Шпаргалка по "Статистике"

Таким чином, аналітичне групування дає змогу вивчити наявність взаємозв`язку між явищами. Переваги цього методу в тому, що він не потребує дотримання яких-небудь особливих умов для його використання, окрім одного – якісної однорідності досліджуваної сукупності. Тому для того, щоб з`ясувати причини та умови зростання або зменшення злочинності в тому чи іншому регіоні, необхідно застосувати низку аналітичних групувань.

Якщо первинне групування не задовольняє потреби дослідника, то застосовується вторинне групування. Вторинне групування – це утворення нових груп на базі існуючих, які були побудовані раніше. Існує два способи їх побудови: 1) укрупнення інтервалів у варіаційних групуваннях; 2) часткового перегрупування, який застосовується в першу чергу при типологічних і аналітичних групуваннях. Необхідність в застосуванні вторинного групування виникає у випадках необхідності утворення більш крупних груп, в яких чіткіше виявляються реальні тенденції, по-друге, при необхідності порівняння двох і більше групувань, які побудовані в різних регіонах із різними інтервалами. Але, завжди краще, якщо ми маємо первинні дані, побудувати нове групування на їх базі.

Вторинне групування може вирішувати і більш складні  завдання. Наприклад, нідерландський кримінолог Берг, не маючи офіційних статистичних даних Радянського Союзу, на базі великої кількості відкритих публікацій (окремих даних і таблиць), в яких наводилися деякі абсолютні і відносні величини, розрахував і побудував єдиний статистичний ряд про судимість в Радянському Союзі за 1920–1982 рр. Не можна визнати, що його вторинне групування було абсолютно вірним, але він отримав дуже близькі дані, про що і свідчить їх порівняльний аналіз після відкриття цих статистичних даних.

15. Статистичні  ряди розподілу

Наслідки зведення і групування статистичних даних можна представити у вигляді статистичних рядів розподілу.

Статистичний ряд розподілу  – це упорядковане розміщення одиниць досліджуваної сукупності на групи за групувальною ознакою. Вони характеризують склад (структуру) досліджуваного явища, дають змогу встановити однорідність сукупності, а також закономірності її розвитку.

Ряди розподілу можуть бути атрибутивними і варіаційними.

Атрибутивні ряди розподілу  – це такі, які побудовані за якісною  ознакою; варіаційні – за кількісною ознакою. Кожний ряд розподілу складається із двох елементів: перший – це перелік груп, другий – їх чисельність у ряду розподілу. Прикладом атрибутивного ряду розподілу може бути розподіл населення або осіб, які вчинили злочин, за статтю (чоловіки та жінки), за місцем проживання (міське та сільське), за рівнем освіти, характером заняття; розподіл усіх злочинів за статтями КК; розподіл цивільних справ за категоріями; розподіл позивачів та відповідачів тощо.

При побудові атрибутивних рядів розподілу утворюють стільки груп, скільки різновидів атрибутивної ознаки має досліджувана сукупність. Ряд розподілу прийнято зображувати у вигляді таблиць. Для наочності наведемо атрибутивний ряд розподілу.

Атрибутивні ряди розподілу  характеризують склад сукупності за істотними ознаками. Якщо їх побудувати за декілька періодів, то можна прослідити зміну структури явища у часі. (див. табл. 1).

У варіаційному ряді, де розподіл здійснюється за кількісною ознакою, окремі значення варіюючої  ознаки називаються варіантами, а кількість одиниць спостереження кожної групи – частотами. Частоти показують, скільки разів повторюються окремі значення

варіантів. Залежно від  групувальної ознаки варіаційні ряди можуть бути перервними (дискретними) і безперервними (інтервальними).

Варіююча ознака може бути виражена числами по-різному. Якщо вона приймає лише значення цілого числа (наприклад, кількість засуджених по кримінальній справі, кількість дітей в сім`ї, кількість попередніх судимостей), то такий ряд розподілу має назву дискретного або перервного. (табл. 2).

Таблиця 2

Склад розглянутих справ  за кількістю засуджених

У першій колонці таблиці 2 наведені варіанти перервного (дискретного) варіаційного ряду, у другій колонці  – частоти варіаційного ряду, в  третій – частості. Ясно, що не може бути 1,5 або 2,5 засуджених по конкретній кримінальній справі.

Якщо варіююча ознака може змінюватися безперервно, може приймати значення у десятих та сотих  частках цілого, то такий ряд розподілу  має назву безперервного. Це, наприклад, вік особи, її зріст, величина заробітної плати, розмір житлової площі, яка приходиться на одного мешканця, тощо. В цьому випадку частоти відносяться не до окремого значення ознаки, як у дискретних рядах, а до всього інтервалу.

Прикладом безперервного  ряду розподілу може бути вік осіб, які вчинили злочини, так як варіанти можуть приймати різні значення (роки, місяці, дні та години). Для вивчення і побудови безперервного варіаційного ряду встановлюють інтервали (від … до …). Тому безперервні варіаційні ряди розподілу називають інтервальними. Наведемо приклад безперервного варіаційного ряду розподілу (табл. 3).

Таблиця 3

Розподіл осіб, які  вчинили злочини, за віком

Варіаційні і атрибутивні  ряди розподілу у статистичних дослідженнях мають самостійне значення при обчисленні узагальнюючих показників (відносних та середніх величин), а також при використанні графічного зображення (побудови полігона, гістограми та кумуляти) з метою наочного уявлення характеру розподілу сукупності.

16. Основні елементи  статистичних графіків

Статистичний графік – це рисунок (креслення), який описує статистичні сукупності (її обсяг, структуру, зміну в часі, розподіл в просторі) умовною мовою геометричних знаків. Він повинен містити такі основні елементи: 1) поле графіку, 2) графічний образ, 3) орієнтири простору; 4) масштабні орієнтири; 5) легенду (експлікацію) графіку.Поле графіку характеризує його формат, тобто розмір і пропорції сторін. Розмір графіку залежить від його призначення. Вважається, що найбільш оптимальним для глядача є графік з співвідношенням сторін від 1:1,3 до 1:1,5. У багатьох випадках зручною є квадратна форма графіку. Інакше кажучи – це частина площини, тобто простір розміщення знаків. Залежно від мети і задач графіка воно може бути або чистим, або заштрихованим. Заштриховане найчастіше застосовується при підготовці графіка за допомогою електронно-обчислювальної техніки, що дозволяє більш рельєфно відокремити ті чи інші графічні образи.Графічний образ – це сукупність знаків, за допомогою яких зображуються статистичні дані. Це основа графіку. Знаки можуть бути різними: лінії, точки, площинні геометричні фігури (прямокутники, квадрати, круги), об`ємні геометричні фігури, а також іноді й негеометричні фігури у вигляді силуетів або рисунків предметів. Статистичні дані можна зобразити за допомогою різних графічних образів, тому вони мають відповідати меті графіку і бути найбільш виразним для зображення даних.Залежно від того, які використовуються геометричні знаки, усі графіки поділяють на точечні, лінійні, стовпчикові, стрічкові, кругові тощо. Графічні комп`ютерні програми мають великий набір цих знаків (одинарних і подвійних, суцільних та перервних ліній різної товщини та кольору, інших позначень та символів) що дає змогу зображати графічні фігури таким чином, щоб вони істотно відрізнялися одна від іншої. Орієнтири простору визначають розміщення графічного образу на полі гр

афіку. Вони можуть мати вигляд системи координат або  географічних орієнтирів (контури річок, лінії берегів, морів та океанів), або адміністративних кордонів. В  статистичних графіках системи координат можуть застосовуватися як у двомірному, так в тримірному зображенні.Масштабні орієнтири за допомогою системи масштабних шкал надають графічному образу кількісне значення. Масштабною шкалою називають лінію, окремі точки якої можуть бути прочитані як певні числа відповідно до прийнятого масштабу. Масштаб графіку – це умовна міра переведення числової величину в графічну. Масштабні шкали можуть бути прямолінійними і криволінійними (круговими), рівномірними і нерівномірними. В статистичних графіках частіше за все застосовуються прямолінійні шкали, а криволінійні – у секторних діаграмах. Шкала є рівномірною, коли рівним числовим інтервалам відповідають рівні графічні інтервали, якщо числа збільшуються удвічі, то й відрізки збільшуються удвічі. Масштаб рівномірної шкали – це лінійна міра, кількість міліметрів у відрізку, який прийнято за одиницю числового значення статистичного показника. Чим довше відрізок, який прийнято за числову одиницю, тим крупніше масштаб. Масштаб обчислюють шляхом ділення довжини масштабної шкали на максимальний розмір відображуваного показника.Якщо рівним інтервалам відповідають нерівні графічні інтервали, то масштабна шкала буде нерівномірною. В статистичних графіках як нерівномірні шкали застосовуються логарифмічні шкали, в яких відрізки пропорційні не числам, а їх логарифмам. Як правило, в правовій статистиці застосовуються рівномірні шкали, в яких відрізки пропорційні числам, і які найчастіше розташовуються по осям координат.Легенда (експлікація) графіку – це словесне пояснення розміщених на графіку геометричних фігур та способів зображення, розкриття його змісту. Легенда графіку включає: назву графіку (загальний заголовок); словесні пояснення умовних позначень окремих елементів графічного образу; назву одиниць виміру параметрів; надписи вздовж масштабних шкал тощо. Загальний заголовок графіку повинен в стислій формі розкривати основний зміст зображених даних. Легенда графіку – це другий основний елемент графіку після графічного образу, тому що без нього графік не можна прочитати і зрозуміти.Сучасна електрона техніка дозволяє розташувати легенду графіку в будь-якому завгодно місці. З точки зору статистики краще її розташовувати під графіком.

 

17. В результаті статистичного  спостереження і зведення його  матеріалів одержують статистичні величини, які називаються абсолютними величинами.

Тобто абсолютна величина – це показник, що виражає розмір певного соціально-економічного явища в конкретних умовах місця і часу.

Абсолютні величини в  статистиці поділяють на: індивідуальні абсолютні величини та підсумкові абсолютні величини.

Індивідуальні абсолютні величини характеризують кількісні ознаки окремих одиниць статистичної сукупності (наприклад рівень заробітної плати певної категорії працівників, рівень продуктивності праці кожного працівника тощо).

Підсумкові абсолютні величини характеризують розмір ознаки сукупності, що одержується в результаті додавання значень окремих одиниць сукупності (наприклад загальний розмір посівних площ району, загальний рівень товарообороту області тощо).

Абсолютні величини в  статистиці виражаються за допомогою статистичних показників, які бувають: натуральні, умовно - натуральні, вартісні.

Натуральними показниками є такі показники які виражаються у фізичних одиницях ваги, довжини, маси (приклад кг., м, шт..).

Умовно-натуральні показники. Суть даних показників полягає в тому, що один із продуктів приймають за одиницю, а решта показників прирівнюють до нього за допомогою перевідних коефіцієнтів.

Вартісні показники – показники, які виражають розмір суспільного явища в грошовому вираженні (гривні, долари тощо).

Абсолютні величини завжди мають одиницю вимірювання. Вибір одиниці вимірювання абсолютної величини визначається суттю та властивостями досліджуваного явища. Одиниці вимірювання абсолютних величин поділяють на прості, складні та умовні.

Прикладом простих одиниць вимірювання служать гривні, гектари, центнери тощо.

Складні одиниці вимірювання це ті які утворюються в результаті добутку якихось двох чи більше величин різних одиниць вимірювання. Прикладом виступають: кіловат-години, тонно-кілометри тощо.

До умовних одиниць вимірювання абсолютних величин належать ті які утворені на основі використання перевідного коефіцієнта. Наприклад перерахунок кількості автомобілів в кінські сили, тощо.

Абсолютні статистичні  величини мають велике практичне  і пізнавальне значення, тому що за їх допомогою проводять порівняння, виражають розміри всіх різноманітних видів національного багатства країни, наявність і рух матеріальних ресурсів і грошових коштів окремих підприємств. Тобто, абсолютні величини служать вихідними даними для всіх форм і прийомів кількісної характеристики суспільних явищ і процесів.

18. оняття відносних  величин та форми їх вираження

Абсолютні величини мають  дуже велике значення в правовій статистиці, але їх недостатньо для проведення всебічного аналізу правових явищ, тому що вони завжди характеризують лише загальну кількість одиниць сукупності. Але для того, щоб відповісти на запитання, багато це чи замало, слід обов`язково обчислити узагальнюючі показники. Це в першу чергу відноситься до аналізу і порівняння злочинності в окремих країнах та її адміністративно-територіальних одиницях.

Відносна величина –  це узагальнюючий показник, який характеризує кількісне співвідношення двох порівнюваних величин. Порівнюватися можуть або абсолютні, або відносні, або середні величини. Найчастіше в правовій статистиці порівнюють абсолютні величини. При проведенні порівняння (обчислення відносної величини) середніх або відносних величин слід обов`язково перевірити їх та впевнитися в тому, що їх обчислювали за однаковою методикою, а якщо це не так, то їх порівнювати не можна.

Поняття відносної величини якраз підкреслює те, що її ми завжди одержуємо в результаті ділення однієї величини на іншу. При обчисленні відносних величин одна із порівнюваних величин (знаменник дробу) має назву основи або бази порівняння. Чисельник дробу – це величина, яка порівнюється. Результат ділення показує, яка частина однієї величини входить до складу іншої, або в скільки разів одна величина більше за іншу, або яке співвідношення між ними. Наприклад, якщо в 2001 р. в Україні було зареєстровано 84 випадки бандитизму, а в 2000 р. – 78 злочинів, то відносна величина зміни кількості зареєстрованих випадків бандитизму склала ((84 : 78) х 100 = 107,7 %), кількість зареєстрованих випадків бандитизму у 2001 р. зросла по відношенню до 2000 р. на 7,7 %.

Відносні величини можуть виражатися в різних оди

ницях виміру – коефіцієнтах, відсотках (%), промілях (о/оо), продецимілях (о/ооо) – залежно від того, до чого дорівнюється база порівняння. Якщо базу порівняння прийнято за одиницю, то ми одержуємо відносну величину в коефіцієнтах (в нашому прикладі, 1,077). Якщо база порівняння дорівнює 100 %, то відносну величину одержуємо у відсотках (в нашому прикладі, 107,7%). Зрозуміло, що техніка обчислення цих показників однакова, тому залежно від мети дослідження і первинних даних ці показники можна застосовувати або у відсотках, або у коефіцієнтах. Найчастіше в правовій статистиці застосовуються відсотки (%).

Коли базу порівняння прийняти за тисячу, то ми одержуємо  результати в промілях (о/оо), котрі найчастіше застосовуються в демографічній статистиці для характеристики кількості народжених немовлят на тисячу населення, смертності населення (кількості померлих на тисячу населення), кількості зареєстрованих шлюбів і розлучень на тисячу населення. Ці показники застосовуються і в інших галузях статистики тоді, коли наведені величини дійсно істотно відрізняються і нас цікавлять тисячні частки явища.

Якщо база порівняння приймається за десять тисяч, то відносна величина виражається у продецимілях (о/ооо). Так обчислюється кількість лікарів або лікарняних ліжок на десять тисяч населення. В правовій статистиці обов`язково вказується (записується), що показник обчислено на десять тисяч населення. Наприклад, кількість злочинів, які припадають на 10 тисяч населення в Україні, в 2002 р. склала 82,5, в 2000 р. – 110,9, в 1999 р. – 108,9.