Этапы построения статистических группировок

Построение статистических группировок осуществляется по следующим этапам:

• 1) выбор группировочного признака;
• 2) определение числа групп;
• 3) построение интервалов группировки;
• 4) подсчет групповых итогов и заполнение макета группировки.

Выбор группировочного признака

Группировочным называется признак, по которому осуществляется разбиение единиц совокупности на отдельные группы.

В качестве группировочного могут выступать как количественные, так и качественные признаки.

Количественными являются признаки, которые имеют числовое выражение (уставный капитал, прибыль, объем реализованной продукции, балл в сессию, курс акций и т. д.).

Качественными называются признаки, которые отражают состояние единицы совокупности (вид экономической деятельности, семейное положение, специальность и т. д.).

Определение числа групп

Следующим этапом построения статистических группировок является определение числа групп, на которые необходимо разбить изучаемую совокупность единиц наблюдения. Число групп зависит:

• • от задач статистического исследования;
• • признака, положенного в основание группировки;
• • объема изучаемой совокупности;
• • степени вариации признака.

При решении задачи определения числа групп важно учитывать признак, но которому осуществляется разбиение единиц совокупности на группы, особенно, если в качестве группировочного выступает качественный признак. Так, группировка сотрудников компании по полу может содержать только две группы: «женский» и «мужской», так как признак «иол» но своей сущности имеет только эти две градации.

При построении группировки единиц совокупности по количественному признаку особое внимание необходимо обратить на объем изучаемой совокупности и степень вариации признака, положенного в основание группировки.

При анализе совокупностей малого объема не следует образовывать большое количество групп, так как группы будут включать в себя недостаточное число единиц совокупности изучаемого объекта. Показатели, рассчитанные для таких групп, не будут представительными и типичными для каждой выделенной группы.

Выделение большого числа групп позволит, с одной стороны, точнее воспроизвести характер изучаемого объекта.

Однако, с другой стороны, слишком большое число групп затрудняет выявление закономерностей при исследовании социально-экономических явлений и процессов.

Степень вариации группировочного признака оказывает существенную роль для определения числа групп. В связи с этим при определении числа групп необходимо принять во внимание размах вариации признака, который определяется по следующей формуле (см. гл. 6):

где X. X. — максимальное и минимальное значение.

max' min.

признака в совокупности соответственно.

Можно предположить, что чем больше колеблемость, изменяемость значений признака в совокупности, т. е. чем больше размах вариации изучаемого признака, тем большее число групп можно образовать. Однако при этом может возникнуть проблема получения пустых групп, т. е. групп, не содержащих ни одной единицы совокупности.

Определение числа групп можно осуществить несколькими способами. Формально математический способ предполагает использование формулы Стерджесса:

где п — число групп; N — число единиц совокупности.

Согласно формуле (3.1) выбор числа групп зависит только от объема изучаемой совокупности.

Число групп также может быть определено с использованием среднего квадратического отклонения (а). При этом рекомендуется придерживаться следующей зависимости между числом групп и значением среднего квадратического отклонения:

• • если величина интервала равна 0,5а, то совокупность разбивается на 12 групп;
• • если величина интервала равна 2/За, то совокупность делится на девять групп;
• • если величина интервала равна а, то совокупность делится на шесть групп.

Недостатком применения данного метода определения числа групп является наличие большой вероятности получения «пустых» или малочисленных групп, которые будут недостаточно информативными для изучаемой совокупности. Поэтому в каждом конкретном случае при определении числа групп следует исходить не только из степени вариации признака, но и из особенностей объекта и показателей, его характеризующих, а также цели исследования.