Tishanskiysdk.ru

Про кризис и деньги
3 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Анализ статистических показателей

Анализ данных: используем методы статистического исследования

Анализ данных и статистика — вещи одного порядка. Если статистика первооснова и источник информации, то анализ данных — это инструмент для ее исследования, и зачастую анализ данных без статистики невозможен.

Статистика — это изучение любых явлений в числовой форме. Статистика используется анализом данных в количественных исследованиях. Противоположность им — качественные, описывающие ситуацию без применения цифр, в текстовом выражении.

Количественный анализ статистических данных проводится по интервальной шкале и по рациональной:

  • интервальная шкала указывает, насколько тот или иной показатель больше или меньше другого и дает возможность подобрать похожие по свойствам соотношения показатели,
  • рациональная шкала показывает, во сколько раз тот или иной показатель больше или меньше другого, но в ней содержатся только положительные значения, что не всегда будет отражать реальное положение дел.

Как используют Data Mining в компании Mail.ru?

Методы анализа статистических данных

В анализе статистических данных можно выделить аналитический этап и описательный. Описательный этап — последний, он включает представление собранных данных в удобном графическом виде – в графиках, диаграммах, дашбордах. Аналитический этап — это анализ, заключающийся в использовании одного из следующих методов:

  • статистического наблюдения – систематического сбора данных по интересующим характеристикам;
  • сводки данных, в которой можно обработать информацию после наблюдения; она описывает отдельные факты как часть общей совокупности или создает группировки, делит информацию по группам на основании каких-либо признаков;
  • определении абсолютной и относительной статистической величины; абсолютная величина придает данным количественные характеристики в индивидуальном порядке, в независимости от других данных; относительные величины описывают одни объекты или признаки относительно других;
  • метода выборки – использовании при анализе не всех данных, а только их части, отобранной по определенным правилам (выборка может быть случайной, стратифицированной, кластерной и квотной);
  • корреляционного и регрессионного анализа — выявляет взаимосвязи данных и причины, по которым данные зависят друг от друга, определяет силу этой зависимости;
  • метода динамических рядов — отслеживает силу, интенсивность и частоту изменений объектов и явлений; позволяет оценить данные во времени и дает возможность прогнозирования явлений.

Программное обеспечение для статистического исследования

Статистические исследования могут проводить маркетологи-аналитики:

Для качественного анализа статистических данных необходимо либо обладать знаниями математической статистики, либо использовать отчетно-аналитическую программу, либо не заниматься этим. Европейские компании давно осознали пользу big data для анализа больших данных, поэтому либо нанимают хороших аналитиков с математическим образованием, либо устанавливают профессиональное программное обеспечение для аналитиков-маркетологов. Ежедневный анализ в этих компаниях помогает им правильно организовывать закупку товаров, их хранение и логистику, корректировать количество персонала и их рабочие графики.

Решения для автоматизации анализа данных позволяют работать с ними аналитикам-маркетологам. Сегодня есть решения, доступные даже небольшим компаниям, такие как Tableau. Их преимущества по сравнению с анализом, проведенным исключительно человеком:

  • невысокая стоимость внедрения (от 2000 рублей в месяц – на февраль 2018 года),
  • современное графическое представление анализа,
  • возможность мгновенно переходить от одного, более полного отчета, к другому, более детальному.

Хотите узнать, как провести анализ и сделать отчеты быстро?

Статистические методы исследования

Статистика, как наука, предполагает изучение, обработку и анализ количественных данных о самых различных явлениях в жизни человека. Она применяется во множестве сфер жизнедеятельности: медицина, экономика, производство, социология, предоставление разного рода услуг, природоохранная деятельность и т.д. Даже в быту люди часто сталкиваются с необходимостью использования простых статистических методов для решения возникающих задач. Следовательно, о данном направлении нужно узнать как можно больше полезной информации.

Важность саморазвития в области статистики

Даже если вы не осваивали специальность, предполагающую необходимость работы со статистическими данными, не знаете способов, которыми их можно обрабатывать и исследовать, это не значит, что соответствующая информация недоступна. К счастью, каждый может самостоятельно рассмотреть все эффективные методы анализа, применяемые в статистике, понять, какой из них больше подходит для конкретной ситуации.

