Статистические методы анализа динамики численности работников

Коэффициент вариации представляет собой процентное отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической:

На основании полученного коэффициента вариации можно сделать вывод, что по уровню среднесписочной численности работников организации являются однородными, так как коэффициент не превышает 33%.

Вычислим среднюю арифметическую по исходным данным таблицы 1. Средняя арифметическая простая равна сумме значений признака, деленной на их число:

,

где y - значение признака;

n - число единиц признака.

чел.

Расхождения между арифметической средней простой и взвешенной возникли из-за того, что арифметическая средняя взвешенная считалась по сгруппированным данным.

2.2. Выявление наличия корреляционной связи между признаками, установление направления связи и измерение ее тесноты

Необходимо определить признак - среднегодовая стоимость ОПФ.

Таблица 2.6.: Исходные данные

№ п/п	Стоимость ОПФ млн.руб.(Х)
1	34,714
2	24,375
3	41,554
4	50,212
5	38,347
6	27,408
7	60,923
8	47,172
9	37,957
10	30,210
11	38,562
12	52,500
13	45,674
14	34,388
15	16,000
16	34,845
17	46,428
18	38,318
19	47,590
20	19,362
21	31,176
22	36,985
23	48,414
24	28,727
25	39,404
26	55,250
27	38,378
28	55,476
29	34,522
30	44,839

Таблица 2.7.: Отсортированные данные

№ п/п	Стоимость ОПФ млн.руб.(Х)
1	16,000
2	19,362
3	24,375
4	27,408
5	28,727
6	30,210
7	31,176
8	34,388
9	34,522
10	34,714
11	34,845
12	36,985
13	37,957
14	38,318
15	38,347
16	38,378
17	38,562
18	39,404
19	41,554
20	44,839
21	45,674
22	46,428
23	47,172
24	47,590
25	48,414
26	50,212
27	52,500
28	55,250
29	55,476
30	60,923

Построим интервальный ряд, характеризующий распределение организаций по среднегодовой стоимости ОПФ, образовав пять групп с равными интервалами (таблица 2.8.).

млн. руб.

Таблица 2.8.

Группа организаций	Число п/п
	в абсолютном выражении	в относительном выражении
16,000 - 24,984	3	10,0%
24,984 - 33,969	4	13,3%
33,969 - 42,954	12	40,0%
42,954 - 51,938	7	23,3%
51,938 - 60,923	4	13,3%
Итого	30	100,0%

Корреляционная таблица - это специальная комбинационная таблица, в которой представлена группировка по двум взаимосвязанным признакам: факторному и результативному. Необходимо определить, существует ли зависимость между среднегодовой стоимостью ОПФ и среднесписочной численностью работников. Построим корреляционную таблицу, образовав пять групп по факторному и результативному признакам (таблица 2.9.).

Совмещая данные по Х и Y получим следующую группировку: «Аналитическая группировка (по двум признакам)».

Таблица 2.9.

Центр.значение, Ycp(j)	130	150	170	190	210	Nj
Группы по Х	Группы по У	120	140	140	160	160	180	180	200	200	220
16,000	24,985	2	1				3
24,985	33,969		4				4
33,969	42,954			12			12
42,954	51,938				7		7
51,938	60,923					4	4
16,000	24,985	2	5	12	7	7	30

Как видно из данных таблицы 2.9., распределение числа субъектов произошло вдоль диагонали, проведенной из левого верхнего угла в правый нижний угол таблицы, то есть увеличение признака «Среднегодовая стоимость ОПФ» сопровождалось увеличением признака «Среднесписочная численность работников». Характер концентрации частот по диагонали корреляционной таблицы свидетельствует о наличии прямой тесной корреляционной связи между изучаемыми признаками.

Аналитическая группировка позволяет изучать взаимосвязь факторного и результативного признаков. Установим наличие и характер связи между среднегодовой стоимостью ОПФ и среднесписочной численностью работников методом аналитической группировки (таблица 2.10.).

Таблица 2.10.

