background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 

 

 

 

 

MINISTERSTWO EDUKACJI 

            NARODOWEJ 

 

 

Agnieszka Grzybowska 

Aneta Łabędzka   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Gromadzenie danych statystycznych i ich wykorzystywanie 
w procesach decyzyjnych  
343[01].Z2.03          

 

 

 

 

Poradnik dla ucznia                  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Wydawca   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Instytut Technologii Eksploatacji – Państwowy Instytut Badawczy 
Radom 2006   

 

 

 

 

 

 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

  1 

Recenzenci: 
mgr Zdzisława Koźmin 

mgr Barbara Wierzbowska 

 

 

Opracowanie redakcyjne: 

mgr Agnieszka Grzybowska 

mgr Aneta Łabędzka 

 

Konsultacja: 

dr Elżbieta Sałata 

 

Korekta: 

 

 

 

 

 

Poradnik  stanowi  obudowę  dydaktyczną  programu  jednostki  modułowej  „Gromadzenie 

danych  statystycznych  i  ich  wykorzystywanie  w  procesach  decyzyjnych”  343[01].Z2.03 
zawartego w modułowym programie nauczania dla zawodu technik administracji. 
 
 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

 
 
Wydawca 
 Instytut Technologii Eksploatacji – Państwowy Instytut Badawczy, Radom  2006

  

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

  2 

SPIS  TREŚCI

 

   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
1.    Wprowadzenie 

2.    Wymagania wstępne 

3.    Cele kształcenia 

4.    Materiał nauczania 

4.1.   Klasyfikacja badań statystycznych, metody i techniki badań 

statystycznych 

 

4.1.1. Materiał nauczania 

4.1.2. Pytania sprawdzające 

4.1.3. Ćwiczenia 

4.1.4. Sprawdzian postępów 

10 

4.2.    Kontrola materiału statystycznego i etapy jego opracowania 

11 

4.2.1. Materiał nauczania 

11 

4.2.2. Pytania sprawdzające 

15 

4.2.3. Ćwiczenia 

15 

4.2.4. Sprawdzian postępów 

17 

4.3.   Prezentacja  wyników  badania  statystycznego,  opis  statystyczny, 

zakres analizy statystycznej 

 

18 

4.3.1. Materiał nauczania 

18 

4.3.2. Pytania sprawdzające 

25 

4.3.3. Ćwiczenia 

26 

4.3.4. Sprawdzian postępów 

27 

4.4.   Analiza natężenia i struktury 

28 

4.4.1. Materiał nauczania 

28 

4.4.2. Pytania sprawdzające 

29 

4.4.3. Ćwiczenia 

28 

4.4.4. Sprawdzian postępów 

31 

4.5.   Analiza tendencji centralnej – średnie klasyczne i pozycyjne 

32 

4.5.1. Materiał nauczania 

32 

4.5.2. Pytania sprawdzające 

36 

4.5.3. Ćwiczenia 

36 

4.5.4. Sprawdzian postępów 

38 

4.6.   Analiza  dyspersji  –  obszar  zmienności,  odchylenie  przeciętne 

i standardowe, współczynnik zmienności 

 

39 

4.6.1. Materiał nauczania 

39 

4.6.2. Pytania sprawdzające 

42 

4.6.3. Ćwiczenia 

42 

4.6.4. Sprawdzian postępów 

44 

4.7.   Analiza asymetrii – kierunek i siła asymetrii, współczynnik skośności 

45 

4.7.1. Materiał nauczania 

45 

4.7.2. Pytania sprawdzające 

46 

4.7.3. Ćwiczenia 

47 

4.7.4. Sprawdzian postępów 

48 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

  3 

 

4.8. Analiza dynamiki 

49 

4.8.1. Materiał nauczania 

49 

4.8.2. Pytania sprawdzające 

52 

4.8.3. Ćwiczenia 

52 

 4.8.4. Sprawdzian postępów 

54 

4.9. Analiza korelacji zjawisk – tablica i wykres korelacyjny, miary 

korelacji 

 

55 

4.9.1. Materiał nauczania 

55 

4.9.2. Pytania sprawdzające 

57 

4.9.3. Ćwiczenia 

58 

4.9.4. Sprawdzian postępów 

59 

5. Sprawdzian osiągnięć 

60 

6. Literatura 

64 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

  4 

1. WPROWADZENIE

 

  

 

 

 

 

 

 

Poradnik  będzie  Ci  pomocny w przyswojeniu wiadomości z zakresu gromadzenia danych 

statystycznych i ich wykorzystywania w procesach decyzyjnych. 

W poradniku zamieszczono: 

 

wymagania  wstępne,  czyli  wykaz  umiejętności,  jakie  ukształtujesz  podczas  pracy 
z poradnikiem, 

 

materiał  nauczania,  czyli  minimum  wiadomości    teoretycznych  niezbędnych  do 
opanowania treści jednostki modułowej, 

 

zestaw pytań przydatny do sprawdzenia, czy już opanowałeś podane treści, 

 

ćwiczenia,  które  pomogą  Ci  zweryfikować  wiadomości  teoretyczne  oraz  ukształtować   
umiejętności praktyczne, 

 

sprawdzian postępów 

 

sprawdzian  osiągnięć,  przykładowy  zestaw zadań i  pytań. Pozytywny wynik sprawdzianu 
potwierdzi,  że  dobrze  pracowałeś  podczas  lekcji  i  że  nabyłeś  wiedzę  i  umiejętności 
z zakresu tej jednostki modułowej, 

 

literaturę uzupełniającą. 
W  rozdziale  Materiał  nauczania  treści  kształcenia  zostały  omówione  w  sposób  ogólny. 

Podany  zasób  wiadomości  powinien  być  wystarczający  do  osiągnięcia  celów  kształcenia 
niniejszej jednostki modułowej, ale możesz poszerzyć wiadomości o wskazaną literaturę. 
Materiał nauczania podzielono na następujące części: 
1.  Metody i techniki badań statystycznych 
2.  Kontrola materiału statystycznego i etapy jego opracowania 
3.  Prezentacja  wyników  badania  statystycznego,  opis  statystyczny,  zakres  analizy 

statystycznej 

4.  Analiza natężenia i struktury 
5.  Analizy tendencji centralnej – średnie klasyczne i pozycyjne 
6.  Analiza dyspersji – obszar zmienności, odchylenie przeciętne i standardowe, współczynnik        

zmienności 

7.  Analiza asymetrii – kierunek i siła asymetrii, współczynnik skośności 
8.  Analiza dynamiki 
9.  Analiza korelacji zjawisk – tablica i wykres korelacyjny, miary korelacji 

W  części  pierwszej  materiału  nauczania  omówiono  podstawowe  metody  badań 

statystycznych  i  techniki  ich  przeprowadzania.  W  kolejnych  dwóch  częściach  przedstawiono 
etapy  opracowywania  materiału  statystycznego  ze  zwróceniem  szczególnej  uwagi  na 
kompletność  zebranych  danych  statystycznych,  a  także  prezentację  uzyskanych  wyników. 
Następne  podrozdziały  dotyczą  ostatniego  etapu  badania  statystycznego  jakim  jest  analiza 
statystyczna. W zależności od zaistniałych potrzeb stosuje się różnego rodzaju analizy, których 
celem  jest  pokazanie  i  zbadanie  zjawiska,  a  także  znalezienie  zależności  zachodzących  w 
badanej  zbiorowości  statystycznej.  W  materiale  nauczania  zamieszczono  liczne  przykłady, 
celem lepszego zrozumienia omawianych zagadnień. Pytania sprawdzające zawarte w każdym 
podrozdziale  sprawdzą  stopień  przyswojenia  przez Ciebie materiału  nauczania  i  gotowość  do 
wykonania ćwiczeń. 

Wskazanie  jest  abyś  wykonał  wszystkie  ćwiczenia  zawarte  w  poradniku.  Pomocą  w  tym 

może  okazać  się  literatura  zamieszczona  na  końcu  poradnika.  Po  wykonaniu  ćwiczeń  masz 
możliwość  sprawdzenia  poziomu  swojej  wiedzy  i  umiejętności    z  zakresu  omówionego 
materiału, odpowiadając na pytania zawarte w Sprawdzianie postępów. 

Po  zrealizowaniu  zagadnień  zawartych  we  wszystkich  podrozdziałach  możesz  sprawdzić 

i ocenić nowo zdobytą wiedzę, wykorzystując do tego zamieszczony w poradniku test. 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

  5 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Schemat układu jednostek modułowych w module 

 „Ekonomiczne podstawy funkcjonowania jednostek organizacyjnych” 

 
 

343[01].Z2 

Ekonomiczne podstawy 

funkcjonowania jednostek 

organizacyjnych 

343[01].Z2.01 

Prowadzenie pełnej ewidencji zdarzeń 

gospodarczych 

w przedsiębiorstwie

 

343[01].Z2.02 

Prowadzenie ewidencji księgowej 

w jednostkach organizacyjnych sfery 

budżetowej 

343[01].Z2.03 

Gromadzenie danych statystycznych 

i ich wykorzystywanie 

w procesach 

decyzyjnych

 

343[01].Z2.04 

Sporządzanie sprawozdań finansowych, 

statystycznych i budżetowych

 

343[01].Z2.05 

Przeprowadzanie analizy ekonomiczno- 

-finansowej 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

  6 

2. WYMAGANIA WSTĘPNE

 

 

 

 

Przystępując do realizacji programu jednostki modułowej, powinieneś umieć: 

 

korzystać z różnych źródeł informacji, 

 

stosować podstawowe działania matematyczne, pamiętając o kolejności ich wykonywania 
(dodawanie, odejmowanie, mnożenie, dzielenie, potęgowanie itp.), 

 

posługiwać się podstawową terminologią z zakresu ekonomii,  

 

obsługiwać komputer na poziomie podstawowym z uwzględnieniem znajomości programu 
EXCEL, 

 

pracować w grupie i indywidualnie. 

 
 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

  7 

3. CELE KSZTAŁCENIA 

 

 

 

 

 

 

W wyniku realizacji programu jednostki modułowej, powinieneś umieć: 

 

sklasyfikować badania statystyczne, 

 

wyjaśnić istotę obserwacji statystycznej, 

 

zastosować metody i techniki gromadzenia danych statystycznych, 

 

opracować materiał statystyczny, 

 

zaprezentować materiał statystyczny w formie tabelarycznej i graficznej, 

 

przeprowadzić analizę struktury badanego zjawiska, 

 

posłużyć się miarami przeciętnymi: średnimi klasycznymi i pozycyjnymi, 

 

obliczyć i zinterpretować indeksy proste i złożone, 

 

przeprowadzić analizę dyspersji, asymetrii i korelacji badanych zjawisk, 

 

zinterpretować miary statystyczne. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

  8 

4. MATERIAŁ NAUCZANIA

  

 

 

 

 

 

4.1.  Klasyfikacja badań statystycznych, metody i techniki badań

 

 

statystycznych 

 

4.1.1. Materiał nauczania 

 

Badanie  statystyczne  to  proces  pozyskiwania  danych  na  temat  rozkładu  cechy 

statystycznej w populacji. 

Podejmowanie  decyzji  należy  do  najważniejszych  zadań  związanych  z  zarządzaniem. 

Tylko  posiadanie  rzetelnych,  dokładnych  i  wyczerpujących  informacji  zapewnia  podjęcie 
prawidłowej decyzji. Statystyka dostarcza informacji o wielkości zjawisk i ich kształtowania się 
w przeszłości. Informacje te mogą być wykorzystywane w procesie podejmowania decyzji. Na 
podstawie  danych  statystycznych  możliwe  jest  również  dokonywanie  kontroli  stopnia 
wykonywania wydanych poleceń lub oceny skutków podjętych wcześniej decyzji. 
Metody badań statystycznych dzieli się według dwóch podstawowych kryteriów:   
–   liczby jednostek statystycznych objętych badaniem, 
–   częstotliwości prowadzenia badań statystycznych. 
Biorąc poda uwagę liczbę jednostek statystycznych objętych badaniem wyróżnia się: 
–   badania pełne (spis statystyczny, rejestracja statystyczna, sprawozdawczość), 
–   badania częściowe (badania reprezentacyjne, badania monograficzne, badania ankietowe), 
–   szacunek statystyczny. 

Badania  pełne  polegają  na  gromadzeniu  informacji  od  wszystkich  jednostek 

statystycznych wchodzących w skład zbiorowości statystycznej. 

Spis  statystyczny  to  zbierania  informacji  bezpośrednio  od  wszystkich  jednostek 

wchodzących w skład zbiorowości statystycznej. Informacje te zbierane są przez rachmistrzów 
spisowych i ujmowane są na formularzach spisowych. Istotą spisu statystycznego jest dokładne 
określenie  momentu  tzw.  krytycznego,  na  który  zbiera  się  potrzebne  informacje,  np.  spis 
ludności dokonywany  na dzień 31 grudnia 2005 r. na godzinę 24.00. Pomimo, że rachmistrze 
spisowi  odwiedzają  gospodarstwa  domowe  np.  w  dniu  6  stycznia  2006  r.,  to  nie  uwzględnia 
się  osób  urodzonych  od  1-go  do  6-go  stycznia  2006  r.  Natomiast  bierze  się  pod  uwagę 
informacje o osobach zmarłych po 1 stycznia 2006 r. Spisy statystyczne są bardzo kosztowne 
i dlatego  metodę  tę  wykorzystuje  się  do  badania  najważniejszych  zjawisk  społeczno- 
-gospodarczych, tj. spisy ludności czy spisy rolne. 

Rejestracja  statystyczna  stanowi  węższy  zakres  tematyczny  niż  spis  statystyczny. 

Nie  występuje  tu  bezpośrednia  obserwacja  statystyczna,  informacje  zgłaszane  są  w  punktach 
rejestracyjnych,  które  wyznacza  instytucja  prowadząca  rejestrację.  Wyróżnia  się  2  rodzaje 
rejestracji statystycznej: 
–     doraźną rejestrację statystyczną, 
–     bieżącą rejestrację statystyczną. 

Doraźna  rejestracja  statystyczna  dotyczy  określonych  osób,  które  zgłaszają  się 

w wyznaczonych miejscach i udzielają informacji objętych rejestracją. 

Bieżąca rejestracja statystyczna polega na ciągłym, bieżącym, systematycznym notowaniu 

zdarzeń  i  faktów.  Przykładem  takiej  rejestracji  są:  Krajowy  Rejestr  Sądowy  (KRS),  rejestr 
podatników i nadawanie im numerów identyfikacji podatkowej (NIP). 

Sprawozdawczość  statystyczna  polega  na  tym,  że  jednostki  sprawozdawcze  sporządzają 

sprawozdanie  statystyczne  na  jednolitych  formularzach  sprawozdawczych,  stosując  zarówno 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

  9 

opis  liczbowy,  jak  i  słowny.  Formularze,  instrukcje,  terminy  ich  wypełnienia  są  opracowane 
i  ustalone przez instytucję prowadzącą badanie. Jest to najbardziej powszechna metoda badań 
statystycznych pełnych. 

Badania  częściowe  polegają  na  zbieraniu  informacji  o  wartościach  cech  statystycznych 

tylko  od  wybranych  z  całej  zbiorowości  jednostek  statystycznych.  Jednostki  te  stanowią 
zbiorowość  próbną,  zwaną  częściej  próbą.  Otrzymywane  wyniki  są  uogólniane  na  całą 
zbiorowość  statystyczną.  Badania  częściowe  są  łatwiejsze  i  tańsze,  mniej  pracochłonne 
i czasochłonne w porównaniu do badań pełnych. Stosuje się je w badaniu jakości towarów lub 
w marketingu. 

Badania  reprezentacyjne  polegają  na  wybraniu  próby  statystycznej.  Próba  będzie 

reprezentatywna,  jeżeli  jej  struktura  będzie  taka  sama,  jak  w  całej  zbiorowości  statystycznej. 
Przykładem  tego  rodzaju  badań  mogą  być  np.  badania dotyczące  sytuacji  społeczno-socjalnej 
kobiet mieszkających na wsi. 

Badanie  monograficzne  polega  na  szczegółowym  zbadaniu  pojedynczej  jednostki 

statystycznej  lub  niewielkiej  liczby  tych  jednostek,  po  czym  wnioski  z  tego  badania  uogólnia 
się na całą zbiorowość. Ze względu na niewielką liczbę badanych jednostek można to badanie 
pogłębić  i  objąć  nim  większą  liczbę  cech  niż  w  przypadku  badania  całkowitego.  Monografia 
polega  przede  wszystkim  na  opisie  badanych  zjawisk,  a  nie  tylko  na  zbieraniu  danych 
liczbowych.  Metodę  monograficzną  stosuje  się    na  przykład  w  badaniu  warunków  pracy 
pracowników. 

Badania  ankietowe  polegają  na  tym,  że  instytucja  przeprowadzająca  badanie  zwraca 

się  do  określonej  grupy  osób  lub  organizacji  z  zaproszeniem,  by dobrowolnie wypowiedziały 
się na temat, którego dotyczy ankieta. Formularze ankiety wysyła się albo do szerokiego grona 
osób, albo do zespołu specjalistów z danej dziedziny. 

Szacunek  statystyczny  jest  metodą  badań  statystycznych  stosowaną  w  przypadku,  gdy 

nie  można  zastosować  badania  pełnego  lub  częściowego  lub  gdy  otrzymany  materiał 
statystyczny  jest  niekompletny.  Szacunek  statystyczny  polega  na  określeniu  przybliżonej 
wielkości  zjawisk  i  jest  on  możliwy  tylko  wówczas,  gdy  istnieje  jakiś  związek  pomiędzy 
cechami  znanymi  a  poszukiwanymi.  Typowym  przykładem  jest  oszacowanie  liczby  ludności 
w okresach, w których nie dysponujemy danymi ze spisów ludności. 

