Статистический анализ кадрового потенциала науки

Размещено на http://www.allbest.ru/

36

Размещено на http://www.allbest.ru/

ВВЕДЕНИЕ

Данная тема является актуальной, так как важнейшей задачей государственной политики Российской Федерации на среднесрочный период, определенной «Основами политики Российской Федерации в области развития науки и технологий на период до 2010 года и дальнейшую перспективу» является оптимальное решение кадровой проблемы в научно-техническом комплексе.

Научные кадры - это интеллектуальный потенциал России. В последние два десятилетия важнейшей проблемой российской науки является сохранение научных традиций и широкого спектра направлений научных исследований. Из-за хронического недофинансирования науки в 90-е годы прошлого века система воспроизводства научных кадров оказалась подорванной. Неизбежным результатом этого стал кризис, который выражался в массовом оттоке из научно-исследовательских институтов, конструкторских бюро, научных подразделений высших учебных заведений квалифицированных специалистов, в основном молодого и среднего возраста, что создало реальную угрозу утраты преемственности между поколениями российских ученых, разрушения научных школ, снижения эффективности научного труда и, соответственно, вела к ослаблению всей инновационной системы страны.

Постановлением Правительства Российской Федерации от 28 июля 2008 г. № 568 утверждена федеральная целевая программа «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 годы». Цель федеральной целевой программы является создание условий для эффективного воспроизводства научных и научно-педагогических кадров и закрепления молодежи в сфере науки, образования и высоких технологий, сохранения преемственности поколений в науке и образовании.

Целью проекта является анализ закономерности изменения кадрового потенциала науки и оценка степени влияния факторов на него.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

· определить предмет и объект кадрового потенциала науки РФ (Калужской области);

· выявить сущность методов статистической сводки и группировки;

· рассмотреть методы изучения взаимосвязи между явлениями;

· проанализировать однородность изучаемой совокупности;

· оценить степень зависимости между признаками изучаемой совокупности с помощью корреляционно - регрессионного метода;

· выявить динамику результативного и факторных признаков кадрового потенциала науки РФ (Калужской области).

Объектом исследования является совокупность кадрового потенциала.

Предметом исследования является размеры и количественные соотношения экономических явлений, характеризующих кадровый потенциал науки РФ (Калужской области).

Для анализа кадрового потенциала науки РФ (Калужской области) в курсовом проекте используются следующие методы:

1. Экономико-статистический метод;

2. Метод статистической сводки и группировки;

3. Метод средних и вариационный анализ;

4. Графический метод;

5. Корреляционно-регрессионный анализ;

6. Метод динамики по годам.

Источниками данных явились периодические издания, учебные пособия, статистические сборники по РФ.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА КАДРОВОГО ПОТЕНЦИАЛА НАУКИ

кадровый наука статистический

1.1 СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ КАДРОВОГО ПОТЕНЦИАЛА НАУКИ

К началу 2009 г. исследованиями и разработками в Российской Федерации было занято 801,1 тысяч человек, что соответствовало около 1,2% общей численности населения занятого в экономике. Таким образом, в настоящее время в российской науке осталось только 41,2% кадрового потенциала, которым она располагала к началу 1990-х годов [3].

К персоналу, занятому исследованиями и разработками относятся исследователи, техники, вспомогательный и прочий персонал.

Исследователи составляют почти половину (49%) от всего персонала, занятого исследованиями и разработками.

Исследователи с учеными степенями кандидатов и докторов наук формируют научную элиту, от усилий и результатов деятельности которой в решающей степени зависят состояние и развитие сектора научных исследований и разработок.

На фоне снижения общей численности исследователей за период изучения наблюдалось уменьшение численности исследователей, имеющих ученые степени (кандидатов и докторов наук) (с 142,4 тысяч до 103,7 тысяч человек или на 27,2%). Удельный вес исследователей с учеными степенями в общей численности исследователей повысился до 26,4% .

Обозначенная общая тенденция снижения численности исследователей с учеными степенями стала результатом разнонаправленной динамики численности кандидатов и докторов наук.

За 18 лет наблюдалось уменьшение численности кандидатов наук на 38,2% (с 126975 до 78512 (на 48463 человека).