Группа п/п	Число п/п	Х	У
		Всего по группе	В среднем	Всего по группе	В среднем
16 - 24,985	3	59,737	19,912	406,000	135,333
24,985 - 33,969	4	117,521	29,380	634,000	158,500
33,969 - 42,954	12	447,974	37,331	1980,000	165,000
42,954 - 51,938	7	330,329	47,190	1330,000	190,000
51,938 - 60,923	4	224,149	56,037	840,000	210,000
Итого	30	1179,710	39,324	5190,000	173,000

Данные таблицы 2.10. показывают, что с ростом среднесписочной численности работников среднегодовая стоимость ОПФ увеличивается. Следовательно, между исследуемыми признаками существует прямая корреляционная связь.

Вычислим коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение, для чего выполним некоторые расчеты.

Таблица 8: Исходные данные и расчет коэффициента детерминации

№	Х	У	(У - Уср)2	(X - Xср)2	(У - Уср)*(X - Xср)	n
1	16,000	120	2809,0	544,0	1236,2
2	19,362	130	1849,0	398,5	858,4
3	24,375	156	289,0	223,5	254,1
1 группа	59,737	406,0				3
	19,912	135,3
4	27,408	158	225,0	142,0	178,7
5	28,727	158	225,0	112,3	159,0
6	30,210	159	196,0	83,1	127,6
7	31,176	159	196,0	66,4	114,1
2 группа	117,521	634,0				4
	29,380	158,5
8	34,388	161	144,0	24,4	59,2
9	34,522	161	144,0	23,1	57,6
10	34,714	162	121,0	21,2	50,7
11	34,845	162	121,0	20,1	49,3
12	36,985	162	121,0	5,5	25,7
13	37,957	163	100,0	1,9	13,7
14	38,318	164	81,0	1,0	9,1
15	38,347	165	64,0	1,0	7,8
16	38,378	166	49,0	0,9	6,6
17	38,562	167	36,0	0,6	4,6
18	39,404	168	25,0	0,0	-0,4
19	41,554	179	36,0	5,0	13,4
3 группа	447,974	1980,0				12
	37,331	165,0
20	44,839	186	169,0	30,4	71,7
21	45,674	187	196,0	40,3	88,9
22	46,428	188	225,0	50,5	106,6
23	47,172	190	289,0	61,6	133,4
24	47,590	192	361,0	68,3	157,1
25	48,414	193	400,0	82,6	181,8
26	50,212	194	441,0	118,6	228,7
4 группа	330,329	1330,0				7
	47,190	190,0
27	52,500	205	1024,0	173,6	421,6
28	55,250	208	1225,0	253,6	557,4
29	55,476	207	1156,0	260,9	549,2
30	60,923	220	2209,0	466,5	1015,2
5 группа	224,149	840,0				4
	56,037	210,0
Все группы	1179,710	5190,0	14526,0	3281,2	6736,7	30
	39,324	173,0

Коэффициент детерминации

Таблица 9: Исходные данные и расчет эмпирического корреляционного отношения

Группа п/п	Число п/п, nj	Для расчета межгрупповой дисперсии
		Усрj	(Усрj - Уср)2	(Усрj - Уср)2 * nj
16 - 24,985	3	135,333	1418,778	4256,333	= 1418,778 * 3
24,985 - 33,969	4	158,500	210,250	841,000	= 210,25 * 4
33,969 - 42,954	12	165,000	64,000	768,000	= 64 * 12
42,954 - 51,938	7	190,000	289,000	2023,000	= 289 * 7
51,938 - 60,923	4	210,000	1369,000	5476,000	= 1369 * 4
Итого	30	173,000		13364,333

Межгрупповая дисперсия

Общая дисперсия

Эмпирическое корреляционное отношение

Коэффициент детерминации показывает, что на 97,6% фактор Х обусловлен фактором Y. Расчетное показывает сильную линейную связь между Х и Y. Эмпирическое корреляционное отношение показывает общую тесноту связи между Х и Y. Расчетное значение показывает сильную тесноту связи.