Чтобы оценить важность изучения указанных материалов, достаточно рассмотреть, где в повседневной жизни мы можем применять статистические исследования:

· оценка рациональности применения семейного бюджета. Для этого в любом случае придется учитывать статистику доходов и расходов, чтобы уравновесить эти две статьи;

· применение разных диет с целью похудения. Здесь тоже не обходится без простых методов статистики. Вам понадобится знать, насколько удается похудеть с тем или иным рационом, чтобы подобрать оптимальную программу питания для максимально быстрого получения ожидаемого результата;

· профессиональные занятия спортом — еще одна область, где без статистики не обойтись. Здесь нужно учитывать количество калорий, получаемых за день, затрачиваемую на тренировках энергию, результаты занятий. Чтобы понимать, насколько эффективной оказывается выбранная программа, придется проводить хотя бы самые простые подсчеты;

· контроль собственного здоровья. Здесь применяются самые простые методы анализа данных. Например, для статистики вы можете записывать показатели ЧСС, артериального давления, продолжительность сна и т.д. Такое исследование поможет выбрать оптимальный жизненный ритм;

· ведение страниц в социальных сетях, например, Инстаграм, с целью заработка. Вам также понадобится контролировать число подписчиков, сопоставлять его с эффективностью деятельности, величиной полученной прибыли.

Как видите, статистические данные – это то, с чем практически каждый из нас сталкивается каждый день. И чтобы их применение было максимально эффективным, нужно знать, какие существуют методы анализа.

Отметим, что разобраться в этой теме сможет каждый желающий – тот, кто занимается саморазвитием, стремится к самосовершенствованию.

Популярные методики анализа в статистике

Рассмотрим самые простые методы, применение которых допускает статистический анализ. Всего их семь:

1. Статистическое наблюдение. Представляет собой обычный сбор информации, который зачастую применяется в социальной сфере. Используется такая методика для получения четких характеристик изучаемых явлений. Все, что нужно в этой ситуации – точные данные, которые можно легко сопоставить для оценки. Они должны быть однообразными.

2. Сводка и группировка материалов наблюдения в статистике. Представляет собой процедуру обработки отдельных единичных фактов, образующих совокупность сведений, полученных в результате проведения каких-либо наблюдений. Такой статистический метод – это способ получения исчерпывающей информации об исследуемых объектах. Чтобы применить методику, необходимо выбрать группировочный признак, определить порядок формирования групп, разработать систему показателей, характеризующих группы, создать примеры таблиц, куда будут заноситься сведения.

3. Абсолютные и относительные статистические величины. С помощью абсолютных величин мы придаем явлениям размерные характеристики. Это может быть время, объем, площадь, масса. Относительные величины представляют собой количественные соотношения, полученные в результате деления одних величин на другие. Таким способом определяют величины уровня развития, динамики интенсивности процесса, структуры и т.д.

4. Вариационные ряды. Такой статистический метод исследования – это дополнение к средним показателям изучаемых величин, их в некоторых ситуациях оказывается недостаточно. Тут внимание сосредоточено на вариации или разбросе показателей каких-либо единиц. Следовательно, речь идет о мониторинге и оценке происходящих изменений.

5. Выборка. Метод предусматривает определение численной характеристики целого по свойствам и отдельно взятых частей. Именно внутренняя связь, которая объединяет единичные части и целое, является основой рассматриваемого метода.

6. Корреляционный и регрессионный анализ. Речь идет об анализе большого количества данных для выявления возможности взаимодействия отдельных показателей. Обычно корреляционный и регрессионный анализ применяются в статистике совместно. Первый позволяет, например, выделить факторы, наиболее воздействующие на конечный признак. Последний может помочь в оценке степени воздействия независимых показателей на зависимый.

