Понятие статистической группировки.

Статистическая группировка - второй этап статистического ис­следования. Полученные в результате статистического наблюдения первичные данные, представляют собой первичный материал, который должен быть соот­ветствующем образом обработан, чтобы из него можно было получить обоб­щающие выводы о данном явлении.

Под статистической группировкой понимается расчленение изучаемой совокупности на од­нородные группы в соответствии с теми или иными существенными признака­ми данного явления. По общему правилу, группировка осуществляется по при­знакам, которые ранее уже были заложены в программе статистического на­блюдения, однако возможно выделение и новых, более обобщающих признаков важно лишь, чтобы в материалах наблюдения содержалась соответствующая информация для этого.

Нельзя понимать статистическую группировку в качестве какой-то технической операции по сортировке, раскладке или подсчету показателей.

Положив начало научной систематизации и обработке исходной инфор­мации, группировка статистических данных служит тем самым базой для осуществления всестороннего анализа и прогнозирования.

Более конкретно роль группировок заключается в следующем:

1. они помогают выявить наиболее существенные черты изучаемых яв­лений;

2. позволяют обобщить цифровой материал сделать его наглядным и пригодным для анализа (с помощью статистических таблиц и графи­ков);

3. дают возможность получить важную информацию об абсолютном уровне в отдельных группах, об отношениях между объемами в от­дельных группах, о взаимосвязях между отдельными группами.

Основание группировки - это группировочные признаки, положенные в основу расчленения совокупности на однородные группы и подгруппы. От правильности выбора основания группировки зависит весь характер исследо­вания и в первую очередь его выводы.

В статистической науке выработано несколько основных правил выбора группировочного признака. Выбор должен осуществляться:

1. на базе глубокого предварительного, профессионального исследования сущ­ности изучаемого явления, поскольку лишь такие данные позволяют выде­лить наиболее существенные его признаки;

2. с учетом конкретно-исторических и территориальных условий, в которых развивается изучаемое явление;

3. с учетом сложности явления, от чего может зависеть число группировочных признаков.

11. Выборочное наблюдение и его основные категории.

Теория вероятностей доказывает, что при достаточно большом числе наблюдений могут быть выявлены и измерены правильности и закономерности которые присуши всей изучаемой совокупности.

На этом и основывается выборочное наблюдение, сущность которого за­ключается в том, что регистрации подвергается только часть (выборка) интере­сующей нас по какому-либо признаку совокупности. ИМ полученные результа­ты служат характеристикой всей совокупности. Теория и опыт статистики по­казывают, что Выборочное наблюдение при его правильной организации дает достоверные данные, пригодные для использования в практической и научной работе. Показатели, полученные в результате выборочного обследования, дос­таточно точно воспроизводят показатели всей исследуемой совокупности в це­лом.

Выборочные наблюдения широко применяются в исследовательской практике: в промышленности - при изучении качества продукции, использова­ния времени рабочего дня, состояния трудовой дисциплины и т.д.; в социоло­гии - при изучении бюджета доходов и расходов семьи и т.п.; в криминологии — при изучении личности преступника, причин условий, ведущих к совершению преступлений, карательной практики по отдельным категориям дел и т.д. и т.п.

Но у выборочного наблюдения есть и существенный недостаток — ошибка репрезентативности, т.е. погрешность, возникающая за счет того, что наблюде­нию подвергается не вся генеральная совокупность, а лишь часть ее, и порой весьма незначительная. Иначе говоря, ошибка репрезентативности - это раз­ность между итогами сплошного и выборочного наблюдения. Например, 10-процентная выборка из уголовных дел показала, что такие мотивы убийств, как месть и ревность, составили - первая 20% и вторая 13%, в то время, как на ос­нове сплошного обследования (100% дел) месть составила 18%, а ревность -10% по отношению к общему итогу. Следовательно, ошибка репрезентативно­сти будет составлять в первом случае 2% (20% - 18%) и во втором — 3% (13% -10%). Здесь надо иметь в виду, что опираясь на формулы, устанавливаемые теорией вероятностей, можно всегда рассчитать, как велика эта ошибка, зави­сящая от числа единиц, попавших в выборку, и от разнообразия (колеблемости) состава обследуемой совокупности.

Для правильной организации выборочного обследования нужно соблю­дать следующие условия:

1. Число взятых единиц должно быть достаточно велико, поскольку только при массовом наблюдении могут быть выявлены закономерности;

2. Выбор отдельных единиц должен происходить таким образом, чтобы каждая единица исследуемой совокупности (например, любое уголовное дело) име ла совершенно одинаковые шансы со всеми другими единицами данной со­вокупности попасть в выборку;

3. Выбор должен быть произведен из всех частей изучаемой совокупности (на­пример, из всех категорий исследуемых преступлений). Если обследовать все без исключения интересующие нас явления (100%), то мы получим так называемую генеральную совокупность (например, общее число заключенных). Часть генеральной совокупности, подлежащей выбо­рочному обследованию по определенным признакам, называется выбороч­ной совокупностью (например, 10% общего числа заключенных, обследуе­мых для установления причин и условий совершения преступлений). Чис­ленность единиц, попавших в выборочную совокупность, называется объе­мом выборки.

Для обеспечения репрезентативности выборочного наблюдения необхо­димо чтобы отбор единиц, входящих в выборку, производился на основе прин­ципа равновозможности и случайности. Существует три основных способа отбора единиц совокупности при выборочном наблюдении: случайный, механический и типический.

Случайный отбор, когда обследуемые единицы отбираются из всей совокупности наугад, т.е. каждая единица имеет совершенно одинаковые шансы попасть в выборку (например, с помощью жребия, жетонов). В ряде случае применяется способ отбора с помощью таблиц случайных чисел. С помощью жребия, в ряде случаев, сначала отбирают буквы алфавита, а затем по ним берут единицы совокупности из списков или архивов, дел, размещенных в алфавитном порядке. Поскольку начальная буква фамилии никак не влияет на вели чину, наличие или отсутствие каких-либо признаков личности и ее поведения то такой отбор тоже является случайным.

Механический отбор - это отбор каждой 5-ой, 10-ой, 20-ой и т.д. единицы совокупности. Например, из 600 уголовных дел о краже (генеральная совокупность), решено подвергнуть выборочному наблюдению 120 дел (объем выборки), разделив 600 на 120, получаем 5. Это значит, что отбирая механически каждое 5 дело, можно получить выборку, свободную от субъективного влияния исследователя.

Типический (типичный) отбор заключается в том, что генеральная со­вокупность сначала расчленяется на однородные (типичные) группы, из кото­рых затем производится пропорциональный отбор, например, каждой пятой, восьмой, десятой и т.д. части каждой группы. Полученная таким образом выбо­рочная совокупность представляет собой как бы уменьшенную модель гене­ральной совокупности с сохранением всех ее основных свойств и признаков. Таким способом, например, можно произвести отбор уголовных дел при одно­временном изучении всего разнообразия преступлений, беря для наблюдения пропорционально от каждой категории дел соответствующую часть.

Применяются и некоторые другие способы отбора: индивидуальный и се­рийный, одноступенчатый и многоступенчатый и т.п.