Министерство образования и науки РФ
Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
Всероссийский заочный финансово-экономический институт
Филиал в г. Туле
Курсовая работа
по дисциплине «статистика»
на тему:
«Статистическое изучение производственных показателей организации на основе метода группировок (на примере фондовооружённости и производительности труда) ».

Выполнила:
студентка 3 курса


Проверил:
Тула 2007
СОДЕРЖАНИЕ
Введение...................................................................................................................1
I Теоретическая часть
1.1 Понятие группировки: виды и основные характеристики............................3
1.2.Принципы построения группировки...............................................................5
1.3. Применение метода группировок при изучении основных показателей производительности труда......................................................................................8
II Расчётная часть
Задача 1 ..................................................................................................................19
Задание 2................................................................................................................27
Задание 3................................................................................................................34
Задание 4............................................................................................................... 36
III Аналитическая часть........................................................................................39



Введение
Переход к рыночной экономике наполняет новым содержанием работу руководителей коммерческих организаций. Это предъявляет повышенные требования к уровню их статистической подготовки. Овладение статистической методологией – одно из непременных условий познания конъюнктуры рынка, изучения тенденций и прогнозирования спроса и предложения, принятия оптимальных решений на всех уровнях управления, коммерческой деятельности на рынке товаров и услуг.
Цель написания курсовой работы – изучить применение статистического метода группировки на примере фондовооруженности и производительности труда.
Необходимость осуществлять разнообразные группировки обуславливается существованием множества форм развития социально-экономических явлений, а также конкретных целей исследования и неоднородных по содержанию исходных данных. В курсовой работе рассматриваются различные виды группировок и показывается их применение в анализе изучаемых явлений.
Однако группировки строятся на основе расчленения статистической совокупности на части по существенным для них признакам. На практике же часто требуется знать, как изменение одних признаков влияет на изменение других. Изучение взаимосвязей на рынке товаров и услуг – важнейшая функция финансистов, и инструментом осуществления этой функции является корреляционный анализ. В курсовой работе рассматривается как парная корреляция, т.е. влияние вариации факторного признака на результативный, так и множественная регрессия, занимающаяся выявлением зависимости результативного признака от нескольких признаков-факторов. С помощью метода корреляционного анализа выявляется зависимость уровня производительности труда, а также проводится многофакторный корреляционный анализ зависимости фондовооружённости от сопутствующих факторов.
Задачи, стоящие при написании данной работы сводятся к теоретическому обоснованию использования метода группировки и её анализу на примере производительности труда и фондовооруженности.


Теоретическая часть. Статистическое изучение производственных показателей организации на основе метода группировок

