Уголовно-правовая статистика

Свободное интервью - упрощенный вариант направленной беседы, где опрашиваемому предлагается круг вопросов, в плане которых он ведет свободный рассказ, уточняемый исследователем. Данный вид интервью чаще всего используется при углубленном изучении сложных вопросов, например при изучении личности правонарушителей, а также в целях уточнения формулировок вопросов для других, более формализованных видов опроса.

Стандартизированное (формальное) интервью предполагает строго сформулированные вопросы, задаваемые по возможности в одинаковой форме. Ответы на них должны быть четкими и точными, их желательно фиксировать в виде одного из предусмотренных вариантов: выразить словами "да", "нет", записать в балльной (1, 2, 3, и т.д.) или знаковой (+ - ) системе. Такие ответы позволяют быстро записать их и получить хорошо сопоставимые результаты для обобщения и анализа общественного мнения значительного количества лиц.

Панельное интервью представляет собой неоднократное общение с одними и теми же лицами (или одним и тем же контингентом лиц) через определенные промежутки времени в целях установления динамики их взглядов и мнений. Данный вид интервью может быть использован, например, при изучении правосознания осужденных к лишению свободы и другим видам уголовного наказания до отбытия наказания и после освобождения от него, или отношения к воинскому порядку призывников, военнослужащих и уволенных в запас.

При групповом интервью исследователь получает мнение группы, которое не всегда выражает мнение большинства. Групповое мнение нередко формируется под влиянием внушений, подражания, конформизма и иных социально-психологических явлений, где определяющую роль играют взгляды, оценки и ориентации лидеров. Этот вид интервью может использоваться для криминологического изучения мнений формальных и неформальных групп, но он мало пригоден для выявления индивидуальных взглядов и ориентации.

15. Анкетирование

Анкетирование - один из наиболее распространенных и эффективных методов сбора первичной социологической и статистической информации. Анкетирование по сравнению с беседой и интервьюированием представляет собой как бы следующую ступень еще более жестко запрограммированного опроса. Применительно к изучению деятельности судов, милиции, прокуратуры, при изучении виктимизации (жертв преступлений) или причин преступлений анкета содержит в себе комплекс взаимосвязанных вопросов, имеющих юридическое значение, на которые нужно получить ответы опрашиваемых лиц.

Анкета не имеет жесткой формы. Однако при ее разработке желательно соблюдать некоторые требования. Содержание вопросов, их последовательность и количество зависят от целей исследования и применяемой процедуры при данном виде опроса. В структуре анкеты могут быть условно выделены вводная, статусная, основная и заключительная части.

Во вводной части формулируется обращение к опрашиваемым, условия опроса и правила дачи ответов на поставленные вопросы. Статусная часть содержит вспомогательные вопросы о социально-демографическом положении опрашиваемого, данные о котором, по мнению исследователя, помогут более правильно оценить результаты опроса.

Статусная и заключительные части не являются обязательными. Вопросы о социально-демографических данных, например, при анонимном опросе, могут насторожить респондента, и он не выскажет своего действительного мнения, а наличие свободных высказываний в заключительной части затрудняет обобщение. Поэтому, исходя из задач и целей исследования, эти части иногда опускаются. Вводная часть также может быть опущена, если исследователь имеет возможность устно разъяснить опрашиваемым порядок заполнения анкеты. При личном проведении опросов в школах, институтах, учреждениях и т.д. такая возможность всегда имеется.

Вопросы основной части анкеты подразделяются на три вида: а) дихотомические, б) открытые и в) закрытые. Дихотомические вопросы требуют однозначных ответов "да", "нет". В юридических анкетах такие вопросы применятся редко. В некоторых случаях они уточняются дополнительным вопросом: "Если да (нет), то объясните, почему?", на который опрашиваемый дает самостоятельный ответ. Открытые вопросы предполагают ответы в произвольной форме. Они обеспечивают полноту информации, но чрезвычайно затрудняют ее обработку и применение ЭВМ. Поэтому при массовом анкетировании граждан или осужденных количество открытых вопросов должно быть минимальным. Закрытые вопросы ограничивают возможность опрашиваемого предлагаемой серией готовых ответов. Он выбирает из них тот, который соответствует его мнению.

Вопросы анкеты по своей форме и функциям бывают прямые и косвенные, личные и безличные, основные, контрольные и дополнительные. Все они требуют четкой формулировки, однозначности, простоты понимания. Несоблюдение данных требований может привести к ошибочным и неточным ответам, а в конечном итоге - к необъективным результатам изучения. В целях уточнения вопросов и проверки планируемой процедуры опроса анкету можно опробовать (произвести пилотаж анкеты) на каком-то количестве исследуемых.

16. Социологическое наблюдение

Социологическое наблюдение именуется таковым условно, для того чтобы отличить его от статистического наблюдения. В социологической литературе этот метод обычно называется наблюдением. Оно является одним из важных эмпирических методов социальных, социально-правовых и криминологических изучений.

Наблюдение в социологии права и криминологии отличается от общесоциального лишь по содержанию. Форма его проведения остается той же. Если в социологии под наблюдением понимается специально организованное, планомерное, целенаправленное восприятие социальной действительности в определенных конкретно-исторических условиях, то наблюдение в юриспруденции отличается от него лишь целями и предметом изучения. Наблюдение за непосредственным исполнением норм права, отношением населения к правоохранительным органам, суду, за отношением государственных юридических учреждений к гражданам; непосредственное изучение условий, в которых воспитывались конкретные правонарушители, или условий их содержания в следственных изоляторах и иных местах лишения свободы, существенно дополняют абстрактную статистическую картину конкретными сведениями об изучаемом явлении и используются при качественном анализе статистических данных.

