ОРГАНИЗАЦИЯ СЛУЖБЫ СУДЕБНОЙ СТАТИСТИКИ В СУДАХ

Информация для студентов 3 курса 40.02.03  «Право и судебное администрирование».

Лекция: Сводка и группировка материалов статистического наблюдения.

Вопрос 1. Понятие и виды сводки.
Вопрос 2. Понятие и виды группировки. Группировочные признаки. Ряды распределения.
Вопрос 3. Группировки и классификации в практике судебной статистики.
Вопрос 4. Статистические таблицы.

ВВЕДЕНИЕ

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. Представим себе, что у нас в руках находится тысяча статистических карточек на лиц, совершивших преступления. В этих карточках могут содержаться тысячи всевозможных сведений о правонарушителе и совершенном им преступлении. Перебирая их, мы можем видеть среди этих лиц женщин и мужчин, взрослых и несовершеннолетних, ранее судимых и впервые совершивших преступление, людей разных национальностей, образования, места работы и т.д., и т.п. Но этот перебор, каким бы тщательным он ни был, нам не скажет, каково общее число и доля правонарушителей мужчин, несовершеннолетних или судимых в структуре изученных лиц.

Сведения о единицах изучаемой совокупности, собранные при статистическом наблюдении, представляют собой, как образно иногда говорят статистики, только кирпичи, из которых можно построить здание, если соответствующим образом их разложить разнообразные сведения о единичных преступлениях, уголовных делах, правонарушителях, гражданских исках и есть те «кирпичи», из которых «строят» здание правовой или криминологической характеристики юридически значимых явлений и процессов, применив соответствующие методы.

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.

Вопрос 1. Понятие и виды сводки.

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. Именно на данном этапе начинается «переход» от характеристик случайного и единичного к устойчивому и массовому, от отдельных преступлений, правонарушений и других единиц изучения — к преступности, правонарушаемости или целостному представлению о юридической деятельности как социальным явлениям.

В результате сводки мы получаем большой фактический материал, всесторонне и системно характеризующий подытоженную социально-правовую реальность. Для того чтобы это получилось, сводка должна проводиться по определенной программе. Программа содержит необходимый перечень групп, на которыеe должна быть расчленена совокупность по отдельным признакам, и перечень показателей, подсчитанных по каждой группе. Практически такая программа может иметь вид макетов сводных статистических таблиц (например, форм статистической отчетности), заполняемых в процессе сведения статистических показателей. Естественно, содержание этой программы должно соответствовать задачам статистического исследования, формам технике сводки.

Пример такого органичного согласования можно наблюдать между документами первичного учета (статистическими карточками) и содержанием различных форм государственной и ведомственной статистической отчетности, между приспособленностью этих карточек для возможной ручной и машинной обработки и компьютерными программами, обслуживающими соответствующие формы отчетности. Согласованность содержания статистического наблюдения и статистической сводки — это координация учета и отчетности в единый процесс, упрощенно именуемый иногда сбором данных.

При статистическом наблюдении, проводимом в форме официальной статистической отчетности, этот процесс, как правило, разделен между различными должностными лицами. Например, учет признаков преступлений, лиц, их совершивших, уголовных дел и других показателей уголовно-правовой статистики ведут дознаватели, следователи, прокуроры, а их обобщение — работники информационных служб и центров, где производится первичное, промежуточное и окончательное формирование статистической отчетности. При статистическом наблюдении, проводимом в форме специально организованного обследования, весь этот процесс может находиться в руках одних и тех же лиц. Однако в любом случае, прежде чем производить сводку статистических данных, необходимо проверить обрабатываемый материал с точки зрения полноты охвата обследуемых единиц и качества полученных о них сведений.

По форме статистическая сводка может быть децентрализованной, что бывает тогда, когда она в окончательном варианте сделана на местах, например в низовых органах внутренних дел, прокуратуры, налоговой полиции или в суде; смешанной (сводка осуществляется в районе, городе, затем в субъекте Федерации, а потом в центре); централизованной (только в центре).