Такая динамика численности кандидатов объясняется тем, что молодые ученые после защиты кандидатской диссертации (средний возраст лиц, защитивших кандидатскую диссертацию и утвержденных ВАКом - 34 года) из-за отсутствия перспектив материального и карьерного роста вынуждены переходить на работу в другие сферы экономической деятельности, а некоторые продолжают научно-исследовательскую деятельность за рубежом [4].

В настоящее время во всех областях науки работает 25213 докторов наук (6,4% всех исследователей).

Увеличение численности докторов наук определяется их приверженностью к научно-исследовательской деятельности, зрелым выбором научной сферы и реализацией своих профессиональных способностей (средний возраст лиц, защитивших докторскую диссертацию и утвержденных ВАКом - 49 лет), расширением возможностей для защиты докторской диссертации.

Таким образом, отмечается тенденция к снижению численности кандидатов наук (на 38,2%) и увеличение числа докторов наук (на 62,9%). В этом процессе доминирующим является уменьшение численности кандидатов наук, что можно объяснить оттоком из науки в другие отрасли экономики профессиональной, работоспособной и относительно молодой по возрасту (преимущественно в возрасте 30-39 лет) части научных кадров [4].

Структура исследователей по секторам деятельности за последние 14 лет менялась незначительно.

В 2010г. 69,1% докторов наук и более половины (56,4%) кандидатов наук были сосредоточены в государственных научных учреждениях, тогда как только 35,2% всех исследователей (со степенью и без степени) были заняты в этом секторе.

Значительно меньше, чем в среднем по всем исследователям, доктора и кандидаты наук работали в предпринимательском секторе (55,9% против 17,6 и 27,8% соответственно) и, напротив, заметно больше - в секторе высшего профессионального образования (8,7% против 12,9 и 15,4%).

Высокая доля исследователей с ученой степенью кандидатов и докторов наук в составе всех исследователей (со степенью и без степени) отмечена в государственном секторе и секторе высшего профессионального образования (44,7 и 44,9% соответственно), самая низкая - в предпринимательском секторе (11,9%).

Профессиональная структура научных кадров - одна из стабильных характеристик, которая изменяется достаточно медленно.

Наибольший отток научных кадров за последние 14 лет наблюдался в области технических наук, где число исследователей сократилось на 29,3%, сельскохозяйственных - на 24,6%, общественных наук - на 23,3%, естественных - на 18,7%, медицинских наук - на 11,3%.

По показателю сокращения числа исследователей, имеющих ученую степень кандидата наук, области науки распределились следующим образом: больше всего сокращение затронуло технические науки (на 31,4%), далее следуют естественные науки (на 18%), сельскохозяйственные (на 16,9%) и общественные науки (на 5%).

Число исследователей со степенью доктора наук имело тенденцию роста во всех областях науки. Так, в сельскохозяйственных науках число докторов наук увеличилось на 73,5%, в общественных - на 64,2%, в медицинских - на 49,1%, в технических - на 39,8%, в естественных и гуманитарных науках - на 31,3 и 27,8% соответственно [9].

Таким образом, необходимость подготовки высоко- квалифицированных специалистов со степенями в нашей стране не вызывает сомнений. Однако следует увязывать профиль подготовки с потребностями науки и уровнем технологического развития страны. В противном случае при наличии многочисленных ученых со степенями некому будет заняться адаптацией зарубежных технологий к российским условиям, что, к сожалению, становиться характерным явлением. Другим негативным последствием неконтролируемого увеличения численности лиц с учеными степенями может стать снижение научного уровня исследований и разработок и дальнейшее падение престижа отечественной науки [6, 9].

Высокая доля исследователей в области медицинской науки с учеными степенями свидетельствует об уровне квалификации научного персонала и может являться индикатором нарушения нормального ритма воспроизводства научных кадров, недостаточного притока молодых ученых и одновременно более интенсивного оттока исследователей, не имеющих ученой степени. То есть имеет место нарушения преемственности поколений в науке, разрушение научных школ, усиление процесса старения кадров [4].

В Российской Федерации функционируют 70 федеральных научно-исследовательских институтов медицинского профиля, в которых трудятся 27,5 тысяч человек, из них 5,9 тысяч исследователей (21,5%), в том числе докторов наук - 1,2 тысяч (20,3%), кандидатов наук - 2,9 тысяч (49,2%).

