Изучение состава кадров

группировки; 5) 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:

е(xi-x)2 , n (1.2)

где xi- i-е значение варьирующего признака, x- среднее значение признака по совокупности, которое находится по формуле:

еxi 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 = x/ *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.

1.4.Применение метода группировки при изучении состава кадров на промышленном предприятии

Исходные данные о составе рабочих и их заработной плате на промышленном предприятии представлены в приложении 1. Произведём группировку по стажу, разряду и профессии работников. 1.Первый группировочный признак стаж. Оптимальное количество групп по формуле (1.1): n = 1+3,322*lg30 = 6. Величина интервала находится по формуле (1.4): h = (19-0,8)/6 = 3 Таблица 1.1.

Группировка работников промышленного предприятия по стажу

Стаж , летЧисленность работниковВсего, чел.В % к итогуДо 5 1137От 5 до 8620От 8 до 11 620От 11 до 14 310От 14 до 1727Свыше 1727Всего30100

Согласно результатам полученной группировки подавляющее большинство работников составляют работники со стажем до 5 лет (37%),средний стаж этих работников 3,3 года, по 20% составляют работники со стажем 8-11 лет и 11-14 лет. Работники с высоким стажем работы (от 14 лет и больше) составляют всего 14%, что выявляет тенденцию к снижению работников с высоким стажем, следовательно, с большим опытом и более высокой квалификацией. Эту тенденцию подтверждает график (см. рис.1.1.):

Гистограмма распределения работников по стажу

Рис. 1.1.

2.Второй группировочный признак разряд. Число групп 6. Результаты группировки представлены в таблице 1.2.:

Таблица 1.2.

Группировка работников по разряду

разрядчисло работников, чел.12213248586576 Группировка по разряду свидетельствует о том, что на данном промышленном предприятии персонал среднеквалифицированный, т.к. наблюдается наличие большего количества работников 4 и 5 разрядов чем работников 6 и 7 разрядов (соответственно 54% и 37%). Данные выводы отражены на рис.1.2.:

Рис.1.2.

3.Третий группировочный признак профессия. Группировка представлена в таблице 1.3.:

Таблица 1.3.

Распределение работников по профессии

профессиячисло рабочихв % к итогубурильщик723проходчик620взрывник517помощник бурильщика1137горнорабочий13 Из группировки следует, что работа на данном предприятии распределена рационально, т.е. наибольшее число помощников бурильщиков (37%), примерно одинаковое количество бурильщиков, проходчиков и взрывников (примерно по 20%).

2.КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ

2.1.Понятие корреляционной связи

Содержание теории корреляции составляет изучение зависимости вариации признака от окружающих условий. При изучении конкретных зависимостей выявляют факторные и результативные признаки. В корреляционных связях между изменениями факторного и результативного признака нет полного соответствия, воздействие отдельных факторов проявляется лишь в среднем при массовом наблюдении фактических данных. Кроме того, сам признак-фактор в свою очередь может зависеть от изменения ряда обстоятельств. В сложном взаимодействии находится результативный признак в более общем виде он выступает как фактор изменения других признаков. Отсюда результаты корреляционного анализа имеют значение в данной связи, а интерпретация этих результатов в более общем виде требует построения системы корреляционных связей. При исследовании корреляционных зависимостей между признаками решению подлежит широкий круг вопросов, к которым следует отнести : 1)Предварительный анализ свойств моделируемой совокупности единиц; 2)Установление факта наличия связи, определение её формы и направления; 3)Измерение степени тесноты связи между признаками; 4)Построение регрессивной модели, т.е. нахождение аналитического выражения связи; 5)Оценка адекватности модели, её экономическая интерпретация и практическое использование. Для того, чтобы результаты корреляционного анализа нашли практическое применение