В правоохранительных органах и в суде преобладает смешанная форма. Райгорлинорганы внутренних дел, прокуратура или суд на основании документов первичного учета составляют отчеты в подытоженном виде, в субъектах Федерации они обобщаются в объеме республики, края, области или округа, а в Главном информационном центре МВД, Генеральной прокуратуре или Министерстве юстиции Российской Федерации ведомственная сводка данных завершается. Сведения, включенные в государственную отчетность, в окончательном виде обобщаются вместе с другими важнейшими показателями Федеральной службы государственной статистики РФ. К смешанной форме статистической сводки в правоохранительных органах прибегают и при широких специально организованных статистических изучениях разового характера. Она сочетает оперативность исследований с экономным использованием сил и средств в центре, обеспечивая искомой информацией не только центр, но и другие административно-территориальные единицы. Автоматизированные системы информации, которые практически сейчас внедрены во все правоохранительные органы и суды, позволяют оперативно собирать необходимые сведения и при смешанной, и при централизованной системах сводки.

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.

В Ы В О Д Ы:

1. 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).

2. По форме статистическая сводка может быть децентрализованной, что бывает тогда, когда она в окончательном варианте сделана на местах, например в низовых органах внутренних дел, прокуратуры, налоговой полиции или в суде; смешанной (сводка осуществляется в районе, городе, затем в субъекте Федерации, а потом в центре); централизованной (только в центре).

Вопрос 2. Понятие и виды группировки. Группировочные признаки. Ряды распределения.

Разработка системы показателей, характеризующих то или иное явление, считается первым, а сама группировка данных — вторым элементом рассматриваемой стадии сводки группировки статистических показателей. Эти элементы тесно связаны между собой, так как в основе любой сводки количественных материалов всегда лежит группировка показателей, собранных в процессе наблюдения.

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. Поэтому выбор существенных (группировочных) признаков требует всестороннего анализа полученных сведений на основе сущности изучаемых явлений, теории криминологии, уголовного и гражданского права, уголовного и гражданского процесса, административного права, криминалистики и других наук. Уголовное право, например, задает группы и виды преступлений, категории их тяжести; криминология — виды криминальных мотиваций, содержание причин и условий; уголовный процесс — стадии уголовного судопроизводства, процессуальные фигуры лиц, совершивших преступления (подозреваемый, обвиняемый, подсудимый, осужденный, оправданный); криминалистика — способы совершения преступлений и т. д.

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.

Например, при группировке правонарушителей по возрасту, беря за основу определенные качественно-возрастные особенности, сочетаемые с уголовно-правовыми или уголовно-процессуальными положениями, можно наметить несколько групп с разными интервалами: 1) от 14 до 16 лет (малолетняя). Лица этого возраста несут ограниченную уголовную ответственность по видам деяний и мерам наказания. Расследование дел в отношении данных лиц имеет множество процессуальных особенностей; 2) от 16 до 18 лет (несовершеннолетняя). Эти лица несут уголовную ответственность за любые уголовно-наказуемые деяния, но для них есть ряд уголовно-правовых и уголовно-процессуальных особенностей; 3) от 18 до 25 лет (молодежная). При расследовании дел в отношении данных лиц нет никаких уголовно-правовых и уголовно-процессуальных особенностей, но с криминологической точки зрения это наиболее активная в криминальном отношении возрастная группа. Она имеет самый высокий коэффициент поражаемости преступностью; 4) от 25 до 30 лет и т. д. Аналогичные обоснования необходимы при определении интервалов и по другим количественным группировочным признакам.

Следует однако иметь в виду, что разные интервалы, помогая выявить одни качественно-количественные особенности, могут затушевывать другие. Так, нередко наряду с названными интервалами выделяется группа 30-49 лет, на которую падает наиболее высокий удельный вес совершенных преступлений, хотя преступная активность после 30 лет (если рассматривать по отдельным годам) падает. В сопоставлении разных интервалов этого не видно, так как интервал 30—49 лет включает двадцать возрастных групп, 25- 29 — пять, 19-24 — шесть, 16-18 — три, 14-15 — два. Поэтому в целях выявления долевого распределения правонарушителей по возрастным группам надо использовать равные интервалы, а еще лучше (если позволяют данные) разделить их строго по годам: 14, 15, 16, 17, 18 лет и т.д.