1.1.Понятие группировки: виды и основные характеристики
Одним из основных и наиболее распространённых методов обработки и анализа статистической информации является группировка. Целостную характеристику совокупности необходимо сочетать с характеристикой составных её частей, классов и т.д. Под группировкой в статистике понимают расчленение статистической совокупности на группы, однородные в каком-либо отношении, и характеристику выделенных групп системой показателей в целях выделения типов явлений, изучения их структуры и взаимосвязей.
По своей роли в процессе исследования метод группировок выполняет функции, аналогичные функциям эксперимента в естественных науках: посредством группировок по отдельным признакам и комбинации самих признаков статистика имеет возможность выявить закономерности и взаимосвязи явлений в условиях, в известной мере определяемых ею. При использовании метода группировок появляется возможность проследить взаимоотношения различных факторов.
Статистические группировки по задачам, решаемым с их помощью, делятся: типологические, структурные и аналитические.
Типологическая группировка – это разделение качественно однородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки. Например, типологической группировкой является группировка промышленных предприятий по формам собственности.
Одна и та же совокупность может быть качественно однородной в одном статистическом исследовании и разнородной в другом. Так, совокупность промышленных предприятий является однородной в случае анализа показателей брака при производстве какой-либо продукции, и неоднородной в случае, если изучается налогообложение предприятий.
При проведении типологической группировки основное внимание должно быть уделено идентификации типов социально-экономических явлений. Она производится на базе глубокого теоретического анализа исследуемого явления.
Структурной называется группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие её структуру по какому-либо варьирующему признаку. С помощью таких группировок могут изучаться: состав населения по полу, возрасту, месту проживания; состав предприятий по численности занятых, стоимости основных производственных фондов; структура депозитов по сроку их привлечения и т.д.
Группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками, называется аналитической группировкой.
Всю совокупность признаков можно разделить на две группы: факторные и результативные. Факторными называются такие признаки, под воздействием которых изменяются другие – они и образуют группу результативных признаков. Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием признака-фактора систематически возрастает или убывает среднее значение результативного признака.
Особенностью аналитической группировки следующие: во-первых, в основу группировки кладётся факторный признак; во-вторых, каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака.
Преимущество метода аналитических группировок перед другими методами анализа связи (например, корреляционным анализом) состоит в том, что он не требует соблюдения каких-либо условий для его применения, кроме одного – качественной однородности исследуемой совокупности.
Группировка, в которой группы образованы по одному признаку, называется простой, а группировка, в которой разделение идёт по двум и более признакам, взятым в сочетании (комбинации), является сложной. Сложные группировки дают возможность изучать распределение единиц совокупности одновременно по нескольким признакам. Однако с увеличением количества признаков растет число групп. Однако группировка с большим числом групп становится не наглядной. Поэтому на практике строят сложные группировки не более чем по трём признакам.
1.2. Принципы построения группировки
При построении группировки следует придерживаться следующей схемы:
выбирают группировочный признак или комбинацию признаков;
определяют число групп и величину интервала;
непосредственно группируют статистические данные;
составляют таблицу или графическое отображение, в которых представляют результаты группировки;
делают вывод.
Для определения оптимального числа групп используют формулу Стерджесса :
n = 1 + 3,322*lgN , (1.1)
где n – число групп,
N – число единиц совокупности.
Другой способ определения числа групп основан на применении среднего квадратичного отклонения. Если величина интервала 0,5 то совокупность разбивается на 12 групп, когда величина интервала 2/3 и , то совокупность делится соответственно на 9 и 6 групп.
Если совокупность делится на 12 групп, то интервалы строятся в промежутке (x-3; x+3) с шагом 0,5, если на 6 групп, то интервалы строятся в том же промежутке с шагом .
Среднее квадратичное отклонение рассчитывается по формуле:
(xi-x)2 ,
n (1.2)
где xi- i-е значение варьирующего признака,
x- среднее значение признака по совокупности, которое находится по формуле:
xi
n (1.3)
Интервалы могут быть равными и неравными. Если вариация признака проявляется в сравнительно узких границах, и распределение носит более или менее равномерный характер, то строят группировку с равными интервалами.
Величина равного интервала определяется по следующей формуле:
xmax - xmin ,
n (1.4)
где xmax и xmin- максимальное и минимальное значение признака в совокупности.
Интервал, у которого обозначены обе границы, называют закрытым, а интервал, у которого указана только одна граница (верхняя или нижняя) – открытым.
Неравные интервалы применяются в статистике, когда значения признака варьируются неравномерно и в значительных размерах, что характерно для большинства социально-экономических явлений, особенно на макроэкономическом уровне.
Неравные интервалы могут быть прогрессивно возрастающими и убывающими в арифметической или геометрической прогрессии. Величина интервалов, изменяющихся в арифметической прогрессии, определяются следующим образом:
hi+1 = hi + a , (1.5)
в геометрической прогрессии:
hi+1 = hi*q , (1.6)
где a – константа – число, которое будет положительным при прогрессивно возрастающих интервалах и отрицательным – при прогрессивно убывающих интервалах;
q – константа – положительное число, которое при прогрессивно возрастающих интервалах будет больше 1, а при прогрессивно убывающих – меньше 1.
При изучении социально-экономических явлений на макроуровне часто применяют группировки с произвольными интервалами. Произвольные интервалы используют при группировке рабочих по выработке продукции, предприятий – по уровню рентабельности.
Для построения группировки с произвольными интервалами используют коэффициент вариации:
V = ? / х *100 . (1.7)
Всю совокупность выстраивают в порядке возрастания или убывания варьирующего признака, а затем берут первые значения ряда до тех пор, пока коэффициент вариации не будет равен 33%. Это будет свидетельствовать об образовании первой группы, которая исключается из исходной совокупности. Оставшаяся часть принимается за новую совокупность, для которой повторяется алгоритм образования первой группы. И так до тех пор, пока все единицы совокупности не будут объединены в группы.
Особенностью данной группировки является то, что до проведения группировки исследователь не знает ни количества групп, ни величины интервалов.
1.3. Применение метода группировок при изучении основных показателей производительности труда
Проанализируем на основе рассмотренного метода группировок их применение для расчёта исследуемых показателей.
Для анализа динамики производительности труда может применяться разновидность индексного метода - метод цепных подстановок. Этот метод используют для факторного анализа производительности труда. Сущность его состоит в том, что производительность труда выражают в виде произведения факторов, влияющих на нее, и находят влияние каждого фактора на изменение производительности труда.
Если уровень производительности труда зависит от трех факторов - а,Ь,с, то q = EMBED Equation.3 .
Для характеристики влияния каждого фактора на изменение производительности труда вычисляют частные (факторные} индексы. При этом возможны две системы вычисления:
- по схеме обособленных частных индексов;
- по схеме взаимосвязанных частных индексов.
В первом случае исходят из предположения, что изменяется только данный фактор, а значения всех остальных сохраняются на базисном уровне, то есть расчеты производятся по формулам:
Ia= EMBED Equation.3 - влияние фактора а ;
Ib= EMBED Equation.3 - влияние фактора Ь ;
Ic= EMBED Equation.3 - влияние фактора с.
Или в абсолютном выражении:
влияние фактора а - EMBED Equation.3EMBED Equation.3 ;
влияние фактора Ь - EMBED Equation.3 ;
влияние фактора с - EMBED Equation.3 ;
Сумма этих изменений EMBED Equation.3 не совпадает с общим изменением производительности труда. Это объясняется тем, что влияние каждого фактора было рассмотрено изолированно от влияния других факторов. Реально факторы влияют на изменение производительности труда совместно. Эту взаимосвязь факторов выявляют путем построения системы взаимосвязанных частных индексов.
Исследуя влияние факторов в их взаимосвязи, надо расположить сами факторы в определенной последовательности, полагая при этом, что влияние взаимодействия всех факторов будет отражено в основном ведущем факторе.
Изучая на предприятии динамику или выполнение плана производительности труда можно с помощью индексного метода определить влияние изменения средней часовой производительности труда, использования рабочего времени внутри дня и использования рабочих по числу дней работы на общую динамику производительности труда.




Таблица 1.1
Анализ производительности труда на основе исходных данных
Средняя годовая выработка одного рабочего уменьшилась в отчетном году по сравнению с базисным на 25,1SYMBOL 37 \f "Symbol" \s 16%. Так как уровень годовой выработки q =EMBED Equation.3, то ее динамику можно представить следующим образом: EMBED Equation.3. Для характеристики влияния каждого фактора на изменение общей годовой выработки рассчитаем факторные индексы:
1) по схеме обособленных частных индексов
- влияние изменения средней годовой выработки можно вычислить по формуле EMBED Equation.3, что составило EMBED Equation.3м;
- влияние изменения средней продолжительности рабочего дня на абсолютное изменение средней годовой выработки можно определить по формуле EMBED Equation.3= EMBED Equation.3= 0,5341 м ;
- влияние изменения числа отработанных дней одним рабочим определяют по формуле EMBED Equation.3= EMBED Equation.3= -10,9044 м .
- общее изменение среднегодовой выработки:
(-0,6027}+0,5341+(-10,9044)=- 10,973 м.
Но среднегодовая выработка уменьшилась не на 10,973 м, а на 11 м. Расхождение в 0.027 м вызвано тем, что влияние каждого фактора было рассмотрено изолированно от других. Взаимосвязь факторов можно выявить путем построения по схеме взаимосвязанных частных индексов ;
2) по схеме взаимосвязанных частных индексов
При построении таких индексов следует исходить из следующего положения: индекс качественного фактора надо строить применительно к объемному фактору на уровне отчетного периода, а индекс объемного фактора при сохранении качественного фактора на уровне базисного периода. Причем при выделении трех и более факторов необходимо исходить из попарного разложения факторов.
В данном примере можно начать с двух факторов - средней часовой выработки (а) и среднего числа часов работы (b- c). Так как первый фактор качественный, то его влияние надо изучать при величине второго фактора на уровне отчетного периода, то есть
Ia= EMBED Equation.3.
Но число часов работы одного рабочего состоит из двух факторов, причем по отношению к этому произведению Ь - средняя продолжительность рабочего дня - качественный, а фактор с - среднее число дней работы одного рабочего - объемный. Отсюда индекс фактора Ь Ib= EMBED Equation.3, а индекс фактора с
Ic = EMBED Equation.3. При такого рода построениях важно, чтобы каждый укрупненный фактор представлял собой экономически осмысленную величину. Размер абсолютного влияния каждого фактора рассчитывается следующим образом:
- влияние фактора а EMBED Equation.3 м
- влияние фактора Ь EMBED Equation.3 м
- влияние фактора с EMBED Equation.3 м.
Общее изменение производительности труда составило 11м.
Обособленное изучение факторов и построение системы взаимосвязанных частных индексов дополняют друг друга и дают возможность анализировать влияние ряда факторов на выполнение плана и динамику производительности труда. Число этих факторов может быть значительно увеличено по сравнению с рассмотренным выше примером, и тем самым анализ может быть углублен.
Индексный метод анализа производительности труда можно применять только в тех случаях, когда установлено наличие функциональной зависимости между производительностью труда и ее факторами. Для нахождения связи между факторами и результативным признаком (производительностью труда) применяют метод статистических группировок, в частности аналитические группировки. Суть их состоит в том, что все элементы изучаемой совокупности разбиваются на группы по степени силы действия изучаемого фактора. В пределах каждой группы влияние изучаемого фактора можно считать одинаковым или почти одинаковым для всех элементов совокупности, попавших в данную группу.
Приведем в качестве примера группировку, характеризующую влияние производительности труда на среднегодовое количество бригад в 2005 и 2006 годах.




Таблица 1.2
Влияние производительности труда на среднегодовое
количество буровых бригад в 2005 – 2006 годах

Иногда аналитическая группировка может показать отсутствие связи там, где существование последней доказано теоретически. Обычно это связано с недостаточной качественной однородностью исследуемой совокупности. Поэтому аналитическая группировка сочетается с типологической. Установление наличия связи между изучаемыми признаками - это начало факторного анализа. В дальнейшем обработка данных наблюдения и группировки может быть направлена на выяснение формы связи результативного и факторных признаков. Для этого применяются дисперсионный, корреляционный и регрессионный анализы.
Дисперсионный анализ дает возможность установить влияние группировочного признака и влияние случайных величин на результативный признак. При этом общая дисперсия результативного признака SYMBOL 115 \f "Symbol" \s 18sEMBED Equation.3 расчленяется на факторную SYMBOL 115 \f "Symbol" \s 18sEMBED Equation.3 и остаточную (или случайную) SYMBOL 115 \f "Symbol" \s 18sEMBED Equation.3; факторную дисперсию сравнивают со случайной с учетом степеней свободы. Число степеней свободы: для общей дисперсии - число значений варьирующего результативного признака без одного (n-1), для факторной дисперсии - число групп без одной (I-1), для случайной дисперсии - число значений результативного признака без числа групп (n-1). Обозначив сумму квадратов отклонений через D2, получим дисперсию на одну степень свободы: общую SYMBOL 115 \f "Symbol" \s 18sEMBED Equation.3 = EMBED Equation.3; факторную SYMBOL 115 \f "Symbol" \s 18sEMBED Equation.3 = EMBED Equation.3; случайную SYMBOL 115 \f "Symbol" \s 18sEMBED Equation.3= EMBED Equation.3 Общая дисперсия определяется по формуле DEMBED Equation.3= EMBED Equation.3.
Далее вся совокупность делится на однородные группы. Для каждой группы рассчитывают среднюю и дисперсию. В результате получают внутригрупповую и межгрупповую дисперсии. Общая дисперсия показывает влияние всех условий (факторов) на вариацию признака Внутригрупповая (случайная) дисперсия показывает влияние случайных, не учитываемых условий (факторов) на вариацию признака, то есть зависит от группировочного признака. Она представляет собой среднюю из частных(групповых) дисперсий (DEMBED Equation.3 ) и рассчитывается по формуле DX=EMBED Equation.3, а частные (групповые) дисперсии рассчитываются следующим образом: DEMBED Equation.3= EMBED Equation.3. Межгрупповая дисперсия характеризует вариацию признака под влиянием определяющих условий, связанных с группировочным признаком. Она представляет собой средний квадрат отклонения групповых средних от общей средней и вычисляется по формуле DEMBED Equation.3. Оценка достоверности влияния факторного признака на результативный производится с помощью рассчитанного значения F- критерия (критерия Фишера). Критерий Фишера - есть отношение факторной и случайной дисперсий, рассчитанных на одну степень свободы: F= EMBED Equation.3.
Величина рассчитанного критерия сравнивается с его табличным значением, установленным для 1- и 5-процентного уровня значимости. Если значение FФАКТ <FТАБЛEMBED Equation.3можно говорить о влиянии исследуемого факторного признака на производительность труда.
Построим группировку, характеризующую зависимость производительности труда работников буровых предприятий от их среднесписочной численности.