В настоящее время существующая статистическая информация не позволяет провести более детальный анализ структуры и динамики кадрового потенциала в медицинской науке.

Важным индикатором состояния и развития сектора исследований и разработок является возрастная структура исследователей.

В нашей стране продолжается процесс старения научных кадров. Исследователи в возрасте 50-59 лет составляют самую многочисленную группу - 27,8%.

Отечественная наука остается в проигрыше дважды: первый раз - затрачивая усилия на адаптацию и обучения молодых специалистов до 29 лет, а второй раз - теряя опытных специалистов и испытывая дефицит квалифицированных кадров старше 30 лет.

В настоящее время среди исследователей, имеющих ученые степени, 39,2% составляют лица в возрасте 60 лет и старше, 29,1% - в возрасте 50-59 лет, 17% - 40-49 лет, 11,3% - 30-39 лет и 3,4% - до 29 лет.

Треть кандидатов наук (33,5%) относятся к возрастной группе 60 лет и старше, 28,9% - 50-59 лет, 18,8% - 40-49 лет, 14,3% - 30-39 лет, 4,5% - до 29 лет.

Больше половины докторов наук (57%) в возрасте 60 лет и старше, 30% - в возрасте 50-59 лет, 11,2% - в возрасте 40-49 лет, 1,75% - в возрасте 30-39 лет, 0,05% - до 29 лет [4].

Таким образом, важной задачей для развития науки в России является сохранения и дальнейшее обеспечения преемственности труда ученых, передача накопленного опыта и знаний молодому поколению. Ее решение возможно путем обеспечения притока молодежи в науку и создания соответствующих условий для максимально длительного периода работы опытных ученых старших возрастов.

2.2 Показатели кадрового потенциала науки

Кадры - основной элемент научного потенциала страны. Сам характер научной деятельности как «интеллектуального производства» определяет значение личности ученого в творческом процессе создания новых знаний.

Статистика кадров науки имеет своей целью сбор, обработку и представление статистической информации о численности, составе и динамике занятых научными исследованиями и разработками. Ее основной категорией в современной статистической практике является персонал, занятый научными исследованиями и разработками, - совокупность лиц, чья творческая деятельность, осуществляемая на систематической основе, направлена на увеличение суммы научных знаний и поиск новых областей применения этих знаний, а также занятых оказанием прямых услуг, связанных с выполнением научных исследований и разработок.

В статистике персонал, занятый научными исследованиями и разработками, учитывается как списочный состав работников организаций, выполняющих научные исследования и разработки.

В соответствии с характером фактически выполняемой работы и уровнем квалификации в составе персонала, занятого научными исследованиями и разработками, выделяются четыре категории работников:

исследователи - работники, профессионально занимающиеся научными исследованиями и разработками и непосредственно осуществляющие создание новых знаний, продуктов, процессов, методов и систем, а также управление указанными видами деятельности. Исследователи обычно имеют высшее образование. В эту категорию включается также административно-управленческий персонал, осуществляющий непосредственное руководство исследовательским процессом (руководители научных организаций и подразделений, выполняющих научные исследования и разработки);

техники - работники, участвующие в научных исследованиях и разработках и выполняющие технические функции, как правило, под руководством исследователей (эксплуатацию и обслуживание научных приборов, лабораторного оборудования, вычислительной техники, подготовку материалов, чертежей, проведение экспериментов, опытов и анализов и т. п.). В основном техники имеют среднее профессиональное образование и (или) необходимый профессиональный опыт и знания;

Вспомогательный персонал - работники, выполняющие вспомогательные функции, связанные с проведением научных исследований и разработок (сотрудники планово-экономических, финансовых, патентных служб, подразделений научно-технической информации, научно-технических библиотек; рабочие, осуществляющие монтаж, наладку, обслуживание и ремонт научного оборудования и приборов; рабочие опытных (экспериментальных) производств; лаборанты, не имеющие высшего и среднего профессионального образования);

прочий персонал - работники, осуществляющие хозяйственное обслуживание и иные функции общего характера, связанные с деятельностью организации в целом (работники бухгалтерии, кадровой службы, канцелярии, подразделений материально-технического обеспечения, машинистки и т. п.).

