Статистическое исследование демографической ситуации в РФ

ter">2.1 Группировка

    Начать  аналитическую часть курсовой работы следует с проведения группировки. Это наиболее простой метод статистического  исследования.

    Группировка – метод исследования массовых общественных явлений путем выделения и ограничения их однородных групп, через которые раскрываются существенные черты и особенности состояния и развития всей совокупности.

    С помощью этого приема обработаем данные из приложения 1. В нем приведены  сведения о численности населения  субъектов РФ на 1 января 2010 года (наиболее свежие данные, доступные сейчас на сайте Росстата). Для того, чтобы не загромождать работу большим количеством информации, отберем для исследования только субъекты, входящие в состав Центрального федерального округа и Северо-Западного федерального округа, за исключением двух городов федерального значения и Московской области (эти субъекты РФ имеют значительно большую численность населения по сравнению с остальными и при группировке их с другими субъектами создадут пустые группы). 

    Проведем  вторичную группировку.

    Сгруппируем субъекты по численности населения. Сначала найдем минимальное и  максимальное значение исследуемого показателя: X_min=42, X_max=2262. Далее рассчитаем размах вариации, как разницу между максимальным и минимальным значениями: R=X_max-X_min=2262-42=2220.

    Найдём  число групп, которые необходимо образовать. Для этого применим   формулу Стерджесса: n=1+3,322*log27=6. Теперь мы можем рассчитать величину интервала: i=2220/6=370. Получим следующие группы:

1. 42-412
2. 412-782
3. 782-1152
4. 1152-1522
5. 1522-1892
6. 1892-2262

    Теперь  мы имеем возможность распределить по полученным группам все отобранные для исследования субъекты ЦФО и  СЗФО.

    Итоги распределения субъектов по сформированным группам представлены в таблице 1.

    Таблица  1

    Группы  субъектов по численности населения

 

    На  основании таблицы 1, можно сделать  вывод о том, что численность  населения в субъектах ЦФО  и СЗФО, отобранных для исследования, неравномерна. На фоне других резко  выделяются 2 субъекта – наиболее и наименее населенные (Воронежская область и Ненецкий автономный округ). Разница между ними составляет 2 200 тыс.чел. и они являются единственными субъектами в соответствующих группах. Следует отметить, что наибольшее число субъектов (а именно – 10) имеет численность населения в размере 782-1152 тыс. чел., несколько меньшее количество (7 субъектов) имеют численность населения в пределах 1152-1522 тыс.чел. В данную группу входит и наша Брянская область.

2.2 Расчет относительных  величин

    Относительные величины представляют собой результат  деления одной абсолютной величины на другую и выражаются отношением между количественными характеристиками социально-экономических процессов  и явлений. Рассчитаем относительные  величины структуры, сравнения и координации.

    Относительные величины структуры характеризуют доли, удельные веса составных элементов в общем итоге. Как правило, их получают в форме процентного содержания.

    ОВС = Уровень части  совокупности/Суммарный  уровень совокупности

    Рассчитаем  данные показатели на основе данных таблицы 2. Проанализируем, какую долю занимает население обозначенных в группировке групп субъектов в общем объеме совокупности.

    Таблица 2

    Расчет  относительных величин структуры

 

    Итак, из таблицы 2 следует, что население в ЦФО и СЗФО распределено неравномерно и группы субъектов по численности существенно разнятся. Так, Воронежская область имеет долю населения практически равную той, которая приходится на 4 области второй группы (с численностью от 412 до 782 тыс. чел.). Большая же часть населения (34,73%) сосредоточена в 10 субъектах третьей группы, а также в 7 субъектах четвертой группы (31,43%), а единственный субъект 1 группы (Ненецкий АО) в общем объеме населения занимает совсем незначительные 0,15%.

    Относительные величины сравнения характеризуют сравнительные размеры одноименных абсолютных величин, относящихся к одному и тому же периоду либо моменту времени, но к различным объектам или территориям.

    ОВСр = М_а/М_б*100, где М_а – показатель первого одноименного исследуемого объекта, М_б – база сравнения.

    С помощью данных приложения 1 рассчитаем относительные величины сравнения  численности населения субъектов  ЦФО. За базу сравнения возьмем Брянскую область.

    Таблица 3

    Расчет  относительных величин сравнения

 

    Из  таблицы 3 очевидно, что наибольшее превосходство над Брянской областью по численности населения в ЦФО имеют Москва (в 8,18 раза) и Московская область (в 5,23 раза). Также можно выделить Воронежскую область, которая превосходит по численности населения Брянскую на 75%. Заметим, что 9 субъектов имеют численность населения меньше нашей области. Так, число жителей соседней с нами Орловской области составляет лишь 63% от населения нашей, а население Костромской почти вдвое меньше (53% от численности Брянской области).

    Относительные величины координации характеризуют  соотношение между 2 частями исследуемой совокупности, одна из которых выступает базой сравнения.

    ОВК = Показатель, характеризующий  i-тую часть совокупности/Показатель, характеризующий часть совокупности, выбранную базой сравнения

    Относительные показатели координации рассчитаем на основании данных приложения 2.

    Таблица 4

    Расчет  относительных величин координации

 

    Как видно из таблицы, в последние  годы число прибывших внутри страны относительно числа прибывших из зарубежных стран падает, следовательно, за счет прибытия население страны увеличивается все более высокими темпами. Наименьше значение данных показателей координации было отмечено в 1994 году (1,3 и 1,24). В то время число приезжих из других стран было особенно велико, а в 2004 году эти показатели достигли пика (9,62 и 7,15). В тот год основные перемещения граждан проходили внутри страны. Также заметим, что всегда перемещение внутри регионов идет активнее, чем из региона в регион.

2.3 Расчёт средних величин

    Средняя величина – обобщающая количественная характеристика совокупности однотипных явлений по одному варьирующему признаку.

    Для изучения и анализа социально-экономических  явлений и процессов применяются различные средние величины: средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя геометрическая, средняя квадратическая, средняя кубическая, а также структурные средние – мода и медиана.

    Мода  – значение случайной величины, встречающейся с наибольшей вероятностью или имеющее наибольшую частоту.

    Медиана – новая средняя величина –  численное значение признака у той  или иной единицы совокупности, которая находится в середине ранжированного ряда (построенные в порядке возрастания или убывания значения изучаемого признака).

    Рассмотрим  расчет моды и медианы для интервального  ряда. Для примера возьмем данные из таблицы 1.

    Значение  моды для интервального ряда находится по формуле:

    

      тыс. чел. 

    Таким образом, делаем вывод, что наиболее часто среди субъектов ЦФО  и СЗФО встречается численность  населения 1028,7 тыс. чел.

    Значение  медианы для интервального ряда рассчитывается по формуле:

     , где S_Me – сумма накопленных частот.

          Для расчета медианы  нам понадобится дополнительно  вычислить сумму накопленных  частот S_Me. Вычисления представим в таблице 2.

Таблица 5

    Расчет  суммы накопленных частот