Для выявления наличия связи, ее характера и направления в статистике используются следующие методы: анализ параллельных рядов; аналитические группировки; графический метод; метод корреляции.

Таким образом, выявление связей между явлениями и их признаками - основная задача группировки статистического материала. В процессе статистического исследования зависимостей вскрываются причинно-следственные отношения между явлениями, что позволяет выявлять признаки, оказывающие основное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов. Причинно-следственные отношения -- это связь явлений и процессов, когда изменение одного из них -- причины, ведет к изменению другого -- следствия.

3.2 Многомерные группировки

Аналитические группировки, построенные по одному признаку, и сложные группировки позволяют установить связь и определить направление между результативными и 1 - 3- факторными признаками. Но часто этого бывает недостаточно, так как в действительности на изменение величины результативного признака оказывает влияние множество факторов, действующих в разных направлениях. [13, с. 93] Для исследования таких многофакторных связей используются многомерные группировки. Целью таких группировок является расчленение совокупности социально-экономических явлений на качественно-однородные группы по большому числу признаков одновременно и определение на их основе связи и влияния факторных признаков на результативный. В основу построения многомерной группировки положен принцип перехода от величин, имеющих определённую размерность (рубли, тонны, гектары и т.д.), к безразмерным относительным величинам.

На основе многомерной группировки можно построить уравнение регрессии, количественно отражающее степень связи между признаками. [13, с. 94]

Эти методы получили распространение благодаря использованию ЭВМ и пакетов прикладных программ. Цель этих методов - классификация данных, иначе говоря, группировка на основе множества признаков. Задачи этого класса широко распространены в науках о природе и обществе, в практической деятельности по управлению массовыми процессами. Например, выделение типов предприятий по финансовому положению, по экономической эффективности деятельности производится на основе множества признаков: выделение и изучение типов людей по степени их пригодности к определенной профессии; диагностика болезней на основании множества объективных признаков и т. д. [3, c. 133]

Простейшим вариантом многомерной классификации является группировка на основе многомерных средних.

Многомерной средней называется средняя величина нескольких признаков для одной единицы совокупности. Поскольку нельзя рассчитать среднюю величину абсолютных значений разных признаков выраженных в разных единицах измерения, то многомерная средняя вычисляется из относительных величин, как правило, - из отношений значений признаков для единицы совокупности к средним значениям этих признаков:

, (11)

где - многомерная средняя для i-единицы;

- значения признака для i-единицы;

- среднее значение признака ;

k - число признаков;

j - номер признака;

i - номер единицы совокупности.

Многомерные средние дают обобщённую характеристику уровня интенсивности производства по четырём факторам. При этом значимость признака для многомерной оценки хозяйства считается одинаковой, что экономически, конечно, неточно.

Теперь рассмотрим использование многомерных средних на примере предприятия - ОАО «ЛЗПМ» (таблица 6 - “Характеристика предприятия ОАО «ЛЗПМ»). В таблице приведены сведения за 3 года, и каждый год характеризуется четырьмя признаками:

1. Среднемесячная оплата труда работников, руб., х₁.

2. Валовый доход отчётного периода, руб., х₂.

3. Среднегодовая стоимость основных производственных фондов на конец отчётного периода, руб., х₃.

4. Отношение дебиторской задолженности к кредиторской задолженности, %, х₄.

Таблица 6

Характеристика предприятия ОАО «ЛЗПМ»

Средняя арифметическая будет рассчитываться следующим образом:

1. (6800 + 7000 + 6200) : 3 = 6000 рублей

2. (541300000 + 562300000 + 884700000) : 3 = 662800000 рублей

3. (46940000 + 51260000 + 77240000) : 3 = 58150000 рублей

4. (35 + 32 + 48) : 3 = 38 %

Значения признаков в % к средней будут рассчитываться следующим образом:

6800 : 7000 * 100% = 93 %

Аналогично рассчитываются остальные значения.

Расчёты многомерной средней приведены ниже:

за 2007 год: (93 + 82 +81 + 92) : 4 = 87

за 2008 год: (100 + 85 + 86 + 84) : 4 = 89

за 2009 год: (107 + 133 + 133 + 126) : 4 = 125

Эти признаки можно считать однородными, так как большая их величина положительно характеризует экономику предприятия. Предпочтительнее обобщать в многомерной средней признаки либо «положительные», либо «отрицательные».

Многомерные средние, приведенные в последней графе таблицы 6 обобщают четыре признака. При этом значимость признаков для оценки предприятия полагается одинаковой. Можно усложнить методику, приписав признакам, на основе экспертной оценки, разные веса, и вычислить взвешенные многомерные средние.

Судя по полученным оценкам, данные год, т.е. 2007, 2008 и 2009 год можно разделить на группы с многомерными средними ниже 100% (два года: 2007 и 2008) и резко превышающие 100% (один год - 2009).

При большом объеме совокупности для выделения групп на основе многомерной средней необходимо установить интервалы значений многомерной средней. Затем определить число групп, после чего следует провести группировку единиц: определить их количество в каждой группе и постараться указать, в чем состоят качественные различия между группами.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате статистического наблюдения получают статистическую информацию, представляющую собой большое количество первичных разрозненных сведений об отдельных единицах объектах исследовании. Собранные данные являются исходной информацией для проведения статистических исследований и представляют собой хаотический набор данных. Начальным этапом её обработки должна быть систематизация беспорядочной массы чисел с целью придания ей удобной формы и структуры для проведения первичного анализа, смысл которого заключается в оценке данных в связи с исследуемой проблемой и облегчении сравнения с другими данными того же рода. Это достигается в результате сводки, где отдельные единицы изучаемой совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок.

