logo
общая теория статистики Конспект 2011

Статистические группировки

Группировка – процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части, или объединение изучаемых единиц в часные совокупности по существенным для них признакам. Основная задача группировки – правильно выбрать признак и число групп, на которые надо разделить совокупность.

Группировочный признак (основания группировки) – признак по которому производится распределение единиц наблюдения на группы. Единицы наблюдения имеют много признаков, из них выбирается тот, который соответствует цели работы и он становится индикатором принадлежности единицы к определенной группе.

Особый вид группировки – классификация - устойчивая номенклатура классов и групп, являющихся статическим стандартом (распределение экономики на 5 секторов, которые признаны ООН как устойчивая классификация). Виды группировок:

  1. типологическая – тип

структурная – состав

аналитическая – связь

комбинированная – смесь

Задачи типологической группировки – распределение совокупности по типам, добиваются создания качественно однородных массивов. Качественная однородность – основное условие обобщения. Группировочный признак – качественный, характеризующий тип.

Задачи структурных группировок – охарактеризовать состав, выполняется по качественным и количественным признакам, в результате ряды распределения. Каждая группа строит группировки, описывается группировочный признак и числом единиц попавших в группу.

Задача аналитической группировки – характеристика взаимосвязи между основаниями группировки, его изменчивостью и результативным признаком. Группировочный признак считается причиной, а результативный – следствием. Зависимость обнаруживается визуально, графически и расчетным путем.

Рис. 4.1 Технология группировок

Группировочный признак – атрибутивный (альтернативный) количественный (может быть дискретным и непрерывным. Дискретный меняется на целые, непрерывный – на доли.)

Правило выбора количества групп: чем больше число групп, тем меньше величина интервала и наоборот. Цель – добиться равномерного распределения без субъективного подхода.

Ситуации:

  1.