Задание 3

Решение

n/N = 0,20 (выборка 20%-ная, бесповторная)

Среднеквадратическое отклонение чел.

Т.к. р (вероятность) = 0,954, то t = 2.

Предельная ошибка бесповторной выборки

Тогда искомые границы для среднего значения ген совокупности:

Искомая доля:

Тогда предельная ошибка выборки для доли

Тогда искомые границы для доли

Генеральная доля находится в границах (0,209 ; 0,524)

Задание 4

Имеются следующие данные о внутригодовой динамике численности работников организации по кварталам за три года, чел.

Кварталы	2000	2001	2002
I	150	145	140
II	138	124	112
III	144	130	124
IV	152	150	148

Проведите анализ внутригодовой динамики численности работников организации, для чего:

4. Определите индексы сезонности методом постоянной средней.

5. Изобразите на графике сезонную волну изменения численности работников. Сделайте выводы.

6. Осуществите прогноз численности работников организации на 2003 г. по кварталам на основе рассчитанных индексов сезонности при условии, что среднегодовая численность работников в прогнозируемом году составит 160 человек.

Решение

Рассчитаем средне значение численности работников, чел.

			584,0
В среднем за 2000г.	Icp2000 =	-------------- =	146,0
			4 кв.
			549,0
В среднем за 2001г.	Icp2001 =	-------------- =	137,3
			4 кв.
			524,0
В среднем за 2002г.	Icp2002 =	-------------- =	131,0
			4 кв.
			600,0
В среднем за 2003г.	Icp2003 =	-------------- =	150,0
			4 кв.

Рассчитаем индексы сезонности, например для 2000г.

			150,0
I кв.		II2000 =	-------------- =	1,027
			146,0
			138,0
II кв.		III2000 =	-------------- =	0,945
			146,0
			144,0
III кв.		IIII2000 =	-------------- =	0,986
			146,0
			152,0
IV кв.		IIV2000 =	-------------- =	1,041
			146,0

Рассчитаем средний индекс сезонности методом простой средней:

			1,027 + 1,056 + 1,069
I кв.		IcpI =	---------------------------- =	1,051
			3
			0,945 + 0,903 + 0,855
II кв.		IcpII =	---------------------------- =	0,901
			3
			0,986 + 0,947 + 0,947
III кв.		IcpIII =	---------------------------- =	0,960
			3
			1,041 + 1,093 + 1,130
IV кв.		IcpIV =	---------------------------- =	1,088
			3

Численность работников в 2003г (прогноз), чел.

I кв.		II2003 =	150,0	* 1,051 =	157,6
II кв.		III2003 =	150,0	* 0,901 =	135,2
III кв.		IIII2003 =	150,0	* 0,960 =	144,0
IV кв.		IIV2003 =	150,0	* 1,088 =	163,2

В итоге получим таблицу индексов сезонности

Квартал	Индексы сезонности
	2000г.	2001г.	2002г.	В среднем за 3 года	2003г. (прогноз)
I	1,027	1,056	1,069	1,051	1,051
II	0,945	0,903	0,855	0,901	0,901
III	0,986	0,947	0,947	0,960	0,960
IV	1,041	1,093	1,130	1,088	1,088

В итоге получим таблицу динамики численности в 2003г., чел.

Квартал	Динамика численности работников, чел.
	2000г.	2001г.	2002г.	В среднем за 3 года	2003г. (прогноз)
I	150	145	140	145,1	157,6
II	138	124	112	124,4	135,2
III	144	130	124	132,6	144,0
IV	152	150	148	150,2	163,2
Итого	584	549	524	552,3	600,0
В среднем за квартал	146,0	137,3	131,0	138,1	150,0

Изобразим графически результаты вычислений

3. аналитическая часть

Согласно данных статистической отчетности ЗАО « Восход », имеются следующие данные по среднесписочной численности работников за период.

Годы	1999	2000	2001	2002	2003	2004
Численность работников, чел	5021,0	5013,0	5024,0	5029,0	5065,0	5087,0

Анализ рядов динамики начинается с использованием показателей ряда динамики, таких как абсолютный прирост, темпы роста и прироста.