Применение социологического наблюдения в органическом единстве с другими аналитическими методами помогает работникам правоохранительных органов при изучении и предупреждении преступлений, анализе результатов своей работы, при выработке реальных стратегий борьбы с преступностью и т.д. Данные наблюдения отражают не столько факты сознания, как при опросе граждан, сколько объективную картину изучаемого явления. Она может быть искажена лишь в сознании самого исследователя под влиянием его ошибочных взглядов, предубеждений, оценок, интерпретаций. Правильный методологический подход, основанный на объективном понимании действительности, помогает минимизировать и этот недостаток.

Наблюдение бывает полным, включенным и наблюдением-участием. При полном наблюдении исследователь изучает социально-правовые и криминологические явления и процессы пассивно, "со стороны". Например, исследователь наблюдает, как происходит прием заявлений граждан в милиции о совершенном преступлении или как происходит прием и рассмотрение исковых заявлений в судах. Включенное наблюдение предполагает изучение социально-правовых явлений "изнутри". Это возможно тогда, когда исследователь находится в той обстановке, которую изучает. Данным видом наблюдения часто пользуются журналисты. При наблюдении-участии наблюдатель не только живет, но и активно участвует в изучаемых им процессах и явлениях. Данный вид наблюдения - наиболее активная форма. Она дает глубинное понимание изучаемых явлений, которое нельзя получить при других формах наблюдения.

Техника фиксации результатов наблюдения несложна. Они могут отражаться в специально разработанных карточках, дневнике наблюдения или с помощью технических средств: магнитофона, фото-, кино - или телекамеры. Наблюдение не требует специального математического аппарата. Оно обычно дополняет важными и конкретными сведениями результаты изучения, полученные с помощью количественных методов

17. Социальный эксперимент

Социальный эксперимент качественно отличается от эксперимента в естественных науках. Его применение в праве и криминологии строго ограничено. Эксперименты в праве, в законодательстве возможны только на основе законодательного решения. Криминологические эксперименты не требуют нормативного разрешения, но возможны лишь в позитивном плане (например, при разработке организационных мер предупреждения преступлений, совершенствовании форм и методов правового воспитания и т.д.), т.е. когда они, позволяя получить необходимую информацию, которую нельзя добыть другими способами, не создают экспериментальных криминогенных условий и ситуаций.

Социальный эксперимент в правотворческой деятельности имеет очень важное значение. Он помогает выявить позитивные и негативные последствия того или иного решения, уточнить его содержание, отработать механизм действия. Такие эксперименты возможны при разработке гражданско-правовых и уголовно-правовых норм, новых видов уголовных и административных наказаний, форм организационной деятельности. В настоящее время, например, в ряде регионов России проводится эксперимент введения суда присяжных, в экспериментальном порядке отрабатываются некоторые нормативные элементы налоговой системы и др. Аналогичные эксперименты могут проводиться по решению законодательных собраний в субъектах Федерации.

Проведение правового или криминологического эксперимента всегда требует глубокого предварительного исследования изучаемой проблемы, тщательной организационной подготовки, а в определенных случаях - и необходимой правовой регламентации со стороны полномочных государственных органов.

Чтобы получить надежные социально-правовые и криминологические данные, социологические методы должны применяться комплексно и в сочетании со статистическими. В большинстве случаев указанная взаимосвязь является объективно необходимой. Если для сбора социально-правовых сведений, которых нет в документах первичного учета и официальной отчетности, мы не можем обойтись без анкетирования или других конкретно-социологических методик, то дальнейшее использование полученных данных невозможно вне статистических методов сводки, группировки и анализа. Более того, поскольку криминологические и социально-правовые данные, собранные с помощью социологических методов, в большинстве своем не отражают генеральную совокупность, то последние правомерно рассматриваются как разновидность выборочных статистических наблюдений. Поэтому к ним применимы теоретические положения закона больших чисел, выборки и репрезентативности, глубоко разработанные статистической наукой.

18. Квазиэксперимент

В социологической и криминологической литературе иногда употребляется понятие квазиэксперимента. Он не организуется специально, а протекает стихийно в реальных жизненных условиях, в которых осуществляются интересующие юриста социальные воздействия и проявляются их правозначимые результаты. Однако смысл эксперимента сохраняется, если исследователю удается зафиксировать начальное и конечное состояние явления или процесса и точно выявить действие криминогенного или антикриминогенного фактора. Такие эксперименты жизнь ставит постоянно, и они вполне могут быть использованы в изучении и предупреждении преступлений или в решении иных социально-правовых проблем.

Квазиэкспериментальные группы формируются естественным путем или же в результате вмешательства (но не случайного) других, с описанием вводящихся в эти группы воздействий или условий и критериальных измерений. Кроме того, проведение квазиэксперимента также требует реализации предварительных измерений. Главное отличие квазиэксперимента состоит в неприменимости допущения об изначальном равенстве групп, которое имеет место в подлинном эксперименте. Фактически, в основном типе квазиэксперимента (существует несколько их типов), группы со всей очевидностью оказываются изначально неравными.

