблицы

Статистическое подлежащее таблицы — это то, о чем говорится и что характеризуется в таблице. Статистическое сказуемое таблицы показывает, какими признаками характеризуется подлежащее. Например, сравнение обобщенных результатов по числу лесных пожаров для Московской и Тверской областей за 2000-2004 гг. по данным МЧС России [18] представлено в таблице 2.1., а сведения о чрезвычайных ситуациях, происшедших на территории Российской Федерации за 2010 год [19] в табл.2.2.

Классификация видов таблиц представлена на рис.2.4. Такое деление производится в зависимости от состава подлежащего.

Рис.2.4. Классификация видов таблиц

В простой таблице подлежащее не делится на группы. Так как простые таблицы дают лишь итоговую сводку и недостаточны для выявления типа изучаемого явления, его структуры и взаимосвязей, то применяются групповые и комбинационные таблицы. Групповыми называются таблицы, в которых подлежащее разделено на группы по какому-либо одному признаку. Комбинационными называются такие таблицы, в которых подлежащее делится на группы не по одному, а по нескольким признакам, причем каждая группа, образованная по одному признаку, делится на подгруппы по другому признаку.

Таблица 2.1.

Сравнение обобщенных результатов по числу лесных пожаров за 2000-2004 гг. по данным МЧС России для Московской и Тверской областей[18]

Год	Число пожаров для Московск. обл.	Число пожаров для Тверск. обл.
2000	801	370
2001	491	167
2002	2046	1915
2003	212	188
2004	63	49

Таблица 2.2.

Сведения о чрезвычайных ситуациях, происшедших на территории Российской Федерации за 2010 год [19]

Тип чрезвычайной ситуации	Кол-во	Пострадало человек	Спасено человек	Погибло человек
Техногенные чрезвычайные ситуации	199	2408	1741	641
Природные чрезвычайные ситуации	95	533	494	39
Биолого-социальные чрезвычайные ситуации	44	51	51	0
Всего	338	2992	2286	680

Основные правила построения таблиц:

- таблица должна иметь небольшие размеры, чтобы ее удобно было читать и анализировать;

- название таблицы, заголовки подлежащего и сказуемого должны быть точными, краткими и ясными;

- в таблице должны быть точно обозначены единицы измерения, а также территория и период, к которым относятся приводимые данные;

- при отсутствии данных следует ставить знак тире, а при отсутствии сведений - многоточие или «нет сведений»;

- в таблице должны быть подсчитаны итоги;

- цифровой материал должен даваться с одинаковой степенью точности.

Обобщающие статистические показатели

В зависимости от методов расчета обобщающие показатели могут быть абсолютными, относительными или средними величинами.

Рис. 2.5. Классификация по способу обобщения исходных данных

Абсолютные статистические величины характеризуют абсолютные размеры социально-экономических явлений, их признаков в единицах меры протяженности, площади, массы (веса) и т.п., в денежных единицах или в виде числа единиц статистической совокупности.

Выбор единиц измерения абсолютных статистических величин зависит от социально-экономической сущности изучаемого явления. Различают индивидуальные, групповые и общие абсолютные величины.

Индивидуальные абсолютные величины характеризуют размер количественного признака у отдельных единиц совокупности и являются результатом статистического наблюдения.

Групповые и общие абсолютные величины получают в процессе обработки материалов статистического наблюдения посредством суммирования абсолютных размеров признака у единиц совокупности, входящих в отдельные группы или по всей совокупности в целом.

Относительные величины являются мерой количественного соотношения статистических показателей и отображают относительные размеры социально-экономических явлений. Относительные величины могут быть представлены в виде соотношений численностей разных совокупностей явлений, их отдельных признаков, размеров разных признаков одной и той же совокупности, соотношения плановых и фактических показателей.

Величина, с которой производится сравнение, называется базисной (базой сравнения или основанием). Величина, которая сравнивается, называется текущей (отчетной).

В зависимости от задач, решаемых с помощью относительных величин, различают несколько их видов.

Относительная величина планового задания (ОВПЗ) представляет соотношение уровня планируемого показателя и уровня показателя, достигнутого в базисном периоде:

,

где

П - планируемый уровень показателя;

- базисный уровень показателя.

Относительная величина выполнения плана (ОВВП) есть соотношение фактической величины показателя в текущем периоде и величины этого показателя, установленной по плану. ОВВП характеризует степень выполнения плана.

,

где

- фактический уровень показателя, достигнутый за период;

П - планируемый уровень показателя на данный период.