 

4.1.2. Pytania sprawdzające

 

 

Odpowiadając na pytania, sprawdzisz czy jesteś przygotowany do wykonania ćwiczenia. 

1.  Według jakich kryteriów dzieli się metody badań statystycznych? 
2.  Jakie znasz rodzaje badań statystycznych? 
3.  Na czym polegają badania pełne, częściowe i szacunek statystyczny? 

 

4.1.3. Ćwiczenia

 

 

Ćwiczenie 1 

Scharakteryzuj poszczególne rodzaje badań pełnych. 

 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  scharakteryzować rodzaje badań statystycznych, 
3)  zaprezentować wyniki pracy. 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 10 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

–     przybory do pisania, 
–     kartka papieru, 
–     literatura zgodna z punktem 6 Poradnika dla ucznia. 

 

Ćwiczenie 2 

Scharakteryzuj  badania  częściowe  i  szacunek  statystyczny  i  podaj  różnice  między 

badaniami pełnymi, częściowymi i szacunkiem statystycznym. 

 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  scharakteryzować badania częściowe, 
3)  podać definicję szacunku statystycznego, 
4)  wskazać zachodzące między nimi różnice, 
5)  zaprezentować wyniki pracy. 

 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

–     przybory do pisania, 
–     kartka papieru, 
–     literatura zgodna z punktem 6 Poradnika dla ucznia. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.1.4. Sprawdzian postępów    

 

 

   

 

 

Czy potrafisz: 

Tak 

Nie 

1)   określić kryteria podziału metod badań statystycznych?        

 

 

2)  podać definicję badania statystycznego? 

 

 

3)  wskazać rodzaje badań statystycznych? 

 

 

4)    scharakteryzować badania pełne, częściowe i szacunek statystyczny? 

 

 

5)    podać różnice między poszczególnymi rodzajami badań statystycznych? 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 11 

4.2.  Kontrola materiału statystycznego i etapy jego opracowania 

 

4.2.1. Materiał nauczania 

Prowadząc  badania  statystyczne  często  korzystamy  z  różnorodnych  materiałów.  Zwykle 

przed wykorzystaniem materiału w badaniu statystycznym poddajemy go kontroli. 

Kontrola  materiału  jest  niezbędna,  gdyż  badania  statystyczne  są  czasochłonne, 

pracochłonne, a przede wszystkim kosztowne. Istotne jest aby wyniki tych badań były zgodne  
z prawdą i nie zawierały błędów. 

Rozróżniamy 2 rodzaje kontroli materiału statystycznego:  

–  kontrolę formalną obejmującą kontrolę kompletności materiału statystycznego,  
kontrolę 

zupełności 

zapisów 

oraz 

kontrolę 

zgodności 

rachunkowej, 

–  kontrolę 

merytoryczną 

tj. 

kontrolę 

logicznej 

poprawności 

zapisu.  

Kontrola  kompletności  materiału  statystycznego  polega  na  sprawdzeniu,  czy  otrzymano 
materiał  od  wszystkich  jednostek  sprawozdawczych  zobowiązanych  do  jego  przesłania. 
Ponadto  jeśli  badanie  wymagało  wypełnienia  kilku  formularzy,  to  należy  w  ramach  kontroli 
kompletności  sprawdzić  czy  wszystkie  dokumenty zostały  przekazane.  Jeśli  stwierdzono brak 
formularzy,  wówczas  należy  przesłać  je  ponownie  wraz  z    pismem  przypominającym, 
powołując  się  na  podstawę  prawną  prowadzenia  badań  statystycznych.  Ponowny  brak 
wypełnionych  formularzy  dla  instytucji  prowadzących  badania  powoduje,  że  wyniki  dla  tych 
jednostek  szacuje  się.  Jednak  przy  prezentowaniu  wyników  badania  statystycznego  należy 
wymienić  dla  jakich  jednostek  wynik  został  określony na  podstawie  szacunku statystycznego. 
W  przypadku  gdy  jednostki,  które  nie  przesłały  formularzy  tworzą  charakterystyczną  grupę, 
której wyniki mogą w sposób znaczący obniżyć jakość całego badania, to oszacowane wyniki 
mogą w sposób decydujący zniekształcić jakość całego badania. 

 

Przykład 

Do 50 średniej wielkości firm wysłano formularze ankiet dotyczących liczby komputerów. 

Sprawozdanie  nadesłało  49  firm  objętych  badaniem  tj.  98%. Brakujące sprawozdanie stanowi 
2%  ogólnej  liczby  sprawozdań.  Zakładając,  że  dane zawarte  w  brakującym sprawozdaniu  nie 
mogą  zniekształcić  wyników  badania,  to  na  podstawie  nadesłanych  49  sprawozdań  można 
byłoby przyjąć: 
 

Procent kompletności 

 

Ankieta

 

 

Liczba ankiet

 

Łączna liczba 

komputerów 

Materiału 

statystycznego 

Danych 

statystycznych 

nadesłane 

49 

245 

49/50*100 = 98 

245/260*100 = 94,23 

brakujące 

15 

1/50*100 = 2 

15/260*100 = 5,27 

 

50 

260 

100 

100 

 

Kontrola  zupełności  zapisu  polega  na  sprawdzeniu,  czy  odpowiedziano  na  wszystkie 

pytania  zawarte  w  przekazanych  materiałach  statystycznych.  Kontroli  zapisu  dokonuje  się, 
sprawdzając  wszystkie  druki.  Jeżeli  stwierdzono  niezupełność zapisu lub  jego  brak,  to należy 
skontaktować  się  z  osobą  sporządzającą  dany  formularz  (dane  zamieszczone  są  na  ostatniej 
stronie  formularza),  celem  uzupełnienia  brakujących  informacji.  Pozostawienie  pozycji 
niewypełnionej,  stwarza  różne  warianty  interpretacyjne  (np.  brak  danych  dotyczących  tej 
pozycji,  w  jednostce  sprawozdawczej  nie  wystąpiły  fakty  dotyczące  tej  pozycji,  nieuwaga 
osoby wypełniającej formularz).  

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 12 

Kontrola  zgodności  rachunkowej  jest  prowadzona,  kiedy  informacje  zawarte 

w  formularzach  są  przedstawione  w  sposób  liczbowy.  Kontrola  ta  polega  na  sprawdzeniu 
poprawności  obliczeń  (np.  sumowanie,  mnożenie).  Ponadto  dokonuje  się  weryfikacji,  czy 
wszystkie  wartości  zostały  podane  we  właściwych  jednostkach  miary  oraz  czy  dokonano 
wymaganych zaokrągleń. 

Kontrola  logicznej  poprawności  zapisów  wymaga  znajomości  badanego  zagadnienia, 

sprowadza  się  do wykrywania błędów  w treści zapisów, poprawności sformułowanych pytań 
zawartych  w  formularzu,  instrukcji  statystycznej  oraz  czy  odpowiedzi  są  zgodne  ze  stanem 
faktycznym  i  z  przepisami  prawa.  Jest  ona  dokonywana  przez  specjalistów  z  określonego 
tematu.  Przeprowadzając  kontrolę  logicznej  poprawności  zapisu,  porównuje  się  ją  z  innymi 
materiałami  dotyczącymi  tego  samego  zjawiska. Błędy ujawnione w czasie kontroli mogą być 
czasami  wyjaśnione  bezpośrednio.  Jeśli  to  jest  niemożliwe,  należy  zwrócić  się  do  jednostki 
sporządzającej  materiał  statystyczny  z  pytaniem  o  ich  wyjaśnienie.    Kontrola  ta  stanowi 
najważniejszy  jak  również  najtrudniejszy  etap  przygotowania  surowego  materiału 
statystycznego do opracowania. 
 Podczas zbierania materiału statystycznego mogą pojawiać się błędy. Kontrola pod względem 
merytorycznym i formalnym pomaga w wykryciu części tych nieprawidłowości.  

Rozróżniamy  2  rodzaje  błędów  w  materiale  statystycznym:                                                

Błędy  przypadkowe  –  wynikające  z  nieuwagi,  omyłki  liczbowe  (np.  zamiast  2  napisano  20) 
oraz  błędy  zwane  czeskimi  (np.  zamiast  12  napisano  21),  błędy  wynikające  z  braku 
umiejętności podawania prawidłowych odpowiedzi czy zwykłego niedbalstwa. Wpływ  błędów 
o  charakterze  przypadkowym  na  wynik  badania  jest  zawsze  mniejszy  niż  błędów 
o charakterze systematycznym. 
Błędy systematyczne  –  polegające  na  świadomym  podawaniu  błędnych  danych.  Błędy 
systematyczne  mają    z  reguły  jeden  kierunek  (celowo są  zaniżane bądź zawyżane w stosunku 
do  stanu  faktycznego),  przez  co  są  groźniejsze  i  w  dużym  stopniu  wpływają  na  ostateczne 
wyniki badań.  

 

Przykład 

Przedsiębiorstwo Komunikacyjne „X” zorganizowało badanie statystyczne, którego celem 

było  ustalenie  liczby  pasażerów  korzystających  z  komunikacji  podmiejskiej.  W  tabeli 
przedstawiono wyniki badania z uwzględnieniem błędów systematycznych i przypadkowych. 
 

Liczba pasażerów obciążona błędami 

 

Linia autobusowa 

 

Faktyczna liczba pasażerów 

przypadkowymi 

świadomymi 

1 130 

1 119 

1 150 

1 215 

1 220 

1 270 

845 

854 

886 

1 020 

1 017 

1 060 

RAZEM 

4 210 

4 210 

4 366 

 

Powstanie  błędów  przypadkowych  mogło  być  spowodowane  np.  poprzez  przeliczenie 

dwukrotne  tego  samego  pasażera  lub  pominięcie  w  liczeniu  ze  względu  na  duży  przepływ 
pasażerów w godzinach szczytu.  
Powstanie  błędów  systematycznych  mogło  być  spowodowane  celowym  zawyżaniem  wyniku, 
np. w sytuacji gdy linia autobusowa miałaby być zlikwidowana. 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 13 

Wyniki  badań  statystycznych  powinny  być  podawane  w  sposób  dokładny.  Jeśli  badanie 

polega  na  przeliczeniu  osób  czy  przedmiotów,  wówczas  podanie  informacji  nie  jest  trudne. 
Problem  pojawia  się,  gdy  musimy  zastosować  urządzenia  pomiarowe,  czy  zaokrąglać  liczy. 
Zaokrąglenie polega na odrzuceniu końcowych cyfr i jeżeli ostatnia z odrzuconych cyfr jest 0, 
1, 2, 3, 4, to pozostałe cyfry nie ulegają zmianie. Jeżeli ostatnią odrzuconą cyfrą jest 5, 6, 7, 8, 
9, to ostatnią pozostawioną cyfrę zwiększa się o 1 (np. 1,456 = 1,46; 1,654 = 1,65). 
Zebrany  materiał  statystyczny  zwany  jest  materiałem  surowym,  gdyż  ma  postać 
nieuporządkowanego  zbioru  danych,  który nie  może  być przedmiotem  analizy, porównań czy 
wyciągania wniosków, a więc nie wystarcza do przeprowadzenia badania. Dlatego materiał ten 
podlega opracowaniu.  

Opracowanie  materiału  obejmuje:  grupowanie  statystyczne  i  zliczanie  materiału 

statystycznego. 

Grupowanie  statystyczne  polega  na  podziale  badanej  zbiorowości  statystycznej  na 

mniejsze  jej  części  według  cech,  które  są  istotne  ze  względu  na  cel  badania,  pozwala  na 
uporządkowanie  materiału  statystycznego  i  zapewnia  jego  porównywalność.  Wskazanie 
podobieństw  i  różnic  występujących  w badanej zbiorowości statystycznej oraz sformułowanie 
obiektywnych wniosków jest celem grupowania statystycznego. 

Pierwszym  etapem  przy  grupowaniu  statystycznym  jest  stworzenie  wykazu 

klasyfikacyjnego,  czyli  uporządkowanego  wykazu  wariantów  cech.  Uporządkowanie  to 
powinno  być  logiczne  i  przejrzyste.  Ułatwi  to  zaszeregowanie  poszczególnych  jednostek  do 
odpowiednich grup.  
 
Przykład 

Jeśli  badanie  statystyczne  polega  na  określeniu  poziomu  wykształcenia  ludności 

zatrudnionej w gospodarce, wówczas klasyfikacja ma postać: 

 

wykształcenie 

wyższe 

średnie 

zasadnicze zawodowe 

podstawowe 

 
Dla  cech  mierzalnych  grupy  porządkujemy  zazwyczaj  zgodnie  ze  wzrostem  wartości  cechy 
(tzn. od najmniejszej do największej wartości cechy). 

Trudności  pojawiają  się,  kiedy  badana  cecha  ma  charakter  ciągły.  Wówczas  warianty 

cechy  w  wykazie  klasyfikacyjnym  powinny  być  przedstawione  w  przedziałach  liczbowych, 
zwanych  przedziałami  klasowymi,  gdzie  mniejsza  z  liczb  nazywana  jest  dolną  granicą, 
a większa górną granicą przedziału klasowego. 
 
Przykład   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Przykład 

Płace w firmie „X” za m-c luty 2006                               Płace w firmie „X” za m-c luty 2006                               

              Płace w zł                           

 

 

 

 

 

 

 

   Płace w zł 

(2500 – 2800> 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2500,01 – 2800 

(2800 – 3100> 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2800,01 – 3100 

(3100 – 3400> 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3100,01 – 3400 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 14 

Zapis (3100 – 3400>oznacza, przedział otwarty lewostronnie i domknięty  prawostronnie. 

Do  tego  przedziału  zaliczeni  zostaną  pracownicy,  których  zarobki  są  większe  niż  3100  zł  
i  mniejsze  lub  równe  3400  zł.  Osoby  z  wynagrodzeniem  3100  zł  znajdować  się  będą  
w  przedziale  (2800-3100>.  W  przykładzie  obok  zagwarantowana  jest  rozłączność 
przedziałów,  tj.  górna  granica  przedziału  poprzedniego  jest  o  jednostkę  mniejsza  od  dolnej 
granicy następnego. 

Istnieje  również  możliwość  ujęcia  zapisów  w  taki  sposób,  że  dolna  granica  przedziału  

następnego  jest  o  jednostkę  większa  od górnej granicy przedziału  poprzedniego.  Jednak  tego 
sposobu  nie  można  wykorzystać,  gdy  wartość  cechy  jest  wartością  pośrednią  między  górną 
a dolną granicą dwóch występujących po sobie przedziałów liczbowych.  

W  wykazach  klasyfikacyjnych  z  cechą  ze  zmiennością  ciągłą  ważne  jest  obliczanie 

środków poszczególnych przedziałów klasowych  (symbol 

o

 ). Środek przedziału klasowego 

jest wykorzystywany przy obliczaniu miar statystycznych stosowanych w analizie statystycznej. 
Obliczenie środka przedziału klasowego dokonujemy, posługując się wzorem: 

(

)

it

io

o

x

x

x

+

=

2

1

 

gdzie: 

i = 1, 2…. – numer przedziału klasowego 

io

– dolna granica przedziału klasowego o numerze i 

it

x

– górna granica przedziału klasowego o numerze i 

Tworząc  wykaz  klasyfikacyjny  z  cechą  ze  zmiennością  ciągłą,  należy  określić  rozpiętość 

przedziałów  klasowych,  czyli  różnicę  między  jego  górną  a  dolną  granicą.  Rozpiętość 
poszczególnych  przedziałów  powinna  być  taka  sama,  gdyż  tworzenie  przedziałów  klasowych 
o różnej rozpiętości wyklucza wykorzystanie do analizy materiału statystycznego. 

Liczba  przedziałów  klasowych  w  wykazie  klasyfikacyjnym  zależy  m.in.  od  celu  badania, 

liczebności zbiorowości statystycznej. 
Poprawne grupowanie statystyczne wymaga przestrzegania określonych zasad: 

 

wykaz klasyfikacyjny musi być tak opracowany, by wszystkie jednostki statystyczne objęte 
badaniem były w nim zawarte – jest to zasada grupowania wyczerpującego, 

 

w  wykazie  klasyfikacyjnym  badana jednostka statystyczna powinna przynależeć do jednej 
grupy – jest to zasada grupowania rozłącznego, 

 

w  przypadku  zróżnicowania  badanych  jednostek  statystycznych  pod  względem  wartości 
cechy,  należy  stworzyć  tyle  przedziałów  klasowych,  aby  każdy  z  nich  zawierał  jednostki 
o małym zróżnicowaniu wartości cechy, 

 

nie  powinno  się  zbyt  rozdrabniać  grup,  dlatego  jeżeli  niektóre  warianty  cechy  występują 
u  niewielkiej  liczby  jednostek,  wówczas  możliwe  jest  stworzenie  grup  zbiorczych 
określanych jako pozostałe lub różne, 

 

przy  badaniach  powtarzalnych  nie  powinno  się  zmieniać  wykazu  klasyfikacyjnego, 
ponieważ możliwe będzie porównanie wyników tych badań. 

Istotną czynnością po dokonaniu grupowania statystycznego jest jego zliczenie, czyli ustalenie 
liczebności poszczególnych grup. 

Wyróżniamy  następujące  sposoby  zliczania  materiału  statystycznego:  bezpośrednie,  

sposobem kreskowym, sposobem kartkowym i za pomocą programów komputerowych. 