Эта общая категория квазиэкспериментов представлена 3 основными типами планов исследования, в рамках которых существуют буквально сотни их разновидностей. Эти три типа можно обозначить как: а) сильные квазиэксперименты, в которых исходные измерения свидетельствуют об эквивалентности групп; б) слабые квазиэксперименты, в которых показана изначальная неэквивалентность групп; в) планы прерывных временных серий. Сильные квазиэксперименты довольно хорошо имитируют причинно-следственную логику подлинных экспериментов. Кроме того, они гораздо более доступны для проведения в реальном мире по сравнению с подлинными экспериментами, где исследователь должен иметь реальную возможность контролировать деятельность тех, кого он изучает, и к кому он применяет условия воздействия.

19. Статистическая сводка и основные положения теории группировок

Статистическое наблюдение, проведенное на основе официального учета или путем специально организованного изучения, дает огромное количество сведений, отраженных в статистических карточках, журналах учета и других первичных документах или в анкетах опроса граждан, изучения уголовных, административных, гражданских дел и других материалах. Получаемые сведения, как бы тщательно и научно обоснованно они ни собирались, представляют собой разрозненные "горы данных" о единицах изучаемой совокупности.

Научная разработка и систематизация материалов статистического наблюдения - следующий, второй этап статистического исследования, именуемый статистической сводкой. Он не менее важен, чем этап статистического наблюдения, ибо при неправильной разработке материалов можно утратить истинный характер полученных сведений. Поэтому они должны быть обработаны так, чтобы получался ответ, точный, объективный, основанный учете массовых данных.

Статистическая сводка состоит в том, что первичные материалы, которые значатся в статистических карточках, журналах учета, анкетах и т.д., приводятся в определенный порядок, систематизируются и сводятся вместе, образуя статистические совокупности, которые уже характеризуются итоговыми обобщающими показателями (абсолютными и относительными числами, процентами, коэффициентами, средними). На стадии сводки многочисленные характеристики индивидуальных проявлений отдельных варьирующих признаков конкретных преступлений, административных правонарушений и гражданско-правовых деликтов перерастают в характеристику изучаемой совокупности в целом.

В результате сводки получают большой фактический материал, всесторонне и системно характеризующий подытоженную социально-правовую реальность. Для того чтобы это получилось, сводка должна проводиться по определенной программе. Последняя содержит необходимый перечень групп, на которые должна быть расчленена совокупность по отдельным признакам, и перечень показателей, подсчитанных по каждой группе.

Составными элементами сводки являются: а) разработка системы показателей, характеризующих преступность или другое социально-правовое явление в целом и ее отдельные группы, б) статистическая группировка полученных данных, в) подсчет групповых и общих итогов, г) оформление результатов в статистических таблицах и графиках.

Группировка статистических данных, определяемая задачами и целями исследования, предполагает расчленение показателей о преступлениях, административных правонарушениях, уголовном и гражданском судопроизводстве на качественно однородные группы по существенным признакам. Правильный отбор таких признаков - наиболее важный момент, поскольку один и тот же материал может дать диаметрально противоположные выводы при различных приемах группировки.

Группировочные признаки могут отражать качественную или количественную сторону изучаемого явления. При распределении данных по количественным признакам (возрасту правонарушителей, числу лиц в организованной преступной группе, количеству судимостей, срокам лишения свободы и др.) необходимо выделить общее количество групп и определить разницу между максимальным и минимальным значениями признака (интервала) в каждой группе. Причем интервалы нельзя выбирать произвольно, исходя из внешних признаков, равенства и т.д. Они должны отражать существенные стороны явлений и процессов, раскрывать переход количества в качество.

Статистические группировки, отражающие качественные (атрибутивные) признаки (степень общественной опасности и тяжести преступлений, вид деяний, содержание мотивации преступного поведения, социальное положение правонарушителей, условия нравственного формирования личности в семье, характер гражданского иска, вид гражданско-правового деликта и т.д.) широко распространены в социально-правовых изучениях. Выбор признаков для формирования статистических показателей требует еще более глубокого проникновения в содержание изучаемых явлений, чем при распределении по количественным признакам.

Официальные статистические данные правоохранительных органов группируются по качественным и количественным признакам уголовно-правового (по главам и статьям уголовного закона, формам вины, категориям тяжести деяния, видам и размерам уголовного наказания) и криминологического характера (сферам социальной жизни, причинам, мотивам, обстоятельствам совершения преступления, социально-демографическим признакам правонарушителей и др.).

20. Виды статистических группировок

Содержание группировок имеет важное значение в социально-правовых и криминологических изучениях, так как они позволяют: а) выявлять качественно однородные совокупности (типы); б) раскрывать структуру совокупностей; в) наблюдать структурные сдвиги в зависимости от варьирования показателей; г) исследовать взаимосвязи между юридически значимыми показателями, с одной стороны, и различными социальными явлениями - с другой. В соответствии с этими задачами в юридической статистике применяются три основных вида группировок: типологическая, структурная и аналитическая.

Под типологической группировкой понимают расчленение изучаемой совокупности преступлений, преступников или других явлений, имеющих юридическое значение, на отдельные качественно однородные совокупности по важнейшим существенным качественным признакам. Наиболее распространенные типологические группировки в криминальной сфере - это деление преступлений по формам и видам вины, категориям тяжести, содержанию мотивации, личности виновных, сфере деятельности и т.д. Качественные признаки нередко переплетаются между собой, образуя сложную типологическую группировку деяний.

