Исследование государственных служащих МНС РФ №3 по Ярославской области

Федеральное агентство по образованию Рыбинская государственная авиационная технологическая академия им. П. А. Соловьева Кафедра экономики, менеджмента и экономических информационных систем Курсовая работа По дисциплине «Статистика»

На тему Исследование государственных служащих МНС РФ № 3 по Ярославской области Студент: Антонова М. С Группа: ЗЭС1−08

Преподаватель: Ломанова Е. В Рыбинск 2010

Лист задания

В рамках выполнения курсовой работы необходимо:

1. спроектировать статистическое наблюдение а) указать форму наблюдения;

б) сформулировать цель наблюдения;

в) выделить объект, единицу наблюдения, отчетную единицу;

г) разработать программу наблюдения;

д) разработать инструментарий наблюдения (формуляр, включающий около 10 вопросов, и инструкцию по его заполнению);

е) разработать организационный план наблюдения, содержащий

— срок наблюдения;

— критический момент наблюдения;

— место проведения наблюдения;

2. провести статистическое наблюдение по разработанному проекту (при этом необходимо заполнение не менее 30 формуляров, учитывая, что точность наблюдения увеличивается с ростом объема выборки);

3. осуществить сводку и группировку результатов статистического наблюдения, используя статистические таблицы, построенные как по атрибутивным, так и по вариационным признакам; списки признаков, положенных в основу группировок, привести до остальных результатов (например, сведя в таблицу из двух столбцов: атрибутивные признаки, вариационные признаки);

4. произвести обработку сгруппированных данных:

а) графически представить результаты наблюдения таким образом, чтобы передать наибольший объем информации; при этом одинаковой смысловой нагрузки приводимые диаграммы и графики нести не должны;

б) рассчитать среднюю величину, моду и медиану основных показателей;

в) если позволяет собранная информация — проанализировать динамику явления;

г) оценить вариацию признаков, рассчитав абсолютные и относительные показатели вариации;

5. в полученной сводке результатов наблюдения выделить факторный и результативный признаки и проанализировать связь между ними, определив ее характер и тесноту;

6. сделать выводы по результатам исследования.

1. Статистическое наблюдение

1.1 подготовка наблюдения

1.1.1 форма наблюдения

1.1.2 цель наблюдения

1.1.3 объект наблюдения

1.1.4 единица наблюдения

1.1.5 отчетная единица

1.2 программа наблюдения

1.3 инструментарий наблюдения

1.4 организационный план наблюдения

1.4.1 место проведения

1.4.2 срок наблюдения

1.4.3 критический момент наблюдения

2. проведение статистического наблюдения по разработанному проекту

3. Сводка и группировка результатов

4. Обработка сгруппированных данных

4.1 Расчет средней величины, моды, медианы показателей ряда распределения, построенного по вариационному признаку (возрасту) и показателей вариации

4.1.1 Абсолютные показатели

4.1.2 Относительные показатели

4.2 Расчет средней величины, моды и медианы показателей ряда распределения, построенного по вариационному признаку (стажу) и показателей вариации

4.2.1 Абсолютные показатели

4.2.2 Относительные показатели

4.3 Расчет средней величины, моды и медианы показателей ряда распределения, построенного по вариационному признаку

5. Факторные и результативные признаки. Анализ связи между ними, определение характера и тесноты

5.1 Зависимость между полученным образованием и категорией государственных служащих

5.2 Зависимость между квалификацией и должностью государственных служащих

5.3 Зависимость между видами работ и видами проверок государственных служащих

5.4 Зависимость между удовлетворенностью условиями труда и заработной платой государственных служащих

5.5 Зависимость между дополнительным изучением законодательства и повышением квалификации государственных служащих Выводы по результатам исследования Использованная литература Приложение

Межрайонная инспекция Министерства Российской Федерации по налогам и сборам № 3 по Ярославской области осуществляет свои функции на территории Рыбинского (площадь — 324 311 га; административный центр — г. Пошехонье) муниципальных округов с населением 281,6 тысячи человек. Большое значение в экономике Рыбинского муниципального округа имеют предприятия машиностроения, судостроения, приборостроения и других отраслей промышленности, среди которых такой гигант, как ОАО НПО «Сатурн». В экономике Пошехонского муниципального округа тон задает сельское хозяйство, преобладают пищевая промышленность, торговля, дорожное строительство.