7. Ряды динамики. С их применением очень удобно определить скорость, интенсивность развития какого-либо явления. Для работы понадобится учитывать период времени и связанный с ним уровень, статистический показатель. Данный метод статистики хорошо подходит для ситуаций, когда человеку нужно добиться каких-то целей, например, продвинуть страницу в социальной сети.

Читать еще:  Методы факторного анализа

Как проводить статистический анализ данных, нужно решать в отдельно взятой ситуации. Метод следует выбирать зависимо от того, что вы планируете исследовать, какие сведения изучать и с какими целями. В любом случае, нам удалось понять, что статистика играет важную роль не только в профессиональной, но и в повседневной жизни человека.

Анализ статистических показателей

Используя приведенные ниже данные, определите по трем базам города:

1. Средний процент выполнения договорных обязательств.

2. Средний процент реализованной стандартной продукции.

Объем товарооборота, руб.

Процент выполнения договорных обязательств

Процент стандартной продукции

1. Средний процент выполнения договорных обязательств рассчитаем по формуле средней арифметической взвешенной:

2. Средний процент реализованной стандартной продукции рассчитаем по той же формуле:

Установленный среднегодовой темп прироста товарооборота области — 6,5%. Определите, на сколько процентов вырастет товарооборот за три года.

Товарооборот области за три года вырастет на 6,5*3 = 19, 5 % .

Имеется следующая информация о стоимости реализованной продукции за 1998-2002 гг.

Стоимость реализованной продукции, млн. руб.

1. Абсолютные, относительные и средние показатели динамики.

2. Рассчитайте возможную стоимость реализованной продукции в 2003 году на основе средних показателей динамики.

1. Заданные показатели рассчитываются по следующим формулам:

· Абсолютное содержание 1% прироста:

Полученные данные представим в таблице:

Стоимость реализованной продукции, млн. руб.

Абсолютный прирост, млн. руб.

Среднегодовые темпы роста и прироста:

=113-100 = 13%, то есть ежегодно уровни ряда возрастали в среднем на 13%.

2. Рассчитаем возможную стоимость реализованной продукции в 2003 году на основе средних показателей динамики.

Так как среднегодовой темп прироста равен 13%, то в 2003 году стоимость реализованной продукции скорее всего составит 880*1,13=994,4 млн. руб. Исходя из того, что среднегодовой абсолютный прирост равен 83 млн. руб., то в 2003 году стоимость реализованной продукции скорее всего составит 880+83 = 963 млн. руб.

Имеется следующая информация о реализации продуктов на рынке:

Мин. цена за ед., руб.

1. Индивидуальный и общий индексы физического объема.

2. Индивидуальные и общие индексы цен.

3. Общий индекс товарооборота в фактических ценах.

4. Сумму экономического эффекта, полученную в отчетном периоде от изменения цен.

Составим вспомогательную таблицу:

Мин. цена за ед., руб.

Товарооборот, тыс. руб., за период

Общий индекс физического объема определяется по формуле:

Это значит, что физический объем в отчетном периоде по сравнению с базисным увеличился на 2,8%.

2. Индивидуальные индексы цен занесены в таблицу.

Общий индекс цен рассчитаем по формуле:

. Это означает, что цены возросли на 200%.

3. Общий индекс товарооборота в фактических ценах:

. Товарооборот возрос на 105,6%.

4. Сумму экономического эффекта, полученную в отчетном периоде от изменения цен рассчитаем по формуле: руб. То есть товарооборот в отчетном периоде возрос за счет увеличения цен на 37000 рублей.

Товарооборот в фактических ценах возрос в отчетном периоде по сравнению с базовым на 9%, цены по реализованным товарам возросли при этом на 5%. Определите индекс физического объема.

Товарооборот в отчетном периоде составил 1,09, а цены по реализованным товарам 1,05. Значит, физический объем составил 1,09/1,05 = =1,038.

То есть физический объем увеличился по сравнению с базисным на 3, 8 % .

а) распределение товарооборота по территории, сопоставив долю товарооборота отдельных районов с долей численности населения;

б) объем товарооборота на душу населения;

в) коэффициент вариации товарооборота на душу населения;

г) прирост объема товарооборота по районам за счет изменения численности населения и за счет среднедушевого объема товарооборота.