В основе типологического деления лежат существенные признаки, отражающие качественно типические стороны тех или иных преступлений. Опираясь на существующие типологии, ГИЦ МВД РФ изменяет и дополняет их, исходя из криминологической обстановки, требований жизни и практики борьбы с преступностью, ее отдельными видами и группами. При этом следует иметь в виду, что статистика должна давать не произвольные столбцы цифр, а количественное освещение различных типов изучаемого явления, которые наметились или намечаются жизнью.

Те же задачи решают типологические группировки в гражданско-правовой статистике. Анализ гражданских дел невозможен без изначальной типологической группировки их по категориям или по отраслям права: трудовые, жилищные, семейные, имущественные, финансовые, о наследовании, авторском или изобретательском праве и др. Далее они классифицируются по категориям, видам истцов и ответчиков, характеру решений и санкций.

Структурная, или вариационная, группировка статистических данных может производиться, чтобы изучить изменение структуры типически однородных групп преступлений, правонарушителей, гражданских исков и других показателей. Для структурной группировки материала необходимо наличие однородных совокупностей, расчленяемых по величине изменяющегося (варьирующего) признака. Если в основе типологической группировки лежат качественные признаки, то в основу вариационной положены количественные (удельные веса преступлений, лиц, дел, возраст правонарушителей, сроки наказания, число судимостей, число оконченных классов, суммы ущерба, суммы иска, сроки расследования и рассмотрения уголовных или гражданских дел и т.д.).

Количественные сдвиги в структуре изучаемых явлений за несколько лет свидетельствуют об изменении объективных тенденций и закономерностей, следственной или судебной практики, о результативности деятельности правоохранительных или других юридических органов. Взяв, например, абсолютные и относительные показатели судимости за много лет, мы выявим тенденции в судебной практике и ее связь с реальной преступностью. Изучив динамику абсолютных чисел учтенных преступлений какого-то вида, динамику его удельного веса в структуре всей преступности, мы обнаружим тенденции развития этого деяния.

Для начала рассмотрим структурную группировку динамики оконченных и неоконченных (покушений) умышленных убийств за длительный период времени (по десятилетиям).

Структурные группировки могут быть построены на основе долевого распределения преступлений по сферам и объектам преступного посягательства, субъектам Федерации, регионам и территориям (табл.3). Структурные различия в этом случае могут раскрывать особенности криминологической обстановки в том или ином регионе.

Явления общественной жизни и отражающие их признаки тесно взаимосвязаны. Аналитическая - группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками. Аналитические группировки позволяют изучить многообразие связей и зависимости между варьирующими признаками.

Всю совокупность признаков можно разделить на две группы: факторные и результативные. Факторными называются признаки, под воздействием которых изменяются другие признаки - они и образуют группу результативных признаков. Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием значения факторного признака систематически возрастает или убывает среднее значение признака результативного. Например: производительность труда зависит от технического уровня предприятия: чем он выше, тем при прочих равных условиях выше производительность труда занятых на предприятии.

Группировка, в которой группы образованы по одному признаку, называется простой. Для характеристики явления бывает недостаточно разбить совокупность на группы по какому-либо однородному признаку. В этом случае строят сложные группировки.

21. Ряды распределения и их виды

Ряд распределения - упорядоченная совокупность значений признака.

Бывают ряды распределения:

Качественных признаков (атрибутивные ряды распределения);

Количественных признаков (вариационные ряды распределения).

Любой ряд состоит из 2 видов элементов:

Вариантов ряда (значения признака);

Его частотной характеристики.

Атрибутивные ряды характеризуют распределение качественных признаков, например распределение рабочих по полу, профессии, образованию.

Вариационные ряды обычно упорядочиваются в соответствии с увеличением значений количественного признака.

Они бывают дискретные и интервальные. Варианты дискретного ряда - это дискретно прерывно изменяющиеся значения признак, обычно это результат подсчета.

Интервальные ряды предназначены для анализа распределения непрерывно изменяющегося признака, значение которого чаще всего регистрируется путем измерения или взвешивания. Варианты такого ряда - это группировка.

Если в атрибутивных и дискретных вариационных рядах частотная характеристика относится непосредственно к варианту ряда, то в интервальных к группе вариантов.

Поскольку в расчетах группа должна быть представлена обычно одним вариантом, в качестве этого варианта условно выбирается середина каждого интервала.

Такой подход возможен исходя из гипотезы о равномерном распределении вариантов внутри каждого интервала.

Интервальный ряд, таким образом, преобразуется в дискретный, варианты которого - это середины соответствующих интервалов. Середины закрытых интервалов определяются как полусумма нижней и верхней границы интервала.

22. Абсолютные величины

Абсолютные показатели - это именованные числа. Они выражают размеры качественно определенных социально-правовых или криминологических явлений (гражданских исков, браков, разводов, преступлений, заключенных, причин, несовершеннолетних правонарушителей и т.д.) в присущих им единицах измерения. Эти единицы могут быть натуральными (численность обвиняемых, вес изъятых наркотиков) и денежными (ущерб или вред, рассчитанный в рублях или иной валюте).

Абсолютные величины имеют большое научное и практическое значение. По ним можно судить о размерах преступных проявлений, численности осужденных, количестве рассмотренных гражданских исков, возмещении причиненного ущерба и других событиях. Некоторые показатели, выраженные в абсолютных величинах, достаточно убедительны.