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.

Например, какое существенное качество признака необходимо положить в основу группировки условий нравственного формирования личности правонарушителей: воспитание в неполной семье, в многодетной семье, в семье с антисоциальными традициями, в тяжелых материальных условиях, в неблагоприятных жилищных условиях, в семье с низким уровнем культуры, в семье с отягченной наследственностью и т. д.? Ответ требует глубокого изучения сущности явления и задач исследования. Если цель исследования — изучение биологических детерминант, признак будет один, экономических — другой, психологических— третий и т. д.

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.

В данном случае Группировочные Признаки заложены в соответствующих формах статистической отчетности органов внутренних дел, налоговой полиции, таможенной службы, прокуратуры, суда. Упорядоченное распределение единиц совокупности по качественным или количественным признакам представляет собой соответственно атрибутивные или вариационные ряды распределения, которые и лежат в основе различных видов статистических группировок.

В криминологической литературе выделяются еще и качественно-количественные или «полуколичественные» признаки, по которым обладающие ими объекты могут сравниваться в понятиях «больше— меньше». «Полуколичественный» признак, например является общественная опасность, отраженная в категориях преступлений (ст. 15 УК РФ). По этому признаку все преступления исходя из их общественной опасности (качественный признак) и максимальных мер наказания в годах лишения свободы (количественный признак), делятся на деяния небольшой тяжести, за совершение которых максимальное наказание не превышает двух лет лишения свободы; преступления средней тяжести — 5 лет; тяжкие — 10 лет; особо тяжкие — свыше 10 лет и более строгое наказание.

В прежнем уголовном законодательстве общественная опасность в годах лишения свободы не формализовывалась, но преступления различались по ее степени и характеру в понятиях «больше-меньше». Одни уголовно наказуемые деяния считались более опасными, чем другие. Так, разбой — менее опасное преступление, чем бандитизм и более опасное, чем грабеж. Этот факт истолковывался в том смысле, что признак «общественная опас- ность» наиболее сильно выражен у бандитизма, менее сильно — у разбоя и еще слабее — у грабежа.

При сравнении силы выраженности «полуколичественного» признака изучаемые объекты как бы выстраивались по порядку. Первым ставился объект, у которого признак выражен слабее, чем у всех остальных, вторым — объект, у которого признак выражен сильнее, чем у первого, но слабее, чем у последующих, и т. д. Каждому объекту присваивался порядковый номер (ранг). В силу этого объекты ранжировались от меньшего к большему или наоборот.

Такой прием группировки особо распространен при анкетировании граждан, когда есть необходимость ранжировать их ответы методом суммарных оценок (шкала Лайкерта) по пятибалльной системе. В этих случаях при формулировании вопросов анкеты одновременно дается веер закрытых ответов, из которых делает выбор анкетируемый: 1 — «полностью не согласен», 2 — «не согласен», 3 — «нейтрален», 4 — «согласен», 5 — «полностью согласен»'. Или, например, вопрос к осужденному: «Раскаиваетесь ли вы в совершении преступления?» — может сопровождаться таким веером закрытых ответов: 1) раскаиваюсь полностью; 2) больше раскаиваюсь, чем не раскаиваюсь; 3) больше не раскаиваюсь, чем раскаиваюсь; 4) не раскаиваюсь совсем.

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.

В Ы В О Д Ы:

1. 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.

2. Группировочные признаки могут отражать качественную или количественную сторону изучаемого явления.

3. В юридической статистике применяются три основных вида группировок: типологическая, структурная и аналитическая.

Вопрос 3. Группировки и классификации в практике судебной статистики.

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 (умышленные и неосторожные, которые свою очередь делятся на преступления, совершенные с прямым или косвенным умыслом, по легкомыслию или небрежности категориям тяжести (небольшой тяжести, средней тяжести, такие и особо тяжкие), содержанию мотивации (насильственные корыстные и др.), личности виновных (мужчины и женщины взрослые и несовершеннолетние, ранее судимые и несудимые осужденные и оправданные; подозреваемые, обвиняемые, подсудимые, осужденные, заключенные), сфере деятельности (экономическая, социальная, духовная) и т. д. Качественные признаки нередко переплетаются между собой, образуя сложную типологическую группировку деяний.