Существуют три вида группировок, это: типологическая, структурная и аналитическая или как её ещё называют факторная. Также группировки бывают простые и сложное , в зависимости от числа образуемых признаков. А если группы, образованные по одному признаку делятся затем на подгруппы по второму признаку и т.д., то такая группировка называется комбинационной.

Также при выполнении группировки необходимо определить группировочный признак, затем, количество образуемых групп и интервалы группировки, а уже после этого делать какие-либо расчёты и анализировать их влияние на всю изучаемую совокупность. Все рассчитанные данные можно оформить в виде статистических таблиц, а на их основе построить графики, которые будут показывать определённую тенденцию к уменьшению или увеличению признака.

Следующим этапом курсовой работы будет анализ предприятия ливенский хлебокомбинат филиал ОАО “ОРЁЛОБЛХЛЕБ”, расчёт конкретных показателей, характеризующих работу данного предприятия и выявление взаимосвязи, и оценку работы предприятия. После проделанных вычислений можно сделать вывод о том, что в целом предприятие функционирует нормально, но ему следует увеличить численность работников, а также их заработную плату для более успешной работы предприятия.

Для применения метода группировок необходимо достаточное количество интервалов и элементов в каждой группе. С помощью метода группировок осуществляется разбиение совокупности на однородные группы, классы, установление связи и её направление.

Следует также отметить, что при группировке данных происходит потеря части информации. Обобщение данных в виде ряда распределения позволяет сделать выводы относительно наибольших и наименьших значений признака, а так же зон наибольшей и наименьшей их концентрации.

Таким образом, в данной работе было широко представлено распространение метода группировок, который решает многие задачи, но все они, в конечном счете, преследуют одну цель - упорядочить первичный статистический материал, разделить его по существенным варьирующим признакам, с тем, чтобы подвергнуть этот материал дальнейшему анализу. Группировки, являясь первой ступенью статистического анализа, одновременно являются подготовительной стадией более глубокого анализа статистических данных. В этом их основное значение, и этим определяется их ведущая роль в сводке первичного статистического материала. То есть можно сказать, что цель и задачи данной курсовой работы полностью раскрыты.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Анализ хозяйственной деятельности в промышленности: учебник / Н.А. Русак, В.И. Стражев, О.Ф. Мигун и др. / под общ. ред. В.И. Стражева. - Мн.: Высш. шк., 2008. - 388с.

2. Глинский, В.В. Статистический анализ: учебное пособие. - 2-е изд., перераб. и доп. / В.В. Глинский. - М.: Информационно- издательский дом «ФИЛИНЪ», 2008. - 264с.

3. Гусаров, В.М. Теория статистики: учебное пособие для вузов / В.М. Гусаров. - М.: Аудит, ЮНИТИ, 2007. - 247с.

4. Елисеева, И.И. Общая теория статистики: учебник / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев / под ред. чел-корр. РАН И.И. Елисеевой. - 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 480с.

5. Ефимова, М.Р. Общая теория статистики: учебник для вузов / М.Р. Ефимова, Е.В. Петрова, В.Н. Румянцев. - 2-е изд. доп. и перераб. - М.: ИНФРА-М, 2006. - 416с.

6. Ефимова, М.Р. Практикум по общей теории статистики: учебное пособие / М.Р. Ефимова, О.И. Ганченко, Е.В. Петрова. - М.: Финансы и статистика, 2007. - 208с.

7. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: учебник / под ред. О.Э. Башиной, А.А. Стерина. - 5-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 440с.

8. Октябрьский, П.Я. Статистика: учеб. пособие для вузов / П.Я. Октябрьский - СПб.: СПб ГУ, 2007. - 344с.

9. Сиденко, А.В. и др. Статистика: учебник / А.В. Сиденко, Г.Ю. Попов, В.М. Матвеева. - М.: «Дело и Сервис», 2008. - 464с.

10. Социально-экономическая статистика: учебник для вузов / под ред. проф. Б.И. Башкатова. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. - 703с.

11. Статистика: учебник / под ред. В.С. Мхитаряна. - М.: Экономистъ, 2007. - 671с.

12. Сулицкий, В.Н. Методы статистического анализа в управлении: учебное пособие / В.Н. Сулицкий.-М.: Дело, 2006. - 520с.

13. Теория статистики: учебник / под ред. Р.А. Шмойловой. - 2-е изд., доп. и перераб. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 576с.

14. Чернова, А.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учеб пособие / А.В. Чернова. - М.: Орёл: ОрёлГТУ, 2005. - 86с.

15. Экономико-статистический анализ: учеб. пособие для вузов / под ред. С.Д. Ильенковой. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. - 215с.

16. Экономическая статистика: учеб. / под ред. Ю.Н. Иванова, 2-е изд., доп.-М.: ИНФРА-М, 2008. - 480с.

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Стаж работы и отработанное время за месяц работников кузнечно-прессового цеха ОАО «ЛЗПМ»

Размещено на Allbest.ru