Zliczanie  bezpośrednie  dotyczy  małej  zbiorowości,  gdy  podział  jednostek  na  grupy  jest 

prosty (np. policzenie przez ucznia liczby krzeseł w sali lekcyjnej). 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 15 

Zliczanie  sposobem  kreskowym  polega  na  przygotowaniu  arkusza  roboczego,  w  którym 

pionowymi  kreskami  zaznacza  się  wystąpienie  określonego  wariantu  cechy.  Zastosowanie 
zliczania  materiału  statystycznego  sposobem  kreskowym  wymaga  dokonania  grupowania 
statystycznego  i  stworzenia  szeregu  rozdzielczego.  Najczęściej  stawiamy  cztery  pionowe 
kreski,  a  piątą  przecinamy  te  cztery.  Metoda  kreskowa  jest  metodą  prostą  i  tanią,  gdyż  nie 
wymaga stosowania żadnych urządzeń technicznych.  

Zliczanie  sposobem  kartkowym  polega  na  segregacji  indywidualnego  materiału 

statystycznego w postaci wypełnionych ankiet, formularzy na stosy o jednakowych wariantach 
cechy.  Po zliczeniu  formularzy  znajdujących  się w każdym stosie zapisuje się ich liczbę. Taka 
metoda  stosowana  jest,  gdy  informacje  o  poszczególnych  jednostkach  podlegających badaniu 
zebrane zostały na indywidualnych formularzach.  

Przykład 
Dyrektorzy  szkół  podstawowych  w  Hrubieszowie  wypełnili  formularze  statystyczne 

dotyczące  liczby  komputerów  w  szkole.  Otrzymany  materiał  zliczono  sposobem  kartkowym. 
Na  pierwszym  stosie  ułożono  formularze  z  tych  szkół,  w  których  nie  było  komputerów,  na 
drugim  stosie  formularze  z  tych  szkół,  w  których  był  jeden  komputer,  a  na  ostatnim  ósmym 
stosie  ułożono  formularze,  pochodzące  z  tych  szkół  w  których  było    dziewięć  komputerów. 
Następnie  dokonano  zliczenia  formularzy  znajdujących  się  w  każdym  ze  stosów  i  te  liczby 
wpisano  do  zbiorczego  zestawienia.  Celem  sprawdzenia  prawidłowości  zliczania  materiału 
statystycznego  porównano,  czy  suma  formularzy  we  wszystkich  stosach  jest  równa  68, 
ponieważ taka była liczebność badanej zbiorowości.  

Zliczanie przy wykorzystaniu programów komputerowych ma zastosowanie, gdy jest duża 

liczebność  badanej  jednostki.  Stosowanie  odpowiednich  programów  komputerowych  oraz 
wykorzystywanie  nośników  informacji  znacznie  wpływa  na  efektywność  opracowania 
materiału  statystycznego  i  umożliwia  długotrwałe  przechowywanie  dużych  ilości  informacji. 
Dodatkową zaletą jest skrócenie czasu opracowania materiału statystycznego. 

 

4.2.2. Pytania sprawdzające  

 

 

 

 

 

 

 

Odpowiadając na pytania, sprawdzisz, czy jesteś przygotowany do wykonania ćwiczeń. 

1.  Na czym polega grupowanie statystyczne i jaki jest jego cel? 
2.  Jakie są zasady tworzenia wykazów klasyfikacyjnych? 
3.  Jakie znasz rodzaje kontroli materiału klasyfikacyjnego? 
4.  Na czym polega i jakie znasz sposoby zliczania materiału statystycznego? 

 

4.2.3. Ćwiczenia 

 

 

Ćwiczenie 1 

Dokonaj grupowania uczestników spotkania według następujących kryteriów:  

a)  wykształcenie, wiek i płeć, 
b)  wiek i płeć 
c)  płeć i wykształcenie, 
a następnie przeprowadź zliczenia materiału metodą kreskową.  
Uczestnikami spotkania jest 15 osób: 
1)  42  lata,  średnie,  kobieta;  2)  32  lata,  wyższe,  kobieta;  3)  26  lat,  wyższe,  mężczyzna, 
4) 27 lat,  średnie,  kobieta;  5)  59  lat,  podstawowe,  kobieta;  6)  50  lat,  zasadnicze  zawodowe, 
mężczyzna;  7)  30  lat,  wyższe,  mężczyzna;  8)  29  lat,  wyższe,  mężczyzna;  9)  23  lata,  średnie 
kobieta;  10)  61  lat,  wyższe,  kobieta;  11)  68  lat,  wyższe,  mężczyzna;  12)  45  lat,  wyższe, 
kobieta;  13)  35  lat,  wyższe,  mężczyzna;  14)  60  lat,  zasadnicze  zawodowe,  mężczyzna; 
5) 28 lat, wyższe, kobieta. 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 16 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  opracować dostępny materiał statystyczny, 
3)  zbudować stosowny wykaz klasyfikacyjny. 

 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

 

materiały biurowe, 

 

literatura zgodna z punktem 6 Poradnika dla ucznia. 

 

Ćwiczenie 2 

Za pomocą metody kreskowej dokonaj podziału kandydatów na Akademię Medyczną 

według otrzymanych ocen z biologii i chemii: 
–     biologia: 4, 2, 4, 5, 3, 4, 3, 2, 2, 4, 3, 2, 4, 5, 3, 4, 3, 2, 3, 3, 4, 3, 2, 4, 4, 3, 5, 3, 2, 3; 
–     chemia: 4, 3, 3, 5, 5, 3, 3, 3, 4, 2, 3, 4, 2, 5, 3, 4, 4, 2, 5, 3, 2, 3, 4, 4, 3, 3, 4, 5, 4, 4. 

 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  dokonać grupowania statystycznego, 
3)  stworzyć szereg rozdzielczy, 
4)  zaprezentować wyniki pracy. 

 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

 

materiały biurowe, 

 

literatura zgodna z punktem 6 Poradnika dla ucznia. 

 

Ćwiczenie 3 

Pogrupuj  przedsiębiorstwa  według  kosztów  jakie  poniosły  w  200X  r.,  zbuduj  szereg 

rozdzielczy  z  przedziałami  liczbowymi  o  rozpiętości  15  tys.  Koszty  (w  tys.)  w  badanych 
przedsiębiorstwach były następujące: 15, 18, 25, 27, 36, 39, 44, 50, 58, 60, 63, 67, 72, 76, 80, 
84, 88, 90, 94.  

 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  zbudować szereg rozdzielczy o wymaganej rozpiętości, 
3)  zaprezentować wyniki pracy. 

 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

–     materiały biurowe, 
–     literatura zgodna z punktem 6 Poradnika dla ucznia. 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 17 

4.2.4. Sprawdzian postępów    
 

   

 

 

 

Czy potrafisz: 

Tak 

Nie 

1)  omówić czynności związane z grupowaniem statystycznym? 

 

 

2)  określić zasady tworzenia wykazów klasyfikacyjnych? 

 

 

3)  dokonać kontroli materiału klasyfikacyjnego? 

 

 

4)  zastosować w praktyce zliczanie materiału statystycznego? 

 

 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 18 

4.3.  Prezentacja wyników badania statystycznego, opis 

statystyczny, zakres analizy statystycznej 

 

4.3.1. Materiał nauczania

 

Przygotowany  materiał  statystyczny  należy  zaprezentować  w  sposób  czytelny  i  rzetelny. 

Stosuje  się  trzy  metody  prezentacji  danych  statystycznych:  tabelaryczną,  graficzną 
i opisową.  

Tabelaryczna  prezentacja  danych  statystycznych  podaje  w  sposób  zwięzły,  przejrzysty 

i zrozumiały wiele informacji. Występuje w rocznikach statystycznych. W ramach tabelarycznej 
formy prezentacji materiału statystycznego wyróżniamy: 

 

szeregi statystyczne, zwane prostymi tablicami statystycznymi, 

 

tablice statystyczne, zwane złożonymi. 
Szeregi  statystyczne  przedstawiają  pogrupowany  i  uporządkowany  według  jednego 

kryterium  materiał  statystyczny.  Tablica,  w  której  prezentowany  jest    szereg  statystyczny 
składa  się  z  dwóch  kolumn  (wierszy).  Rubryka  pierwsza  zawiera  opis  treści  pozycji  szeregu, 
zaś  druga  rubryka  podaje  informacje  o  liczbie  jednostek  statystycznych  spełniających 
poszczególne  kryteria.  Liczebność  określonej  klasy  oznacza  liczbę  jednostek  statystycznych, 
które posiadają określony wariant cechy, czyli liczbę jednostek należących do poszczególnych 
klas. 
Przykład 

Wygrane w lotto Jacka X w roku 2005: 2, 5, 1, 4, 2, 1, 2, 3, 3, 2, 1, 4, 5, 2, 1, 3, 2, 4, 3, 4, 3 

Ilość trafnych skreśleń 

Liczba obserwacji 

Razem 

21 

 

Szeregi  statystyczne  poddawane  dalszej  klasyfikacji  dają  nam  następujące  ich  rodzaje: 

rozdzielcze, geograficzne, wyliczające i dynamiczne. 
Połączenie  kilku  szeregów  statystycznych  w  jedną  całość  daje  nam  tablice  statystyczne. 
Przedstawiają  one  zróżnicowanie  kilku  zbiorowości  według  jednego  kryterium  albo 
zróżnicowanie jednej zbiorowości przy zastosowaniu kilku kryteriów. 

Szereg rozdzielczy – stanowi zbiorowość statystyczną podzieloną na części (klasy) według 

określonej  cechy  jakościowej  lub  ilościowej  z  podaniem  liczebności  lub  częstości  każdej  z 
wyodrębnionych 

klas. 

Podział 

ten 

oparty 

jest 

na 

cechach 

niemierzalnych 

i mierzalnych ze zmiennością ciągłą lub zmiennością skokową. Szereg rozdzielczy opracowany 
z zastosowaniem cechy niemierzalnej nosi nazwę szeregu jakościowego. 

W  szeregu  rozdzielczym  w  jednej  kolumnie  (wierszu)  w  sposób  uporządkowany 

zamieszczony  jest  wykaz  klasyfikacyjny,  czyli  warianty  badanej  cechy  mierzalnej  lub 
niemierzalnej,    a  w  drugiej  kolumnie  (wierszu)  zawarte  są  liczebności  odpowiadające 
poszczególnym  klasom    z  wykazu  klasyfikacyjnego.  Liczebność  (wielkość)  określonego

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 19 

przedziału  klasowego  oznacza  liczbę  jednostek  statystycznych,  które  posiadają  określony 
wariant cechy, czyli liczbę jednostek należących do poszczególnych klas. 

Poniżej  przedstawiono  przykłady  szeregów  rozdzielczych. Pierwszy z nich jest szeregiem 

rozdzielczym  z  cechą  niemierzalną,  drugi  z  cechą  mierzalną  ze  zmiennością  skokową,  trzeci 
z cechą mierzalną ze zmiennością ciągłą.  

 

Pracownicy firmy „A” zatrudnieni na podstawie poziomu wykształcenia. Stan na 31.12.2005 

Poziom wykształcenia 

wyższe 

średnie 

zasadnicze 

zawodowe 

podstawowe 

ogółem 

Liczba zatrudnionych 

14 

40 

11 

70 

 

Oceny uczniów z biologii otrzymane w roku szkolnym 2004/2005 

Ocena 

Liczba uczniów 

15 

Razem 

30 

 

Pracownicy firmy „S” na podstawie wynagrodzenia uzyskanego w miesiącu lutym 2006 r. 

Wynagrodzenie w zł. (xio-xit) 

Liczba pracowników 

2100-2400 

86 

2400-2700 

102 

2700-3000 

67 

Razem 

255 

 

Szeregi  geograficzne  prezentują  terytorialne  rozmieszczenie  lub  nasilenie  badanych 

wielkości statystycznych w określonym  czasie. Konstrukcja szeregu geograficznego polega na 
ujęciu  w  pierwszej  rubryce  jednostek  podziału  zbiorowości  statystycznej  (np.  regionu, 
państwa,  kontynentu),  zaś  w  drugiej  przedstawia  się  informacje  o  wielkości  badanego 
zjawiska. 
 

Kraje 

Zbiory ziemniaków (w tys. ton) 

w 2001 r. 

Świat       w tym: 

204 046 

Chiny 

64 032 

Indie 

22 143 

Ukraina 

17 344 

Rosja 

35 000 

USA 

19 862 

Polska 

19 379 

Holandia 

7 015 

Niemcy 

11 503 

Białoruś 

7 768 

Źródło: Opracowanie własne na podstawie Małego rocznika statystyczn. Polski 2003, Tabl. 31, s. 540. 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 20 

Szeregi  wyliczające  służą  do  przedstawiania  różnych  wielkości  statystycznych,  które 

w sumie nie tworzą całości, jedynie mają charakter informacyjny. Szeregi wyliczające składają 
się  z  trzech  kolumn:  pierwsza  zawiera  określenie  prezentowanych  zjawisk,  druga  jednostki 
miary, trzecia wielkości prezentowanych zjawisk. 
 
Spożycie  niektórych  artykułów  w  wybranej  grupie  osób  w  przeliczeniu  na  1  mieszkańca 
w 2005 r.  

Wyszczególnienie 

Jednostka miary 

Wielkość spożycia 

Mąka 

kg 

25,5 

Papierosy 

szt. 

2200 

Obuwie 

para 

2,3 

Mleko 

190,6 

 

Szeregi dynamiczne pokazują, jak kształtuje się zjawisko na skutek upływu czasu. Szeregi 

dynamiczne zbudowane są z dwóch kolumn. W pierwszej z nich podawane są momenty czasu 
(np.  rok,  miesiąc),  a  w  drugiej  wielkość  badanego zjawiska w czasie określonym w pierwszej 
kolumnie. 

 

Rok 

Liczba zarejestrowanych 

samochodów osobowych w Polsce 

w tys. szt. (stan w dniu 31.12) 

1998 

8 891 

1999 

9 283 

2000 

9 991 

2001 

10 503 

2002 

11 029 

Źródło: Opracowanie własne na podstawie Małego rocznika statystycznego Polski 2003. 

 

Metoda  graficzna  wykorzystuje  do  prezentacji  danych  statystycznych    różnego  rodzaju 

wykresy. Jest ona mniej dokładna niż prezentacja tabelaryczna, dlatego wskazane jest dodanie 
do  wykresów  danych  liczbowych  określających  poszczególne  wielkości  zawarte na  wykresie. 
W  statystyce wykorzystuje się wykresy: liniowe, powierzchniowe, w układzie współrzędnych, 
obrazkowe, ilościowe, prezentacje metodą wiedeńską,  kartogramy. 

Metodę  liniową  przedstawiamy  w  postaci  pionowych  lub  poziomych  odcinków,  których 

długość jest proporcjonalna do przedstawianego zjawiska. 
 
 
 
 
 
 
 
 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 21 

Przykład 

Przyjmując,  że  lądy  na  Ziemi  obejmują  łącznie  150  milionów  km²,  powierzchnie 

poszczególnych kontynentów  wynoszą: 

 

 

 

 

 

 

 

 

      

 

 

  

 

  Europa         Azja             Afryka        Ameryka Płn.    Ameryk Płd.   Australia   Antarktyda 

10,5 mln km²   44,4 mln km²     30,3 mln km²     21,5 mln km²     20,5 mln km²    8,5 mln km²   13,4 mln km² 

Źródło: Mały rocznik statystyczny Polski 2003, Tabl. 1, s. 488. 

Metoda  powierzchniowa  polega  na  zastosowaniu  w  badanym  zjawisku  figur 

geometrycznych (kół, prostokątów, koła podzielonego na wycinki). Wykorzystując prostokąty 
do  prezentacji  graficznej,  powinno  się  stosować  zasadę  –  podstawa  każdego  prostokąta  jest 
stała,  a  wysokość  proporcjonalna  do  liczebności  albo odwrotnie,  jeśli  wysokość  prostokątów 
jest stała, wówczas ich szerokość jest proporcjonalna do liczebności.    

Przykład 

Prezentacja graficzna powierzchni kontynentów za pomocą prostokątów. 

Europa

Azja

Afryka

Ameryka P

łn Ameryka Płd.

Australia

Antarktyda

Źródło: Mały rocznik statystyczny Polski 2003, Tabl. 1, s. 488. 

 

Europa 

Azja 

Afryka 

Ameryka 
Północna 

Ameryka 

Południowa 

Australia  Antarktyda 

 

Czytelną  prezentację  materiału  statystycznego  daje  zastosowanie  koła.  Wykres  kołowy 

może przyjąć postać jednego koła podzielonego na części lub  kilku kół, po jednym dla każdej 
liczebności  cząstkowej.  Jeżeli  wykres  ma  postać  jednego  koła,  to  przedstawia  ono  całą 
zbiorowość, natomiast  poszczególne wycinki koła określają części pewnej całości. 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 22 

W  celu  wyznaczenia  wycinków  koła  o właściwej powierzchni,  należy  określić  miarę kąta 

każdego z wycinków kołowych. W tym celu stosuje się wzór: 

N

n

m

i

i

o

360

×

=

 

gdzie: 

i = 1, 2,……, n – numer klasy (przedziału klasowego) z szeregu rozdzielczego 

i

– miara kąta wycinka kołowego, który będzie przedstawiał liczebność klasy o numerze i 

i

– liczebność klasy o numerze i 

N – liczebność całej zbiorowości 

Europa
Azja
Afryka
Ameryka Płn.
Ameryka Płd.
Australia
Antarktyda

 

Stosując  wykres,  który  ma  kilka  kół,  należy  uwzględnić  zachodzące  między  nimi 

proporcje: 
– 

dla  pierwszej  klasy  szeregu  rozdzielczego  i  dla  klasy  o  numerze  „i”  powinna  zachodzić 
proporcja: 

( )
( )

( )

( )

1

1

2

2

n

n

r

r

i

i

=

π

π

 

gdzie: 

i = 1, 2, .,n – kolejny numer poszczególnych części zbiorowości klas, przedziałów klasowych) 

i

– promień koła przedstawiającego liczebność klasy (przedziału klasowego) 

i

 – liczebność klasy (przedziału klasowego) o numerze i 

 

 

 

 

 

Europa  

 

   Azja   

 

     Afryka   

    Ameryka  

Ameryka     Australia  Antarktyda 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

   Płn.   