Обратимся к делению преступлений в официальной отчетности правоохранительных органов на качественно однородные уголовно-правовые типы. В Особенной части УК РФ имеется шесть разделов: 1) преступления против личности, 2) преступления в сфере экономики, 3) преступления против общественной безопасности и общественного порядка, 4) преступления против государственной власти, 5) преступления против военной службы, 6) преступления против мира и безопасности человечества.

В большинстве разделов, за исключением последних двух (включающих в себя по одной одноименной главе), имеется по 3—5 глав. Всего же Особенная часть насчитывает 19 глав и 266 статей, каждые из которых предусматривают качественно особые группы и виды преступлений. Полная сложная структура уголовно-правовых типов, групп и видов преступлений воспроизводится лишь в отчетах МВД формы 1-Г и отчасти в отчетах Минюста форм 10 и 11. В остальных отчетах, а также официальных и оперативных сборниках о преступности, она используется выборочно. Этот отбор строится на двух взаимосвязанных критериях: опасности деяний и их распространенности. В него, как правило, не попадают опасные, но единичные преступления (например, терроризм) или распространенные, но малозначительные деяния (скажем, побои). Они учитываются обычно в строке «иные преступления». Однако в любом случае типологическая группировка строится не по одному, а по двум-трем и более признакам, что делает ее сложной или комбинированной.

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.

Трудовые дела чаще всего связаны с возмещением ущерба, причиненного гражданам при исполнении трудовых обязанностей, с восстановлением на работе неправомерно уволенных лиц, взысканием невыплаченной заработной платы и другими спорами. Жилищные дела группируются по характеру спора (выселение, принудительный обмен, раздел жилого помещения), видам жилого фонда (приватизированное, неприватизированное, ведомственное, отдельное, коммунальное жилье), санкциям (выселение без предоставления другого помещения, выселение с представленном другого жилого помещения). Особое место занимают семейные дела о расторжении брака, классифицируемые по причинам распада семьи, усыновлении (удочерении) детей, признании отцовства и др. Гражданские дела классифицируются по результатам рассмотрения (рассмотрено с вынесением решения, прекращено, оставлено без рассмотрения, передано в другие суды)

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.

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

Логично было бы предположить, что доли правонарушений и преступлений должны быть близки к доли населения в стране. В действительности этого нет. В Азербайджане проживало 2,5% населения Союза, правонарушения там составили только 0,4%, а преступления — 0,5, т. е. в 5 раз ниже. В Эстонии проживало 0,5% населения, а было зарегистрировано 0,9% всех преступлений. В России проживало 51 3% населения, тогда как правонарушений было зарегистрировано 58,5%, а преступлений — 66,0. Еще более существенные структурные сдвиги наблюдались в том, сколько учтенных административных правонарушений приходилось на одно преступление. Различия достигают четырехкратной величины. Всем этим структурным диспропорциям есть объяснения. Мы не углубляемся в них. Наша задача показать, какие возможности открывают структурные группировки для анализа криминологических, уголовно- правовых, уголовно-процессуальных и административно-правовых реалий.

К структурным (вариационным) группировкам примыкают ряды распределения единиц совокупности по варьирующим признакам. Примером такой группировки может служить таблица об образовании правонарушителей, совершивших преступления против порядка прохождения военной службы в 70-е гг.

Как видно из таблицы, 79% всех правонарушителей имели образование в пределах четырех—семи классов, а среди дезертиров и членовредителей их насчитывалось соответственно 91,2 и 88,8% и не было ни одного с законченным средним образованием. Различие между структурными группировками и рядами распределения в наших примерах заключаются в том, что первые вскрывают закономерности изменения структуры во времени или пространстве, а вторые — закономерности в характере распределения данных.

Аналитическая группировка юридически значимых показателей позволяет обнаружить взаимосвязь и зависимость изучаемых явлений и процессов. В определенной мере эта задача решается и типологической, и структурной группировками. Но аналитическая группировка данных специально предназначена для решения этой задачи.