Статистика учитывает численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками, по категориям, уровню образования (высшее, в том числе имеют ученую степень доктора или кандидата наук, среднее профессиональное, пр.). Кроме того, численность исследователей рассматривается по отраслям науки, а также полу и возрасту.

Таблица 2. Динамики численности персонала, занятого исследованиями и разработками в РФ (человек)

	1995	2000	2003	2004	2005	2006	2007	2008
Численность персонала - всего	1061044	887729	858470	839338	813207	807066	801135	761252
в том числе:
исследователи	518690	425954	409775	401425	391121	388939	392849	375804
техники	101371	75184	71729	69963	65982	66031	64569	60218
вспомогательный персонал	274925	240506	229214	223356	215555	213579	208052	194769
прочий персонал	166058	146085	147752	144594	140549	138517	135665	130461

Как видно по данным таблицы 3, за 8 представленных лет численность персонала снизилась почти вдвое. Причем резкое снижение показателей наблюдается в 2005 году, далее численность возрастает по всем категориям работников, кроме техников, а к 2008 году снова происходит сокращение численности персонала, занятого исследованиями и разработками.

Рассмотрим динамику структуры численности персонала занятого исследованиями и разработками в России в разрезе четырех основных секторов деятельности, согласно статистических данных.

Таблица 4. Динамика численности персонала, занятого исследованиями и разработками в РФ по секторам деятельности

Годы	Числен персонала - всего	в том числе по секторам деятельности
		государственн	предпринимательск	высшего профессиональн образования	некоммерческорганизаций
1995	1061044	282166	726568	52065	245
2000	887729	255850	590646	40787	446
2001	885568	256137	585416	43463	552
2002	870878	257462	568628	44135	653
2003	858470	256098	558668	43120	584
2004	839338	258078	537473	43414	373
2005	813207	272718	496706	43500	283
2006	807066	274802	486613	44473	1178
2007	801135	272255	478401	49059	1420
2008	761252	260854	451532	47595	1271

Таким образом, наибольшая доля персонала, занятого исследованиями и разработками приходится на предпринимательский и государственный секторы. Рост показателей наблюдается только в некоммерческих организациях от 245 до 1271 человек, что свидетельствует о развитии данного сектора.

Далее проведем сравнительную оценку по данным показателям по Орловской области.

Таблица 5. Динамика численности персонала, занятого исследованиями и разработками, по субъектам РФ (человек)¹⁵

	1995	2000	2004	2005	2006	2007	2008
Российская Федерация	1061044	887729	839338	813207	807066	801135	761252
Центральный федеральный округ	544759	455985	420375	408330	411958	415522	396272
Белгородская область	4164	1953	1321	1289	1297	1314	1189
Брянская область	3510	2611	1816	1927	1770	1950	2010
Владимирская область	11795	9499	8638	7913	7640	7453	7075
Воронежская область	12163	13140	13772	13806	14144	14984	14651
Ивановская область	3087	1557	1289	1105	918	892	732
Калужская область	15568	11881	10778	10413	10708	10920	10386
Продолжение таблицы 5
Костромская область	496	305	159	147	139	137	146
Курская область	2607	2016	1641	1571	3469	3377	3185
Липецкая область	990	547	367	362	417	352	353
Московская область	110047	100601	90755	88681	91062	88114	84375
Орловская область	2742	1900	1260	920	1082	1006	936
Рязанская область	6212	3637	2976	3311	3461	3584	3555
Смоленская область	1552	1102	986	944	1170	1094	1031
Тамбовская область	3234	2933	2825	2800	2285	2282	2038
Тверская область	6701	5978	5628	5499	5430	5340	5505
Тульская область	10940	10241	10304	9959	10359	7544	5754
Ярославская область	11594	9259	7593	6608	6660	7190	6739
г. Москва	337357	276825	258267	251075	249947	257989	246612

Статистический анализ численности и состава кадров науки сочетается с изучением их фактической занятости научной деятельностью. Более объективному учету затрат труда в науке способствует определение численности работников (по категориям персонала) в эквиваленте полной занятости научными исследованиями и разработками. Целью таких оценок является учет не только лиц, полностью занятых этим видом деятельности (причем многие из них могут участвовать в нескольких проектах одновременно), но также тех, кто занят исследованиями лишь часть времени (преподавателей вузов, консультантов, аспирантов и др.).

Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками, в эквиваленте полной занятости отражает не количество выполняющих их физических лиц, а объем трудозатрат, выраженный суммой долей времени, фактически затраченного на эту работу, и измеряется в человеко-годах.

Оценки кадров науки по объему рабочего времени, фактически затраченного на научные исследования и разработки, наиболее распространены в статистике стран с развитой рыночной экономикой; они используются в расчетах производительности общественного труда и международных сопоставлениях. Первичным источником информации для расчета эквивалента полной занятости научными исследованиями и разработками служат оценки бюджета времени работников науки и профессорско-преподавательского персонала вузов.

В соответствии с «Канберрским руководством» научно-технические кадры классифицируются по уровню квалификации (образования), областям науки, профессиям, категориям занятости (включая безработных и не занятых в экономике), отраслям, регионам, полу, возрасту, национальному происхождению. Кроме того, рассматриваются их приток (по источникам, включая пополнение за счет выпускников учебных заведений) и отток (по направлениям, в том числе за рубеж).

Статистическое изучение подготовки научных кадров охватывает показатели деятельности аспирантуры и докторантуры (число научных организаций и вузов, имеющих аспирантуру и докторантуру; численность, прием и выпуск аспирантов и докторантов в разрезе отраслей наук и научных специальностей). Отдельно учитывается численность искателей ученой степени кандидата наук, осуществляющих подготовку диссертаций самостоятельно, а также лиц, защитивших кандидатские либо докторские диссертации.

ГЛАВА 2. РАСЧЕТНАЯ ЧАСТЬ

2.1 ЗАДАНИЕ 1

По исходным данным таблицы 1.1:

Таблица 2.1- Численность исследователей по регионам РФ, чел.

№ п/п	исследователей всего	в том числе	численность аспирантов	выпуск из аспирантуры
		доктора наук	кандидаты наук
1	276	6	68	41	12
2	1352	15	46	58	24
3	134	3	13	23	6
4	2955	30	103	51	16
5	844	24	149	50	14
6	873	6	23	50	12
7	1964	28	152	78	24
8	964	8	56	46	17
9	1473	23	108	53	13
10	3064	29	154	62	15
11	1185	46	258	79	19
12	5089	58	419	71	19
13	7361	42	231	49	13
14	6638	50	265	76	23
15	2057	113	367	89	25
16	5099	182	537	86	24
17	466	7	65	63	19
18	774	58	197	54	19
19	14677	151	924	59	18
20	6358	171	682	69	21
21	5521	43	145	45	13
22	20627	103	448	49	12
23	6463	116	482	59	16
24	1899	29	112	72	15
всего	98113	1341	6004	1432	409

1. Рассчитайте: долю докторов наук в общей численности исследователей долю кандидатов наук в общей численности исследователей соотношение выпущенных из аспирантуры с общей численность аспирантов соотношение аспирантов с численностью кандидатов наук соотношение выпуска из аспирантуры с численностью исследователей

2. постройте ранжированный ряд регионов по соотношению выпущенных аспирантов с общей численностью аспирантов, а затем образуйте ряд распределения из пяти групп с равными интервалами

3. постройте графики ранжированного и интервальных рядов распределения.

4. по данным интервального ряда распределения рассчитайте размах вариации, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации, моду и медиану

5. полученные группы по факторному признаку дополните расчетами доли докторов наук в общей численности исследователей доли кандидатов наук в общей численности исследователей соотношения аспирантов с численностью кандидатов наук соотношения выпуска из аспирантуры с численностью исследователей и установите наличие и характер корреляционной связи между факторным и результативным признаками

6. проведите укрупнение групп аналитической группировки образовав 3 типические группы

7. сделайте вывод по результатам выполненного задания.

Решение

1)

1.

2.

3.

4.

5.