    Płd.   

 

Kolejną  metodą  prezentacji  materiału  statystycznego  jest  wykres  w  układzie 

współrzędnych.  Najczęściej  wykorzystywany  jest  do  prezentacji  określonego  zjawiska  na 
skutek    zmian  zachodzących  w  czasie.  Sporządzając  wykres,  należy  narysować  pierwszą 
ćwiartkę układu współrzędnych, zaznaczając na osi odciętych(x) warianty cechy czasu, a na osi 
rzędnych  (y)  liczebności  cząstkowe  odpowiadające  poszczególnym  wariantom  cechy.  Po 
zaznaczeniu punktów łączy się je odcinkami, które w całości tworzą poziom prezentowanego 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 23 

zjawiska. Sporządzając wykres w układzie współrzędnych, należy mieć na uwadze dobór skali 
(jednostki na osiach współrzędnych).  

Skutkiem nieprawidłowego doboru skali jest błędny obraz prezentowanych informacji. 

 

0

20

40

60

80

100

2000

2001

2002

2003

2004

2005

Okres

L

ic

z

b

a

 g

a

rn

it

u

w

 w

 t

y

s

s

z

t.

 

 

Układ  współrzędnych  wykorzystujący  do  prezentacji  prostokąty  nazywany  jest 

histogramem.  Histogram  prezentuje  materiał  statystyczny  z  szeregów  statystycznych  z  cechą 
mierzalną    ze  zmiennością  ciągłą.  Na  osi  odciętych  (x)  zaznaczamy  wartości  cechy,  a  na  osi 
rzędnych (y) liczebności. 

Prezentacja  szeregów  dynamicznych  odbywa  się  za  pomocą  tzw.  diagramów.    Dla 

szeregów z cechą ze zmiennością ciągłą diagram tworzy się przez połączenie punktów, których 
współrzędne  wyznaczają  środki  przedziałów  klasowych  i  ich  liczebności.  Jeśli skrajne punkty 
zostaną  połączone  z  osią  odciętych,  to  powstanie  zamknięty  wielobok  liczebności. 
Współrzędną  pierwszego  z  punktów  na  osi  (x)  otrzymuje  się  przez  odjęcie  od  dolnej  granicy 
pierwszego  przedziału  liczbowego  połowy  jego  rozpiętości,  a  współrzędną  drugiego 
z  punktów  na  osi  (x)  ustala  się  poprzez  dodanie  do  górnej  granicy  przedziału  liczbowego 
połowy  jego  rozpiętości.  Otrzymujemy  wówczas  pole  powierzchni  wieloboku  równe  polu 
powierzchni prostokątów tworzących histogram. 

Metoda obrazkowa polega na przedstawieniu zjawisk za pomocą rysunków określających 

jakiego  zjawiska    dotyczą.  Obrazki  są  różnej  wielkości,  a  zależności  między  nimi  określają 
proporcje,  jakie  występują  między  wielkościami  prezentowanych  zjawisk.  Jest  to  atrakcyjna 
metoda przedstawiania danych statystycznych, ponieważ łatwa jest do przyswojenia. 

 

 

Wielkość sprzedaży komputerów przez firmę Conwex w Lublinie w poszczególnych 

kwartałach 2005 r. 

  

   

   

 

 
  I kwartał  

 

    II kwartał   

 

 

III kwartał  

 

 

   IV kwartał 

 

 

Źródło: Opracowanie własne. 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 24 

Metoda  ilościowa  polega  na  tym,  że  wielkość  badanego  zjawiska  przedstawiona  jest  za 

pomocą  dowolnego  znaku  graficznego  (np.  trójkąta,  koła,  prostokąta).  Jeśli  jeden  znak 
oznacza 200 wyprodukowanych suszarek, to chcąc przedstawić 1000 sztuk wyprodukowanych 
suszarek, należy ten znak powtórzyć 5 razy. 

Metoda  wiedeńska  jest  połączeniem  metody  ilościowej  i  obrazkowej.  W  metodzie  tej 

stosuje się rysunki, które przedstawiają dane zjawisko. 

 

 

 

Liczba warsztatów samochodowych w Olsztynie w 2004 i 2005 r. 

 

2004  r.  

  

  

 

 

2005  r.

 

  

  

  

 

 

 

Legenda:

 

    

–  10 warsztatów

 

 
Źródło: Opracowanie własne.
 

 

 
Kartogramy
  służą  do  prezentacji  materiału  statystycznego  zawartego  w  szeregach 

geograficznych.  Sporządzany  jest  na  mapie lub planie przez  naniesienie  wielkości za pomocą: 
tekstu, symboli, liczb, punktów, figur geometrycznych, a także stosowanie różnej kolorystyki. 
Sporządzając  kartogram,  ważne  jest  prawidłowe  sporządzenie  legendy,  w  której  należy 
dokładnie określić zastosowane objaśnienia. 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 25 

     

 

Źródło: Opracowanie własne. 

 

Najbardziej  popularnymi  publikacjami  zawierającymi  wyniki  badań  statystycznych  są 

roczniki  statystyczne.  Informacje  zamieszczane  w  nich  są  w  postaci  tablic  i  wykresów, 
stanowią  ważne  źródło  wykorzystywane  w  różnych  dziedzinach  życia.  Dane  zawarte 
w  rocznikach  stanowią  niejednokrotnie  podstawę  prognozowania  i  opracowywania  planów 
polityki społeczno-gospodarczej 

Opisowa  prezentacja  danych  statystycznych  polega  na  zastosowaniu  tekstu  do 

prezentacji  materiału  statystycznego.  Jest  ona  stosowana,  gdy  liczba  danych  jest  niewielka. 
Istotną  rolę  spełnia  w  dokształcaniu  odbiorcy  w  zakresie  czytania  wykresów,  wyciągania 
wniosków,  analizowaniu  tablic  statystycznych.  Mając  większą  liczbę  danych,  tekst  staje  się 
nieczytelny i łatwiej jest prezentować dane w postaci tablic. 

Ostatnim  etapem  badania  statystycznego  jest  jego  analiza,  tj.  wszechstronne  pokazanie 

i  zbadanie  zjawiska.  Zadaniem  analizy  statystycznej  jest  znalezienie  prawidłowości  i  relacji 
zachodzących  w  badanej  zbiorowości.  W  analizie  statystycznej  wykorzystuje  się  liczby 
absolutne  (bezwzględne)  i  względne  (stosunkowe).  Liczby  absolutne  powstają  podczas 
zbierania  materiału  informacyjnego,  określają  wielkość  badanego  zjawiska  w  odpowiednich 
jednostkach  miary  (np.  wzrost  w  centymetrach,  wartość  sprzedaży  w  złotych).  Liczby 
względne  natomiast  pokazują  relacje  między  dwoma  liczbami  absolutnymi.  Do  liczb 
względnych zaliczymy współczynniki natężenia, wskaźniki struktury i indeksy. Przykłady liczb 
względnych dokładniej będą prezentowane w późniejszych partiach materiału nauczania. 

 

4.3.2. Pytania sprawdzające 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Odpowiadając na pytania, sprawdzisz, czy jesteś przygotowany do wykonania ćwiczeń. 

1.  Jakie znasz metody prezentacji danych statystycznych? 
2.  Jakie wykresy zastosujesz  do prezentacji szeregów: rozdzielczych, dynamicznych? 
3.  Jakie znasz odmiany prezentacji powierzchniowej? 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 26 

4.3.3. Ćwiczenia    

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ćwiczenie 1   

Wpisz, jakie szeregi statystyczne zostały zamieszczone poniżej. 

Obrót przedsiębiorstwa „X” w latach 2002 – 2004 

Okres 

Obrót w zł 

2002 

63 000 

2003 

75 000 

2004 

98 000 

Szereg:……………………………………. 

 

Pracownicy firmy „Z” według stażu pracy   

Staż pracowników 

(

it

io

x

x

Liczba pracowników 

i

n

 

5 – 10 

30 

10 – 15 

75 

15 – 20 

60 

Razem 

165 

Szereg:…………………………………….   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  określić metodę prezentacji danych statystycznych, 
3)  zaprezentować wyniki pracy. 

 
Wyposażenie stanowiska pracy: 

–     materiały biurowe, 
–     literatura zgodna z punktem 6 Poradnika dla ucznia. 

 

Ćwiczenie 2 

Na podstawie informacji zawartych w roczniku statystycznym, odpowiedz na pytania: 

1. Jaką część polskich teatrów i instytucji muzycznych stanowią teatry lalkowe? 
W roku…….. teatry lalkowe stanowiły……………. wszystkich teatrów. 
2. Ilu uczniów szkół gimnazjalnych otrzymywało w ostatnich latach stypendium? 
W roku szkolnym. ….. liczba uczniów szkół gimnazjalnych otrzymująca stypendium…… 
3. Jakie trzy kraje mają największy stopień bezrobocia? 
 W roku ….. największe bezrobocie wystąpiło w……………………………… 

 

Sposób wykonania ćwiczenia

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  skorzystać z rocznika statystycznego, 
3)  odpowiedzieć na pytania zawarte w poleceniu. 

 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

–   materiały biurowe, 
–   literatura zgodna z punktem 6 Poradnika dla ucznia. 

 
 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 27 

Ćwiczenie 3 
Przedstaw graficznie, wykorzystując znane ci metody informacje zawarte w tabeli: 

Płace w zł (

it

io

x

x

kobiety 

mężczyźni 

1 500 – 1 800 

10 

1 800 – 2 100 

26 

15 

2 100 – 2 400 

38 

21 

2 400 – 2 700 

32 

40 

2 700 – 3 000 

14 

60 

Razem 

120 

142 

 

Sposób wykonania ćwiczenia

 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  zastosować jedną z graficznych metod prezentacji materiału statystycznego, 
3)  zaprezentować wyniki pracy. 

 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

–   materiały biurowe,  
–   literatura zgodna z punktem 6 Poradnika dla ucznia. 

 

4.3.4. Sprawdzian postępów 

 

Czy potrafisz: 

Tak 

Nie 

1)  przedstawić metody prezentacji danych statystycznych? 

 

 

2)  zastosować odpowiednie wykresy do prezentacji szeregów 

rozdzielczych i dynamicznych? 

 

 

3)  przedstawić odmiany prezentacji powierzchniowej? 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 28 

4.4.  Analiza natężenia i struktury 

 

4.4.1. Materiał nauczania 

 

W  analizie  statystycznej  wykorzystuje  się  liczby  absolutne  (bezwzględne)  i  stosunkowe 

(względne).  Liczby  absolutne  są  liczbami mianowanymi  i  otrzymuje  się  je  w trakcie  zbierania 
informacji.  Określają  wielkość  badanego  zjawiska  we  właściwych  jednostkach,  np.  wzrost 
uczniów w centymetrach. Niekiedy jednak konieczne staje się zastosowanie liczb względnych, 
które  przedstawią  zależność  między  dwiema  liczbami  absolutnymi  poprzez  dzielenie  jednej 

nich 

przez 

drugą. 

Do 

liczb 

względnych 

zalicza 

się 

wskaźniki 

natężenia 

i struktury.  

Wskaźniki natężenia wykorzystuje się w analizie natężenia i oblicza się je w celu ustalenia 

stopnia  natężenia  zjawiska  jednej  zbiorowości  przypadającego  na  jednostkę  drugiej 
zbiorowości.  Przykładem  wskaźników  natężenia  jest  gęstość  zaludnienia  na  1  km

2

  czy 

urodzenia żywe na 10 tys. mieszkańców. Obliczamy je według wzoru: 

 

 

 

 

 

 

 

 

W

n

 = 

2

1

Z

Z

 

gdzie:  Z

– wielkość pierwszej zbiorowości, 

 

 

Z

2

 – wielkość drugiej zbiorowości. 

 

Wskaźniki  natężenia  umożliwiają  porównanie  ze  sobą  wielkości,  które  wyrażone 

w liczbach absolutnych nie pozwolą na wyciągnięcie głębszych wniosków. 

 
Tabela 1.
 Oceny ze sprawdzianu ze statystyki. 

Oceny ze statystyki 

Liczby absolutne 

Struktura w % 

Ogółem                                        
w tym: 
mierny                      
dostateczny               
dobry                      
bardzo dobry            

(N) 
 
(n

1

(n

2

(n

3

(n

4

28 

 

12 


100,0 

 

14,3 
42,8 
28,6 
14,3 

Źródło: Opracowanie własne 
 

Wskaźniki struktury przedstawiają stosunek wielkości poszczególnych części zbiorowości 

do wielkości całej zbiorowości. Można je obliczyć jako: 
–   wskaźniki ułamkowe, wtedy suma wskaźników będzie równa 1, 

N

n

1

N

n

2

 = 1 

Na podstawie powyższej tabeli suma tych wskaźników przedstawia się następująco: 

 4/28 + 12/28 + 8/28 + 4/28 = 28/28 = 1 

–   wskaźniki procentowe, wówczas suma wskaźników będzie równa 100, 

 n

1

/N x 100 +  = 100 

 4/28 x 100 + 12/28 x 100 = 100 

–   wskaźniki wyrażone w promille, suma wskaźników jest równa 1000. 

W  praktyce  najczęściej  stosuje  się  wskaźniki  procentowe.  Wskaźniki  wyrażone 

w promille stosuje się wówczas, gdy wskaźniki procentowe byłyby liczbami z wieloma cyframi 
po przecinku. 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 29 

4.4.2. Pytania sprawdzające

 

 

Odpowiadając na pytania sprawdzisz, czy jesteś przygotowany do wykonania ćwiczenia. 

1.  Co to są liczby absolutne i liczby względne? Podaj przykłady. 
2.  Co to są wskaźniki struktury i natężenia i jakim celom służy ich wyliczanie? 
3.  W jakich postaciach mogą występować wskaźniki struktury i natężenia? 

 

4.4.3. Ćwiczenia 

 

Ćwiczenie 1 

Oblicz wskaźniki  struktury  w  ułamkach i określ ile procent w całej zbiorowości stanowią 

wielkości poszczególnych zbóż. 

 

Produkcja zbóż we wsi Kolanki w tys. ton 

 

żyto 

200 

 

jęczmień 

148 

 

owies 

  53 

 

pszenica 

112 

 

kukurydza 

110 

 

RAZEM 

 

 

 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem i skorzystać z podanych tam wskaźników, 
2)  w razie potrzeby skorzystać z literatury wskazanej w punkcie 6 Poradnika, 
3)   zaprezentować wyniki pracy. 

 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

–   przybory do pisania,  
–    kartka papieru, 
–    kalkulator. 

 

Ćwiczenie 2 

Korzystając  z  danych  z  ćwiczenia  1  i  wiedząc,  że  wieś  Kolanki  zamieszkuje 

141 mieszkańców określ, ile poszczególnych rodzajów zbóż przypada na 1 mieszkańca. 

 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem i skorzystać z podanych tam wskaźników, 
2)  w razie potrzeby skorzystać z literatury wskazanej w punkcie 6 Poradnika, 
3)  zaprezentować wyniki pracy. 

 

Wyposażenie stanowiska pracy

 

–   przybory do pisania,  
–    kartka papieru, 
–   kalkulator. 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 30 

Ćwiczenie 3 

W magazynie hurtowni znajdują się następujące soki: 

–  sok pomarańczowy  

1040 l, 

–  sok żurawinowy         

 580 l, 

–  sok marchwiowy        

910 l, 

–  sok grejfrutowy          

 420 l, 

–  sok jabłkowy              

720 l. 

 

Zapas  soków  w  hurtowni  został  wykupiony  przez  9  właścicieli  sklepów  w  równej 

wysokości przypadającej na 1 sklep. Określ strukturę soków w hurtowni i ilość litrów każdego 
rodzaju soku przypadająca na 1 sklep wiedząc, że jeden z właścicieli ma 3 sklepy, trzech po 2, 
reszta po jednym. 

 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem i skorzystać z podanych tam wskaźników, 
2)  w razie potrzeby skorzystać z literatury wskazanej w punkcie 6 Poradnika, 
3)  zaprezentować wyniki pracy. 

 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

–   przybory do pisania,  
–   kartka papieru, 
–   kalkulator. 

 

Ćwiczenie 4 

Oblicz,  ile  dm

3

  wody  miesięcznie  zużywa  pojedyncze  gospodarstwo  domowe  w  klatce,   

w której znajduje się 10 mieszkań wiedząc, że mieszkańcy poszczególnych lokali zużyli: 
 
Nr lokalu 

10 

Struktura % 

16 

27 

14 

11 

24 

15 

 

X – lokal niezamieszkany 

 

Ilość zużytej wody w ciągu miesiąca przez wszystkich mieszkańców klatki wynosi 78 tys. dm

3

 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem i skorzystać z podanych tam wskaźników, 
2)  w razie potrzeby skorzystać z literatury wskazanej w punkcie 6 Poradnika, 
3)  zaprezentować wyniki pracy. 

 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

–   przybory do pisania,  
–   kartka papieru, 
–   kalkulator. 
 
 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 31 

4.4.4. Sprawdzian postępów    
 

   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Czy potrafisz: 

Tak 

Nie 

1)  określić, co to są liczby absolutne i względne i podać przykłady? 

 

 

2)  określić cel wyliczania wskaźników struktury i natężenia? 

 

 

3)  wyliczyć wskaźniki struktury i natężenia w różnych postaciach? 

 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 32 

4.5.  Analiza tendencji centralnej – średnie klasyczne i pozycyjne 

 

4.5.1. Materiał nauczania 

Określenie tendencji centralnej w zbiorowości oznacza ustalenie takiej wartości badanej 

cechy, wokół której skupiają się wartości cechy wszystkich jednostek wchodzących w skład tej 
zbiorowości.  