Среднегодовая численность
Абсолютный прирост
Темп роста
Темп прироста
Абсолютное значение 1% прироста
Среднегодовые значения:
Абсолютного прироста
Темпа роста
Темпа прироста

Решение представим в следующей таблице.

Решение в Excel:

Среднегодовой прирост численности

Среднегодовой темп роста численности

Среднегодовой темп прироста численности

За указанные годы наблюдается незначительный рост среднесписочной численности работников: ежегодный рост составляет 11,0 чел. (среднегодовое значение абсолютного прироста) или 0,3% (среднегодовое значение темпа прироста). В итоге, за период с 1999г. по 2004г. рост численности работников составил с 5021,0 чел. до 5067,0 чел. или 1,3%. Прогнозная численность работников: в 2005г. составит 5100,3 чел. с учетом среднегодовых значений абсолютного прироста, в 2006г. - 5113,6 чел.

Графически изобразим динамику среднесписочной численности работников:

Графическое изображение фактического ряда и темпов роста демонстрирует, что отрицательная тенденция наблюдалась лишь в 1999г.- 2000г., но с 2001г. наблюдается резкая положительная динамика среднесписочной численности работников: (бурное оживление), поэтому прогнозирование по среднему темпу прироста может быть неадекватным, скорее требуется подбор кривой роста для более точного прогнозирования численности.

Проведем аналитическое выравнивание уровней ряда

Годы	Численность, чел.	Годы
	У	Х
1999	5021	1
2000	5013	2
2001	5024	3
2002	5029	4
2003	5065	5
2004	5087	6

Рассчитаем коэффициент линейной корреляции между переменными:

Значение r = 0,991 показывает, что связь между Y и X весьма тесная.

Значение r > 0 показывает, что связь между Y и X прямая: ежегодно численность работников увеличивается, что говорит о динамичном развитии предприятия.

Примечание: значение "r" можно взять из РЕГРЕССИОННОЙ СТАТИСТИКИ строка "Множественный R"

Построим линейную модель регрессии: Y* = b₀ + b₁ *X

Параметры линейной регрессии найдем по методу наименьших квадратов.

Примечание: значения "b₀" "b₁" можно взять из таблицы № 3.

Получим линейный ряд вида:

Y* =	4990,7	+	14,029	* X

Значение "b₁" = 14,029 показывает, что ежегодно наблюдается рост численности на 14,03 чел.

Осуществим прогноз по данной модели:

Прогноз на 2005г.: Х = 6 + 1 = 7,

Y* =	4990,7	+	14,029	* 7 =	5088,9

Прогноз на 2006г.: Х = 6 + 2 = 8,

Y* =	4990,7	+	14,029	* 8 =	5103,0

Рассчитаем параметры регрессии с помощью инструментария Excel (функции "Сервис" и "Анализ данных").

Регрессионная статистика	Таблица № 1
Множественный R	0,8949
R-квадрат	0,8008
Нормированный R-квадрат	0,7510
Стандартная ошибка	14,6357
Наблюдения	6
					Таблица № 2
Дисперсионный анализ	df	SS		MS	F
Регрессия	1	3444,01	3444,01	16,08	0,00
Остаток	4	856,82	214,20
Итого	5	4300,83
			Таблица № 3
	Коэффициенты	Стандартная ошибка
Y-пересечение	4990,73	13,63	366,29
Х1	14,03	3,50	4,01



ВЫВОД ОСТАТКА		Таблица № 4
Наблюдение	Предсказанное Y	Остатки
1	5004,76	16,24
2	5018,79	-5,79
3	5032,82	-8,82
4	5046,85	-17,85
5	5060,88	4,12
6	5074,90	12,10
7	5088,93
8	5102,96

В среде Excel это выглядит следующим образом:

Построим график фактических и расчетных данных:

Из графика видно, что модель достаточно точно отражает ряд фактических данных, что говорит о высокой степени надежности модели.