В статистике явления, влияющие на другие, называются факториальными, а те, которые изменяются под воздействием факториальных явлений или зависят от них — результативными. Если бы эти термины были приемлемы в социологии права или криминологии, то показатели преступности следовало бы отнести к результативным явлениям, а ее причины и условия — к факториальным. Примером таких группировок могут служить многочисленные данные, показывающие зависимость преступности от уровня воспитания, наличия в семье обоих родителей, пьянства, безработицы и т. п. В качестве иллюстрации приведем таблицу, раскрывающую зависимость преступлений от трудоустройства и состояния опьянения правонарушителей в России.

Взаимосвязь между перечисленными факторами и традиционными насильственными, насильственно-корыстными и корыстными деяниями очевидна. Но криминогенное влияние трех факторов на различные виды преступлений далеко не одинаково. Например, отсутствие постоянного источника дохода регистрируется у 63,4% разбойников, но 46,4% насильников; состояние опьянения — у 69,7% хулиганов, но совершенно отсутствует у взяточников.

Статистические взаимосвязи существуют не только между факториальными и результативными явлениями, но и внутри самих «результативных» явлений, например внутри различных показателей преступности и судимости. Для этих целей можно посмотреть аналитическую группировку о динамике взаимосвязей между преступностью и судимостью.

В абсолютных показателях разница между числом рассмотренных заявлений о преступлении и количеством осужденных лиц является почти четырехкратной (даже в 1995 г. поступило 3,7 млн заявлений и сообщений о преступлениях, а осуждено было чуть более 1 млн человек, а в прежние годы это различие было большим), существенные расхождения имеются и между другими показателями, а их динамика различается менее рельефно. Она свидетельствует лишь об одном: с 1993 г. идет усиление репрессий. Темпы роста числа лиц, выявленных, привлеченных к уголовной ответственности и осужденных, существенно обгоняют темпы роста учтенной преступности. При углублении этих констатации можно прийти к важным выводам. Аналитические группировки имеют большое значение для всех отраслей юридической статистики. Они дают возможность выявить многие скрытые зависимости и взаимосвязи, что имеет важное значение для принятия практических решений и развития юридической науки. Аналитический потенциал есть и у других видов группировок, а также иных статистических приемах, но собственно аналитическая группировка прямо преследует установление зависимостей между исследуемыми явлениями.

По характеру своих задач к аналитической группировке близко стоят группировки корреляционные, когда зависимость между исследуемыми явлениями или процессами может быть относительно точно измерена.

Все виды рассмотренных группировок при анализе социально-правовых, деликтологических и криминологических аспектов, как правило, применяются вместе. Например, для установления общественной опасности и тяжести совершаемых преступлений мы можем расчленить их совокупность по категориям деяний и формам вины (типологическая группировка). Для определения результативности борьбы с преступностью различных правоохранительных органов (внутренних дел, налоговой полиции, таможенной службы, прокуратуры, службы безопасности) мы можем исследовать варьирование раскрываемое преступлений в упомянутых ведомствах (вариационная группировка). Для того чтобы установить причины и условия роста или снижения преступности в городе, регионе, стране, следует применить целый ряд аналитических группировок.

На основе рассмотренных базовых группировок могут формироваться группировки сложные, комбинированные, многомерные, вторичные и другие.

Сложные группировки обычно отражают разнородность изучаемых явлений, когда последние имеют несколько противоречивых тенденций динамики и распределения. Наиболее распространенный вид сложных группировок — комбинированные, которые формируются не по одному, а многим признакам, нередко иерархизированным между собой (см. табл. 3). Комбинированные группировки помогают решать многие задачи — и выделения типов, и выявления структурных сдвигов, и изучения взаимосвя- зей.

Многомерные группировки формируются на основе одного и методов статистической теории распознавания образов верного анализа (от англ. cluster — скопление, группа элементов, характеризуемые каким-то общим свойством). Кластерный анализ включает в себя большое количество вычислений и обязательно связан с использованием быстродействующих ЭВМ, что в настоящее время не является препятствием. Эти вычисления про- изводятся не последовательно по отдельным признакам (как при комбинированной группировке), а одновременно по большому набору признаков. Этот набор образует так называемое «признаковое пространство».