W celu ustalenia przeciętnego poziomu wartości centralnej stosuje się miary:   

– 

miary klasyczne, przykładem jest  średnia arytmetyczna, 

– 

miary pozycyjne, do których zaliczamy dominantę i medianę. 
Miary klasyczne obliczane są na podstawie wartości cechy wszystkich jednostek badanej 

zbiorowości. 

Średnia  arytmetyczna    ( )  to  suma  wartości  cechy  wszystkich  jednostek  objętych 

badaniem podzielona przez liczbę jednostek tworzących badaną zbiorowość statystyczną. 
Zgodnie z określeniem otrzymujemy wzór: 
– 

dla danych indywidualnych (średnia arytmetyczna nie ważona

)

=

=

n

i

i

x

n

x

1

1

 

 
gdzie: 

– średnia arytmetyczna, 

i

 – wartość cechy statystycznej u poszczególnych jednostek statystycznych, 

n – liczebność całej zbiorowości. 
Przykład 
Obliczamy  średni  wiek osoby uczestniczącej w wycieczce autokarowej. Wiek poszczególnych 
osób  wynosi:  45,  41,  39,  55,  25,  58,  28,  56,  43,  50.  Korzystając  ze  wzoru  powyżej, 
otrzymujemy: 

44

10

50

43

56

28

58

25

55

39

41

45

=

+

+

+

+

+

+

+

+

+

=

x

lata 

 

– 

dla  danych  pogrupowanych  (średnia  arytmetyczna  ważona)  przy  czym  inna  jest  technika 
dla cechy mierzalnej ze zmiennością skokową, a inna ze zmiennością ciągłą: 

–   cecha mierzalna ze zmiennością skokowa: 

 

=

i

i

i

n

n

x

x

 

gdzie: 

– średnia arytmetyczna 

i = 1, 2, …, n – numery kolejnych klas z szeregu statystycznego, 

i

– wartość cechy w klasie szeregu rozdzielczego o numerze i, 

i

– liczebność klasy szeregu rozdzielczego o numerze i. 

 
 
 
 
 
 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 33 

Przykład 
Obliczamy średni wzrost dziewcząt w wieku 7 lat ze szkoły podstawowej „X”, w maju 2006 r. 

Wzrost w cm. 

i

 

Liczba dziewcząt 

i

 

Kolumna robocza

i

x

i

 

125 

26 

3250 

127 

30 

3810 

129 

46 

5934 

131 

42 

5502 

133 

16 

2128 

Razem 

160 

20624 

 

Po podstawieniu do wzoru średni wzrost wynosi: 

cm

x

9

,

128

160

20624

=

=

 

– 

cecha mierzalna ze zmiennością ciągła: 

=

i

i

i

o

n

n

x

x

 

gdzie: 

o

i

- środek przedziału klasowego o numerze i. 

Przykład 
Obliczamy średnie wynagrodzenie pracowników Przedsiębiorstwa „W” w lutym 2006 r. 

Wynagrodzenie w zł 

(

it

io

x

x

Liczba 

pracowników

i

 

Środek przedziału  

o

i

 

Kolumna robocza  

o

i

x

i

 

2400-2600 

46 

2500 

115000 

2600-2800 

18 

2700 

48600 

2800-3000 

10 

2900 

29000 

Razem 

74 

192600 

 

Po podstawieniu do wzoru otrzymujemy: 

72

,

2602

74

192600

=

=

x

zł 

Średnia  arytmetyczna  może  być  obliczana  także  na  podstawie  szeregu  statystycznego, 

gdzie danymi są informacje o udziale poszczególnych klas w całej zbiorowości, czyli wskaźniki 
struktury (

si

). Zgodnie z przedstawionymi informacjami otrzymujemy wzór: 

– 

dla cechy mierzalnej ze zmiennością skokową: 

 

W

x

x

si

i

=

 

 

– 

dla cechy mierzalnej ze zmiennością ciągłą: 

=

W

x

x

si

i

o

 

 

 

 

Miary  pozycyjne  to  wielkości,  których  wartości  wyznaczamy,  wykorzystując  wartości 

tylko  niektórych  wyrazów  szeregu.  Średnie  pozycyjne  to  wartości  rzeczywiste  cechy 
statystycznej, jakie wystąpiły w uporządkowanym szeregu statystycznym, wybrane ze względu 
na zajmowaną pozycję w szeregu.  

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 34 

Dominanta  (

x

D

)  (moda,  wartość  typowa,  wartość  modalna)  jest  to  wartość  cechy,  która

 

najliczniej występuje  w  badanej  zbiorowości. Jest ona jedyną miarą tendencji centralnej, którą 
można  wykorzystać  w  przypadku  cech  niemierzalnych.  Obliczanie  wartości  modalnej  jest 
przydatne w badaniach dotyczących rynku, np. w ustalaniu przeciętnej ceny rynkowej różnych 
towarów.  

Ustalenie  dominanty w przypadku indywidualnego szeregu polega na wskazaniu wartości 

cechy, która najczęściej występuje w badanej zbiorowości. 

 

Przykład  

Liczba  trafień  w  totolotka    na  przestrzeni  miesiąca  w  kolekturze  ”C”  przedstawiała  się 

następująco:  2,  4,  1,  2,  3,  2,  4,  1,  3,  2, 5, 3, 2, 4, 3, 3, 5, 1, 3, 1, 3. Najczęściej występującą 
wartością  cechy  w  indywidualnym  szeregu  jest  wartość  3,  gdyż  wartość  ta  występuje 
siedmiokrotnie. Dominanta wynosi 3, co oznacza,  najwięcej prawidłowych skreśleń. 

Wyznaczanie  dominanty  w  szeregach  statystycznych  z  cechą  mierzalną  ze  zmiennością 

skokową  polega  na  wskazaniu  wartości  cechy  dla  której  liczebność  cząstkowa 

i

  jest 

największa.  Jeżeli  liczebności  cząstkowe  przedstawione  zostaną  w  postaci  wskaźników 
struktury,  to  dominanta  jest  równa  wartości  cechy,  dla  której  wskaźnik  struktury 

si

  ma 

największą wartość. 

Wyznaczenie  dominanty  dla  szeregów  rozdzielczych  z  cechą  mierzalną  ze  zmiennością 

ciągłą wymaga obliczenia jej przybliżonej wartości, na podstawie wzoru: 

(

)

(

) (

)

1

0

1

0

1

0

0

n

n

n

n

n

n

L

x

D

x

+

×

+

=

 

gdzie: 

x

– dominanta 

0

– dolna granica przedziału, w którym występuje dominanta, 

– rozpiętość przedziału liczbowego dominanty, 

0

– liczebność przedziału dominanty, 

1

– liczebność przedziału poprzedzającego przedział dominanty, 

1

 – liczebność przedziału następującego po przedziale dominanty. 

Stosując wzór, należy pamiętać o zachowaniu jednakowej rozpiętości przedziałów klasowych. 

Dominantę  można  również  wyznaczyć  metodą  graficzną.  W  tym  celu  należy na  wykresie 

przedstawić  histogram  dla  przynajmniej  trzech  przedziałów;  przedziału  dominanty 
i  przedziałów  sąsiednich.  Wyznaczenie  dominanty  polega  na  wykreśleniu  dwóch  odcinków, 
których początkiem  są  wierzchołki  najwyższego  prostokąta,  a  końcem  wierzchołki sąsiednich 
prostokątów  przylegające  do  najwyższego  prostokąta.  Rzut  punktu  przecięcia  tych 
przekątnych na oś odciętych umożliwia odczytanie dominanty. 

Mediana 

( )

x

M

  jest  to  wartość  środkowa  w  uporządkowanym  szeregu  statystycznym, 

dzieląca zbiorowość na dwie części. Jedna część zawiera jednostki o wartościach wyższych od 
mediany, a druga wartości od niej niższe. Ustalenie mediany zależy od wielu czynników.  

Jeżeli informacje o wartości cechy są przedstawione w postaci uporządkowanego szeregu 

indywidualnego  o  nieparzystej  liczbie  jednostek,  to pierwszym  krokiem jest  ustalenie  pozycji, 
którą zajmuje wartość środkowa. Pozycja ta obliczana jest według wzoru: 

 

2

1

+

=

N

N

Mx

 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 35 

gdzie: 

Mx

N

– wyraz środkowy (wyraz mediany), 

 – ogólna liczba jednostek statystycznych. 

Po  ustaleniu  pozycji  wartości  środkowej  odczytujemy  wartość  wyrazu  środkowego,  czyli 
wartość mediany: 
 

 

W przypadku uporządkowanego szeregu indywidualnego o parzystej liczbie wyrazów możemy 
stwierdzić, że mamy dwa wyrazy środkowe. Są to wyrazy:

(

)

Mx

Mx

iN

N

2

1

. Ich pozycję obliczamy 

według wzoru: 

2

1

N

N

Mx

=

 

 

2

2

2

+

=

N

N

Mx

 

Mediana jest tu średnią arytmetyczną dwóch wartości środkowych, obliczana według 

wzoru: 

2

2

2

2





+

=

+

N

N

x

x

x

M

 

gdzie: 

x

– wartość mediany, 

(

)

2

2

2

2

+

+

N

N

x

x

 – średnia arytmetyczna dwóch środkowych wyrazów, 

– liczebność całej zbiorowości. 

 

Jeżeli  mamy  podany  szereg  statystyczny  z  cechą  mierzalną  ze  zmiennością  skokową,  to 

wówczas tworzymy dodatkową kolumnę zawierającą szereg skumulowany. Kolejnym krokiem 
jest  ustalenie  numeru  jednostki  mediany  w  oparciu  o  wzór  wykorzystywany  przy 
indywidualnym  szeregu  wartości  cechy  i  uwzględniając  dane  zawarte  w  szeregu 
skumulowanym  ustala  się  wartość  mediany.  Wartość  ta  odczytywana  jest  z  kolumny 
z  wartościami  cechy  statystycznej.  Przy  interpretacji  wyniku  należy  zwrócić  uwagę,  czy 
mediana została obliczona na podstawie szeregu indywidualnego, czy też na podstawie szeregu 
rozdzielczego.  

 

 

 

 

  

Wartość  mediany  obliczona  z  wykorzystaniem  szeregu  indywidualnego  oznacza,  że 

połowa  jednostek  statystycznych  posiada  wartość  cechy  niższą  niż mediana  i  połowa  posiada 
wartość cechy wyższą niż mediana. 

Wartość mediany obliczona w oparciu o szereg rozdzielczy oznacza, że połowa jednostek 

statystycznych posiada wartość cechy niższą lub równą niż mediana i połowa posiada wartość 
cechy wyższą lub równą niż mediana. 

Medianę  w  przypadku  szeregów  statystycznych  z  cechą  mierzalną  ze  zmiennością  ciągłą 

można obliczyć, stosując metodę graficzną lub korzystając ze wzoru: 
 
 

 

 

NMx

x

x

M

=

+

=

1

0

2

sMx

Mx

Mx

x

S

N

n

L

x

M

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 36 

gdzie: 

x

– mediana, 

Mx

x

0

 – dolna granica przedziału liczbowego mediany, 

 – rozpiętość przedziału mediany (różnica między górną, a dolną granicą przedziału), 

Mx

n

– liczebność przedziału mediany, 

– liczebność zbiorowości, 

1

sMx

S

– liczebność szeregu skumulowanego w wierszu poprzedzającym wiersz mediany. 

Metoda  graficzna  ustalenia  mediany  polega  na  sporządzeniu  w  układzie  współrzędnych 

skumulowanego  histogramu.  W  tym  celu  na  osi  rzędnych  należy  odnaleźć  wartość  numeru 
mediany  i  poprowadzić  prostą  równoległą  do  osi  odciętych.  Pierwszy  prostokąt 
skumulowanego  histogramu,  który  przecina  ta  prosta,  jest  prostokątem  zbudowanym  na 
przedziale  mediany.  Następną  czynnością  jest  narysowanie  przekątnej  łączącej  prawy  górny 
wierzchołek  tego  prostokąta  z  prawym  górnym  rogiem  poprzedniego. Prosta  równoległa    do 
osi  (x)  poprowadzona  przez  punkt  odpowiadający  numerowi  mediany  przecina  określoną 
w  ten  sposób  przekątną.  Rzutując  otrzymany  punkt  przecięcia  na  oś  odciętych,  odczytujemy 
wartość mediany. 

Miary  tendencji  centralnej  w  sposób  przejrzysty  charakteryzują  zbiorowość  statystyczną, 

dlatego są one powszechnie stosowane   

 

4.5.2. Pytania sprawdzające  

 

 

 

 

 

 

 

 

Odpowiadając na pytania, sprawdzisz, czy jesteś przygotowany do wykonania ćwiczeń. 

1.  Jak dzielimy miary tendencji centralnej? 
2.  Kiedy obliczamy średnią arytmetyczną zwykłą, a kiedy średnią arytmetyczną ważoną? 
3.  Jak brzmi definicja dominanty i jakie są warunki do jej obliczenia? 

 

4.5.3. Ćwiczenia    

 

Ćwiczenie 1 

Oblicz  przeciętne  wynagrodzenie  5  pracowników  firmy  „Z”  za  m-c  październik  2005  r. 

Wynagrodzenia za ten miesiąc wynosiły: 1 500 zł, 1 800 zł, 2 400 zł, 3 500 zł, 4 100 zł. 

 

Sposób wykonania ćwiczenia

 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem,

 

2)  ustalić średnie wynagrodzenie wykorzystując wzór podany w materiale nauczania,

 

3)  zaprezentować wyniki pracy.

 

 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

–   materiały biurowe, 
–   kalkulator, 
–   literatura zgodna z punktem 6 Poradnika dla ucznia. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 37 

Ćwiczenie 2 

Oblicz średnią arytmetyczną na podstawie poniższych danych: 

Oceny  końcowe  z  biologii  uzyskane  przez  uczniów  klasy  3b  LO  w  Łomży  w  roku szkolnym 
2004/2005  

Ocena 

i

x

 

Liczba uczniów 

i

n

 

11 

razem 

32 

 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  wykorzystać odpowiedni wzór podany w materiale nauczania, 
3)  zaprezentować wyniki pracy. 
 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

–   materiały biurowe, 
–   kalkulator, 
–   literatura zgodna z punktem 6 Poradnika dla ucznia. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
Ćwiczenie 3 

Na  podstawie  danych  zawartych  poniżej  oblicz  dominantę  i  podaj  jej  interpretację, 

a następnie wyznacz graficznie dominantę. 
 
Sklepy w Kaliszu według obrotów za m-c maj 2005 r. 

Obroty w tys. zł (

it

io

x

x

Liczba sklepów 

i

n

 

500 – 1 000 

1 000 – 1 500 

15 

1 500 – 2 000 

23 

2 000 – 2 500 

30 

2 500 – 3 000 

40 

Razem 

114 

 

Sposób wykonania ćwiczenia  

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  ustalić przeciętny poziom wartości centralnej wykorzystując jedną z miar pozycyjnych, 
3)  wyznaczyć dominantę za pomocą wykresu, 
4)  zaprezentować wyniki pracy. 

 

 
Wyposażenie stanowiska pracy:

 

–   materiały biurowe, 
–   kalkulator, 
–   literatura zgodna z punktem 6 Poradnika dla ucznia. 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 38 

4.5.4. Sprawdzian postępów    

 

 

 

 

 

 

Czy potrafisz: 

Tak 

Nie 

1)  podzielić miary tendencji centralnej? 

 

 

2)  wykorzystać  w  obliczeniach  średnią  arytmetyczną  zwykłą  i  średnią 

arytmetyczną ważoną? 

 

 

3)  zdefiniować pojęcie dominanty? 

 

 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 39 

4.6. Analiza dyspersji – obszar zmienności, odchylenie przeciętne 

i standardowe, współczynnik zmienności 

 

4.6.1. Materiał nauczania 

 

Dyspersja (rozproszenie) to rozrzut wyników pomiaru jakiejś wielkości bądź rozrzut cech 

jakiejś populacji, np. wzrost, waga człowieka. 
Do mierzenia rozproszenia wariantów cechy służą: 
– 

miary odchyleń, 

– 

miary zmienności. 

Do najprostszych miar rozproszenia należą: 
– 

obszar zmienności, 

– 

odchylenie przeciętne. 
Obszar zmienności to różnica między najwyższą a najniższą wartością cechy. Jest to miara 

prosta  i  dość  prymitywna.  Obszar  zmienności  stosuje  się  w  analizie  jako  miarę  wstępną 
i nieprecyzyjną. 

 

Tabela 2. Wielkość produkcji w przedsiębiorstwie A i B w I półroczu w tys. sztuk. 

Przedsiębiorstwo A 

Miesiące  

Produkcja 

34 

26 

32 

18 

20 

42 

 

Przedsiębiorstwo B 

Miesiące 

Produkcja 

14 

24 

26 

19 

36 

43 

Źródło: opracowanie własne. 

 

Średnia  miesięczna  wielkość  produkcji  jest  jednakowa  w  przypadku  obydwu 

przedsiębiorstw  i  wynosi  27  tys.  sztuk.  Obszar  zmienności  w  przedsiębiorstwie  A  wynosi  24 
tys. sztuk ( 42 tys. sztuk – 18 tys. sztuk), a w przedsiębiorstwie B wynosi 29 tys. sztuk (43 tys. 
sztuk  –  14  tys.  sztuk).  Można  powiedzieć,  że  stopień  skupienia  wartości  poszczególnych 
wyrazów dookoła średniej jest większy w przedsiębiorstwie A niż w przedsiębiorstwie B. 

Odchylenie przeciętne jest bardziej precyzyjną miarą rozproszenia niż obszar zmienności. 