Абсолютные показатели являются базовыми. Любые статистические операции (расчет относительных и средних величин, индексов или коэффициентов, построение статистических рядов или установление корреляций) основываются на абсолютных величинах. Однако их собственные аналитические возможности ограничены. По абсолютным сведениям, например, трудно судить об уровне преступности в разных городах или регионах и практически нельзя ответить на вопрос, где преступность выше, а где ниже, так как города или регионы могут существенно различаться по численности населения, территории и другим важным параметрам. Одно дело - город со 100-тысячным населением и другое - мегаполис с несколькими миллионами жителей. В последнем случае число преступлений будет многократно выше, но может быть совсем не настолько, на сколько в нем больше жителей. Тогда преступность в малом городе в расчете на население окажется выше, чем в большом.

Точно также по одним абсолютным данным учтенных и раскрытых преступлений в различных правоохранительных органах (милиции, прокуратуре, налоговой полиции) трудно ответить на вопрос, в каком из этих органов раскрываемость преступлений выше.

Использование показателей преступности, соотнесенных с численностью населения, свидетельствует о существенной ограниченности аналитических возможностей абсолютных величин. Поэтому, если опираться только на них, можно прийти к ошибочным выводам.

23. Относительные величины

Относительные величины в статистике представляют собой важные обобщающие показатели, которые раскрывают числовую меру соотношения двух сопоставляемых статистических величин. При исчислении относительных величин наиболее часто сравнивают две абсолютные, но можно сопоставлять и средние, и относительные величины, получая новые относительные показатели. Важно лишь, чтобы эти величины были сопоставимыми по взаимосвязям, единицам измерения, временному периоду, территории и другим параметрам.

Чисто технически можно сопоставить любые величины. Но такое сопоставление мало что дает, если эти величины не взаимосвязаны. Единицы измерения сравниваемых величин должны быть одними и теми же или вполне сопоставимыми.

Сопоставляемые данные обязательно должны соответствовать друг другу по времени или территории их получения либо по тому и другому параметрам вместе. Скажем, можно сравнивать преступность в Швеции и России, хотя эти страны несопоставимы по территориям и численности населения, но такое сравнение возможно за одни и те же годы; можно сравнивать преступность или судимость за разные годы, но на одной и той же территории, и т.д. Более детальные требования к сопоставимости показателей будут рассмотрены применительно к различным видам относительных величин.

Абсолютная величина, с которой сравниваются другие величины, называется основанием или базой сравнения, а сравниваемый показатель - величиной сравнения. Если сравниваемая величина намного превосходит основание, то получаемое отношение лучше выразить в коэффициентах и разах. В юридической статистике применяются следующие виды относительных величин:

1) отношения, характеризующие структуру совокупности, или отношения распределения;

2) отношения части к целому, или отношения интенсивности;

3) отношения, характеризующие динамику;

4) отношения, характеризующие выполнение плана;

5) отношения степени и сравнения.

К относительным величинам примыкают индексы.

Использование этих величин дает возможность лицу, изучающему юридически значимые явления и процессы, рассматривать их как в целом, так и по отдельным группам, во взаимосвязи и взаимозависимости путем сопоставления численности отдельных групп (видов) преступлений, дел, исков друг с другом, с их общим итогом, с прошлыми периодами, с численностью населения и т.д.

24. Понятие и значение средних величин

Следующие обобщающие показатели после абсолютных и относительных данных - это средние величины и связанные с ними показатели вариации. Они имеют исключительное значение в экономическом анализе и играют важную роль в юридической статистике. Только с помощью средних можно охарактеризовать совокупности по количественному варьирующему признаку, по которому можно их сравнивать.

С помощью средних величин можно сравнивать интересующие совокупности юридически значимых явлений по тем или иным количественным признакам и делать из этих сравнений необходимые выводы не только о сроках наказания, но о возрасте правонарушителей (осужденных, заключенных), сроках расследования и рассмотрения уголовных и гражданских дел, о цене исков и т.д.

Средняя величина в статистике представляет собой обобщенную характеристику совокупности однородных явлений по какому-либо одному количественно варьирующему признаку. Она всегда обобщает количественную вариацию признака. За всякой средней скрывается ряд распределения единиц совокупности по изучаемому признаку, т.е. вариационный ряд.

В связи с этим одно из важных условий расчета средних величин это качественная однородность единиц совокупности в отношении осредняемого признака. Средние величины, исчисленные для явлений разного типа, представляют собой фикцию. Они могут затушевывать и искажать различия разнородных совокупностей. Классическая иллюстрация в этом отношении у статистиков - вычисление среднего дохода для бедных и богатых, объединяемых в одной совокупности - народ. В подобных случаях средние величины рассчитываются по качественно однородным группам. Поэтому и практически, и теоретически в криминологии, социологии права и других юридических дисциплинах допустимы, главным образом, групповые средние.

Средние показатели, основываясь на массовом обобщении фактов, отражают типические уровни индивидуальных показателей. Но за ними необходимо видеть конкретные сведения об изучаемом явлении, конкретные показатели работы и т.д.

Обобщающие средние величины заметно отличаются от обобщающих относительных величин. В относительных величинах соотносимые совокупности не являются варьирующими признаками по отношению друг к другу. Средние величины основываются на массовом обобщении фактов. Только при этом условии они способны выявить те или иные тенденции, лежащие в основе наблюдаемого явления. Средние величины отражают самую общую тенденцию (закономерность), присущую всей массе изучаемых явлений. Она проявляется в типичной количественной характеристике, т.е. в средней величине всех имеющихся (варьирующих) показателей.