Численность населения, тыс. чел.

Товарооборот, тыс. руб.

а) Определим распределение товарооборота по территории, сопоставив долю товарооборота отдельных районов с долей численности населения.

Численность населения, тыс. чел.

Товарооборот, тыс. руб.

Доля численности населения, %

Распределение товарооборота по территории

Численность населения, тыс. чел.

Товарооборот, тыс. руб.

Объем товарооборота на душу населения, тыс. руб./тыс. чел.

Объем товарооборота на душу населения, тыс. руб./тыс. чел., 2001 г.

Численность населения, тыс. чел.

Коэффициент вариации товарооборота на душу населения в 2001 году. = %.

г) прирост объема товарооборота по районам за счет изменения численности населения и за счет среднедушевого объема товарооборота.

за счет изменения численности населения:

— за счет среднедушевого объема товарооборота:

По одной из торгующих организаций потребительской кооперации имеются следующие данные:

Средний товарный запас, млн. руб.

Розничный товарооборот, млн. руб.

Скорость товарооборота, дни

Средний товарный запас, млн. руб.

Розничный товарооборот, млн. руб.

Скорость товарооборота, дни

1. За каждый квартал среднюю скорость товарооборота по товарным группам и по торгующей организации в целом.

2. Показатели динамики средней скорости товарооборота по товарным группам и по торгующей организации в целом.

3. Общий индекс скорости товарооборота: абсолютный прирост товарооборота в III квартале по сравнению со II по торгующей организации в целом: всего и в том числе за счет увеличения скорости оборачиваемости товаров по отдельным товарным группам.

4. Общий индекс времени обращения и сумму сокращения товарных запасов в III квартале по сравнению со II за счет увеличения скорости оборачиваемости товаров по отдельным товарным группам.

5. На сколько дней сократилось среднее время обращения товаров в III квартале по сравнению со II по торгующей организации в целом: всего и в том числе:

А) за счет изменения структуры товарооборота;

Б) за счет изменения скорости оборачиваемости товаров по отдельным товарным группам.

1. Определим за каждый квартал среднюю скорость товарооборота по товарным группам и по торгующей организации в целом.

Скорость товарооборота рассчитывается отношением оборота за квартал к средним товарным запасам: .

II квартал: продовольственные товары: раза,

непродовольственные: С = 2 раза,

в целом: =2,4 раза.

III квартал: продовольственные товары: С = 4 раза,

непродовольственные: С = 1,5 раза.

в целом: =2,57 раза.

2. Показатели динамики средней скорости товарооборота по товарным группам и по торгующей организации в целом.

Полезные статьи → Статистические методы анализа данных в решении практических задач (часть первая)

Опрос сотрудников, клиентов, потребителей, – это не просто сбор информации, а полноценное исследование. А целью всякого исследования является научно обоснованная интерпретация изученных фактов. Первичный материал необходимо обработать, а именно упорядочить и проанализировать. После опроса респондентов происходит анализ данных исследования. Это ключевой этап. Он представляет собой совокупность приемов и методов, направленных на то, чтобы проверить, насколько были верны предположения и гипотезы, а также ответить на заданные вопросы. Данный этап является, пожалуй, наиболее сложным с точки зрения интеллектуальных усилий и профессиональной квалификации, однако позволяет получить максимум полезной информации из собранных данных. Методы анализа данных многообразны. Выбор конкретного метода зависит, в первую очередь, от того, на какие вопросы мы хотим получить ответ. Можно выделить два класса процедур анализа:

  • одномерные (дескриптивные) и
  • многомерные.

Целью одномерного анализа является описание одной характеристики выборки в определенный момент времени. Рассмотрим более подробно.