Штатная численность работающих в ИМНС — 315 человек, в том числе руководителей и специалистов — 266 (женщин- 87%, мужчин — 13%).

Средний возраст работников — 38 лет; работников в возрасте до 30 лет — 22%.

Руководителей и специалистов с высшим образованием — 81%; со средним специальным — 19%.

Количество налогоплательщиков, состоящих на налоговом учете:

· юридических лиц (самостоятельных плательщиков налогов) — 4359;

· физических лиц (с присвоением ИНН) — 184 429 человек.

Объем поступлений налогов и сборов в бюджетную систему:

· за 2007 год — 783 млн. рублей;

· за 2008 год — 950,4 млн. рублей;

· за 1 полугодие 2009 года — 798,4 млн. рублей, что составляет 182% к соответствующему периоду 2008 года.

1. Статистическое наблюдение

Статистическое наблюдение — это массовое, планомерное, научно организованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, которая заключается в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности.

Статистическое наблюдение может проводиться органами государственной статистики, научно — исследовательскими институтами, экономическими службами банков, бирж, фирм.

В рамках данной курсовой работы статистическое наблюдение проводиться студенткой группы ЗЭС — 08 Антоновой М.С.

В данном случае в процессе наблюдения осуществляются следующие этапы:

1. подготовка наблюдения;

2. проведение массового сбора данных;

3. сводка и группировка результатов наблюдения;

4. обработка сгруппированных данных;

5. анализ связи между факторными и результативными признаками.

Любое статистическое наблюдение требует тщательной, продуманной подготовки. От нее во многом будут зависеть надежность и достоверность информации, своевременность ее получения.

1.1 Подготовка наблюдения

Подготовка статистического наблюдения — процесс, включающий разные виды работ. Сначала необходимо решить методологические вопросы, важнейшими из которых являются определение цели и объекта наблюдения, форма наблюдения, выбор отчетной единицы и единицы, относительно которой будет проводиться наблюдение. Состав признаков, подлежащих регистрации. Разработка документов для сбора данных, а также методов и средств для их получения.

1.1.1 Форма наблюдения — анкетный опрос общественного мнения Анкетный опрос предполагает сбор информации в виде анкет. Определенному кругу респондентов предлагаются специально разработанные анкеты, заполнение которых носит добровольный характер.

1.1.2 Цель наблюдения — исследование государственных служащих МНС РФ № 3 по Ярославской области Статистическое наблюдение чаще всего преследует практическую цель — получение достоверной информации для выявления закономерностей развития явлений и процессов. Неясно поставленная цель может привести к тому, что в процессе наблюдения будут собранны ненужные данные или, наоборот, не будут получены сведения, необходимые для анализа.

1.1.3 Объект наблюдения — государственные служащие МНС РФ № 3 по Ярославской области.

Единица наблюдения — государственный служащий МНС РФ № 3 по Ярославской области.

Отчетная единица — государственный служащий МНС РФ № 3 по Ярославской области.

Объект наблюдения — некоторая статистическая совокупность, в которой протекают исследуемые социально — экономические явления и процессы. Объектом наблюдения может быть совокупность физических лиц (население отдельного региона), физические единицы (станки, машины), юридические лица (предприятия, коммерческие банки). Чтобы определить объект статистического наблюдения, необходимо установить границы изучаемой совокупности. Для этого следует указать важнейшие признаки, отличающие его от других сходных объектов.

Единица наблюдения — составной элемент объекта, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации. Единицу наблюдения следует отличать от отчетной единицы.

Отчетная единица — субъект, от которого поступают данные о единице наблюдения.

