Виды статистических группировок. Вторичные группировки. Применяют типологические, структурные, вариационные и аналитические группировки

Применяют типологические, структурные, вариационные и аналитические группировки. На практике применяют­ся в комплексе.

Типологические группировки - это группировки, направленные на вы­явление наиболее крупных типов явлений (в том числе социально-экономических) и осуществляемые посредством расчленения разнотипной мас­сы явлений на однородные, качественно не сводимые друг к другу совокупно­сти. Широко применяются в правовой статистике. Например, распределение преступлений по главам уголовного кодекса, распределение осужденных по видам примененных к ним наказаний, расчлене­ние осужденных по полу, по социальному положению и т.п. Главное во всех случаях - качественная несводимость одной группы к другой. Структурные группировки - расчленение на отдельные группы в целом однородных по своей сущности совокупностей. Вариационные группировки - это по существу разновидность струк­турных группировок. Если учесть, что структурные строятся на основе качест­венных (атрибутных) признаков, то вариационные создаются на основе коли­чественного варьирующего, т.е. изменяющегося признака, общего для данной совокупности. Например, группировка осужденных к лишению свободы по сроку наказания, группировка исков о возмещении вреда по размерам и т.п.

Аналитические группировки - это группировки, направленные на вы­явление взаимосвязи между двумя или несколькими признаками изучаемого явления или самими явлениями. Эти признаки делятся на факторные и резуль­тативные. Факторными называются признаки, под воздействием которых из­меняются другие, зависящие от них признаки, называемые результативными.

Помимо группировок, которые можно назвать первичными в статистике встречаются и так называемые вторичные группировки, т.е. перегруппировки уже сгруппированного материала. К вторичной группировке прибегают тогда когда ранее производимые группировки не дают возможности глубоко исследовать изучаемые явления, установить закономерности их развития, их типические особенности.

 

Ряды распределения.

Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюде­ния оформляются в виде статистических рядов распределения и таблиц.

Рядами распределения называются ряды числовых показателей, характеризующие распределение единиц изучаемой совокупности в зависимости с группировочного признака. Они характеризуют состав (структуру) изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изме­нения, закономерностях развития наблюдаемого объекта.

В зависимости от группировочного признака ряды распределения могут быть: 1) атрибутивными, если они образованы по качественному признаку (специальность, национальность, пол и т.п.); 2) вариационными, если они образованы по количественному признаку (срок лишения свободы, размер штраф сумма иска и т.п.).

Вариационные ряды подразделяются на два вида: дискретные и интер­вальные. В дискретных рядах распределение признака дается только в виде целых чисел. Например, количество обвиняемых, приходящихся на одно уго­ловное дело. В интервальных рядах вариация исследуемого признака дается в виде непрерывно изменяющейся величины, т.е. значение признака может быть вы­ражено любым дробным числом. Например, сроки лишения свободы, варьи­рующие в пределах года (6 месяцев, 9 месяцев и пр.). Для интервальных вариационных рядов характерно, что они строятся на основе количественного при­знака, выражающегося в виде интервала «от... до».

 

 

Средняя прогрессивная.

Средняя прогрессивная — это средняя арифметическая, рассчитанная из показателей, которые выше средней арифметической по всей совокупности.

Например, 5 спортсменов пробежали 100-метровку со следующими ре­зультатами:

1-й за 15 сек., 2-ой за 12 сек., 3-й за 10 сек., 4-й за 14 сек., 5-й за 19 сек. Средняя арифметическая по всей совокупности будет равна 14 сек. Средняя прогрессивная будет равна 11 сек.И наоборот, средняя арифметическая, рассчитанная из показателей, которые по ему значению уступают средней арифметической всей совокупности может быть названа средней регрессивной, т.е. средней по худшим показателям, какими показателями в нашем примере есть показатели 1-го (15 сек.) и 5-го 19(сек.) спортсменов. Таким образом, средняя регрессивная будет равна 17 сек, те (17+19)\2.

 

 

Показатели вариации

Для харак­теристики степени однородности изучаемой совокупности, степени колеблемости индивидуальных знаний признака от средней по всей совокупности применяются так называемые показатели вариации: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение и коэффициент ва­риации. Размах вариации - это разность между максимальным и минимальным значением признака по данной совокупности. Показывает лишь разницу между максималь­ным и минимальным значением изучаемого признака, не касаясь степени колеблемости (варьирования) признаков остальных единиц совокупности.

Среднее линейное отклонение - это средняя арифметическая, получен­ная из абсолютных отклонений индивидуальных значений признака от средней арифметической по всей совокупности.

Среднее квадратичное отклонение определяется путем извлечения корня квадратного, из суммы квадратов линейных отклонений, поделенных число индивидуальных значений признаков изучаемой совокупности. Коэффициент вариации:процентное отношение среднего квадратичного отклонения к средней арифметической.