25. Виды средних величин.

Средние статистические величины имеют несколько видов, но все они относятся к классу степенных средних, т.е. средних, построенных из различных степеней вариантов: средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя квадратическая, средняя геометрическая и т.д.

Различные виды средних при одних и тех же исходных показателях имеют в связи с разными значениями степени далеко не одинаковые численные значения.

Выбор обычной средней или взвешенной определяется статистическим материалом, а выбор вида степенной (арифметической, геометрической и т.д.) - целью исследования. В юридической статистике самое широкое применение находит средняя арифметическая. Она используется при оценке нагрузки оперативных работников, следователей, прокуроров, судей, адвокатов, других сотрудников юридических учреждений; расчете абсолютного прироста (снижения) преступности, уголовных и гражданских дел и других единиц измерения; обосновании выборочного наблюдения и т.д.

Средняя геометрическая величина используется при вычислении среднегодовых темпов прироста (снижения) юридически значимых явлений.

Средний квадратичный показатель (средний квадрат отклонения, средне квадратическое отклонение) играют важную роль при измерении связей между изучаемыми явлениями и их причинами, при обосновании корреляционной зависимости.

Средняя гармоническая, средняя кубическая, средняя прогрессивная (изобретение советского времени) в юридической статистике практически не применяются. Многие считают среднюю гармоническую обратной величиной средней арифметической, и поэтому она, по их мнению, не имеет самостоятельного значения, хотя другие статистики видят в ней определенные преимущества.

Кроме обычных и взвешенных степенных средних для характеристики среднего значения варианты в вариационном ряду могут быть взяты не расчетные, а описательные средние: мода (наиболее часто встречающаяся варианта) и медиана (срединная варианта в вариационном ряду). Они широко применяются в юридической статистике.

26. Динамические ряды и их виды.

Ряды динамики, или временные ряды, представляют собой ряды числовых значений конкретных статистических величин за какой-то определенный отрезок времени (месяц, квартал, год, пятилетие и т.д.). В ряду динамики имеется два основных показателя: показатель времени (шкала времени) и уровень ряда (шкала уровня ряда). Уровень ряда изначально выражен в абсолютных показателях, на основе которых в процессе аналитической работы рассчитывается множество производных обобщающих величин, относительных и средних.

Наглядно ряды динамики, как правило, излагаются в виде хронологических таблиц и графиков. В последних шкалы времени обычно располагаются на оси абсцисс, а шкалы уровня ряда - на оси ординат. В зависимости от вида приводимых в динамических рядах обобщающих показателей их делят на ряды динамики абсолютных, относительных и средних величин. По характеру отражения реалий ряды динамики делятся на моментные и интервальные, которые в свою очередь могут иметь множество разновидностей: ряды темпов роста, темпов прироста, коэффициентов, индексов, средних квадратических отклонений, дисперсии и т.д.

Моментные ряды характеризуют уровни изменения юридически значимых явлений на определенные моменты времени (дату учета). Период между датами в моментных рядах называется интервалом ряда.

Интервальные ряды характеризуют величину изучаемого показателя, полученного за какой-то период времени (интервал). В моментном ряду интервал - промежуток времени между датами учета сведений, а в интервальном ряду интервал - тот же промежуток времени, но за который обобщены приводимые сведения, когда они накапливались. Поэтому месячные данные можно суммировать по кварталам, квартальные - по годам, годовые - по пятилетиям и т.д. В моментном ряду величина уровня ряда не зависит от размера интервала. И на начало каждого месяца, и на начало каждого года общее число сотрудников прокуратуры в городе N может быть одним и тем же.

На основе рядов динамики абсолютных величин в моментальном и интервальном рядах могут быть получены ряды динамики относительных и средних величин, что дает возможность многократно увеличить аналитические возможности динамических рядов. Ряды динамики, выраженные в относительных величинах или в средних величинах иногда именуются динамическими рядами обобщающих величин. Это не совсем точно, поскольку суммарные абсолютные показатели, на основе которых рассчитываются относительные и средние величины, тоже являются величинами обобщающими.

Основное требование, предъявляемое к анализируемым рядам динамики, - это сопоставимость их уровней по содержанию учитываемых явлений, отрезку времени учета, территории, полноте охвата и другим параметрам. Причин несопоставимости много. Они учитываются в процессе конкретного анализа.

1. Изменение содержания учитываемых явлений. Это прежде всего относится к изменениям понятия преступного, противоправного и других юридических дефиниций.

2. Изменение территории, к которой отнесены те или иные показатели.

3. Изменение учета преступлений, судимости, административных правонарушений, гражданско-правовых деликтов может оказать существенное влияние на сопоставимость рядов динамики.

4. Полнота учета юридически значимых явлений может быть разной.

27. Сущность и основные виды выборочного наблюдения.

Статистическое исследование может осуществляться по данным несплошного наблюдения. Одним из наиболее распространенных в статистике методов несплошного наблюдения является выбор очный метод.

Выборочное наблюдение - это такое несплошное наблюдение, при котором отбор подлежащих обследованию единиц осуществляется в случайном порядке, отобранная часть изучается, а результаты распространяются на всю исходную совокупность.