Единица наблюдения и отчетная единица могут совпадать.

1.2 Программа наблюдения

Программа наблюдения — это перечень признаков, подлежащих регистрации в процессе наблюдения. От того, насколько хорошо разработана программа наблюдения, во многом зависит качество собранной информации. Обычно программа выражается в форме вопросов опросного листа.

К программе статистического наблюдения предъявляются следующие требования:

· Программа должна содержать существенные признаки, непосредственно характеризующие изучаемое явление, его тип, основные черты, свойства.

· Вопросы программы должны быть точными и недвусмысленными

· При разработке программы следует не только определить состав вопросов, но и их последовательность.

· В программу целесообразно включать вопросы контрольного характера для проверки и уточнения собираемых данных.

Данная программа содержит как атрибутивные, так и вариационные признаки.

— атрибутивные признаки: пол, уровень образования, категория служащих, квалификация, изменение должности, вид выполняемой работы, изучение налогового законодательства, вид проверок, условия труда, служебная одежда, заработная плата.

— вариационные признаки: возраст, стаж работы.

Для обеспечения единообразия получаемых сведений данная программа оформлена в виде статистического формуляра, приведенного ниже:

Уважаемые респонденты!

Предлагаем вам заполнить анкету, которая поможет мне более подробно ознакомиться с работой государственных служащих в МНС РФ № 3 по Ярославской области. Вашему вниманию предлагаются 13 вопросов, на которые вы сможете ответить, выбрав только 1 вариант ответа. Укажите его любым символом.

Спасибо за сотрудничество!

1. Укажите ваш пол:

o Женский

o Мужской

2. Укажите ваш возраст:

o До 22 лет

o 22−30 лет

o 30−40 лет

o 40−50 лет

o Более 50 лет

3. Ваш стаж работы составляет:

o До 3 лет

o 3−5 лет

o 5−10 лет

o 10−15 лет

o Нет стажа

4. Какой у вас уровень образования:

o Высшее

o Среднее специальное

o Незаконченное высшее

o Несколько

5. К какой категории служащих вы относитесь:

o Руководители

o Специалисты

o Начальник отдела

o Начальник инспекции

o Специалист-эксперт

o Помощник руководителя

o Старший специалист

6. Как часто вы повышаете свою квалификацию:

o Каждый год

o Каждые 3 года

o Каждые 5 лет

o Не повышаю

7. Изменялась ли ваша должность в течении всего периода вашей деятельности:

o Повышалась

o Осталась прежней

o Понижалась

8. Какие виды работ вы выполняете:

o Работа за компьютером

o Прием налоговой отчетности

o Работа с документами

9. Изучаете ли вы дополнительно налоговое законодательство (если да, то где):

o Изучаю на работе

o Изучаю дома

o Изучаю на курсах повышения квалификации

o Не изучаю

10. Какие виды проверок вы осуществляете:

o Выездные

o Камеральные

o Не осуществляю

11. Устраивают ли вас условия труда:

o Устраивают

o Вполне приемлемые

o Не устраивают

12. Носите ли вы служебную одежду:

o Ношу ежедневно

o Ношу в профессиональный праздник

o Не ношу вообще

13. Устраивает ли вас заработная плата

o Устраивает

o Вполне хватает

o Не устраивает

1.3 Инструментарий наблюдения

Инструментарий наблюдения включает в себя формуляр, который содержит 13 точных, недвусмысленных, легких для понимания вопросов, а также инструкцию по его заполнению.

1.4 Организационный план наблюдения

Успех любого статистического наблюдения зависит не только от тщательности методологической подготовки, но и от правильного, своевременного решения широкого спектра организационных вопросов:

1.4.1 Место проведения

Выбор места проведения зависит главным образом от цели наблюдения. Так как в данной курсовой работе исследуются государственные служащие налоговой службы, то непосредственно местом проведения исследования была выбрана МНС РФ № 3 по Ярославской области, находящаяся по адресу: г. Рыбинск, ул. Крестовая 54.

1.4.2 Срок наблюдения — это время, необходимое для проведения массового сбора данных.

Начальником МНС РФ № 3 по Ярославской области было позволено провести опрос среди государственных служащий в течение определенного срока: с 24 по 26 апреля 2010 года, в период которого происходило заполнение статистических формуляров.

1.4.3 Критический момент наблюдения — конкретный день года, час дня, по состоянию на который должна быть проведена регистрация признаков по каждой единице исследуемой совокупности.

В данном случае критический момент наблюдения — 27 апреля 2010 года.

2. Проведение статистического наблюдения по разработанному проекту

С 24 по 26 апреля 2010 года в МНС РФ № 3 по Ярославской области было проведено статистическое наблюдение студенткой группы ЗЭС — 08: Антоновой М. С. В процессе наблюдения было опрошено 50 государственных служащих, которым было предложено заполнить анкету, представляющую собой статистический формуляр из 13 вопросов с инструкцией по ее заполнению.

Данное исследование, проводимое в течение 3 дней ни коим образом не отвлекло респондентов от их основной работы, напротив в ходе опроса было проявлено особое внимание, заинтересованность, многие респонденты смущенны, так как ни разу не принимали участие в подобных мероприятиях. Основная же масса опрашиваемых положительно отнеслась к данному исследованию. В результате опроса было заполнено 50 формуляров (см. приложение) и 27 апреля 2010 года была проведена регистрация признаков по каждой единице исследуемой совокупности.

3. Сводка и группировка результатов

На основе информации собранной в результате статистического наблюдения нельзя выявить закономерности, присущие совокупности. Информацию следует предварительно обобщить, этот этап называется сводкой.

Группировкой называют разделение совокупности на группы по определенному признаку. Результаты группировки изображают статистическим рядом распределения.

статистический факторный признак служащий

4. Обработка сгруппированных данных

4.1 Расчет средней величины, моды и медианы показателей ряда распределения, построенного по вариационному признаку

1) Средняя величина:

X= (?Xi*Fi)/?Fi,

где ?Xi — сумма значений;

Fi — частота повтора Xi.

Найдем середины интервалов

X_с1 = (18+22)/2=20;

X_c2= (22+30)/2=26;

X_c3= (30+40)/2=35;

X_c4= (40+50)/2=45;

X_c5= (50+60)/2=55.

X= (20*7+26*8+35*16+45*14+55*5)/50=36,2

2) Мода Интервал моды определяется по большей частоте и тогда он будет 30−40.

М_о= X_о + i*(f_мo— f_мo-1)/{(f_мo— f_мo-1) + (f_мo-f_мo+1)},

где X_о — нижняя граница интервала моды;

i — величина интервала моды;

f_мo — частота интервала моды;

f_мo-1 — частота интервала, который предшествует интервалу моды;

f_мo+1 — частота интервала, который следует за интервалом моды.

М_о= 30+10*(16−8)/{(16−8)+(16−14)}=38

Большее количество опрошенных человек имеет возраст 38 лет.

3) Для интервала медианы определяется накопленные частоты. Интервал медианы будет тот, накопленная частота которого, впервые превысит полусумму частот ряда. Так как полусумма частот ряда равна 25, то следовательно интервал медианы 30 — 40.

М_e=X_o+i*(½?f_i-S_мe-1)/f_мe ,

где X_o — нижняя граница интервала медианы;

i — величина интервала медианы;

½?f_i — полусумма частот ряда;

S_мe-1 — накопленная частота интервала, который предшествует интервалу медианы;

f_мe — частота интервала медианы.

М_e=30+10*(25−15)/16=36 лет Половина государственных служащих имеет возраст более 36 лет, а другая половина — меньше 36 лет.

4) Показатели вариации Для объективной оценки признака в совокупности используют абсолютные и относительные показатели вариации.

4.1.1 Абсолютные показатели

Абсолютные показатели — это показатели вариации, которые исчисляют для оценки вариации одного признака. Они измеряются в тех же единицах, что и признак.