Wyróżnia się: 

 

odchylenie przeciętne proste (d

x

), oblicza się według wzoru: 

d

=  

n

X

X

 

gdzie:   x – poszczególne wartości zmiennej, 

 – średnia arytmetyczna wartości zmiennej, 

n – liczba spostrzeżeń. 

Odchylenie przeciętne proste obliczamy w następujący sposób: 
– 

obliczamy średnią arytmetyczną (x), 

– 

obliczamy odchylenie poszczególnych wyrazów szeregów od średniej arytmetycznej: 

x

– x , x

– x  , x

– x , ..... x

–  x ; 

– 

sumujemy bezwzględne wartości odchyleń od średniej arytmetycznej (pomijając znaki tych 
odchyleń). 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 40 

=

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

n

+

+

+

+

...

3

2

1

– 

sumę  bezwzględnych  wartości  odchyleń  od  średniej  arytmetycznej  dzielimy  przez  liczbę 
wyrazów szeregu. 

 

Przykład 1 

Obliczamy odchylenie przeciętne proste na podstawie danych z przedsiębiorstwa A. 

Średnia arytmetyczna wielkości produkcji wynosi: 27 tys. sztuk. 
Suma wartości bezwzględnych odchyleń od średniej arytmetycznej wynosi: 44. 
Odchylenie przeciętne wynosi: 7,33 (44 : 6). 
–   odchylenie  przeciętne  ważone  –  stosujemy,  gdy  wartości  zmiennej  podane  są  w  szeregu 
rozdzielczym (przedziałowo). Odchylenie przeciętne ważone oblicza się według wzoru: 

   

 

 

 

 

 

 

d

=  

w

x

x

w

 

gdzie: w – wagi poszczególnych wartości. 

Tabela 3. Pracownicy zatrudnieni w administracji według wynagrodzenia miesięcznego za marzec 2006 r. 

Wynagrodzenie 

miesięczne za 

marzec 2006 r. 

w zł 

(x) 

Liczba 

pracownikó

w w % 

(w)

 

Środki 

przedziałów 

wynagrodzeń 
miesięcznych 

w

 zł 

Odchylenia 

środków 

przedziałów 

od średniej 

arytmetycznej 

(

o

x

-

x

x

 = 1394 zł

 

Iloczyn 

liczebności przez 

bezwzględne 

wartości odchyleń 

środków 

przedziałów 

od średniej 

arytmetycznej 

w(

o

x

-

x

(b x d

Kwadraty 

odchyleń od 

średniej 

arytmetycznej 

(

o

x

-

x

)

2

 

Iloczyny 

liczebności przez 

kwadraty 

odchyleń od 

średniej 

arytmetycznej 

w(

o

x

-

x

)

(b x f)

 

901-1000 

12 

950 

- 444 

5328 

197136 

2365632 

1001-1300 

26 

1200 

- 194 

5044 

37636 

978536 

1301-1500 

28 

1400 

168 

36 

1008 

1501-1700 

18 

1600 

206 

3708 

42436 

763848 

1701-1900 

16 

1800 

406 

6496 

164836 

2637376 

Razem 

100 

20744 

442080 

6746400 

Źródło: opracowanie własne. 

 

Odchylenie przeciętne ważone wynosi: 

   

 

 

   

 

 

 

 

 

 

d

44

,

207

100

20744

=

zł 

Bardziej  precyzyjną  miarą  zmienności  cech  jest  odchylenie  standardowe,  czyli  tzw. 

odchylenie  średnie.  Jest  to  miara,  która  podobnie  jak  odchylenie  przeciętne,  wskazuje 
przeciętny  poziom  odchyleń  faktycznych  wartości  cechy  od  średniej  arytmetycznej.  Poziom 
rozproszenia obliczany za pomocą odchylenia standardowego jest zawsze wyższy od poziomu 
rozproszenia ustalonego za pomocą odchylenia przeciętnego.  

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 41 

Dla wartości zmiennej podanych w szeregu indywidualnym oblicza się go według wzoru: 

δ

x  

( )

n

x

x

2

 

Wzór

 

na  odchylenie  standardowe  obliczane  z  szeregu  rozdzielczego  przedstawia  się 

następująco: 

 

 

 

 

 

 

 

δ

x  

(

)

w

x

x

w

2

ο

 

dla danych z tabeli wynosi: 

 

   

 

 

 

 

 

 

δ

x  

=

100

6746400

 259,74

 

Do

 

porównania  rozproszenia  dwóch  różnych  zjawisk  albo  do  porównania  dyspersji 

zjawiska  w  szeregach  statystycznych  o  różnych  poziomach  średnich  służy,  wyrażany 
w procentach, współczynnik zmienności. Jest stosunek odchylenia przeciętnego lub odchylenia 
standardowego do średniej arytmetycznej: 

 

 

 

 

 

 

 

V

x  

x

d

x

 x 100 

lub 

V’

x

x

δ

 x 100 

 

 

Zakład I 

Zakład II 

Średnia wydajność pracy 

72 szt./h 

180 szt./h 

Odchylenie przeciętne 

    7,2 szt./h 

      11,1 szt./h 

Odchylenie standardowe 

    8,6 szt./h 

       13,3 szt./h 

 

Określmy, w którym z zakładów stopień zróżnicowania wydajności pracy jest większy: 

– 

dla zakładu I współczynniki zmienności wynoszą: 

V

x

 = 

72

2

,

7

 x 100 = 10%   

oraz 

 

V’

72

6

,

8

 x 100 = 11,9% 

–   dla zakładu II współczynniki zmienności wynoszą: 

V

180

1

,

11

 x 100 = 6,2%  oraz 

 

V’

x

 = 

180

3

,

13

 x 100 = 7,4% 

 

Na podstawie otrzymanych wyników można stwierdzić, że wydajność pracy była bardziej 

zróżnicowana w zakładzie I niż w zakładzie II. 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 42 

4.6.2. Pytania sprawdzające

 

 

Odpowiadając na pytania, sprawdzisz, czy jesteś przygotowany do wykonania ćwiczeń. 

1.  Co to jest obszar zmienności? 
2.  Jakie są rodzaje odchyleń przeciętnych i wzory na ich obliczenie? 
3.  Kiedy stosuje się odchylenie przeciętne ważone? 
4.  Jakie są wzory na obliczenie odchylenia standardowego? 
5.  W jakim celu i w jaki sposób wyznacza się współczynnik zmienności? 

 

4.6.3. Ćwiczenia 

 

Ćwiczenie 1 

Na  podstawie  poniższych  danych  oblicz  obszary  zmienności,  odchylenie  przeciętne 

i zinterpretuj otrzymane wyniki. 

Tabela 5. Wielkość produkcji w przedsiębiorstwach A i B w II półroczu w tys. sztuk. 

Przedsiębiorstwo A 

 

miesiąc 

10 

11 

12 

wielkość produkcji 

21 

23 

32 

38 

42 

58 

 

Przedsiębiorstwo B 

 

miesiąc 

10 

11 

12 

wielkość produkcji 

18 

30 

41 

40 

48 

60 

 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  wyliczyć obszary zmienności, 
3)  w celu wyliczenia odchyleń przeciętnych należy: 

– wyliczyć średnią arytmetyczną dla przedsiębiorstwa, 
– dokonać reszty obliczeń stosownie do wzoru na odchylenie przeciętne. 

4)  w razie potrzeby skorzystać z literatury wskazanej w punkcie 6 Poradnika. 

 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

–   przybory do pisania,  
–   kartka papieru, 
–   kalkulator; można wykorzystać arkusz kalkulacyjny EXCEL. 

 

Ćwiczenie 2 

Na  podstawie  tabeli  z  ćwiczenia  1  oblicz  odchylenie  standardowe  i  współczynnik 

zmienności. Zinterpretuj otrzymane wyniki. 

 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  dokonać  obliczeń  stosownie  do  wzorów  na  odchylenie  standardowe  i  współczynnik 

zmienności, 

3)  w razie potrzeby skorzystać z literatury wskazanej w punkcie 6 Poradnika. 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 43 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

–   przybory do pisania,  
–   kartka papieru 
–   kalkulator; można wykorzystać arkusz kalkulacyjny EXCEL. 

 

Ćwiczenie 3 

Tabela 6. Obroty w sklepach w mieście Grójcu w marcu 2006 r. w zł. 

Obroty w sklepach 

Liczba sklepów w % (w) 

  2000 – 10000 

16 

10001 – 20000 

48 

20001 – 30000 

26 

30001 – 50000 

18 

50001 – 70000 

Źródło: dane przykładowe 

 

Oblicz odchylenie przeciętne i standardowe. 

 

 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  dokonać  obliczeń  stosownie  do  wzorów  na  odchylenie  standardowe  i  współczynnik 

zmienności, 

3)  w razie potrzeby skorzystać z literatury wskazanej w punkcie 6 poradnika. 

 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

 

przybory do pisania,  

 

kartka papieru, 

– 

kalkulator; można wykorzystać arkusz kalkulacyjny EXCEL. 

 

Ćwiczenie 4 

Oceń prawdziwość poniższych zdań. 

Zdanie 

Prawda 

Fałsz 

1.  Najprostszą  i  najbardziej  nieprecyzyjną  miarą  rozproszenia  jest 

obszar zmienności. 

 

 

2.  Odchylenie  przeciętne  obliczamy  bez  wykorzystania  średniej 

arytmetycznej. 

 

 

3.  Odchylenie przeciętne ważone oblicza się wg wzoru: 

                                    d

w

x

x

w

 

 

 

4.  Obszar  zmienności  jest  różnicą  pomiędzy  najwyższą  a  najniższą 

wartością cechy. 

 

 

5.  Odchylenie  standardowe  przedstawia  przeciętny  poziom  odchyleń 

faktycznych wartości cechy od średniej arytmetycznej. 

 

 

6.  Współczynnik  zmienności  służy  porównaniu  rozproszenia  dwóch 

zjawisk. 

 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 44 

7.  Współczynnik  zmienności  to  iloraz  bezwzględnej miary odchylenia 

standardowego i wyraża się wzorem: 

                                            V

x  

x

d

x

 x 100 

 

 

 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  zaznaczyć właściwą odpowiedź znakiem X w kolumnie „Prawda” lub „Fałsz”, 
3)  w razie potrzeby skorzystać z literatury wskazanej w punkcie 6 Poradnika. 

 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

 

przybory do pisania, 

 

kartka papieru. 

 

4.6.4. Sprawdzian postępów    

 

 

 

 

 

 

Czy potrafisz: 

Tak 

Nie 

1)   podać wzory na obliczenie miar dyspersji? 

 

 

2)  określić zakres analizy dyspersji? 

 

 

3)  zastosować odpowiednie wzory do posiadanych informacji  

o zjawiskach? 

 

 

 

 

4)  zinterpretować 

otrzymane 

wartości 

odchylenia 

przeciętnego, 

standardowego, współczynnika zmienności? 

 

 

 

 

 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 45 

 

4.7.  Analiza asymetrii – kierunek i siła asymetrii, współczynnik 

skośności 

 

4.7.1. Materiał nauczania

 

W  wielu  sytuacjach  badanie  średniego  poziomu  cechy  i  rozproszenia  jej  wartości  nie 

wskazuje  na  istnienie  różnic  między  badanymi  zbiorowościami.  Dopiero  wnikliwa  analiza 
wartości  przyjmowanych  przez  daną  cechę  przy zastosowaniu  miar uzupełniających wyklucza 
podobieństwo  struktury  rozważanych  zbiorowości.  Ustalenie,  w  jaki  sposób  wartości  cechy 
statystycznej  rozłożone  są  wokół  średniej  arytmetycznej,  nosi  nazwę  asymetrii  rozkładu 
wartości cechy.  

Miary asymetrii (skośności)

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
b – rozkład symetryczny (osią symetrii byłaby rzędna) 
a, c – rozkłady asymetryczne; a – ma asymetrię lewostronną, c – asymetrię prawostronną 
 

Rozkłady różnią się między sobą kierunkiem i siłą asymetrii: 
– 

dla rozkładów symetrycznych wszystkie miary tendencji centralnej mają taką samą wartość 

x

x

D

M

x

=

=

 

– 

dla  rozkładów  asymetrii  prawostronnej  wartość  średniej  jest  większa  niż  mediana 

i dominanta                                      

x

x

D

M

x

>

>

 

– 

dla  rozkładów  asymetrii  lewostronnej  wartość  średniej  jest  mniejsza  niż  mediana 

i dominanta.                                     

x

x

D

M

x

<

<

 

Wzajemne położenie średniej, dominanty i mediany w rozkładzie: 
 
 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

cecha 

liczebność 

średnia 

        x 

 n

D
x

średnia 

średnia 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 46 

Przy  asymetrii  ujemnej  średnia  arytmetyczna  jest  zaniżona,  przy  asymetrii  dodatniej 

średnia arytmetyczna jest zawyżona. 
Miary asymetrii dzielą się podobnie jak poprzednie na miary klasyczne i pozycyjne:  
1)  miary klasyczne (współczynnik skośności (A

s

 lub A

d

), współczynnik asymetrii (A)),  

2)  miary pozycyjne (współczynnik skośności (A

Q

)). 

Najprostszą miarą przyjętą do określania asymetrii jest wskaźnik skośności (

s

W

).  

Dla miar klasycznych jest to różnica pomiędzy średnią arytmetyczną i dominantą. 

x

s

D

x

W

=

 

Dla miar pozycyjnych badamy odległości obu kwartyli 

( )

Q

 od mediany. 

(

) (

)

x

x

x

Q

M

Q

Q

Q

M

M

Q

W

×

+

=

=

2

3

1

1

3

 

Jeżeli rozkład badanej cechy jest symetryczny, to średnia jest równa modalnej, a wskaźnik 

skośności jest równy 0.                       

0

=

=

x

s

D

x

W

 

 

Jeżeli  rozkład  badanej  cechy  nie  jest  symetryczny,  to  mamy  do  czynienia  z  asymetrią 

rozkładu.  Mówimy  o  dwóch  rodzajach  (kierunkach)  asymetrii:  lewo  –  i  prawostronnej.  Dla 
miar klasycznych będzie to: 
– 

asymetria lewostronna, gdy 

0

<

=

x

s

D

x

W

 

– 

asymetria prawostronna, gdy  

0

>

=

x

s

D

x

W

 

Dla miar pozycyjnych będzie to: 
– 

asymetria lewostronna, gdy  

)

(

(

)

0

1

3

<

=

Q

M

M

Q

W

x

x

Q

 

 
– 

asymetria prawostronna, gdy  

(

) (

)

0

1

3

>

=

Q

M

M

Q

W

x

x

Q

 

Dla  porównania  kierunku  i  siły  asymetrii  w  dwóch  lub  więcej  zbiorowościach  stosujemy 

współczynniki skośności:  

– 

dla miar klasycznych                     

s

D

x

A

x

s

=

      

 

– 

dla miar pozycyjnych                    

Q

M

Q

Q

A

x

Q

2

2

3

1

×

+

=

 

 

4.7.2. Pytania sprawdzające

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Odpowiadając na pytania, sprawdzisz, czy jesteś przygotowany do wykonania ćwiczeń. 

1.  Na czym polega asymetria lewostronna? 
2.  Co jest miarą asymetrii rozkładu? 
3.  Czy można metodą graficzną wyznaczyć asymetrię? 
 
 
 
 
 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 47 

4.7.3. Ćwiczenia    

 

Ćwiczenie 1   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Co  można  powiedzieć  o  kształtowaniu  się  płac  w  firmie  „M”,  jeśli  miary  tendencji 

centralnej pozostają w następującej relacji:  

x

x

D

M

x

>

>

 

 

Sposób wykonania ćwiczenia  

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  scharakteryzować rozkłady asymetryczne wartości cechy, 
3)  zaprezentować wyniki pracy. 

 

Wyposażenie stanowiska pracy:

  

–   materiały biurowe, 
–   literatura zgodna z punktem 6 Poradnika dla ucznia. 

 

Ćwiczenie 2 

Wiedząc,  że  asymetria  jest  lewostronna,  ustal  na  podstawie  przeprowadzonego  badania, 

czy premie pracowników w 4 sklepach w  lutym 2006 r. były mniejsze czy większe od średniej. 

 

Sposób wykonania ćwiczenia  

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  przeprowadzić analizę asymetrii lewostronnej, 
3)  zaprezentować wyniki pracy. 

 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

–   materiały biurowe, 
–   kalkulator, 
–   literatura zgodna z punktem 6 Poradnika dla ucznia. 
 
Ćwiczenie 3   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Wykreśl  krzywą  liczebności  i  zaznacz  takie  miary,  jak:  średnia arytmetyczna,  dominanta, 

mediana, na podstawie danych zawartych poniżej: 

Struktura wiekowa zarejestrowanych bezrobotnych kobiet w roku 2002.    

 

 

 

 

Wiek 

Wskaźnik struktury 

24 lata i mniej 

27,2 

25-34 

29,8 

35-44 

23,4 

45-54 

18,4 

55 lat i więcej 

1,2 

Razem 

100 

Omów asymetrię. 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 48 

Sposób wykonania ćwiczenia  

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  wskazać wzajemne położenie średniej arytmetycznej dominanty i mediany w rozkładzie, 
3)  wykreślić krzywą liczebności, 
4)  zaprezentować wyniki pracy. 

 
Wyposażenie stanowiska pracy:

 

 

materiały biurowe, 

 

kalkulator, 

 

literatura zgodna z punktem 6 Poradnika dla ucznia. 

 

4.7.4. Sprawdzian postępów    

 

 

 

 

 

 

Czy potrafisz: 

Tak 

Nie 

1)  wyznaczyć asymetrię metodą graficzną? 

 

 

2)  wskazać zależności między miarami tendencji centralnej? 

 

 

3)  rozróżnić asymetrię lewostronną od prawostronnej? 

 

 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 49 

4.8. Analiza dynamiki 

 

4.8.1. Materiał nauczania 

 

Analiza dynamiki polega na badaniu zmian jakie następują w procesach czy zjawiskach na 

skutek  upływu  czasu.  Mogą  to  być  zmiany  polegające na  tym,  że  zjawisko rośnie,  maleje lub 
pozostaje  na  tym  samym  poziomie.  Ten  wzrost  lub  spadek  może  być  słabszy  lub  silniejszy. 
Miary  dynamiki  pozwalają  zmierzyć  zarówno  kierunek,  jak  i  siłę  zmian.  W  analizie  dynamiki 
mamy do czynienia z dwiema wielkościami: 

 

wielkość  badana  –  obecnie  analizowana,  którą  oceniamy  poprzez  porównanie  jej  z  inną 
wielkością (najczęściej jest to wielkość, która wystąpiła w okresie późniejszym), 

 

wielkość  podstawowa  –  wielkość,  do  której  porównuje  się  wielkość  badaną  (może 
dotyczyć  okresu  bezpośrednio  poprzedzającego  okres  badany  bądź  też  okresu 
wcześniejszego). 
Indeksy  dynamiki    charakteryzują  zmiany  poziomu  zjawiska  obserwowanego  w  różnym 

czasie i obliczane są według wzoru: 

 

 

 

I = 

0

1

x

x

 

gdzie: 
 

 

I – indeks dynamiki, 

 

 

x

0

 – wielkość zjawiska w okresie podstawowym, 

 

 

x

 

wielkość zjawiska w okresie badanym. 

 

Wyróżnia się dwa rodzaje indeksów: 
– 

indeksy  indywidualne  (indeksy  jednopodstawowe  o podstawie stałej, indeksy łańcuchowe 
o podstawie zmiennej), 

–   indeksy agregatowe. 

 

Indeksy o podstawie stałej można zapisać następująco: 

 

 

0

1

x

x

 x 100; 

0

2

x

x

 x 100; 

0

3

x

x

 x 100; ... 

0

1

x

x

n

 x 100; 

0

x

x

n

 x 100 

 

Przykład 1 

 
Tabela 7. Wielkość produkcji trzewików w spółce „AVA” w latach 2003-2005. 

Rok 

Wielkość produkcji w tys. sztuk 

2003 

340 

2004 

460 

2005 

620 

Źródło: opracowanie własne 

Indeks o podstawie stałej w roku 2004 wynosi: 

0

1

x

x

, czyli 

340

460

 x 100 = 135,3%. Oznacza to, 

że wielkość produkcji w 2004 r. w porównaniu do wielkości produkcji w roku 2003 wzrosła 
o 35,3%. 
Indeks  o  podstawie  stałej  w  roku  2005  wynosi  182,4%,  co  oznacza,  że  wielkość  produkcji 
w roku 2005 stanowiła 182,4% wielkości produkcji w 2003 r. 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 50 

Indeksy o podstawie zmiennej przedstawia wzór: 

 

0

1

x

x

 x 100; 

1

2

x

x

 x 100; 

2

3

x

x

 x 100; ... 

2

1

n

n

x

x

 x 100; 

1

n

n

x

x

 x 100 

 

gdzie: 

 

x

i

 – wartość cechy; i = 0, 1, 2, 3, itd. oznacza różne okresy. 

 

Na podstawie danych z tabeli 7 wynika, że indeks o podstawie zmiennej w roku 2005 wynosi: 

1

2

x

x

  x  100,  czyli 

460

620

  x  100  =  134,8%.  Oznacza  to,  że  wielkość  produkcji    w  roku  2005 

w porównaniu do wielkości produkcji w roku 2004 wzrosła o 34,8%. 

 

Tabela 8. Przeciętna miesięczna płaca w Przedsiębiorstwie „GAMA” w latach 2000–2005. 

Rok 

Przeciętna 

miesięczna płaca 

w zł 

Przyrost w zł 

Indeksy 

łańcuchowe 

2000 

1800,00 

2001 

1980,00 

180,00 

110% 

2002 

2178,00 

198,00 

110% 

2003 

2395,80 

217,80 

110% 

2004 

2635,38 

239,58 

110% 

2005 

2898,92 

263,54 

110% 

Źródło: opracowanie własne. 

 

Przyglądając  się  wielkościom  absolutnym  z  tabeli  8  widzimy,  że  przeciętna  miesięczna 

płaca  w  przedsiębiorstwie  „GAMA”  rośnie  i  że  wzrost  ten  z  okresu  na  okres  jest  większy. 
Indeksy  łańcuchowe  pozwalają  ustalić,  że  siła  tego  wzrostu  jest  stała  i  wynosi  10%.  Jeżeli 
tendencja  tego  rodzaju  rysuje  się  przez  wystarczająco  długi  okres,  można  wówczas  na  jej 
podstawie wyciągać pewne wnioski na przyszłość. 

 

Indeksy  indywidualne  dają  możliwość  ustalenia  poziomu  i  kierunku  zmian,  ale  nie 

odpowiadają  na  pytanie,  w  jakim  stopniu  na  wzrost  wielkości  produkcji  czy  sprzedaży 
wpłynęły zmiany cen, a w jakim ilości wyprodukowanych czy sprzedanych wyrobów. 

Do najczęściej wykorzystywanych indeksów agregatowych należą: 

– 

agregatowy indeks wartości, 

– 

agregatowy indeks cen, 

– 

agregatowy indeks wielkości fizycznej (produkcji, sprzedaży). 

 

Agregatowy  indeks  wartości  odnosi  się  do  zmian  jakie  nastąpiły  w  łącznej  wartości 

badanej zbiorowości. Oblicza się go wg wzoru: 

 

 

 

 

I

0

0

1

1

p

q

p

q

 x 100 

 

gdzie:  q

– ilość w okresie badanym, 

 

 

p

1

 – cena w okresie badanym, 

 

 

q

0

 – ilość w okresie bazowym (podstawowym), 

 

 

p

0

 – cena w okresie bazowym (podstawowym). 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 51 

Tabela 9. Produkty Przedsiębiorstwa Przemysłu Garbarskiego „SKÓRA” w roku 2000 i 2005 

Ilość w tys. 

Cena w zł 

Obliczenia 

Produkt 

Jedn. 

miary 

2000 r. 

q

2005 r. 

q

2000 r. 

p

2005 r. 

p

q

0

 x p

q

x p

q

x p

q

1

x p

szt. 

3500 

4200 

70,- 

130,-  245000,-  546000,-  455000,-  294000,- 

6200 

6800 

32,- 

62,-  198400,-  421600,-  384400,-  217600,- 

120 

240 

8,- 

18,- 

960,- 

4320,- 

2160,- 

1920,- 

∑ 

444360,-  971920,-  841560,-  513520,- 

Źródło: opracowanie własne.   

 

 

Agregatowy indeks wartości obliczony do danych z tabeli 9 wynosi: 

 

 

 

 

 

 

444360

971920

 x 100 = 218,7% 

Otrzymany  wynik  oznacza,  że  wartość  produkcji  w  roku  2005  w  stosunku  do  roku  2000 
wzrosła  o  118,7%.  Na  wzrost  ten  miały  wpływ  zmiany  zarówno  wielkości  produkcji 
poszczególnych produktów, jak i zmiany  cen tych produktów. 

 

Agregatowy  indeks  cen  wyraża  zmiany,  w  wielkości  zjawiska  spowodowane  wyłącznie 

zmianami cen. Przyjmuje się tutaj, że ilości pozostają na stałym poziomie. Indeks ten może być 
ustalony według: 
–   formuły Paaschego, wówczas stały poziom ilości dotyczy okresu badanego; 
–   formuły Laspeyresa, wtedy stały poziom ilości dotyczy okresu bazowego. 

 

Indeks cen oblicza się według wzoru: 
–   wg formuły Paaschego: 

 

 

 

 

 

 

I

c

 = 

0

1

1

1

p

q

p

q

 x 100 

–   wg formuły Laspeyresa: 

 

 

 

 

 

 

I

c

 = 

0

0

1

0

p

q

p

q

 x 100 

 

Na podstawie danych z tabeli 6 indeks cen wyniesie: 
–   wg formuły Paaschego: 

 

 

 

 

 

 

513520

971920

 x 100 = 189,3% 

i  oznacza,  że  przy  założeniu,  że  wielkość  produkcji  była  stała  i  kształtowała  się  na  poziomie 
roku 2005, ceny wzrosły o 89,3%. 
 
–   wg formuły Laspeyresa: 

 

 

 

 

 

 

444360

841560

 x 100 = 189,4% 

i  oznacza,  że  przy  założeniu,  że  wielkość  produkcji  była  stała  i  kształtowała  się  na  poziomie 
roku 2000, ceny wzrosły o 89,4%. 
 

Agregatowy  indeks  wielkości  fizycznej  wyraża  zmiany  w  wielkości  zjawiska 

spowodowane  wyłącznie  zmianami  ilości.  Przyjmuje  się  tutaj,  że  ceny  pozostają  na  stałym 
poziomie. Indeks ten, podobnie jak indeksy cen, oblicza się według dwóch formuł: 
–   Paaschego, wówczas indeks wielkości fizycznej wyznacza się za pomocą wzoru: 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 52 

 

 

 

 

 

 

I

wf

  = 

1

0

1

1

p

q

p

q

 x 100 

–   Laspeyresa , wtedy indeks wielkości fizycznej wyznacza się według wzoru: 

 

 

 

 

 

 

I

wf 

 = 

0

0

0

1

p

q

p

q

 x 100 

Na podstawie danych z tabeli 6 indeks wielkości fizycznej wyniesie: 
–   wg formuły Paaschego: 

 

 

 

 

 

 

841560

971920

 x 100 = 115,5% 

i  oznacza,  że  przy  założeniu,  że  ceny  w  badanym  okresie  były  stałe  i  kształtowały  się  na 
poziomie roku 2005, wielkość fizyczna produkcji wzrosła o 15,5%. 

 

–   wg formuły Laspeyresa: 

 

 

 

 

 

 

444360

513520

 x 100 = 115,6% 

i  oznacza,  że  przy  założeniu,  że  ceny  w  badanym  okresie  były  stałe  i  kształtowały  się  na 
poziomie roku 2000, wielkość fizyczna produkcji wzrosła o 15,6%. 

 

Indeksy obliczone według różnych formuł (Paaschego czy Laspeyresa) z reguły różnią się 

między  sobą  i  tylko  niekiedy  uzyskuje  się  taki  sam  wynik,  tak  jak  ma  to  miejsce 
w przykładach powyżej, gdzie otrzymane wyniki różnią się między sobą zaledwie o 0,1%. 
 

4.8.2. Pytania sprawdzające 

 

Odpowiadając na pytania, sprawdzisz, czy jesteś przygotowany do wykonania ćwiczeń. 

1.  Na czym polega analiza dynamiki? 
2.  Jakie dwie wielkości występują w analizie dynamiki? 
3.  Jakie są rodzaje indeksów w analizie dynamiki? 
4.  Co  wyrażają  agregatowe  indeksy  wartości,  cen  i  wielkości  fizycznej  i  jak  należy 

interpretować ich wyniki? 

5.  Jaki jest wzór na obliczenie indeksu wartości, indeksu cen i indeksu wielkości fizycznej? 
 

4.8.3. Ćwiczenia 

 
Ćwiczenie 1 

Na  podstawie  poniższych  danych  porównaj,  o  ile  %  zmieniła  się  sprzedaż  cukru 

w  Cukrowni  „LESZNO”  w  latach  2002  – 2005,  przyjmując  za  okres  podstawowy  rok  2002. 
Określ rodzaj zastosowanych indeksów. 

 

Tabela 10. Wielkość sprzedaży cukru w cukrowni „LESZNO” w latach 2002–2005. 

Rok 

Wielkość sprzedaży cukru w tonach 

2002 

192 

2003 

244 

2004 

340 

2005 

302 

Źródło: dane przykładowe 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 53 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  przyjrzeć się informacjom z ćwiczenia, 
3)  wykonać ćwiczenie na przykładzie z materiału nauczania. 

 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

–   przybory do pisania, 
–   kartka papieru, 
–   kalkulator. 

 

Ćwiczenie 2 

Wykorzystując  dane  z  tabeli  10,  porównaj  zmiany  sprzedaży  cukru  w  kolejnych  latach 

obierając za rok bazowy rok poprzedni. Nazwij wykorzystane indeksy. 

 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  przyjrzeć się informacjom z ćwiczenia, 
3)  wykonać ćwiczenie na przykładzie z materiału nauczania. 

 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

–   przybory do pisania, 
–   kartka papieru, 
–   kalkulator. 

 

Ćwiczenie 3 

Dysponując informacjami z tabeli poniżej, oblicz indeks wartości i podaj jego interpretację. 

 

Tabela 11. Sprzedaż Przedsiębiorstwa Rolno-Spożywczego „NATURA” w roku 2002 i 2005. 

Ilość 

Cena w zł 

Obliczenia 

2002 

2005 

2000 

2005 

 

Produkt 

Jedn.  

miary 

q

P

p

p

 

1200 

3640 

0,90 

1,20 

 

kg 

11904 

42082 

2,00 

3,40 

 

szt. 

940 

1206 

18,00 

38,00 

 

∑ 

 

Źródło: opracowanie własne. 

 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  przyjrzeć się informacjom z ćwiczenia, 
3)  wykonać ćwiczenie krok po kroku, wzorując się na przykładzie z materiału nauczania. 

 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

–   przybory do pisania, 
–   kartka papieru, 
–   kalkulator; można do wyliczeń wykorzystać arkusz kalkulacyjny EXCEL. 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 54 

Ćwiczenie 4 

Ustal  w  odniesieniu  do  danych  z  tabeli  11,  jaki  wpływ  na  zmiany  sprzedaży  miały  ceny 

produktów,  przyjmując  za  stałe  wielkości  sprzedaży.  Zastosuj  indeks  cen  wg  formuły 
Paaschego i Laspeyresa. 

 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  przyjrzeć się informacjom z ćwiczenia, 
3)  wykonać ćwiczenie krok po kroku wzorując się na przykładzie z materiału nauczania. 

 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

–   przybory do pisania, 
–   kartka papieru, 
–   kalkulator; można do wyliczeń wykorzystać arkusz kalkulacyjny EXCEL. 

 

Ćwiczenie 5 

Ponownie  wykorzystaj  dane  z  tabeli  11  i  oblicz  tym  razem  indeks  wielkości  fizycznej 

wg dwóch formuł. Zinterpretuj otrzymane wyniki. 

 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  przyjrzeć się informacjom z ćwiczenia, 
3)  wykonać ćwiczenie krok po kroku, wzorując się na przykładzie z materiału nauczania. 

 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

–   przybory do pisania, 
–   kartka papieru, 
–   kalkulator; można do wyliczeń wykorzystać arkusz kalkulacyjny EXCEL. 

 
 

4.8.4. Sprawdzian postępów    

 

 

 

 

 

 

Czy potrafisz: 

Tak 

Nie 

1)  omówić, na czym polega analiza dynamiki i jakie dwie wielkości w niej  

występują?

 

 

 

 

 

2)  omówić rodzaje indeksów w analizie dynamiki? 

 

 

3)  wyliczyć indeksy proste (indywidualne)? 

 

 

4)  wyliczyć indeksy agregatowe: wartości, cen i wielkości fizycznej? 

 

 

 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 55 

4.9.  Analiza  korelacji  zjawisk  –  tablica  i  wykres  korelacyjny, 

miary korelacji 

 

4.9.1. Materiał nauczania 

 

Zachodzące wokół nas zjawiska  pozostają we wzajemnym powiązaniu ze sobą. Zadaniem 

statystyki  jest  stwierdzenie,  czy  pomiędzy  badanymi  zjawiskami  istnieje  bądź  też  nie  istnieje 
jakaś  współzależność  (korelacja),  a  jeśli  istnieje  zbadanie  jej  charakteru  i  stopnia  ścisłości. 
Związek  korelacyjny  występuje  wówczas,  gdy  każdej  wartości  jednej  cechy  odpowiada 
przybliżona  wartość  innej  cechy.  Aby  stwierdzić  istnienie  lub  brak  związku  korelacyjnego 
między dwiema badanymi cechami, należy: 
–   porównać przebieg szeregów statystycznych dla badanego zjawiska, 
– 

zastosować metodę graficzną (wykres korelacyjny), 

– 

zestawić wyniki badań w tablice zwane tablicami korelacyjnymi. 

 
Tabela 12 

Zakłady 

Produkcja wyrobu x w szt. 

Koszt jednostkowy 

w zł 

r

x

-r

(r

x

-r

y

)

 

 

 

 

 



 C  




E 


1910 
1860 
1790 
1680 
1610 
1490 
1320 
1290 
1250 
1100 

(2) 
(4) 
(1) 
(5) 
(6) 
(7) 
(8) 
(9) 

(10) 

(3) 

1250 
1320 
1100
 
1490 
1610 
1680 
1790 
1860 
1910 
1290 

7,2 
7,3 
7,4 
7,7 
7,8 
8,0 
8,3 
8,6 
8,8 

   9,4 

 

(9) 
(7) 

(10) 

(6) 
(5) 
(4) 
(3) 
(2) 
(1) 

      (8) 

8,8 
8,3 
9,4 
8,0 
7,8 
7,7 
7,4 
7,3 
7,2 
8,6 

-7 
-3 
-9 
-1 





-5 

49 

81 



25 
49 
81 
25 

 

 

 

 

 

 

 

Razem 

330 

Źródło: dane przykładowe. 

 

Jeśli  chcemy  zbadać,  czy  zachodzi  związek  między  wielkością  produkcji  a  kosztem 

jednostkowym  wyrobu  w  10  zakładach,  należy  najpierw  porównać  przebieg  szeregów 
statystycznych.  W  tym  celu  układamy  obydwa  szeregi  według  rosnącej  (lub  malejącej) 
wielkości  produkcji  lub  kosztu  jednostkowego.  Z  porównania  szeregów  widać,  że  w  miarę 
zmniejszania się ilości sztuk produkowanego wyrobu jego koszt jednostkowy rośnie. 
Jeżeli  obydwa  szeregi  są  zbieżne,  tj.  obydwa  na  ogół  rosną  lub  obydwa  na  ogół  maleją, 
związek  taki  nazywa  się  korelacją  dodatnią,  w  przeciwnym  wypadku,  gdy  wartości  jednego 
szeregu    na  ogół  rosną,  a  wartości  drugiego   na  ogół maleją,  mamy  do  czynienia  z  korelacją 
ujemną
. Powyższa tabela jest przykładem korelacji ujemnej. 

 

Do  przedstawienia  korelacji  może  służyć  również  metoda  graficzna.  Dane  liczbowe 

nanosi się na wykres na osiach współrzędnych. 
 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 56 

0

2

4

6

8

10

0

500

1000

1500

2000

2500

Produkcja wyrobu w szt.

K

o

s

z

t j

e

dno

s

tk

o

w

y

 w z

ł

 

 

W  przypadku  istnienia  dużej  liczby  jednostek  statystycznych  badanie  związków 

korelacyjnych może odbywać się przez układanie tablic korelacyjnych. Tablice korelacyjne to 
tablice  statystyczne,  w  których  zamieszczone  są  dwie  cechy  –  jedna  w  główce  tablicy 
korelacyjnej, druga w boczku tej tablicy. W poszczególne pozycje tablicy wpisujemy wszystkie 
te jednostki objęte badaniem, które odpowiadają wartościom obydwóch cech. 

 

Tabela 13 

Produkcja w sztukach 

Koszt jednostkowy 

w zł 

1001 - 1300  1301 - 1500  1501 - 1700  1701 - 2000 

Razem 

8,8 – 9,5 
8,1 – 8,7 
7,4 – 8,0 
7,0 – 7,3 

2 (A,C) 

1 (J) 

 

1 (B) 

1(D) 

 

 
 

2 (E, F) 

 
 

1 (G) 

2 (H, I) 




Razem 

10 

Źródło: opracowanie własne. 

 

Tabela 13 pokazuje, że liczby układają się od lewej strony tablicy wzdłuż przekątnej: góra 

– dół, co wskazuje na istnienie korelacji ujemnej. 

 

Aby  ustalić  nie  tylko  istnienie lub brak związku korelacyjnego, ale także jego siłę określa 

się: współczynnik korelacji lub współczynnik korelacji rang. 

 

Współczynnik korelacji (r

xy

)

 

obliczamy wg wzoru: 

 

 r

xy

 = 

2

2

Y

X

XY

 

 
gdzie: 

X  –  różnice  między  indywidualnymi  wartościami  pierwszej  zmiennej  (x)  a  ich  średnią 

arytmetyczną (x- ), 
Y  –  różnice  między  indywidualnymi  wartościami  drugiej  zmiennej  (y)  a  ich  średnią 

arytmetyczną (y- ). 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 57 

Współczynnik  korelacji  może  przyjmować  wartości  od  –1  do  1.  Jeżeli  wartość  tego 

współczynnika  jest  ujemna  oznacza  to,  że  między  dwoma  zjawiskami  występuje  korelacja 
ujemna,  a  więc  ze  wzrostem  wartości  jednej  cechy,  maleją  wartości  drugiej  cechy. 
Gdy  współczynnik  korelacji  jest  dodatni  oznacza  to  korelację  dodatnią.  Im  jest  on  mniejszy 
tym związek jest słabszy, im większy, tym korelacja jest silniejsza. Pełna korelacja ma miejsce 
wówczas,  gdy  współczynnik  jest  równy  1  lub  –1.  Brak  korelacji  określa  wartość 
współczynnika  =  0.  Poniższe  wartości  współczynnika  korelacji  przedstawiają  różny  stopień 
ścisłości związku korelacyjnego. I tak: 
0    <    < 0,3 ścisłość współzależności jest nieznaczna, 

0,3 <     < 0,5 ścisłość jest średnia, 

0,5 <     < 0,7 ścisłość jest wysoka, 

0,7 <     < 1,0 ścisłość jest bardzo wysoka. 

Inną  miarą  współzależności  cech  jest  współczynnik  korelacji  rang.  Obliczanie  tego 

współczynnika  jest  proste  i  może  być  stosowane  w  przypadku,  gdy  mamy  do  czynienia 
z mniejszą liczbą obserwacji. 

 

 

 

Q = 1- 

(

)

N

N

r

r

y

x

3

2

6

 

gdzie: 
 

 

Q – współczynnik korelacji rang, 

r

x

  –  rangi,  czyli  numery  porządkowe  nadawane  wartościom  cechy  „x”  w  szeregu 

uporządkowanym, 
r

–  rangi,  czyli  numery  porządkowe  nadawane  wartościom  cechy  „y”  ułożonymi  w 

kolejności od najmniejszej do największej lub odwrotnie, 
N – liczebność zbiorowości statystycznej. 

 

Na podstawie tabeli 12 współczynnik korelacji rang będzie wynosił: -1. Należy zaznaczyć, 

że  współczynnik  korelacji  rang  nie  jest  miernikiem  współzależności  wartości  badanych  cech, 
lecz  miernikiem  ścisłości  uszeregowania  i  bywa  nazywany  kolejnościowym  współczynnikiem 
korelacji. 
 

4.9.2. Pytania sprawdzające 

 

Odpowiadając na pytania, sprawdzisz, czy jesteś przygotowany do wykonania ćwiczeń. 

1.  Wykonanie  jakich  czynności  pomaga  stwierdzić  istnienie  związku  korelacyjnego  między 

dwiema badanymi cechami? 

2.  Na czym polega porównywanie przebiegu szeregów statystycznych? 
3.  Co to są tablice korelacyjne? 
4.  Jakie znasz miary korelacji? Co one określają? Jakie są wzory na ich obliczenie? 
5.  Jakie wartości może przyjmować współczynnik korelacji? 
6.  Co oznacza wartość współczynnika korelacji mieszcząca się w przedziale 0<

r

<0,3? 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 58 

4.9.3. Ćwiczenia 

 

Ćwiczenie 1 

Zbadaj,  czy  pomiędzy  poniższymi  wartościami  istnieje  związek  korelacyjny. 

W celu przedstawienia istnienia ewentualnej korelacji narysuj wykres. 

 

Nr 

mieszkania 

Ilość osób mieszkających w 1 lokalu 

Miesięczne zużycie wody przypadające 

na 1 mieszkanie w m

11 
12 
13 
14 
15 
16 
17 
18 
19 
20 










1,8 
1,4 
5,1 
4,5 
2,0 
6,2 
6,8 
2,6 
6,0 
3,7 

Źródło: dane przykładowe. 
 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  ułożyć obydwa szeregi malejąco lub rosnąco, 
3)  nanieść podane wartości na układ współrzędnych. 

 

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

 

przybory do pisania, linijka, 

 

kartka papieru. 

 

Ćwiczenie 2 

Do  danych  z  ćwiczenia  1  z  tabeli  4  ułóż  tablicę  korelacyjną.  Podane  wartości  zamknij 

w następujących przedziałach:  
– 

zużycie wody w m

3

: 1,0 – 2,0;   2,1 – 4,0;   4,1 – 5,5;   5,6 – 7,0; 

– 

ilość osób w lokalu: 1 – 2;  3 – 4;  5 – 6;  7 – 8. 

Określ rodzaj korelacji. 

 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  narysować  tabelę  na  wzór  tej  z  materiału  nauczania  i  nanieść  w  odpowiednie  kolumny 

i wiersze dane z ćwiczenia, 

3)  w  przypadku  wątpliwości  możesz  skorzystać  z  literatury  zamieszczonej  w  punkcie 

6 Poradnika. 

  

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

 

przybory do pisania, linijka, 

 

kartka papieru, 

 

literatura zamieszczona w punkcie 6 Poradnika. 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 59 

Ćwiczenie 3 

Posługując się danymi z tabeli 4 (ćwiczenie 1), oblicz współczynnik korelacji i zinterpretuj 

otrzymany wynik. 

 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  wykorzystać wzór z materiału nauczania, 
3)  w  przypadku  wątpliwości  skorzystać  z  literatury  zamieszczonej  w  punkcie 

6 Poradnika. 

  

Wyposażenie stanowiska pracy:

 

 

przybory do pisania, linijka, 

 

kartka papieru, 

 

kalkulator, 

 

literatura zamieszczona w punkcie 6 Poradnika. 

 

Ćwiczenie 4 

Podobnie  jak  w  ćwiczeniu  3  wykorzystaj  dane  z  tabeli  4  i  wyznacz  tym  razem 

współczynnik korelacji rang. 

 

Sposób wykonania ćwiczenia 

 

Aby wykonać ćwiczenie, powinieneś: 

1)  zapoznać się z przygotowanym materiałem, 
2)  wykorzystać wzór z materiału nauczania, 
3)  w  przypadku  wątpliwości  skorzystać  z  literatury  zamieszczonej  w  punkcie 

6 Poradnika. 

  

Wyposażenie stanowiska pracy: 

 

przybory do pisania, linijka, 

 

kartka papieru, 

 

kalkulator, 

 

literatura zamieszczona w punkcie 6 Poradnika. 

 

4.9.4. Sprawdzian postępów    

 

 

 

 

 

 

Czy potrafisz: 

Tak 

Nie 

1)  stwierdzić istnienie związku korelacyjnego między dwiema badanymi  

cechami? 

 

 

 

 

2)  określić, na czym polega porównanie szeregu statystycznego 

 i co to są tablice korelacyjne? 

 

 

 

 

3)  nazwać miary korelacji, podać wzory na ich obliczenie i interpretację  

wyników? 

 

 

 

 

4)  stworzyć na podstawie posiadanych danych wykres korelacyjny? 

 

 

5)  nazwać ścisłości współzależności, dysponując wartościami 

współczynnika korelacji 

 

 

 

 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 60 

5. SPRAWDZIAN OSIĄGNIĘĆ        

 

INSTRUKCJA DLA UCZNIA      

 

1.  Przeczytaj uważnie instrukcję. 
2.  Podpisz imieniem i nazwiskiem kartę odpowiedzi. 
3.  Zapoznaj się z zestawem zadań testowych. 
4.  Test zawiera 20 zadań o różnym stopniu trudności. Do każdego zadania są cztery możliwe 

odpowiedzi. Tylko jedna jest prawidłowa.   

5.  Udzielaj odpowiedzi na załączonej karcie odpowiedzi, zakreślając prawidłową odpowiedź 

znakiem  „X”.  W  przypadku  pomyłki  należy  błędną  odpowiedź  zaznaczyć  kółkiem,  a 
następnie ponownie postawić znak „X” tym razem już we właściwym miejscu. 

6.  Pracuj samodzielnie, bo tylko wtedy będziesz miał satysfakcję z wykonanego zadania. 
7.  Jeśli będziesz miał trudności z udzieleniem odpowiedzi na pytanie, odłóż jego rozwiązanie 

na później i wróć do niego, gdy zostanie Ci wolny czas. 

8.  Na rozwiązanie testu masz 45 minut. 

Powodzenia! 

 

 

ZESTAW ZADAŃ TESTOWYCH

  

 

1.  Do badań statystycznych pełnych  zalicza się: 

a)  badania ankietowe, 
b)  badania monograficzne, 
c)  spis statystyczny, 
d)  szacunek statystyczny. 
 

2.  Badanie monograficzne polega na: 

a)  wybraniu próby statystycznej, 
b)  określeniu przybliżonej wielkości zjawisk, 
c)  systematycznym notowaniu zdarzeń, 
d)  szczegółowym zbadaniu pojedynczej jednostki statystycznej. 
 

3.  Liczby względne zwane są inaczej: 

a)  liczbami stosunkowymi, 
b)  absolutnymi, 
c)  wartościami złożonymi, 
d)  liczbami prostymi. 
 

4.  Jedną z dwóch wielkości występujących w analizie dynamiki jest: 

a)  wielkość obecna, 
b)  wielkość przyszła, 
c)  wielkość przeszła, 
d)  wielkość podstawowa. 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 61 

 

5.  Indeksy łańcuchowe to indeksy: 

a)  mające jedną, tę samą  podstawę, 
b)  o podstawie zmiennej, 
c)  nie zmieniające się bez względu na upływ czasu, 
d)  stałej podstawie zawsze równej 1. 
 

6.  Która z miar nie jest miarą dyspersji: 

a)  odchylenie standardowe, 
b)  średnia arytmetyczna, 
c)  odchylenie przeciętne, 
d)  obszar zmienności. 
 

7.  Odchylenie przeciętne ważone stosuje się, gdy: 

a)  wartości zmiennej ułożone są od najmniejszej do największej, 
b)  wartości zmiennej ułożone są od największej do najmniejszej, 
c)  wartości zmiennej podane są w szeregu rozdzielczym, 
d)  wartości zmiennej są liczbami całkowitymi. 
 

8.  Odchylenie standardowe jest od odchylenia przeciętnego zawsze: 

a)  niższe, 
b)  wyższe, 
c)  równe, 
d)  wyższe o 0,1. 
 

9.  Analiza korelacji to analiza: 

a)  zmian w strukturze badanej zbiorowości, 
b)  wielkości badanych zjawisk w ciągu ostatnich lat, 
c)  współzależności pomiędzy badanymi zjawiskami, 
d)  stopnia zmian zmiennych w czasie. 
 

10.  Metoda graficzna przedstawienia korelacji to: 

a)  wykres słupkowy, 
b)  wykres na układzie współrzędnych, 
c)  wykres kołowy, 
d)  wykres mieszany słupkowo-kołowy.

 

 

 

 

11.  Sprawdzenie  wszystkich  pozycji  formularza  statystycznego  oznacza,  że  przeprowadzono  

kontrolę: 
a)  logicznej poprawności zapisu, 
b)  zgodności rachunkowej, 
c)  zupełności zapisu, 
d)  kompletności materiału statystycznego. 
 

12.  Dokładność wyników badania statystycznego zależy od: 

a)  wykształcenia osób prowadzących badania, 
b)  możliwości urządzeń pomiarowych, 
c)  upływu czasu między momentem badania a momentem publikacji wyników, 
d)  stosownego zaokrąglania wyników. 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 62 

13.  Błędy o charakterze przypadkowym mogą wynikać z: 

a)  nieuwagi osoby wypełniającej, 
b)  błędów tzw. czeskich i pomyłek liczbowych, 
c)  celowego zniekształcania wyników, 
d)  niekompetencji osoby sporządzającej formularz. 
 

14.   Stopień szczegółowości podziału zbiorowości statystycznej zależy od: 

a)  rodzaju zjawiska, 
b)  celu badania, 
c)  ilości grup klasyfikacyjnych, 
d)  osoby prowadzącej badania. 
 

15.   W ramach tabelarycznej formy prezentacji materiału statystycznego wyróżnia się: 

a)  przedziały klasowe, 
b)  szeregi statystyczne, 
c)  tablice statystyczne, 
d)  metody liniowe. 
 

16.   Histogramy to: 

a)  wykresy mapowe prezentujące szeregi geograficzne, 
b)  wykresy prostokątne obrazujące szeregi wyliczające, 
c)  wykresy słupkowe przedstawiające szeregi rozdzielcze, 
d)  wykresy liniowe pokazujące szeregi dynamiczne. 
 

17.   Dominanta to inaczej: 

a)  wartość znikoma, 
b)  wartość modalna,  
c)  wartość średnia, 
d)  wartość nietypowa. 

 
18.   Średnią klasyczną jest: 

a)  mediana, 
b)  kwanty, 
c)  średnia arytmetyczna, 
d)  dominanta. 

 
19.  Średnia  płaca  w  rodzinie  czteroosobowej  wynosi  2 200  zł.  Jeżeli  wynagrodzenie  matki 

wynosi 1890 zł, córki 1420 zł, syna 2790 zł, to wynagrodzenie ojca wynosi: 
a)  2 700, 
b)  2 200, 
c)  1 800, 
d)  2 100. 
 

20.  Wartość mediany w szeregu o nieparzystej liczbie wyrazów 81, 82, 83, 85, 86, 88, 90, 91, 

92 wynosi: 
a)  81, 
b)  86, 
c)  85, 
d)  92. 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 63 

KARTA ODPOWIEDZI 

Imię i nazwisko.......................................................................................... 

 
Gromadzenie  danych  statystycznych  i  ich  wykorzystywanie  w  procesach 
decyzyjnych

 

 

Zakreśl poprawną odpowiedź.

   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Nr 

zadania 

Odpowiedź 

Punkty 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10 

 

11 

 

12 

 

13 

 

14 

 

15 

 

16 

 

17 

 

18 

 

19 

 

20 

 

Razem:   

 

 

 

 

 

 

background image

„Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego” 

 64 

6. LITERATURA

                      

 

1.  GUS:  Mały  Rocznik  Statystyczny  Polski  2003,  Zakład  Wydawnictw  Statystycznych, 

Warszawa 2003.  

2.  Komosa A., Musiałkiewicz J.: Statystyka, Ekonomik, Warszawa  2005. 
3.  Michalski T.: Statystyka, Wydawnictwa Szkolne i Pedagogiczne, Warszawa 1996. 
4.  Michalski  T.:  Statystyka.  Zbiór  zadań,  Wydawnictwa  Szkolne  i  Pedagogiczne, 

Warszawa 1997. 

5.  Ostasiewicz  S.,  Rusnak  Z.,  Siedlecka  U.:  Statystyka  Elementy  teorii  i  zadania, 

Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. O. Lanego, Wrocław 1997.