Совокупность, из которой производится отбор, называется генеральной совокупностью, а ее показатели - генеральными показателями. Совокупность отобранных единиц называется выборочной совокупностью, или просто выборкой, а обобщающие показатели выборки называются выборочными показателями.

Преимущества выборочного метода перед сплошным:

экономия времени и средств в результате сокращения объема работы;

сведение к минимуму порчи или уничтожения исследуемых объектов;

достижение большей точности результатов обследования благодаря сокращению ошибок, происходящих при регистрации.

Иногда выборочный метод является единственно возможным. Преимущества выборочного метода можно реализовать, если он образован в соответствии с принципами теории выборочного метода:

число единиц, взятых для выборочного обследования, должно быть достаточным;

выбор единиц наблюдения должен быть случайным, т.е. каждая единица изучаемой совокупности должна иметь равнозначную вероятность попадания в выборку;

выбор должен быть произведен из всех частей изучаемой совокупности (например, из всех категорий обследуемых преступлений);

выбор не должен зависеть от количества и значения признаков, которыми обладают единицы совокупности.

Соблюдение этих принципов позволяет получить гарантию репрезентативности выборочной совокупности.

Основная задача выборочного метода состоит в том, чтобы на основе характеристик выборочной совокупности получить достоверные характеристики генеральной совокупности.

По виду различают индивидуальный, групповой и комбинированный отбор. При индивидуальном отборе отбирают отдельные единицы, при групповом - качественно однородные группы. Комбинированный - это сочетание первых двух.

По методу отбора выделяют повторную и бесповторную выборки. При повторной выборке общая численность единиц генеральной совокупности в процессе выборки остается неизменной. Единица, попавшая в выборку, возвращается в генеральную совокупность снова и может повторно попасть в выборку. При бесповторной выборке, единица совокупности, попавшая в выборку, в генеральную совокупность не возвращается. Таким образом, в процессе исследования численность единиц генеральной совокупности сокращается.

28. Ошибка выборки. Тенденциозные и случайные ошибки

При выборочном наблюдении регистрируется только часть единиц генеральной совокупности. Но эта часть по объему должна быть такова, чтобы получаемые сведения оказались репрезентативными, т.е. достаточно верно отражали содержание и закономерности изучаемого явления в целом. Под репрезентативностью понимается свойство выборочной совокупности воспроизводить характеристики генеральной совокупности.

Разность между данными генеральной и выборочной совокупностей называют ошибкой репрезентативности, или ошибкой выборки. Ошибки бывают тенденциозными, или систематическими, и случайными. Первые - результат неправильного или преднамеренного отбора исследователем тех или иных показателей, вторые - результат случайностей неполного отбора.

Тенденциозные ошибки возникают тогда, когда исследователь неправильно сформировал выборку, не знал научных правил отбора единиц совокупности, сознательно отобрал наиболее показательные единицы.

Научно-практическая задача выборочного наблюдения сводится не только к тому, чтобы при малых затратах сил и средств максимально приблизить данные выборки к данным всей генеральной совокупности, но и к тому, чтобы точно измерить, в каких пределах результаты выборки отличаются от данных генеральной совокупности. Здесь и встает вопрос о характере ошибок.

Тенденциозные (систематические) ошибки нельзя измерить. Они могут быть самыми разными по величине и содержанию. Тенденциозные ошибки тем меньше, чем выше квалификация исследователя, чем лучше он знаком с объектом изучения и возможными источниками систематических ошибок.

Измерить можно лишь случайные ошибки, т.е. ошибки, обусловленные неполнотой изучения реально существующей совокупности. Случайные ошибки - непреднамеренные неточности статистического наблюдения, которые могут быть направлены как в сторону преувеличения показателей признака, так и в сторону их преуменьшения. При относительно большом изучении случайные ошибки взаимопогашаются, в результате чего данные выборочной совокупности становятся близкими к данным генеральной. Оставшиеся различия можно относительно точно измерить на основе теории вероятностей, закона больших чисел и закономерностей распределения случайных величин.

Для того чтобы избежать тенденциозных ошибок, необходимо строго соблюдать правила случайного отбора единиц выборочной совокупности. Случайные ошибки в выборочном наблюдении объективны. Их нельзя избежать, но можно уменьшить путем увеличения объема выборки и точно вычислить.

29. Расчеты ошибки репрезентативности.

Необходимость в точном расчете ошибки выборки возникает тогда, когда произведенное выборочное наблюдение надо оценить с точки зрения его репрезентативности и достоверности. Формула для вычисления ошибки выборки в общем виде выглядит так:

где µ - ошибка выборки; - дисперсия генеральной совокупности (генеральная дисперсия); п - число единиц выборки.

Исходя из этой формулы, ошибка репрезентативности прямо пропорциональна дисперсии генеральной совокупности и обратно пропорциональна числу единиц выборки. Ошибка выборки будет тем меньше, чем меньше дисперсия (колеблемость признака) и чем больше численность выборки. Объем выборочной совокупности, как правило, всегда известен, если исследование уже произведено. Остается вычислить дисперсию.

Дисперсия и ошибка выборки количественных признаков выражаются не в относительных числах (процентах, долях), как у качественных показателей, а в именованных числах, т.е. в годах, рублях, классах, часах и т.д. Они могут иметь самые разные содержательные и численные значения. Их нельзя рассчитать заранее безотносительно к конкретному признаку, и поэтому готовых таблиц ошибок выборки для количественных признаков нет.