— размах вариации Размах вариации — это разность между наибольшим и наименьшим признаком совокупности.

R= X_max — X_min,

R=60−18=42 года

— среднее линейное отклонение — представляет собой среднюю величину из отклонений вариантов признака от их средней.

d=?I X_i-X I*f_i/?f_i,

где X_i — iое значение признака;

X — средняя величина;

f_i — частота повтора варианта X_i.

d ={I 20−36,2 I*7+I 26−36,2 I*8+I 35−36,2 I*16+I 45−36,2 I*14+I 55−36,2

I*5}/50=8,628

— дисперсия представляет собой квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины.

у² = ?(X_i-X)² *f_i/?f_i,

где X — средняя величина;

X_i — iое значение признака;

f_i — частота повтора варианта X_i;

?f_i — сумма частот ряда.

у² ={(20−36,2)²*7+(26−36,2)²*8+(35−36,2)²*16+(45−36,2)²*14+(55;

36,2)²*5}/50=110,876

— среднее квадратическое отклонение представляет собой корень второй степени из среднего квадрата отклонений отдельных значений признака от их средней.

у=? ?(X_i-X)² *f_i/?f_i ,

где X — средняя величина;

X_i — i-ое значение признака;

f_i — частота повтора варианта X_i;

?f_i — сумма частот ряда.

у=?110,876 =10,53

Так как 10,53=<1/3*36,2, следовательно совокупность однородная.

4.1.2 Относительные показатели

Для целей сравнения колебания различных признаков в одной и той же совокупности или же при сравнении колебания одного и того же признака в нескольких совокупностях вычисляются относительные показатели вариации. Чаще всего они выражаются в процентах и характеризуют не только сравнительную оценку вариации, но и дают характеристику однородности совокупности. Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации не превышает 33%. Различают следующие относительные показатели вариации:

— коэффициент осцилляции

V_R=R/X*100%

V_R= 42/36,2*100%= 119%

— линейный коэффициент вариации

V_d =d/X*100%

V_d= 8,628/36,2*100%=23,8%

— коэффициент вариации

V_у =у/X*100%

V_у= 10,53/36,2*100%= 29%

Так как коэффициент вариации не превышает 33%, то совокупность является однородной.

4.3 Расчет средней величины, моды и медианы показателей ряда распределения, построенного по вариационному признаку

1) Средняя величина:

X= (?Xi*Fi)/?Fi ,

где ?Xi — сумма значений;

Fi — частота повтора Xi.

Найдем середины интервалов

X_с1 = 0;

X_c2= (1+3)/2=2;

X_c3= (3+5)/2=4;

X_c4= (5+10)/2=7,5;

X_c5= (10+15)/2=14,5.

X= (0*7+2*9+4*7+7,5*15+14,5*12)/50=5,6

2) Мода Интервал моды определяется по большей частоте и тогда он будет 5 — 10.

М_о = X_о + i*(f_мo— f_мo-1)/{(f_мo— f_мo-1) + (f_мo-f_мo+1)},

где X_о — нижняя граница интервала моды;

i — величина интервала моды;

f_мo — частота интервала моды;

f_мo-1 — частота интервала, который предшествует интервалу моды;

f_мo+1 — частота интервала, который следует за интервалом моды.

М_о= 5+15*(15−7)/{(15−7)+(15−12)}=9

Большее количество опрошенных человек имеет стаж 9 лет.

3) Для интервала медианы определяется накопленные частоты. Интервал медианы будет тот, накопленная частота которого, впервые превысит полусумму частот ряда. Так как полусумма частот ряда равна 25, то следовательно интервал медианы 5 — 10.

М_e=X_o+i*(½?f_i-S_мe-1)/f_мe ,

где X_o — нижняя граница интервала медианы;

i — величина интервала медианы;

½?f_i — полусумма частот ряда;

S_мe-1 — накопленная частота интервала, который предшествует интервалу медианы;

f_мe — частота интервала медианы.

М_e=5+5*(25−23)/15=6 лет Половина государственных служащих имеет стаж более 6 лет, а другая половина — менее 6 лет.

4) Показатели вариации Для объективной оценки признака в совокупности используют абсолютные и относительные показатели вариации.

5. Факторные и результативные признаки. Анализ связи между ними, определение характера и тесноты

Всю совокупность признаков можно разделить на две группы:

— факторные

— результативные Факторными называются признаки, под воздействием которых изменяются другие признаки — они и образуют группы результативных признаков. Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием значения факторного признака систематически возрастает или убывает среднее значение результативного признака.

Построим таблицы сопряжённости для оценки качественных признаков.

5.1 Зависимость между полученным образованием и категорией государственных служащих

Факторный признак: образование Результативный признак: категория Исследуем зависимость между образованием и категорией с помощью коэффициента взаимной сопряженности Пирсона — Чупрова

Данный коэффициент вычисляется по следующей формуле:

K_п =?ц²/(1+ц²); K_ч= ?ц²/v (K₁-1)*(K₂-1) ,

где ц² — показатель взаимной сопряженности;

ц — определяется как сумма отношений квадратов частот каждой клетки таблицы к произведению итоговых частот соответствующего столбца и строки.

Вычитая из этой суммы единицу, получим величину ц².

ц² = (?n² _xy /n_x*n_y)-1,

K₁ — число значений (групп) первого признака;

K₂ — число значений (групп) второго признака.

Чем ближе величины K_ч и K_п к единице, тем связь теснее.

1+ ц² = (2²/9+2²/13+1²/13+1²/15)/6+(1²/9+3²/13+4²/13+2²/15)/10 +

+ (1²/9+2²/9+1²/13+6²/15)/10+(1²/15+0+0+0)/1 + (1²/9+3²/13 +

+ 4²/13+1²/15)/9 + (3²/9+2²/13+1²/13+2²/15)/8+(1²/9+1²/13+2²/13+2²/15)/6

= 0,149+0,230+0,303+0,067+0,233+0,207+0,127= 1,316

1+ ц² =1,316

ц² =0,316

K_п =v0,316/1,316=0,49

K_ч=v0,316/v (4−1)*(7−1)=0,27

В данном случае так как K_п =0,49 и K_ч=0,27, то связь будет умеренная и прямая.

5.2 Зависимость между квалификацией и должностью государственных служащих

Факторный признак: квалификация Результативный признак: должность Исследуем зависимость между квалификацией и должностью с помощью коэффициента взаимной сопряженности Пирсона — Чупрова

Данный коэффициент вычисляется по следующей формуле:

K_п =?ц²/(1+ц²); K_ч= ?ц²/v (K₁-1)*(K₂-1) ,

где ц² — показатель взаимной сопряженности;

ц — определяется как сумма отношений квадратов частот каждой клетки таблицы к произведению итоговых частот соответствующего столбца и строки.

Вычитая из этой суммы единицу, получим величину ц².

ц² = (?n² _xy /n_x*n_y)-1,

K₁ — число значений (групп) первого признака;

K₂ — число значений (групп) второго признака.

Чем ближе величины K_ч и K_п к единице, тем связь теснее.

1+ ц² = (10²/21+9²/26+0²/3)/19+(4²/21+4²/26+0²/3)/8 +

= (6²/21+4²/26+2²/3)/12 + (1²/21+9²/26+1²/3)/11 =

= 0,416+0,172+0,305+0,318= 1,211

1+ ц² =1,211

ц² =0,211

K_п =v0,211/1,211=0,42

K_ч=v0,211/v (3−1)*(4−1)=0,29

В данном случае так как K_п =0,42 и K_ч=0,29, то связь будет умеренная и прямая.