Прогноз двумя методами дал достаточно точные значения:

В 2005г. прогноз численности по 1-му методу - 5100,3 чел., по 2-му методу - 5088,9 чел.

В 2006г. прогноз численности по 1-му методу - 5113,6 чел., по 2-му методу - 5103,0 чел.

В продолжение анализа проведем анализ динамики и структуры численности:

	1999	2004
	чел.	чел.
Среднесписочная численность, чел.	5021,0	5087,0
в т.ч. занятых в осн. производстве	3313,9	3611,8
в т.ч. занятых во вспом. производстве	1707,1	1475,2

	1999	2004	Отклонения	1999	2004	Отклонения
	т.чел.	т.чел.	т.чел.	%	%	%
Среднесписочная численность, чел.	5021,0	5087,0	66,0	100,0%	100,0%	0,0%
в т.ч. занятых в осн. производстве	3313,9	3611,8	297,9	66,0%	71,0%	5,0%
в т.ч. занятых во вспом. производстве	1707,1	1475,2	-231,9	34,0%	29,0%	-5,0%

Анализируя динамику поэлементно, отметим, что

занятых в основном производстве увеличилось на 297,9 т.р.

занятых во вспомогательном производстве сократилось на -231,9 т.р.

общая численность работников увеличилось на 68,0 т.р.

Анализируя динамику структуры, отметим, что

доля занятых во вспомогательном производстве сократилась на 0,05

доля занятых в основном производстве увеличилась на -0,05

Изобразим это графически:

Заключение

Изучив методы статистического анализа, а именно: метод группировки и корреляционный анализ в практической части, а также, анализ рядов динамики в аналитической части, можно сделать следующее заключение:

1) Коэффициент вариации равный 33% показал ,что уровень среднесписочной численности работников однородный.

2) Таблица 2.9 показала прямую тесную корреляционную связь между изучаемыми признаками. Увеличение признака «Среднегодовая стоимость ОПФ» сопровождалось увеличением признака «Среднесписочная численность работников».

3) Метод аналитической группировки в таблице 2.10 показал, что с ростом среднесписочной численности работников среднегодовая стоимость ОПФ увеличивается. Следовательно, между исследуемыми признаками существует прямая корреляционная связь.

4) Коэффициент детерминации , равный 97,6%, показал что, фактор X обусловлен фактором Y, это также показывает сильную тесноту связи двух изученных признаков.

5) Аналитическая часть показала, что за указанные годы наблюдается незначительный рост среднесписочной численности работников: ежегодный рост составляет 11,0 чел. (среднегодовое значение абсолютного прироста) или 0,3% (среднегодовое значение темпа прироста). В итоге, за период с 1999г. по 2004г. рост численности работников составил с 5021,0 чел. до 5067,0 чел. или 1,3%. Прогнозная численность работников: в 2005г. составит 5100,3 чел. с учетом среднегодовых значений абсолютного прироста, в 2006г. - 5113,6 чел.

6) Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что предприятие развивается равномерно, с увеличением производственных мощностей увеличивается среднесписочная численность работников.

Рассмотрев основные методы статистических расчетов, становится отчетливо видно, что такая наука, как статистика оказывает незаменимую помощь в решении государственных, экономических, социологических вопросов и во многом способствует развитию данных наук и сфер деятельности. Учитывая тот факт, что влияние статистики распространяется на управленческую и экономическую деятельность предприятий и фирм, можно заключить, что эта наука очень важна для функционирования, роста и успешности предприятий

список использованной литературы

1) . Гусаров В. М. Статистика: Учеб. пособие для вузов. - М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2001.

2) Статистика: Учеб. пособие для вузов /под ред. В.М. Симчеры. - М.: Финансы и статистика, 2005.

3) Статистика: Учебник/под ред. проф. И.И. Елисеевой. - М.: Витрэм, 2002.

4) Экономико-статистический анализ: Учебное пособие для вузов/под. ред. проф. С.Д. Ильенковой. - М.: ЮНИТИ - ДАНА , 2002.

5) Теория статистики: Учебник/под ред. Шмойловой. - 3-е изд. перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2001.