Все предшествующие формулы и расчеты ошибки репрезентативности имеют значение для повторной выборки. При ней каждая отобранная из генеральной совокупности единица (например, статкарта на преступление) вновь возвращается в массив. Поэтому не исключена возможность ее повторного отбора. Наряду с таким отбором есть отбор бесповторный. При нем каждая отобранная единица исключается из числа единиц генеральной совокупности, а поэтому может попасть в выборку лишь один раз.

Избежать сложных математических расчетов при определении пределов ошибки репрезентативности качественных характеристик при заданном числе наблюдений помогают специальные таблицы, рассчитанные математиками.

30. Способы случайного отбора.

Достоверность выборочных показателей существенно зависит от строгого соблюдения правил случайного (вероятностного) отбора единиц совокупности. Понятие "случайный отбор" нельзя понимать в обыденном значении слова: все, что случайно попадет в поле зрения исследователя, то и изучается. Нет. Случайность - здесь не синоним беспорядочности. Ибо и при беспорядочном отборе единиц совокупности может проявиться та или иная тенденциозность.

Случайный способ выборки предполагает строгую процедуру ее организации и проведения. Термин "случайный" здесь употребляется как антоним тенденциозной выборки. Случайная выборка порождает случайные ошибки, которые имеют закономерности распределения. Они измеряются и вычисляются. В этих случаях исследователь точно может сказать, какова достоверность результатов проведенного изучения. Для обеспечения независимости изучения от субъективных желаний исследователя, отбор единиц совокупности следует производить так, чтобы каждая единица исследуемой генеральной совокупности имела одинаковые шансы попасть в выборку наравне со всеми другими единицами данной совокупности. Принцип равновозможности и случайности при отборе единиц в выборку осуществляется следующими способами: собственно случайным, механическим, типическим и районированным. Каждый из них может быть повторным и бесповторным.

Собственно случайный отбор дают обыкновенная лотерея, жеребьевка или использование таблиц случайных чисел. Собственно случайный отбор может быть применен при выборке статкарт на выявленное преступление, на лицо, совершившее преступление, на осужденного и т.д., когда из генерального массива тщательно перемешанных перфокарт вслепую вынимается столько карт, сколько необходимо для выборочной совокупности.

Механический отбор - разновидность случайного. Он более практичен и рационален. При механическом отборе генеральная совокупность делится на столько равных частей, какова должна быть выборка, а потом из каждой части обследуется одна единица.

Типический отбор обычно сочетается с собственно случайной или механической выборкой. Он призван для того, чтобы при изучении совокупности отражалась вся ее сложная структура. Юридические изучения обычно проводятся по ряду признаков. В этом случае выборка, имеющая достаточный объем для одного признака, может оказаться недостаточной для другого, пятого, десятого. А надо, чтобы выборка репрезентировала каждый из изучаемых признаков. Выборочная совокупность должна быть копией генеральной, ее уменьшенной моделью. Это достижимо при типической выборке. При ее организации вся генеральная совокупность предварительно подразделяется на качественно однородные по существенному признаку группы, а затем из них производится случайный отбор.

Типический отбор может сочетаться с несколькими стадиями (ступенями) отбора. Такая выборка именуется многоступенчатой. Распределение объектов изучения по территориям может потребовать районированной многоступенчатой выборки. В конкретных изучениях возможно комбинированное сочетание различных выборок между собой, а также иных видов несплошного и сплошного обследований.

Случайный отбор при правильной организации и проведении гарантирует от тенденциозных ошибок. Но он не гарантирует от неточностей, которые заложены в исходных юридических материалах.

31. Понятие статистического анализа.

Статистический анализ в социально-правовом исследовании включает в себя расчленение изучаемого явления (процесса) на составные части, определяемые той или иной отраслью права, количественное измерение этих составных частей, установление взаимосвязей между ними и другими социальными явлениями, выявление реальных закономерностей развития явления или процесса. Статистический анализ в криминологическом исследовании предполагает расчленение преступности, ее причин, мер предупреждения и т.д. на составные элементы в целях установления и количественного измерения, взаимосвязей и закономерностей преступности и связанных с ней массовых социальных явлений и процессов.

Статистический анализ юридически значимых показателей помогает различным отраслям юридической науки не утратить связь с социальными реалиями при выполнении ею своих четырех функций: описательной, объяснительной, прогностической и организационно-практической.

1. В описательной функции уголовного и гражданского права, криминологии и других юридических дисциплин статистический анализ играет основополагающую роль. Он позволяет получить качественно-количественную характеристику изучаемого явления, описать его составные части, установить их соотношение, выявить различные особенности и характерные черты. Наиболее полно возможности статистического анализа используются при описании преступности, административной правонарушаемости, гражданско-правовой деликтности, а также результатов деятельности правоохранительных и других юридических органов, гражданского и уголовного судопроизводства, исполнения наказания.

2. Статистический анализ, применяемый для объяснительной функции юридической науки и практики, обладает огромным арсеналом средств, способов и методов, позволяющих проникнуть вглубь изучаемого явления, выявить его внутренние и внешние взаимосвязи, установить реальные тенденции и причинную базу происходящих изменений. Для доказательства тех или иных связей требуется глубокий факторный, корреляционный и причинный статистический анализы. Только в этом случае сделанные выводы принесут реальную помощь при выработке практических или теоретических решений.