Одномерные типы анализа данных

Количественные исследования

Дескриптивный анализ

Дескриптивные (или описательные) статистики являются базовым и наиболее общим методом анализа данных. Представьте, что вы проводите опрос с целью составления портрета потребителя товара. Респонденты указывают свой пол, возраст, семейное и профессиональное положение, потребительские предпочтения и т.д., а описательные статистики позволяют получить информацию, на основе которой будет строиться весь портрет. В дополнение к числовым характеристикам создаются разнообразные графики, помогающие визуально представить результаты опроса. Всё это многообразие вторичных данных объединяется понятием «дескриптивный анализ». Полученные в ходе исследования числовые данные наиболее часто представляются в итоговых отчетах в виде частотных таблиц. В таблицах могут быть представлены разные виды частот. Давайте рассмотрим на примере: Потенциальный спрос на товар

  1. Абсолютная частота показывает, сколько раз тот или иной ответ повторяется в выборке. Например, 23 человека купили бы предложенный товар стоимостью 5000 руб., 41 человек – стоимостью 4500 руб. и 56 человек – 4399 руб.
  2. Относительная частота показывает, какую долю данное значение составляет от всего объема выборки (23 человека – 19,2%, 41 – 34,2%, 56 – 46,6%).
  3. Кумулятивная или накопленная частота показывает долю элементов выборки, не превышающих определенное значение. Например, изменение процента респондентов, готовых приобрести тот или иной товар при уменьшении цены на него (19,2% респондентов готовы купить товар за 5000 руб., 53,4% — от 4500 до 5000 руб., и 100% — от 4399 до 5000 руб. ).
Читать еще:  Выборочный метод анализа

Наряду с частотами, дескриптивный анализ предполагает расчет различных описательных статистик. Соответствуя своему названию, они предоставляют основную информацию о полученных данных. Уточним, использование конкретной статистики зависит от того, в каких шкалах представлена исходная информация. Номинальная шкала используется для фиксации объектов, не имеющих ранжированного порядка (пол, место жительства, предпочитаемая марка и т.д.). Для подобного рода массива данных нельзя рассчитать каких-либо значимых статистических показателей, кроме моды — наиболее часто встречающегося значения переменной. Несколько лучше в плане анализа ситуация обстоит с порядковой шкалой. Здесь становится возможным, наряду с модой, расчет медианы – значения, разбивающего выборку на две равные части. Например, при наличии нескольких ценовых интервалов на товар (500-700 руб. руб., 700-900, 900-1100 руб.) медиана позволяет установить точную стоимость, дороже или дешевле которой потребители готовы приобретать или, наоборот, отказаться от покупки. Наиболее богатыми на все возможные статистики являются количественные шкалы, которые представляют собой ряды числовых значений, имеющих равные интервалы между собой и поддающихся измерению. Примерами подобных шкал могут служить уровень дохода, возраст, время, отводимое на покупки и т.д. В данном случае становятся доступными следующие информационные меры: среднее, размах, стандартное отклонение, стандартная ошибка среднего. Конечно, язык цифр является довольно «сухим» и для многих весьма непонятным. По этой причине дескриптивный анализ дополняется визуализацией данных путем построения различных диаграмм и графиков, как, например: гистограммы, линейные, круговые или точечные диаграммы.

Таблицы сопряженности и корреляции

Таблицы сопряженности – это средство представления распределения двух переменных, предназначенное для исследования связи между ними. Таблицы сопряженности можно рассматривать как частный тип дескриптивного анализа. В них также является возможным представление информации в виде абсолютных и относительных частот, графическая визуализация в виде гистограмм или точечных диаграмм. Наиболее эффективно таблицы сопряженности проявляют себя в определении наличия взаимосвязи между номинальными переменными (например, между полом и фактом потребления какого-либо продукта). В общем виде таблица сопряженности выглядит так. Зависимость между полом и пользованием страховыми услугами

Статистический анализ данных

На основе представленных в таблице данных и можно делать выводы о наличии/отсутствии взаимосвязи между исследуемыми переменными. Для более точного выявления наличия связи между переменными используют разные статистические критерии. Наиболее часто применяются такие, как:

  • критерий Хи-квадрат (χ2);
  • коэффициент сопряженности;
  • критерий лямбда;
  • коэффициент R Спирмена;
  • критерий корреляции Пирсона и др.