Таблица 2.2

№п/п	ДДН	ДКН	СВА/ЧА	СА/ЧКН	СВА/ЧИ
1	0,021739	0,246377	0,292683	0,602941	0,043478
2	0,011095	0,034024	0,413793	1,26087	0,017751
3	0,022388	0,097015	0,26087	1,769231	0,044776
4	0,010152	0,034856	0,313725	0,495146	0,005415
5	0,028436	0,17654	0,28	0,33557	0,016588
6	0,006873	0,026346	0,24	2,173913	0,013746
7	0,014257	0,077393	0,307692	0,513158	0,01222
8	0,008299	0,058091	0,369565	0,821429	0,017635
9	0,015614	0,07332	0,245283	0,490741	0,008826
10	0,009465	0,050261	0,241935	0,402597	0,004896
11	0,038819	0,217722	0,240506	0,306202	0,016034
12	0,011397	0,082334	0,267606	0,169451	0,003734
13	0,005706	0,031382	0,265306	0,212121	0,001766
14	0,007532	0,039922	0,302632	0,286792	0,003465
15	0,054934	0,178415	0,280899	0,242507	0,012154
16	0,035693	0,105315	0,27907	0,160149	0,004707
17	0,015021	0,139485	0,301587	0,969231	0,040773
18	0,074935	0,254522	0,351852	0,274112	0,024548
19	0,010288	0,062956	0,305085	0,063853	0,001226
20	0,026895	0,107266	0,304348	0,101173	0,003303
21	0,007788	0,026263	0,288889	0,310345	0,002355
22	0,004993	0,021719	0,244898	0,109375	0,000582
23	0,017948	0,074578	0,271186	0,122407	0,002476
24	0,015271	0,058978	0,208333	0,642857	0,007899
итого	0,013668	0,061195	0,285615	0,238508	0,004169

Таблица 2.2- Ранжированный ряд регионов по соотношению выпущенных аспирантов с общей численностью аспирантов

соотношение выпущенных аспирантов с общей численностью аспирантов	№п/п
0,208333	24
0,24	6
0,240506	11
0,241935	10
0,244898	22
0,245283	9
0,26087	3
0,265306	13
0,267606	12
0,271186	23
0,27907	16
0,28	5
0,280899	15
0,288889	21
0,292683	1
0,301587	17
0,302632	14
0,304348	20
0,305085	19
0,307692	7
0,313725	4
0,351852	18
0,369565	8
0,413793	2

Путем построения ранжированного ряда распределения (таблица 2.2), получаем минимальное значение, равное 0, 208333, и максимальное значение, равное 0,4ё3793. Применяя указанные выше значения, определяем величину интервала h:

где x_max - максимальное значение;

x_min - минимальное значение;

n - количество интервальных групп.

Таблица 2.3- Интервальный ряд распределения из пяти групп с равными интервалами.

№группы	группы по соотношению выпущенных аспирантов с общей численностью аспирантов	число регионов
1	0.2083-0.2494	6
2	0.2494-0.2905	8
3	0.2905-0.3316	7
4	0.3316-0.3727	2
5	0.3727-0.4138	1

Группы с равными интервалами не имеют высокую величину интервала h, следовательно, соотношение выпущенных аспирантов с общей численностью аспирантов не имеет существенных различий.

Рис.1- График ранжированного ряда распределения

По графику ранжированного ряда распределения также можно сказать о различии числа аспирантов с общей численностью аспирантов.



Рис.2- График интервального ряда распределения

Большинство районов по соотношению выпущенных аспирантов с общей численностью аспирантов, входит во вторую группу с интервалами 0,2494- 0,2905мІ.

4) Для вычисления необходимых показателей необходимо составить расчетную таблицу 2.5.

Размах вариации:

R=42.8-22.1=20.7

Таблица 2.4 - Расчетная таблица по интервальному ряду распределения регионов

группы по соотношению выпущенных аспирантов с общей численностью аспирантов xi	число регионов f	x	xf	x-x (среднее)	(х-х (среднее))^2
0.2083-0.2494	6	0,2289	1,3734	0,21251	0,0451605
0.2494-0.2905	8	0,27	2,16	0,25361	0,064318
0.2905-0.3316	7	0,3111	2,1777	0,29471	0,086854
0.3316-0.3727	2	0,3522	0,7044	0,33581	0,1127684
0.3727-0.4138	1	0,3933	0,3933	0,37691	0,1420611
всего	24	1,5555	6,8088	1,47355	0,451162

Среднее квадратическое отклонение:

Показатель дисперсии :

,

где - среднее значение x

Коэффициент вариации:

Так как коэффициент вариации меньше 10%,то изменчивость вариационного ряда можно считать незначительной.

Мода для интервального ряда распределения:

Следовательно, соотношение выпущенных аспирантов с общей численностью аспирантов, равная 0.2768, наиболее часто встречается в совокупности.

