Величины запаса и оборачиваемости оборотных средств за 19_ г.

Эта группировка позволяет проследить колеблемость прибыли под влиянием двух факторов. Конечно, уверенность нашего заключения е, том, что прибыль изменяется от группы к группе именно за счет изменений запаса оборотных средств и скорости их обращения, зависит от того, насколько обеспечено погашение влияния прочих факторов, т.е. от числа единиц в подгруппах (Ид). В данном примере наполненность групп недостаточна для того, чтобы выявить «чистое» влияние изучаемых факторов.

При n_jk > 5 многjфакторная аналитическая группировка позволяет измерить силу связи между результатом и одним из факторов при постоянстве второго фактора, т.е. получить так называемые частные (или чистые) показатели силы связи.

По данным табл. 6.7 рассчитаны показатели силы связи между прибылью и оборачиваемостью при закреплении уровня запасов оборотных средств. Таких показателей три (по числу групп по фактору z):

Точно так же могут быть вычислены показатели силы связи между прибылью и запасом оборотных средств при закреплении оборачиваемости:

Чистое влияние первого фактора (обратное) возрастает при увеличении уровня закрепленного фактора (величины запасов оборотных средств), а второго - снижается.

Можно рассчитать и показатель множественной тесноты связи -совокупное эмпирическое корреляционное отношение. Для трех признаков, как в нашем примере, его формула следующая: .

Так же как и показатель парной связи, h_xyz принимает значение в интервале [0,1]. В числителе подкоренного выражения находится факторная дисперсия результативного признака:

Можно с некоторыми оговорками заключить, что на 92% (0,96²) вариация прибыли в этой совокупности предприятий определяется вариацией изучаемых факторов.

Многофакторная аналитическая группировка — очень гибкий прием изучения связей. Она позволяет уловить влияние факторов на результат с изменением условий (закреплением прочих факторов на разных уровнях).

Однако при всех отмеченных плюсах этот метод имеет огромный минус - дробление совокупности, в результате чего выделяются подгруппы с малым числом единиц. В этом случае средние значения результативного признака неустойчивы, не достигается погашение прочих факторов, соответственно, ненадежными становятся и показатели связи. Но если совокупность большого объема и распределение признаков-факторов не являются крайне асимметричными, этот метод, как никакой другой, позволяет получить много информации об отношениях между переменными.

В какой-то мере избежать дробления данных и при этом получить «чистые» характеристики связей между переменными позволяет применение метода стандартизации распределений в комбинационной таблице. Если в группах по одной переменной, скажем, по г в табл. 6.7, распределение по другой переменной х принять стандартным и на его основе рассчитать групповые средние величины результативного признака, то они будут отличаться за счет принадлежности к разным группам по признаку z при элиминировании признака х. В качестве стандартного применяется распределение в целом по совокупности. Так, по данным табл. 6.7 стандартное распределение по х следующее:

x₁ - 6 ед., х₂ - 8 ед., х₃ - 6 ед. или в относительном выражении: 0,3; 0,4; 0,3. Тогда средняя прибыль при заданном значении переменной z при стандартизации распределения по переменнбй х равна:

в первой группе:

во второй группе:

в третьей группе:

На основе полученных стандартизованных средних можно рассчитать показатели «чистой» связи между величиной прибыли и средним запасом оборотных средств. Попробуйте сделать такой расчет. Стандартизация распределения по переменной z, расчет стандартизованных средних результативного признака и показателей «чистой» связи между у и х при элиминировании z проводится аналогично. Заметим, что рассмотренные приемы анализа не входят пока в ППП для ЭВМ. Возможно, это сделает кто-то из вас.