5.3 Зависимость между видами работ и видами проверок государственных служащих

Факторный признак: виды работ Результативный признак: виды проверок Исследуем зависимость между видами работ и видами проверок с помощью коэффициента взаимной сопряженности Пирсона-Чупрова

Данный коэффициент вычисляется по следующей формуле:

K_п =?ц²/(1+ц²); K_ч= ?ц²/v (K₁-1)*(K₂-1) ,

где ц² — показатель взаимной сопряженности;

ц — определяется как сумма отношений квадратов частот каждой клетки таблицы к произведению итоговых частот соответствующего столбца и строки.

Вычитая из этой суммы единицу, получим величину ц².

ц² = (?n² _xy /n_x*n_y)-1,

K₁ — число значений (групп) первого признака;

K₂ — число значений (групп) второго признака.

Чем ближе величины K_ч и K_п к единице, тем связь теснее.

1+ ц² = (1²/11+1²/12+10²/27)/12+(5²/11+9²/12+5²/27)/19 +

+ (5²/11+2²/12+12²/27)/19= 0,323+0,524+0,418= 1,265

1+ ц² =1,265

ц² =0,265

K_п =v0,265/1,265=0,46

K_ч=v0,265/v (3−1)*(3−1)=0,36

В данном случае так как K_п =0,46 и K_ч=0,36, то связь будет умеренная и прямая.

5.4 Зависимость между удовлетворенностью условиями труда и заработной платой государственных служащих

Факторный признак: условия труда Результативный признак: заработная плата Исследуем зависимость между удовлетворенностью условиями труда и заработной платой с помощью коэффициента взаимной сопряженности Пирсона-Чупрова

Данный коэффициент вычисляется по следующей формуле:

K_п =?ц²/(1+ц²); K_ч= ?ц²/v (K₁-1)*(K₂-1) ,

где ц² — показатель взаимной сопряженности;

ц — определяется как сумма отношений квадратов частот каждой клетки таблицы к произведению итоговых частот соответствующего столбца и строки.

Вычитая из этой суммы единицу, получим величину ц².

ц² = (?n² _xy /n_x*n_y)-1,

K₁ — число значений (групп) первого признака;

K₂ — число значений (групп) второго признака.

Чем ближе величины K_ч и K_п к единице, тем связь теснее.

1+ ц² = (7²/13+3²/23+1²/14)/11+(6²/13+16²/23+7²/14)/29 +

+ (0+4²/23+6²/14)/10= 0,385+0,6+0,327= 1,312

1+ ц² =1,312

ц² =0,312

K_п =v0,312/1,312=0,49

K_ч=v0,312/v (3−1)*(3−1)=0,4

В данном случае так как K_п =0,49 и K_ч=0,4, то связь будет умеренная и прямая.

5.5 Зависимость между дополнительным изучением законодательства и повышением квалификации государственных служащих

Факторный признак: дополнительное изучение законодательства Результативный признак: повышение квалификации Исследуем зависимость между удовлетворенностью условиями труда и заработной платой с помощью коэффициента взаимной сопряженности Пирсона-Чупрова

Данный коэффициент вычисляется по следующей формуле:

K_п =?ц²/(1+ц²); K_ч= ?ц²/v (K₁-1)*(K₂-1) ,

где ц² — показатель взаимной сопряженности;

ц — определяется как сумма отношений квадратов частот каждой клетки таблицы к произведению итоговых частот соответствующего столбца и строки.

Вычитая из этой суммы единицу, получим величину ц².

ц² = (?n² _xy /n_x*n_y)-1,

K₁ — число значений (групп) первого признака;

K₂ — число значений (групп) второго признака.

Чем ближе величины K_ч и K_п к единице, тем связь теснее.

1+ ц² = (6²/19+3²/8+4²/12+0²/11)/13+(2²/19+1²/8+2²/12+4²/11)/9 +

+ (9²/19+1²/8+3²/12 + 0²/11)/13+(2²/19+3²/8+3²/12+7²/11)/15 =

= 0,334+0,235+0,4+0,436= 1,405

1+ ц² =1,405

ц² =0,405

K_п =v0,405/1,405=0,54

K_ч=v0,405/v (4−1)*(4−1)=0,37

В данном случае так как K_п =0,54 и K_ч=0,37, то связь будет умеренная и прямая.