Медианным интервалом в интервальном ряду распределения будет являться интервал второй группы, который совпадает с модальным. Медиана находится по следующей формуле:

Так как медианной в статистике называется варианта, которая находится в середине вариационного ряда, можно сделать вывод, что 0.2802 - граница соотношение выпущенных аспирантов с общей численностью аспирантов, которую достигла половина регионов из данной совокупности.

5) Дополним интервальный ряд распределения регионов по соотношению выпущенных аспирантов с общей численностью аспирантов следующими показателями.

Таблица 2.5 - Аналитическая группировка интервального ряда распределения регионов соотношению выпущенных аспирантов с общей численностью аспирантов.

группы по СВА/ЧА	Число регионов	ДДН	ДКН	СА/ЧКН	СВА/ЧИ
0.2083-0.2494	6	0,10068302	0,6151578	6,637670655	0,14175379
0.2494-0.2905	8	0,11108835	0,63042445	3,202490899	0,06857416
0.2905-0.3316	7	0,2255564	0,87422232	2,121368894	0,08906474
0.3316-0.3727	2	0,02294178	0,09629748	0,231781639	0,00305739
0.3727-0.4138	1	0,0152712	0,05897841	0,642857143	0,00789889
Итого	24	0,1305356	0,62939467	3,391748075	0,08485762

Проанализируем показатели (табл. 2.6), сопоставив их между собой и по группам, и решим вопрос об укрупнении групп. Судя по приведенным в таблице показателям видно, что I группа имеет средние показатели, и поэтому мы можем обозначить ее как среднюю типическую группу. II и III группы имеют высокие показатели, поэтому мы их объединим и назовем ее высшей типической группой. IV и V группа имеют низкие показатели, поэтому ее мы назовем низшей типической группой.

Таким образом, в данной совокупности на основании анализа промежуточной аналитической группировки следует выделить три типические группы: низшую, в которую входит 3 регион; среднюю - 6 регионов; высшую - 15 регионов. Отразим эти данные в таблице 2.7.

Таблица 2.6 - Укрупненные типические группы

Показатели	Группы областей	В среднем по совокупности
	1 Низшая	2 средняя	3 высшая
Число регионов	14	9	1	24
ДДН	0,10662892	0,18053093	0,0152712	0,130535604
ДКН	0,6238816	0,70135013	0,05897841	0,629394665
СА/ЧКН	4,67471079	1,70146062	0,64285714	3,391748075
СВА/ЧИ	0,09993686	0,069952	0,00789889	0,084857623

2.2 ЗАДАНИЕ 2

В 2011г. по данным 6%- го выборочного обследования ( случайная бесповторная выборка) установлено, что доля выпускников аспирантуры с защитой диссертации составляет 7.1 % от общей численности, поступивших в аспирантуру. Численность выборки составляет 569 чел. С вероятностью 0. 954 определите пределы, в которых будет находится доля выпускников аспирантуры с защитой диссертации.

Решение:

щ-?щ < p < щ+?щ;

?=µщ*t;



2.3 ЗАДАНИЕ 3

По исходным данным задания 1

1. постройте по уравнению прямой регрессионную модель зависимости между факторным (доля докторов наук в общей численности исследователей доля кандидатов наук в общей численности исследователей соотношение выпущенных аспирантов с общей численностью кандидатов наук) и результативным (соотношение выпуска из аспирантуры с численностью исследователей) признаками

2. измерьте тесноту корреляционной связи между названными признаками с использованием коэффициентов множественной корреляции, частных коэффициентов корреляции и детерминации

3. выявить влияние каждого факторного признака в общем изменении результативного признака с использованием коэффициента эластичности и бета- коэффициента

4. сделайте выводы по результатам выполненного задания.

Решение.

Сформируем корреляционно-регрессионную модель:

Где:



где - соотношение выпуска из аспирантуры с численностью исследователей

- факторные признаки: ДДН, ДКН, СВА, СА

- параметры уравнения регрессии

Свободный член уравнения ()- условное начало уравнения, интерпретации не подлежит. Параметры при переменных -называют коэффициентами чистой регрессии. Коэффициент чистой регрессии показывает, на сколько единиц изменится результативный признак при изменении фактора на единицу при условии, что все остальные факторы останутся неизменными:

-при изменении соотношения выпущенных аспирантов с общей численностью аспирантов на 1%, соотношение выпуска из аспирантуры с численностью исследователей увеличится на 0,43 чел, при условии неизменности остальных факторов;

-при изменении доли докторов наук на единицу, результативный показатель уменьшится на 0,35 чел, если показатели будут зафиксированы на среднем уровне;

-при изменении доли кандидатов наук, соотношение выпуска из аспирантуры увеличится на 0, 19, при условии неизменности остальных факторов.

-при изменении соотношения аспирантов с численностью кандидатов наук на 1%, соотношение выпуска из аспирантуры с численностью исследователей увеличится на 0,15.

2) Теснота связи между факторами и результатом низкая (коэффициент множественной корреляции R=0.91), включенные в модель факторы включают 8,3% (RІ=0.83) вариации результативного признака.

Полученное уравнение в целом значимо: F-критерий Фишера=0,64. Следовательно, влияние факторов, включенных в модель, на общую площадь жилых помещений достоверно.

Коэффициенты чистой регрессии и условного начала будут значимы для генеральной совокупности, если ”P-значение” по каждому из параметров менее 0,05 (5%).

В данной модели не значимы коэффициенты чистой регрессии:

t1= -2,3 “P-значение”=0,03 или 3%, что меньше 5%; t2=1,53 “P-значение”=0,14 или 14%>5%, t3= -2,7 “P-значение”=0,015 или 1.5%<5%. Следовательно, полученные закономерности нельзя распространять на всю совокупность.

Так же незначимым осталось условное начало (“P-значение”=62%)- уравнение связи нельзя использовать в целях прогнозирования.

3) Чтобы продолжить корреляционный анализ и сравнить факторы по силе влияния, определить чистый вклад каждого фактора, рассчитаем стандартизированные коэффициенты (коэффициенты эластичности (Э) и в-коэффициенты (в)) по каждому фактору:

, ,

Где - средние значения, - средние квадратические отклонения результативного признака.

Таблица 2.8-Расчеты коэффициента эластичности и бета- коэффициента

№ п/п	СВА/ЧА	ДДН	ДКН	СА/ЧКН	СВА/ЧИ
1	0,292683	0,021739	0,246377	0,602941	0,043478
2	0,413793	0,011095	0,034024	1,26087	0,017751
3	0,26087	0,022388	0,097015	1,769231	0,044776
4	0,313725	0,010152	0,034856	0,495146	0,005415
5	0,28	0,028436	0,17654	0,33557	0,016588
6	0,24	0,006873	0,026346	2,173913	0,013746
7	0,307692	0,014257	0,077393	0,513158	0,01222
8	0,369565	0,008299	0,058091	0,821429	0,017635
9	0,245283	0,015614	0,07332	0,490741	0,008826
10	0,241935	0,009465	0,050261	0,402597	0,004896
11	0,240506	0,038819	0,217722	0,306202	0,016034
12	0,267606	0,011397	0,082334	0,169451	0,003734
13	0,265306	0,005706	0,031382	0,212121	0,001766
14	0,302632	0,007532	0,039922	0,286792	0,003465
15	0,280899	0,054934	0,178415	0,242507	0,012154
16	0,27907	0,035693	0,105315	0,160149	0,004707
17	0,301587	0,015021	0,139485	0,969231	0,040773
18	0,351852	0,074935	0,254522	0,274112	0,024548
19	0,305085	0,010288	0,062956	0,063853	0,001226
20	0,304348	0,026895	0,107266	0,101173	0,003303
21	0,288889	0,007788	0,026263	0,310345	0,002355
22	0,244898	0,004993	0,021719	0,109375	0,000582
23	0,271186	0,017948	0,074578	0,122407	0,002476
24	0,208333	0,015271	0,058978	0,642857	0,007899
среднее значение	0,286573	0,019814	0,094795	0,53484	0,012931
среднее квадратическое отклонение	0,044436	0,016543	0,069384	0,522112	0,013007
коэффициенты чистой регрессии		0,0428	-0,3467	0,1905	0,0154
эластичность		0,002959	-0,11468	0,355537	0,000695
бета		0,015934	-0,54135	2,238318	0,004508

Коэффициенты эл...