Каждому признаку придается смысл координаты. Если в наборе большое число (обозначим его символом «я») признаков, то каждый объект рассматривается как точка в п -мерном пространстве. Задача многомерной группировки сводится к выделению сгущений точек (группы объектов) в этом пространстве. Геометрическая близость двух или нескольких точек (объектов) в этом пространстве означает как бы их количественную однород- ность по описываемым признакам. Мерой близости (сходства) между объектами могут служить различные критерии: коэффициент корреляции, евклидово расстояние между объектами и др. Чем меньше это расстояние, тем больше сходства.

Задача многомерной группировки сводится к выделению сгущений точек объектов в образуемом пространстве. Группы объектов (кластеры), сформированные на основе «близости», описывают объект одновременно по всему комплексу признаков. На основании многомерных группировок совокупность статистических признаков расчленяют на однородные группы таким образом, что различия между признаками, попавшими в одну группу, оказываются менее значительными, чем между признаками, попавшими в разные группы". Освоение многомерных группировок Юридическими статистиками на основе современных компьютерных программ поможет решить многие сложные проблемы в криминологии, деликтологии и социологии права в тех случаях, когда число различных факторов (объектов) исчисляется сотнями и даже тысячами, а их взаимосвязи при обычных статистических методах выявляются с трудом.

Вторичные группировки представляют собой образование новых группировок на основе имеющихся. Это осуществляется путем изменения (укрупнения) интервалов в вариационных группировках или путем долевых перегруппировок имеющихся показателей в типологических и аналитических группировках. Такая необходимость возникает при преобразовании группировок, построенных на основе количественных признаков, в качественные однородные группировки; при приведении двух и более группировок с различными интервалами к одной сопоставимой; при образовании более укрупненных групп, в которых яснее проявляются реальные тенденции.

Вторичные группировки могут решать и более сложные задачи. Нидерландский криминолог Берг, не владея закрытой в 80-е гг. уголовной статистикой СССР, на основе огромного числа открытых советских публикаций (отдельных сведений и таблиц), в которых приводились абсолютные и относительные (в процентах) показатели об уровне, структуре и динамике преступности и судимости в СССР, рассчитал и построил единый статистический ряд данных о судимости в СССР за 1920—1982 гг. Нельзя признать, что его вторичное обобщение было абсолютно точным, но полученные сведения близки к данным официальной статистики и относительно полно раскрывали уровень и тенденции судимости в нашей стране, где они в эти годы имели гриф «Совершенно секретно».

Вторичные группировки осуществляются путем сглаживания, укрупнения и смыкания ряда дробных показателей.

Сглаживание рядов динамики различными методами предполагает, когда из данных первичной группировки вычисляются средние и иные показатели, в связи с чем ряд принимает плавный, сглаженный вид, что способствует более четкому выявлению основных тенденций. Например, динамический ряд преступности по среднепятилетним арифметическим данным устраняет случайные колебания в отдельные годы и выявляет главную тенденцию сокращения или роста преступных проявлений в городе, регионе или стране.

Укрупнение ряда представляет собой суммирование данных за более продолжительные отрезки времени, что постоянно практикуется в правоохранительных и других юридических органах. Например, месячные юридически значимые сведения суммируйся по кварталам и по годам без усреднения данных, как при Улаживании. Иногда такое укрупнение идет по нарастающей. Например, в 1996 г. в России в январе месяце учтенная преступать увеличилась по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года на 6,9%. В январе—феврале прирост составил 3,2%.

Затем началось снижение преступности. В январе—марте этот показатель составил -0,1; в январе—апреле — -0,8; в январе—мае -1,8 и далее: -3,1; -3,2; -4,1; -4,5; -4,4; -4,8; -4,7. Таким образом, за 1996 г. в целом преступность сократилась на 4,7%. Последовательное укрупнение показателей на каждом этапе раскрывало реальный совокупный прирост за прошедшие месяцы года.

Смыкание рядов динамики применяется при наличии несопоставимости анализируемых показателей. Например, в какие-то годы преступность учитывалась в уголовных делах или в осужденных, а затем — в преступлениях. В подобных случаях берут год, за который могут быть получены данные в прежнем и измененном объемах. Каждый из объемов принимается за базу (100%), и от нее вперед и назад строится непрерывный (сомкнутый) динамический ряд. Предположим, что до 1990 г. преступность учитывалась в осужденных и с этого же года стала учитываться в преступ- лениях. В 1990 г. было осуждено 897 299 человек и зарегистрировано 1 839 451 преступление. Число осужденных принимается за 100% и все предыдущие данные процентируются от этой базы. В 1989 г. оказалось 94,5%, в 1988 г. — 93,0% и т. д. Число учтенных преступлений в 1990 г. также принимается за 100% и все последующие данные рассчитываются в процентах, исходя из этой базы. В 1991 г. оказалось 117,9%, в 1992 г. — 150,1 и т. д. С непрерывным рядом показателей далее возможны любые операции. Полученные данные будут не совсем точными, но они более или менее правильно отражают имеющиеся закономерности единого ряда статистических величин.

Статистика располагает и более сложными приемами преобразования, такими как аналитическое выравнивание ряда динамики по прямой и другими математическими методами, которые требуют специальной подготовки.

Подсчет данных статистического наблюдения и группировка по- казателей — это третий элемент рассматриваемого метода. Раньше он, как правило, производился вручную, в 70-е гг. — на счетно-перфорационных машинах, а ныне идет интенсивный переход на ЭВМ с большой памятью и быстродействием. Однако ручная сводка материала в социально-правовых и криминологических изучениях еще достаточно широко применятся в настоящее время.

Если статистическое наблюдение было ограничено официальной отчетностью, то сводка его упрощается, поскольку уже сами отчеты представляют собой сложную и разнообразную группировку показателей с подсчетом итогов. Сводка данных в этом случае ограничивается работой с месячными и квартальными (годовыми) отчетами, выбором из них необходимых данных и последующих вторичных и комбинационных группировок, необходимых для решения тех или иных задач.

В Ы В О Д Ы:

1. 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.

2. Структурная, или вариационная, группировка статистических данных может производиться, чтобы изучить изменение структуры типически однородных групп преступлений, правонарушителей, гражданских исков и других показателей.

3. Аналитическая группировка юридически значимых показателей позволяет обнаружить взаимосвязь и зависимость изучаемых явлений и процессов.

Вопрос 4. Статистические таблицы

Статистические таблицы, дающие наглядную характеристику всей массы изучаемых явлений (например, преступности) и ее качественно однородных частей (отдельных видов преступлений), представляют собой результат сводки и группировки. Таблицы - один из важнейших способов изложения статистических данных.

На практике очень часто считают, что всякое пересечение горизонтальных и вертикальных строк, имеющих соответствующие заголовки, является таблицей. На самом деле это не совсем так. Сущность статистической таблицы состоит в совокупности суждений, выраженных не словами, а числами. Статистическая таблица описывает интересующую нас массу явлений при помощи тех или иных цифровых показателей. В этом отношении она аналогична грамматическому предложению, отличаясь тем, что все суждения выражены в ней не словами, а цифрами, относящимися к массе, а не к отдельному факту.

Таким образом, статистическая таблица представляет собой способ наиболее наглядного, компактного и систематизированного изложения сводки и группировки.

Как и грамматическое предложение, статистическая таблица состоит из двух признаков: статистического подлежащего, т.е. той совокупности, о которой идет речь в таблице, и статистического сказуемого, т.е. всех тех признаков, которые описывают подлежащее.

Приведем пример таблицы о числе уголовных дел и числе лиц, привлеченных к уголовной ответственности по отдельным видам преступлений. В данной таблице ведется речь о массе преступлений, разгруппированных по отдельным категориям. Совокупность преступлений и перечень отдельных ее частей (против личности, собственности и т.д.) есть подлежащее. Оно характеризуется рядом показателей: числом оконченных судами дел, числом осужденных по этим делам лиц, а также лиц, дела которых прекращены, числом оправданных. Это и есть сказуемое. Обычно, но не обязательно подлежащее указывается в строках таблицы, а сказуемое – в вертикальных колонках.