Правильный выбор критерия является решающим шагом для получения корректных результатов. Поэтому, если перед вами стоит задача проведения статистического анализа и интерпретация его результатов, но вы не чувствуете уверенности – лучше обратиться к специалистам сервиса Анкетолог, чтобы не получить неправильные выводы, не приближающие к решению проблемы.

По вопросам расчета индексов:

Телефон: +7 (383) 203-49-99

Продолжение статьи «Статистические методы анализа данных для решения практических задач»: часть вторая и часть третья.

курсовая работа Анализ статистических показателей

Добавлен: 15.08.2012. Год: 2011. Страниц: 9. Уникальность по antiplagiat.ru: ………. 3
Глава 1. Показатели в статистике………. . 4

      Абсолютные показатели в статистике ………4
      Относительные показатели в статистике………5
      Средние показатели в статистике………8

Глава 2. Расчет статистических показателей………..16
Задача 1………. ..16
Задача 2………. ..18
Задача 3………. ..22
Заключение……… ……….23
Список использова нной литературы и источников………. 24

Введение
Рассмотрение поня тия статистических показателей я бы хотела начать в первую очередь с определения ст атистического показателя.
Статистический по казатель представляет собой количественную характеристику социально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определённости. Качественная определённость показателя заключается в том, что он непосредственно связан с внутренним содержанием изучаемого явления или процесса, его сущностью. С помощью показателей определяется, что, где, когда и каким образом следует численно измерить. Каждый статистический показатель с возможной точностью должен соответствовать сущности того явления, которое должно быть измерено с его помощью. Например, измерение объёма промышленной продукции требует предварительного установления тех видов деятельности предприятия, которые будут учтены в составе промышленной продукции, и определения тех результатов этой деятельности, которые могут быть включены в её объём.
Процессы и явления, изучаемые статистикой достаточно сложны, и они не могут раскрыться при использовании одного лишь показателя. В таких случаях используется система статистических показателей.
Система статистических показателей — совокупность взаимосвязанных показателей, имеющая одноуровневую или многоуровневую структуру и нацеленная на решение конкретной статистической задачи. Важнейшей особенностью системы показателей является содержательное единство, связанное с характеристиками объекта исследования. Так, система стоимостных показателей продукции промышленного предприятия включает следующие показатели: товарная продукция, отгруженная продукция, реализованная продукция, чистая продукция, стоимость добавленная обработкой и др.

Глава 1. Показатели в статистике

Выделяют два вида статистических показателей:

      Конкретный статистический показатель;
      Показатель категория.

Конкретный статис тический показатель характеризует размер, величину изучаемого явления или процесса в данном месте и в данное время (под привязкой к месту понимается отношение показателя к какой-либо территории или объекту. Так, если мы называем конкретную величину стоимости производственных фондов, то обязательно должны указать, к какому предприятию или отрасли и какому моменту времени она относится.
Показатель-категор ия отражает сущность, общие отличительные свой ства конкретных статистических показателей одного и того же вида без указания места, времени и числового значе ния.
Все статистические показатели по форме выражения — на абсолютные, относительные и средние. Рассмотрим их подробнее.

1.1 Абсолютные показатели в статистике

В процессе статистического наблюдени я получают данные о значениях тех или иных признаков, характеризующих каждую единицу совокупности. Для характеристики совокупности в целом или отдельных её частей данные по отдельным единицам совокупности подвергают сводке и получают обобщающие показатели, в которых отражаются результаты познания количественной стороны изучаемых явлений.
Абсолютный статис тический показатель – показатель в форме абсолютной величины, отражающий физические свойства, временные или стоимостные характеристики явлений и процессов.
Абсолютный показа тель может быть измерен с различной степ енью точности. С переходом к более высо ким ступеням обобщения применяются и более укрупнённые единицы измерения.
Индивидуальные аб солютные показатели, как правило, получают непосредственно в процесс е статистического наблюден ия как результат замера, взвешивания, подсчета и оценки интересующего количествен ного признака. В ряде случаев индивидуальные абсолютные показатели имеют разностный характер: разность между численностью зарегистрированных безработных в данном населенном пункте на конец и на начало года, разность между выручкой от реализации торгового предприятия и общей суммой затрат и т.п.
Сводные объемные показатели, характеризующие объем пр изнака или объем совокупности как в целом по изучаемому объекту, так и по какой-либо его части, получают в результате сводки и группировки индивидуал ьных значений.
Перевод в условные единицы измерения осуществляется на основе специальных коэффициентов, рассчитываемых как отношение потребительских свойств отдельных разновидностей продукта к эталонному значению.
Стоимостные единицы измерения позволяют получить денежную оценку явлений и процессов.
К трудовым единицам измерения, позволяющим учитывать как общие затраты труда на предприятии, так и трудоемкость отдельных операций, относят человеко-дни и человеко-часы.

