Табулирование и шкалирование данных (стр. 3 из 5)
Признак, значения которого влияют на значения другого признака, называется факторным. Зависимый признак называется результативным.
Группировка производится по факторному признаку, рядом с которым фиксируются значения результативного. Производится анализ поведения результативного признака при изменении факторного.
Разделение на три вида, в зависимости от решаемых задач, носит относительный характер, так как группировка нередко бывает универсальной, одновременно выделяя типы, показывая структуру совокупности и отражая закономерности изменения значений одного признака в зависимости от другого.
В зависимости от степени сложности массового явления и от задач анализа группировки могут производиться по одному или нескольким признакам. Если группы образуются по одному признаку, группировка называется простой (например, распределение населения по возрастным группам).
Группировка по двум или нескольким признакам называется сложной. [7, 210]
Сложные группировки, в свою очередь, бывают комбинационными (два – четыре признака) и многомерными (любое число признаков свыше четырех). [7, 210]
Комбинационная группировка позволяет выявить и сравнить различия и связи между исследуемыми признаками, которые нельзя обнаружить на основе изолированных группировок по ряду группировочных признаков. Однако при изучении влияния большого числа признаков применение комбинационных группировок становиться невозможным, поскольку чрезмерное дробление информации затушевывает проявление закономерностей. Даже при наличии большого массива первичной информации приходится ограничиваться двумя – четырьмя признаками.
Использование в статистических исследованиях ЭВМ и статистической теории распознавания образов позволило разработать метод группировки совокупности единиц одновременно по множеству характеризующих признаков. Такие группировки получили название многомерных. [8, 178]
Многомерные группировки позволяют решать целый ряд таких задач экономико-статистического исследования, как формирование однородных совокупностей, выбор существенных признаков, выделение типичных групп и др.
Группируемые данные могут быть не упорядоченными, в этом случае полученная группировка является первичной. Если группировка производится на основании систематизированных в результате первичной группировки данных, то она относится ко вторичной.
2.3 Группировка данных на примере сети компьютерных салонов «Главный»
По данным за 2010 год сети компьютерных салонов «Главный» необходимо построить статистический ряд распределения компьютерной техники по прибыли от продаж, образовав 5 групп с равными интервалами.
1. Ноутбуки
2. Системные блоки
3. Мониторы
4. Коммуникаторы
5. Электронные книги
6. Комплектующие
7. Клавиатуры
8. Мыши
9. Роутеры
10. Расходные материалы
11. Нетбуки
12. Игровые джойстики
13. Программное обеспечение
14. Аудиосистемы
15. Принтеры, копиры, многофункциональные устройства
16. Сканеры
17. GPRS навигаторы
18. Сумки, чехлы для ноутбуков
19. Флеш-накопители, CD, DVD диски.
20. Источники бесперебойного питания
Таблица 2.2. Исходные данные
| № п/п | Объем продаж, млн. руб. | Прибыль, млн. руб. |
| 1 | 2,8 | 0,98 |
| 2 | 2,6 | 0,91 |
| 3 | 1,7 | 0,595 |
| 4 | 1,3 | 0,455 |
| 5 | 2,4 | 0,84 |
| 6 | 1,067 | 0,37345 |
| 7 | 0,047 | 0,01645 |
| 8 | 0,06 | 0,021 |
| 9 | 0,2 | 0,07 |
| 10 | 1,8 | 0,63 |
| 11 | 0,822 | 0,2877 |
| 12 | 0,103 | 0,03505 |
| 13 | 0,47 | 0,1645 |
| 14 | 1,15 | 0,4025 |
| 15 | 0,78 | 0,273 |
| 16 | 0,16 | 0,056 |
| 17 | 0,09 | 0,0315 |
| 18 | 0,15 | 0,0525 |
| 19 | 0,04 | 0,014 |
| 20 | 0,03 | 0,0105 |
Для определения групп компьютерной техники определяем размер интервала по прибыли от продаж:
i = R/n = xmax – xmin/n
i = 0,98 - 0,0105/5 = 0,1939
Формируем группы:
I. 0,0105 – 0,2044
II. 0,2044 – 0,3983
III. 0,3983 – 0,5922
IV. 0,5922 – 0,7861
V. 0,7861 - выше
Делаем разноску компьютерной техники по группам.
Таблица 2.3. Разработанная таблица
| № п/п | Группы компьютерной техники по прибыли | Прибыль, млн. руб. | Удельный вес прибыли в % к итогу |
|
| A | B | C |
| 1 | 0,0105 – 0,2044 | 0,4715 | 7,58264 |
| 2 | 0,2044 – 0,3983 | 0,93415 | 15,02296% |
| 3 | 0,3983 – 0,5922 | 0,9975 | 16,04175% |
| 4 | 0,5922 – 0,7861 | 1,085 | 17,44892% |
| 5 | 0,7861 – выше | 2,73 | 43,90373% |
|
|
| 6,21815 | 100% |
На основании разработанной таблицы строим ряд распределения.
Таблица 2.4. Ряд распределения компьютерной техники по прибыли
| № п/п | Группы компьютерной техники по полученной прибыли, млн. руб. | Число единиц компьютерной техники | ||
|
|
| Количество | В % к итогу | Накопленные частоты |
| 1 | 0,0105 – 0,2044 | 10 | 50% | 10 |
| 2 | 0,2044 – 0,3983 | 3 | 15% | 13 |
| 3 | 0,3983 – 0,5922 | 2 | 10% | 15 |
| 4 | 0,5922 – 0,7861 | 2 | 10% | 17 |
| 5 | 0,7861 – выше | 3 | 15% | 20 |
|
|
| 20 | 100% | - |
Наибольшее число – 50% компьютерной техники сосредоточено в первом интервале, т.е. от нее получена наименьшая прибыль, 15% в интервале полученной прибыли от 0,2044 до 0,3983 млн. руб., 10% в интервале от 3,983 до 0,5922 млн. руб., 10% от 5,922 до 0,7861 млн. руб., от 15% компьютерной техники получена наибольшая прибыль - свыше 0,7861 млн. руб.
Построим аналитическую группировку.
Таблица 2.5. Аналитическая группировка компьютерной техники по объему продаж и сумме ожидаемой прибыли
| Компьютерная техника по объему продаж, млн. руб. | Число предприятий, ед. | Уровень объема продаж, млн. руб. | Прибыль от продажи, млн. руб. | ||
| Всего | В среднем на одну единицу компьютерной техники | Всего | В среднем на одну единицу компьютерной техники | ||
| 0,0105 – 0,2044 | 10 | 1,35 | 0,135 | 0,4715 | 0,04715 |
| 0,2044 – 0,3983 | 3 | 2,669 | 0,889667 | 0,93415 | 0,311383333 |
| 0,3983 – 0,5922 | 2 | 2,85 | 1,425 | 0,9975 | 0,49875 |
| 0,5922 – 0,7861 | 2 | 3,1 | 1,55 | 1,085 | 0,5425 |
| 0,7861 – выше | 3 | 7,8 | 2,6 | 2,73 | 0,91 |
| 20 | 17,769 | 0,88845 | 6,21815 | 0,3109075 | |
Из данных таблицы можно судить, что с увеличением объема продаж в прибыль увеличивается. Это свидетельствует о наличии прямой связи между показателями.
Изобразим графически ряды распределения.
Для изображения интервального вариационного ряда применяется гистограмма. При построении гистограммы на оси абсцисс откладываются величины интервалов, а частоты изображаются прямоугольниками, построенными на соответствующих интервалах. Высота столбиков в случае равных интервалов должна быть пропорциональна частотам. В результате мы получим гистограмму - график, на котором ряд распределения изображен в виде смежных друг с другом столбиков. График расположен на рисунке 2.1.
Рис 2.1. Гистограмма
Гистограмма может быть преобразована в полигон распределения, если найти середины сторон прямоугольников и затем эти точки соединить прямыми линиями. Полученный полигон распределения изображен на рис. 2.2 ломаной линией.