Статистика подразделяет все таблицы на простые, групповые и комбинационные. Они отличаются друг от друга по структуре подлежащего.

В простой таблице подлежащее не содержит никаких группировок, т.е. все единицы совокупности, невзирая на качественное или количественное различие, объединяются в одну общую массу. Другими словами, в простой таблице дается итог по всей совокупности в целом, характеризующейся показателями сказуемого. Простые таблицы имеют исключительно описательный характер. Они обычно состоят из перечня (списка) каких-либо объектов без их группировки или из перечня хронологических дат с соответствующими данными по каждому объекту или на каждую дату. Данный вид таблиц широко распространен на практике. В них излагаются наименования судов, перечень административных районов, численность населения на определенный промежуток времени и т.д.

В групповой таблице совокупность (подлежащее) подразделяется на определенные группы по какому-либо признаку. Например, по видам преступлений.

Комбинационная таблица – результат группировки по двум или более признакам (например, по видам преступлений и статьям УК РФ). Эти таблицы дают возможность более глубокого анализа интересующих нас явлений. Например, позволяют охарактеризовать структуру преступности, выявить взаимосвязь между различными явлениями, оценить влияние изучаемых факторов, наличие или отсутствие закономерностей и т.д.

Таким образом, статистические группировки находят конкретное выражение в форме групповых и комбинационных таблиц.

В Ы В О Д Ы:

1. Статистические таблицы, дающие наглядную характеристику всей массы изучаемых явлений (например, преступности) и ее качественно однородных частей (отдельных видов преступлений), представляют собой результат сводки и группировки.

2. Как и грамматическое предложение, статистическая таблица состоит из двух признаков: статистического подлежащего, т.е. той совокупности, о которой идет речь в таблице, и статистического сказуемого, т.е. всех тех признаков, которые описывают подлежащее.

3. В простой таблице подлежащее не содержит никаких группировок, т.е. все единицы совокупности, невзирая на качественное или количественное различие, объединяются в одну общую массу.

4. В групповой таблице совокупность (подлежащее) подразделяется на определенные группы по какому-либо признаку.

5. Комбинационная таблица – результат группировки по двум или более признакам (например, по видам преступлений и статьям УК РФ).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В случаях, когда статистическое наблюдение проводилось в форме специально организованного обследования, то в итоге наблюдения изучающий получает огромную массу рабочих карточек, анкет, записей, несущих в себе разнообразную информацию. Сводка полученного материала, если он не переносится на перфокарты или магнитные носители, может производиться только вручную путем разметки карточек и сортировки их каждый раз на отдельные группы для непосредственного подсчета показателей по каждой группе и совокупности в целом.

Применение перфокартных систем, которые ныне себя изживают, в недалеком прошлом позволяло относительно быстро находить информационные данные, несмотря на то, что карты в массиве расположены бессистемно, и это значительно облегчало сводку показателей. Перфокартная система была большим шагом вперед по сравнению с ручной обработкой данных. Для их подсчета существовали счетно-перфорационные машины, машины-табуляторы и нехитрые приспособления для ручной обработки. Это позволяло относительно легко работать с ними с помощью буквенных и числовых ключей и некоторых механических приспособлений. Там, где не представляется возможным использовать ЭВМ, можно воспользоваться перфокартными системами.

Широкое внедрение ЭВМ и разнообразного программного обеспечения для решения практически любых статистических задач серьезно облегчает сводку и обработку данных статистического наблюдения, распечатку их в нужных таблицах и графиках, проведение сложной и объемной аналитической работы.

Семинарское занятие: Сводка и группировка материалов статистического наблюдения.

1. Статистические показатели в формах статистической отчетности судов общей юрисдикции.
2. Представление статистической информации в статистических таблицах.
3. Графическое представление статистических данных. 

Источник информации: https://urait.ru/viewer/sudebnaya-statistika-471521#page/3

Для доступа в электронную библиотечную систему используем логин и пароль.