Относительная величина динамики (ОВД) есть отношение фактической величины показателя за данный период к базисной величине показателя в предшествующем периоде. ОВД характеризует скорость изменения показателя во времени, темпы роста показателя.

ОВД = (Ф₁ /Ф₂) 100%

Относительные величины планового задания, выполнения плана и динамики связаны между собой соотношением

ОВД=ОВВП×ОВПЗ,

т.е.

Относительная величина структуры (ОВС) – выражает соотношение части и целого между собой. ОВС характеризует структуру, состав изучаемой совокупности.

Относительная величина координации (ОВК) выражает соотношение отдельных частей целого между собой. Она показывает, сколько единиц одной части целого приходится на единицу другой его части, выбранной в качестве базы сравнения.

Относительная величина интенсивности (ОВИ) выражает соотношение размеров двух качественно различных явлений. ОВИ характеризует степень распространения явления в определенной среде, например, демографические коэффициенты – рождаемости, смертности, естественного прироста, брачности и др. Для удобства интерпретации рассчитанных показателей ОВИ чаще всего выражаются в промилле.

Относительная величина уровня экономического развития выражает производство различных видов продукции на душу населения (используется для международных сопоставлений) и является разновидностью относительной величины интенсивности.

Относительная величина сравнения (ОВСравн.) выражает соотношение одноименных показателей, относящихся к разным объектам или разным территориям (например, сопоставление объема производства холодильников в России и США).

Наряду с абсолютными и относительными величинами в статистике большое применение находят средние величины. Например, средняя цена, средний расход продуктов, средняя заработная плата, средняя мощность оборудования, средняя выработка, средний размер сбережений и т.д.

Средняя величина есть обобщающая количественная характеристика однородных явлений по какому-либо варьирующему признаку.

Средняя величина является наиболее распространенным статистическим показателем, с помощью которого дается характеристика совокупности однотипных явлений по количественно варьирующему признаку. Она показывает уровень признака в расчете на единицу совокупности. С помощью средних проводится сравнение различных совокупностей по варьирующим признакам, изучаются закономерности развития явлений и процессов общественной жизни.

В статистике применяются два класса средних: степенные и структурные.

Рис. 2.6. Классы средних величин

Общая формула степенной средней имеет следующий вид:

,

где

- степенная средняя;

х_i={х₁; х₂; ¼ х_n} – варианты (числовые значения признака у единиц совокупности);

– частоты, показывающие, сколько раз встречается соответствующее значение признака у единиц совокупности;

m – показатель степенной средней.

Выбор вида средней в каждом конкретном случае определяется целью исследования и характером имеющихся исходных данных. Средняя величина есть обобщающая характеристика совокупности и величина абстрактная, а не конкретная, так как в ней сглаживаются отдельные значения единиц совокупности, имеющие отклонения в ту и другую сторону.

Рис.2.7. Виды основных степенных средних величин

Простая арифметическая средняя.

,

где

- среднее значение варьирующего признака, т.е. средняя арифметическая простая;

- отдельные значения варьирующего признака, которые называются вариантами;

- число единиц совокупности.

Средняя арифметическая взвешенная.

где

- как и раньше, варианты;

- частота.

Средняя арифметическая взвешенная есть частное от деления суммы произведений вариантов и соответствующих им частот на сумму всех частот.

Частоты , фигурирующие в формуле средней, принято называтьвесами, вследствие чего средняя арифметическая, вычисленная с учетом весов, и получила название взвешенной.

Однако в ряде случаев абсолютные частоты отсутствуют, а известны относительные частоты, или, как принято их называть, частости, которые показывают долю или удельный вес частот во всей совокупности.

Основные свойства средней арифметической:

1. Сумма отклонений вариант от их средней арифметической величины равна нулю.

2. Если все варианты уменьшить или увеличить на одно и то же постоянное число, то средняя арифметическая величина из этих вариант уменьшится или увеличится на то же самое число. Например, если заработная плата каждого работника фирмы увеличилась за некоторый период на 150 руб., то средняя заработная плата всех работников фирмы увеличилась также на 150 руб.

3. Если все варианты одинаково увеличить (или уменьшить) в одно и то же число раз, то средняя арифметическая увеличится (или уменьшится) во столько же раз. Например, если бы заработная плата каждого работника фирмы увеличилась на 10%, то и средняя заработная плата всех работников фирмы увеличилась бы на 10%.

4. Если все веса средней одинаково увеличить (или уменьшить) в несколько раз, средняя арифметическая не изменится.

Увеличение всех весов в несколько раз приводит к тому, что во столько же одновременно увеличится и числитель, и знаменатель дроби (средней арифметической), поэтому значение дроби не изменяется.