Статистические методы изучения взаимосвязей производственных показателей фирмы (на примере производительности труда и заработной платы)

 

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение

Высшего и профессионального образования

Всероссийский заочный финансово-экономический институт

Курсовая работа по статистике

на тему

«Статистические методы изучения взаимосвязей производственных показателей фирмы (на примере производительности труда и заработной платы)»

Вариант №4.

Выполнила: ст.III курса

Предейкина Екатерина Анатольевна

Специальность: Финансы и кредит

№ зачетной книжки: 05ФФД13868

Проверила: доцент

Пушкарева Т.В.

Киров – 2007

План

Введение...................................................................................................................3

1.  Виды и формы связей между явлениями.................................................4

2.  Методы изучения взаимосвязей экономических явлений.....................7

2.1. Метод аналитических группировок ..................................................7

2.2. Дисперсионный анализ......................................................................8

2.3. Корреляционно-регрессионный анализ.........................................11

3. Непараметрические методы оценки связи.............................................16

4.  Расчетная часть.........................................................................................18

5.  Аналитическая часть................................................................................26

Заключение.......................................................................................................29

Приложения......................................................................................................30

Список литературы..........................................................................................35

Введение

 Происходящие явления и процессы органически связаны между собой, зависят друг от друга и обуславливают друг друга. Поэтому одной из важнейших задач статистики является изучение, измерение и количественное выражение взаимосвязей между производственными показателями, установленными на основе качественного анализа. В данной курсовой работе исследуем взаимосвязь производительности труда и заработной платы. Это значит, что мы должны ответить на следующие вопросы:

·  оказывает ли влияние один фактор на другой, то есть при увеличении (уменьшении) производительности труда изменяется ли заработная плата и каким образом;

·  определить направление связи между показателями. Можно предположить, что при увеличении производительности труда заработная плата увеличивается (из экономических соображений), то есть между факторами существует прямая зависимость;

·  определить тесноту связи, то есть выяснить, как сильно влияет изменение производительности труда на изменение заработной платы.

Рассмотрим в курсовой работе основные статистические методы изучения взаимосвязей.

1.          Виды и формы связей между явлениями.

Существуют два вида связи: функциональная и корреляционная, которые обусловлены двумя типами закономерности: динамической и статистической.

При функциональной зависимости величине факторного признака строго соответствует одно или несколько значений другой величины (функции). В экономике примером может служить прямо пропорциональная зависимость между производительностью труда и увеличением производства продукции (при постоянной численности рабочих).Взаимосвязанные признаки подразделяются на факторные (под их воздействием изменяются другие, зависящие от них признаки) и результативные.

При функциональной связи изменение результативного признака  всецело зависит от изменения факторного признака :

Функциональные связи характеризуются полным соответствием между изменением факторного признака и изменением результативной величины, и каждому значению признака-фактора соответствуют вполне определенные значения результативного признака.

В различных процессах, характеризующихся статистическим закономерностями, нет строгой зависимости между причиной и результатом, и обычно не предоставляется возможным выявить строгую зависимость явлений от факторов, потому что закономерности складываются под влиянием множества причин и условий.

При корреляционной связи изменение результативного признака  не всецело зависит от факторного признака , а лишь частично, так как возможно влияние прочих факторов : .

Корреляционная связь является свободной, неполной и неточной связью. Например, себестоимость величины продукции зависит от уровня производительности труда: чем выше производительность труда, тем ниже себестоимость. Но себестоимость зависит также и от ряда других факторов: стоимости сырья и материалов, топлива, электроэнергии, их расхода на единицу продукции, цеховых и общезаводских расходов и т.д. Поэтому нельзя утверждать, что при повышении производительности труда, допустим, на 10% себестоимость снизится также на 10%. Может случиться, что, несмотря на рост производительности труда, себестоимость не только не снизится, но даже несколько повысится, если на нее окажут более сильное влияние действующие в обратном направлении другие факторы.

 Аналогично, можно провести рассуждения при изучении связи между производительностью труда и заработной платой. Величина заработной платы работников зависит не только от производительности труда, но и от ряда других факторов: инфляционные процесс в стране; рентабельность предприятия в целом; направление деятельности предприятия. Например, при увеличении производительности труда заработная плата рабочих предприятия может не увеличиться вследствие роста цен на сырьё. Значит, между производительностью труда и заработной платой существует корреляционная зависимость.

Корреляционная зависимость проявляется только в средних величинах и выражает соотношение между ними в виде тенденции к возрастанию или убыванию одной переменной величины при возрастании или убывании другой.

Существует еще одна достаточно важная характеристика связей с точки зрения взаимодействующих факторов. Если характеризуется связь двух признаков, то ее принято называть парной. Если изучаются более чем две переменные – множественной.

Для того, чтобы установить, есть ли зависимость между величинами, используются многообразные статистические методы, позволяющие определить, во-первых — какие связи; во-вторых — тесноту связи (в одном случае она сильная, устойчивая, в другом — слабая); в-третьих — форму связи (т.е. формулу, связывающую величину и).

 По направлению связи бывают прямыми, когда зависимая переменная растет с увеличением факторного признака, и обратными, при которых , наоборот, рост факторного признака сопровождается уменьшением результативного. Такие связи также можно назвать соответственно  положительными и отрицательными.

 По аналитическому выражению корреляционная связь может быть примолинейной и криволинейной. Прямолинейной называется связь, когда величина явления изменяется приблизительно равномерно в соответствии с изменением величины влияющего фактора. Математически прямолинейная связь может быть выражена уравнением прямой: .

Если происходит неравномерное изменение явления в связи с изменением величины влияющего фактора, то такая связь называется криволинейной. Математически криволинейная зависимость может быть выражена уравнением криволинейной связи (уравнение параболы, показательная, степенная, логарифмическая функции и другие)

Указанные выше классификационные признаки наиболее часто встречаются в статистическом анализе. Но кроме перечисленных различают также непосредственные, косвенные и ложные связи. Собственно, суть каждой из них очевидна из названия. В первом случае факторы взаимодействуют между собой непосредственно. Для косвенной связи характерно участие какой-то третьей переменной, которая опосредует связь между изучаемыми признаками. Ложная связь – это связь, установленная формально и, как правило, подтвержденная только количественными оценками. Она не имеет под собой качественной основы или же бессмысленна.