Читать еще:  Цель анализа трудовых ресурсов

1.2 Относительные показатели в статистике

Хотя абсолютные величины играют важную роль в практической и познавательной деятельности человека, анализ фактов обязательно приводит к необходимости различных сопоставлений. И тогда абсолютные показатели, характеризующие различные изучаемые явления, рассматриваются не только самостоятельно, но и в сравнении с другими показателями, который принимается за базу сравнения (масштаб оценки).
Относительный показатель – показатель в форме относительной ве личины, получаемый как результат деления од ного абсолютного показателя на другой и отражающий соотношение между количественными характеристиками изучаемых процессов и явлений.
Сопоставление статистических данных осуществляется в зависимости от поставленной задачи различными видами относительных величин.
Можно сопоставлять одноимённые показатели, относящиеся к различным периодам, различным объектам или различным территориям. Результат такого сравнения может быть выражен в процентах и показывает, во сколько раз или на сколько процентов сравниваемый показатель больше или меньше базисного.
Относительный показатель динамики (ОПД) представляет собой отношение уровня исследуемого процесса или явления за данный период времени (по состоянию на данный момент времени) к уровню этого же процесса или явления в прошлом:
ОПД= .
Рассчитанная, таким образом величина показывает, во сколько раз текущий уровень превышает предшествующий (базисный) или какую долю от последнего составляет. Если данный показатель может быть выражен кратным отношением, он называется коэффициентом роста, а если его домножить на 100%, то получится темп роста.
Относительные показатели плана и реализации плана . Все субъекты финансово-хозяйственной деятельности, от небольших индивидуальных частных предприятий и до крупных корпораций, в той или иной степени осуществляют как оперативное, так и стратегическое планирование , а также сравнивают реально достигнутые результаты с ранее намеченными. Для этой цели используются относительные показатели плана (ОПП) и реализации плана (ОПРП):
ОПП=

ОПРП=
Пример:
Предположим, оборот коммерческой фирмы в 2005г. составил 2,0 млрд. руд. Исходя из проведённого анализа складывающихся на рынке тенденций, руководство фирмы считает реальным в следующем году довести оборот до 2,8 млрд. руб. В этом случае относительный показатель плана, представляющий собой отношение планируемой величины к фактически достигнутой, составит:
( * 100%)= 140%.
Предположим теперь, что фактический оборот фирмы за 2006 г. составил 2,6 млрд.руб. Тогда относительный показатель реализации плана, определяемый как отношение фактически достигнутой величины к ранее планированной, составит
( * 100%).
Между относительными показателями плана, реализации плана и динамики существует следующая взаимосвязь:
ОПП * ОПРП = ОПД.
В нашем примере:
1,40* 0,929 = 1,3, или ОПД= = 1,3.