Таблица 1.3
Влияние среднесписочной численности работников
на производительность труда
Рассчитаем частные (групповые) дисперсии, то есть квадрат отклонений для каждой группы:
DEMBED Equation.3= EMBED Equation.3= 8915,9 ;
DEMBED Equation.3= EMBED Equation.3=9076,6 ;
Рассчитаем общую дисперсию:
DEMBED Equation.3= EMBED Equation.3= 9027,0
Найдем среднюю из групповых (частных) дисперсий (внутригрупповую):
DEMBED Equation.3= EMBED Equation.3;
EMBED Equation.3
Рассчитаем дисперсию межгрупповых средних (межгрупповую дисперсию):
DEMBED Equation.3= EMBED Equation.3= 484,0 ;
Факторная (межгрупповая) дисперсия на одну степень свободы
SYMBOL 115 \f "Symbol" \s 18sEMBED Equation.3= EMBED Equation.3= 484,0
Случайная (внутригрупповая) дисперсия на одну степень свободы
SYMBOL 115 \f "Symbol" \s 18sEMBED Equation.3= EMBED Equation.3= 374,3
Общая дисперсия на одну степень свободы SYMBOL 115 \f "Symbol" \s 18sEMBED Equation.3=EMBED Equation.3=361,1 .
Критерий Фишера, характеризующий влияние среднесписочной численности работников бурения на производительность труда, равен: F=EMBED Equation.3= 1,29 .
Сведем полученные характеристики в таблицу 4.
Таблица 1.4
Дисперсионный анализ
Таким образом, с вероятностью 0,995 (при 5-процентном уровне значимости) можно говорить о влиянии среднесписочной численности работников в бурении на производительность труда, так как FФАКТ <FТАБЛ.
Регрессионный анализ позволяет определить меру интенсивности направленного влияния факторов при формировании уровня производительности труда в конкретных условиях места и времени. Вначале устанавливается тип и вид функции уравнения связи. Конкретное выражение формы связи зависит от характера объективно существующей зависимости исследуемых явлений, т.е. определяется материальной природой объекта.
Количественная определенность параметров уравнения связи устанавливается чаще всего по методу наименьших квадратов. При этом находятся такие численные значения коэффициентов при факторных признаках в уравнении регрессии, при которых сумма квадратов отклонений эмпирических значений результативного показателя от аналогичных им величин, рассчитанных по теоретическому уравнению регрессии, давала бы минимальную величину.
Корреляционный анализ дает возможность измерить взаимосвязь (тесноту связи) факторного и результативного признаков. Для этого предварительно устанавливается для каждой группы центр интервала по размеру производительности труда, а затем рассчитывается коэффициент корреляции по формуле
r= EMBED Equation.3, где EMBED Equation.3; SYMBOL 115 \f "Symbol" \s 14sEMBED Equation.3= EMBED Equation.3; SYMBOL 115 \f "Symbol" \s 14sEMBED Equation.3= EMBED Equation.3; EMBED Equation.3; EMBED Equation.3;
x - группировочный (факториальный ) признак ;
у - результативный признак;
N - численность совокупности;
M - математическое ожидание;
h - среднее квадратическое отклонение.
Вычисление коэффициента корреляции является наиболее точным, если оно проводится по всему массиву не сгруппированных первичных данных.







Расчётная часть.
ЗАДАНИЕ 1.
Имеются следующие выборочные данные по предприятиям одной из отраслей промышленности региона в отчётном году (выборка 20%-ная механическая):
Таблица 2.1.1.
Исходные данные.
Признак – производительность труда (определите как отношение выпуска продукции к среднесписочной численности работников).
Число групп – пять.
Постройте статистический ряд распределения организаций по признаку производительность труда, образовав пять групп.
Постройте графики полученного ряда распределения. Графически определите значение моды и медианы.
Рассчитайте характеристики интервального ряда распределения: среднюю арифметическую, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.
Вычислите среднюю арифметическую по исходным данным, сравните её с аналогичным показателем, рассчитаным в п. 3 для интервального ряда распределения. Объясните причину из расхождения.
Сделайте выводы по результатам выполнения задания.
Сначала вычислим производительность труда. Для удобства рассчётов переведём единицы измерения в тыс. руб.








Таблица 2.1.2.
Вычисление производительности труда.
1.Построим статистический ряд распределения организаций по признаку производительность труда, образовав пять групп с равными интервалами.
i = ( xmax - x min) / n,
где xmax , x min соответствуют max и min значениям производительности труда
n – число образуемых групп. xmax = 360 тыс. руб.; x min= 120тыс. руб.; n= 5
i = (360 – 120)/5 = 48 тыс. руб.
Обозначим группы предприятий по производительности труда :
I – 120 – 168 тыс. руб.
II – 168 – 216 тыс. руб.
III – 216 – 264 тыс. руб.
IV – 264 – 312 тыс. руб.
V – 312 – 360 тыс. руб.
Результаты группировки представим в рабочей таблице:
Таблица 2.1.3.
Рабочаа таблица(группировка по производительности труда).
В результате группировки получим следующий ряд распределения:

Таблица 2.1.4.
Ряд распределения предприятий по производительности труда.
Построим графики полученного ряда распределения, графически определить значение моды и медианы.
График 1.
Ряд распределения.

М0 = 245,5 тыс. руб.

где:
EMBED Equation.3 - нижняя граница модального интервала
EMBED Equation.3 - модальный интервал
EMBED Equation.3 - частоты в модальном, предыдущем и следующем за модальным интервалах.
Вывод:в изучаемой совокупности наиболее часто встречаются предприятия с произвоительностью труда 245,5 тыс. руб.
График кумуляты строится по накопленным частотам.
EMBED Equation.3
где:
EMBED Equation.3 - нижняя граница медианного интервала
EMBED Equation.3 - медианный интервал
EMBED Equation.3 - половина от общего числа наблюдений
EMBED Equation.3 - сумма наблюдений, накопленная до начала медианного интервала
EMBED Equation.3 - число наблюдений в медианном интервале.
Ме = 248 тыс. руб.
Вывод:в изучаемой совокупности 50% предприятий имеют производительность труда менее 248 тыс. руб., а остальные 50% - более 248 тыс. руб.



График 2.
Кумулята.

3.Рассчитаем характеристики интервального ряда распределения: среднюю арифметическую, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.
Среднюю арифметическую рассчитаем по взвешенной формуле:
EMBED Equation.3
Результаты рассчётов представим в таблице:
Таблица 1.5.
Таблица для расчёта средней арифметической взвешенной и дисперсии.
Дисперсия вычисляется по формуле:
EMBED Equation.3
















Аналитическая часть.
Данный раздел курсовой работы выполняется на материалах статистической отчётности ООО «Центр», предприятия, занимающегося производством пластиковых и алюминиевых конструкций.
Таблица 3.1.
Исходные данные.









? = 0,9573253
Согласно шкале Чэддока эмпирическое корреляционное отношение находится в интервале 0,9< ? >0,99, что говорит о весьма высокой степени корреляционной связи признаков Х и Y.
? = 0,9833207
Знак «+» при r соответствует прямой линейной зависимости.
Согласно шкале Чэддока: 0,9< |r| >0,99 , что говорит о весьма высокой степени корреляционной связи признаков Х и Y.
Вывод: между признаками «производительность труда» и «выпуск продукции» существует весьма высокая степень корреляционной связи.













Заключение
Проделанная работа позволяет сделать некоторые выводы. Во-первых, в процессе анализа получены показатели производительности труда и их колеблемость, а также обеспеченность предприятия трудовыми ресурсами; эффективность использования рабочего времени, динамика производительности труда и факторы роста.
Обеспеченность трудовыми ресурсами изучается с целью выявления возможности высвобождения рабочих на отдельных участках производственного цикла в результате совершенствования условий труда или определения дополнительной потребности в персонале заданного профессионально-квалификационного уровня.
Обеспеченность трудовыми ресурсами оценивается по видам деятельности и категориям персонала с учетом профессионального и квалификационного уровня рабочих и специалистов. Анализ обеспеченности предприятия рабочей силой дополняется анализом использования рабочего времени. Непременным условием анализа обеспеченности трудовыми ресурсами является сопоставление его результатов с оценкой производительности труда.
Как видно из проведенного анализа, наиболее распространенным показателем производительности труда является выработка продукции в стоимостном измерении на одного среднесписочного работника. Выработка как показатель производительности труда изменяется в результате повышения организационно-технического уровня производства вследствие уменьшения затрат времени на изготовление единицы продукции, а также под действием факторов, влияющих на объем товарной или реализуемой продукции в стоимостном измерении, которые в свою очередь зависят от ценового фактора и структурных сдвигов в ассортименте.
Особенность анализа производительности труда выражается в широком применении многофакторных корреляционных моделей. Объективность результатов анализа производительности труда, как показало дальнейшее исследование, зависит от правильного выбора системы факторов. Все факторы производительности труда объединяются в три основные группы:
совершенствование техники и технологии;
улучшение организации производства;
совершенствование организации труда.
Обеспеченность трудовыми ресурсами и производительность труда изучаются во взаимосвязи с объемом выпуска и реализации продукции, показателями использования других видов производственных ресурсов.













Список использованной литературы.
Гусаров В. М. Статистика. Учеб. пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
Гусаров В. М. Теория статистики. Учеб. пособие для вузов. – М.: Аудит, ЮНИТИ, 1998.
Елисеева И. И. Юзбашаев М. М.. Общая теория статистики. Учебник / Под ред. И. И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика 1997.
Тульская область в 2003 году, часть 2. Стат. сборник. – Тула, 2004 год.
Курс социально - экономической статистики. Учебник / под редакцией М.Г. Назарова: М.: ЗАО «Финстатинформ», «Юнити», 2000.
Общая теория статистики: статистическая методология в изучении коммерческой деятельности, Учебник / под редакцией А.А. Спирина, О.Э. Башиной: М.: «Финансы и статистика», , 1997.
Практикум по статистике: Учебное пособие для вузов/ под редакцией В.М. Симчеры/ ВЗФЭИ.-М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999.
Практикум по общей теории статистики / Под ред. Р.А. Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 1999.
Российский статистический ежегодник. 2002. Госкомстат.
Социальная статистика. Учебник / Э. К. Васильева и др.; Под ред. И. И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 1997.
Статистика. Курс лекций / Харченко Л.П. и др., под ред. В.Г. Ислина. – Новосибирск: Инфра-М, 1996.
Теория статистики / Под ред. Р.А. Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 1999.
Экономика: Учебник/ Под ред. Доц. А.С. Булатова. – М.: Издательство БЕК, 1999.
Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Иванова Ю. И.. –М.: Инфра-М, 2000.