Выводы по результатам исследования

Статистический анализ является заключительной стадией статистического исследования. Выделяются следующие основные этапы анализа:

1) констатация фактов и их оценка;

2) установление характерных черт и причин явления;

3) формулирование гипотез, выводов и предложений;

4) статистическая проверка выдвинутых гипотез с помощью специальных показателей.

В данной курсовой работе на всех этапах статистического исследования на основе полученных результатов можно сделать соответствующие выводы.

На первом этапе статистического исследования была проведена подготовка к наблюдению, так как от неё во многом зависит надёжность и достоверность информации, своевременность её получения. Затем в соответствии с поставленной целью была разработана программа наблюдения, инструментарий наблюдения, что и помогло провести анкетный опрос, чтобы подробно исследовать работу государственных служащих налоговой инспекции. Кроме методологических были также решены и проблемы организационного характера, что во многом помогло при проведении наблюдения.

На втором этапе на основе полученных данных была проведена сводка и группировка. В результате сводки было произведено распределение исходных данных по группам, качественно однородным по одному или нескольким признакам, а также были получены результаты группировки, представленные в виде статистических таблиц, которые являются наиболее рациональной, систематизированной, компактной и наглядной формой представления массовых данных. Разновидностью табличных построений можно считать и различного рода матрицы абсолютных и относительных статистических показателей, построение которых связано с процессом компьютерной обработки информации. В данном случае для полного описания и анализа явлений и процессов, характеризующихся атрибутивными признаками, были использованы таблицы сопряжённости.

На третьем этапе статистического наблюдения была произведена обработка сгруппированных данных с помощью расчёта средней величины, моды и медианы. Соотношение данных показателей указывает на характер распределения признака в совокупности, а также позволяет оценить его ассиметрию. Так как в данном случае между модой и средней арифметической расхождение небольшое, то следовательно два анализированных ряда распределения по возрасту и стажу практически являются неассиметричными. На третьем этапе были также рассчитаны как абсолютные, так и относительные показатели вариации. На основе полученных данных можно сделать следующие выводы: по результатам размаха вариации видно, насколько велико или мало различие между единицами совокупности, имеющими самое маленькое и самое большое значение признака. В данном случае различие в возрасте между государственными служащими составляет 42 года, а различие в стаже 15 лет. По результатам линейного отклонения получили обобщенную характеристику степени колеблемости признаков в совокупности.

На четвертом этапе были построены таблицы сопряженности, показывающие связь между двумя явлениями, которые имеют качественную оценку. Была прослежена зависимость между:

— полученным образованием и категорией государственных служащих;

— квалификацией и должностью государственных служащих;

— видами работ и видами проверок государственных служащих;

— удовлетворенностью условиями труда и заработной платой государственных служащих;

— дополнительным изучением законодательства и повышением квалификации государственных служащих.

По результатам полученных данных прослеживается прямая и умеренная связь.

В результате проделанной работы можно объективно оценивать работу государственных служащих в налоговой инспекции.

Использованная литература

1. Елисеева И. И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. чл. — корр. РАН И. И. Елисеевой. — 4 -е издание, перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 2009. — 480 с.

2. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник / Под ред. О. Э. Башиной, А. А. Спирина — 5 -е издание, перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 2009. — 440 с.

3. Теория статистики: Учебник / Р. А. Шмойлова, В. Г. Минашкин, Н. А. Садовникова, Е. Б. Шувалова; Под ред. Р. А. Шмойловой. — 4 -е издание, перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 2006. — 656 с.

4. Афанасьев В. Н., Юзбашев М. М. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник / - М.: Финансы и статистика, 2007. — 228 с.

5. Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин Л. И. Многомерные статистические методы: Учебник / - М.: Финансы и статистика, 2008. — 352 с.