Относительные показатели интенсивности (ОПИ) характеризует степень распространения изучаемого процесса или явления в присущей ему среде:
ОПИ= .
Этот показатель применяется, когда абсолютная величина оказывается недостаточной для формулировки обоснованных выводов о масштабах явле ния, его размерах, насыщенности, плотности распространения . Например, для исчисления уровня посещающих ту или иную страну.
Относительный показатель сравнения (ОПСр) представляет собой соотношение одноим ённых абсолютных показателей, характеризующих разные объекты (предприятия, фирмы, районы, области, страны и т.п.):
ОПСр= .
Пример:
Располагая данным и на конец 2005г. о размере доходов от туризма в США (3583 млрд марок), Европе (2159 млрд марок) и Японии (758 млрд марок), можно сделать вывод о то м, что доходы США в 1,7 раза больше европейских:
=1,7
и в 4,6 раза больше японских:
=4,6

1.3 Средние показатели

Наиболее распрост раненной формой статистических показателей, является средняя величина, представляющая собой обобщенную количественную характеристику признака в статистической совокупности в конкретных условиях места и времени. Показатель в форме средней величины выражает типичные черты и дает обобщенную характеристику однотипных явлений по одному из варьирующих признаков. Он отражает уровень этого признака, отнесенный к единице совокупности. Широкое применение средних величин объясняется тем, что они имеют ряд положительных свойств, делающих их незаменимыми в анализе явлений и процессов общественной жизни.
Важнейшее свойство средней величины заключается в том, что она отражает то общее, что присуще всем единицам исследуемой совокупности. Значение признака отдельных единиц совокупности могут колебаться в ту или иную сторону под влиянием множества факторов, среди которых могут быть как основные, так и случайные. Например, доходы такой социальной группы, как студенты государственных вузов, в целом определяются действующим положением о начислении стипендии. В то же время доходы отдельно взятого студента могут быть очень большими (предположим, вследствие хорошо оплачиваемых сезонных работ, либо работа в свободное время), и совсем отсутствовать (например, при нахождении в академическом отпуске). Сущность средней величины в том и заключается, что в ней взаимопоглащаются отклонения значений признака отдельных единиц совокупности, обусловленные действием случайных факторов, и учитываются изменения, вызванные действием факторов основных. Возможно, что ни один студент в границах исследуемой совокупности не имеет с точностью до рубля такого дохода, какой получен на основе расчёта средней. Однако эта средняя отражает тот типичный уровень доходов, который характеризует студенчество как социальную группу.
Категорию средней величины можно раскрыть через понятие ее определяющего свойства. Согласно этому понятию средняя, являясь обобщающей характеристикой всей совокупности, должна ориентироваться на определенную величину, связанную со всеми единицами этой совокупности. Эту величину можно представить в виде функции:
f (х1, х2, . хn).
Если в приведенно й выше функции все величины х1, х2, . хn заменить их средней величиной , то значение этой функции должно остаться прежним:

Исходя из данного равенства и определяется средняя величина. На практике определить среднюю во многих случаях можно через исхо дное соотношение средней (ИСС) или ее логическую формулу:

Так, например, для расчета средней зара ботной платы работников туристического предприятия необходимо общий фонд заработной платы разделить на число работников:

Числитель исходного соотношения ср едней представляет собой определяющий показатель. Для средней заработной платы таким определяющим показателем является фонд заработной платы. Независимо от того, какой первичной информаци ей мы располагаем — известен ли нам общий фонд заработной платы или заработная плата и численность работников, занятых на отдельных должностях, или какие-либо другие исходные данные — в любом случае среднюю заработную плату можно получить только через данное исходное соотношение средней. Однако от того, в каком виде представлены исходные данные для расчета средней, зависит, каким именно образом будет реализовано ее исходное соотношение. В каждом конкретном случае для реализации исходного соотношения потребуется одна из следующих форм средней величины:

    средняя арифметическая;
    средняя гармоническая;
    средняя геометрическая;
    средняя квадратическая, кубическая и т.д.

Помимо степенных средних в экономической практи ке также используются средние структурные, среди которых наиболее распространены мода и медиана. При осреднении уровней динамических рядов применяются различные виды средней хронологической.
Наиболее распрост раненным видом средних величин яв ляется средняя арифметическая, которая, как и все средние, в зависимости от характера имеющихся данных может быть простой или взвешенной. Эта форма средней используется в тех случаях, когда расчет осуществляется по несгруппированным данным.
Предположим, шесть туристических фирм имеют следующий объем до ходов за месяц:
Таблица 1.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector