Судебная статистика
Прежде чем непосредственно перейти к статистическому анализу показателей сводки, результаты которой выражаются в таблицах, необходима предварительная обработка таких показателей.
Статистическая сводка дает итоговые данные по совокупности изучаемых явлений с их зарегистрированными признаками и выражает их в абсолютных цифрах. Например, в результате сводки мы узнаем общую численность преступников за определенный период времени (наблюдаемые явления) с распределением их по полу, возрасту, образованию, виду совершенного преступления рецидиву и т.п. (регистрируемые признаки). Следовательно, абсолютные числа, представляют собой суммарные величины, взятые из статистических таблиц без всякого преобразования. Они показывают размеры общественных явлений. Такие абсолютные величины имеют большое значение для любой научной и практической работы - например, для выяснения размеров преступности.
Решение многих научно-практических задач невозможно без предварительной обработки имеющихся данных, результатом которой и выступают обобщающие показатели, или средние величины. Рассматриваемые показатели являются объектом пристального внимания многих ученых и практических работников в сфере правовой статистики, и порой взгляды на них значительно отличаются в зависимости от сферы интересов и рода деятельности специалиста, однако в одном мнения практически совпадают – практическая значимость применения обобщающих показателей исключительно велика для выяснения закономерностей в процессах и явлениях, характеризующих преступность либо сопровождающих ее.
Обобщающие показатели и их применение в правовой статистике.
1. Понятие, система и виды обобщающих показателей
Абсолютные величины, будучи прямыми итогами тех или иных явлений, играют серьезную роль при изучении общественной жизни. Абсолютные величины - всегда именованные числа. Они могут быть выражены различно: в натуральных единицах (штуках, тоннах, гектарах), в денежном выражении (тыс. или млн. руб.), зарегистрированных преступлений или выявленных в их совершении лиц и т.д.
Однако абсолютные величины не всегда могут быть подвергнуты непосредственному статистическому анализу. Зачастую они не дают возможности выявить реально существующие закономерности и взаимосвязи. Например, мы имеем сводку о числе преступников за год с распределением их по полу и возрасту, по социальному положению, рецидиву и т. п. Никаких выводов из этой сводки - о динамике преступности, об удельном весе отдельных видов преступлений, о том, среди каких преступлений наибольшая распространенность рецидива, без сопоставления абсолютных чисел друг с другом сделать нельзя. Сравнив численность преступников как в целом, так и по отдельным видам преступлений за ряд лет, вычислив долю каждого из преступлений в их общем итоге, мы сможем уяснить тенденции в развитии преступности, ее структуру и динамику, падение и рост отдельных категорий преступления, их соотношение, что дает возможность сделать определенные заключения.
Но сопоставление абсолютных итоговых показателей без всякого преобразования, позволяет выявить лишь общие тенденции массовых процессов. Зачастую сравнение таких показателей вообще невозможно, поскольку абсолютные величины не могут быть сопоставимы друг с другом без предварительного преобразования. Предположим, перед нами два абсолютных показателя, отражающих число преступлений в двух городах, причем в первом городе это число в два с лишним раза больше, чем во втором. Спрашивается, в каком городе выше преступность и можно ли на основании имеющихся абсолютных показателей сделать вывод о том, что преступность в первом городе распространена больше. Для ответа на поставленный вопрос нам необходимо иметь данные о численности населения в этих городах, так как только путем сравнения преобразованных показателей (отношения преступлений к числу жителей по каждому городу) мы сможем установить, где больше распространена преступность.
Приведенный пример говорит о том, что прежде чем приступить к статистическому анализу, необходимо привести имеющиеся абсолютные величины в сравнимый вид, для чего требуется их предварительная обработка. Только после подобного преобразования можно сопоставлять полученные показатели друг с другом, можно их анализировать. Абсолютные величины, приведенные в сравнимый вид, называются в статистике обобщающими показателями. Они характеризуют одним числом наиболее типичные, наиболее распространенные стороны массовых процессов.
Обобщающие показатели подразделяются на две категории: относительные и средние величины.
Относительные величины и их виды. Относительные величины дают возможность рассматривать совокупность явлений (например, преступность) как в целом, так и по отдельным частям во взаимосвязи и взаимозависимости путем сопоставления их друг с другом.
Абсолютная величина, с которой сравниваются все остальные величины, называется базой (например, число осужденных в 1-м квартале). Обычно для наглядности и удобства сравнения такая база принимается за единицу или за сто (проценты), или за тысячу (промилле) и т. д.
Относительные величины имеют широкое распространение на практике. Мы находим их постоянно в различных докладах, обзорах, отчетах органов МВД, суда, прокуратуры. Относительные величины в судебной статистике вычисляются чаще всего для выявления качественных особенностей анализируемых совокупностей, как, например, отношение числа преступников к населению. Что же касается количественных признаков, то их регистрация в статистике суда, прокуратуры и органов МВД ограничивается сравнительно узким кругом показателей. К числу этих показателей относятся например:
а) сроки расследования и рассмотрения дел;
б) сроки лишения свободы, определенные в судебных приговорах;
в) данные о возрасте преступников;
г) количество прошлых судимостей у рецидивистов;
д) число участников преступления и некоторые другие.
В подавляющем большинстве случаев в основу наблюдения, группировки и анализа в судебной статистике положены качественные признаки. К числу таких признаков относятся, например, отдельные категории преступлений в соответствии с объектом посягательства (главы и статьи УК); виды уголовного наказания; социальный и половой состав преступников; распределение преступлений по отраслям хозяйства, по территориям, по формам вины, по отдельным мотивам, по месту и времени совершения преступления и т. д.
Не следует забывать, что деление признаков на качественные и количественные имеет в значительной степени чисто внешний характер - одни выражаются числами, а другие нет. По существу оба признака дают качественно-количественную характеристику изучаемых явлений например, значительное количество нераскрытых преступлений говорит о низком качестве следственной работы).
В статистике наиболее часто встречаются следующие виды относительных величин: 1) отношения интенсивности; 2) отношения распределения; 3) отношения, характеризующие динамику; 4) отношения степени и сравнения.
Отношение интенсивности или отношение части к целому. Отношение части к целому выявляет интенсивность интересующих нас явлений, выявляет распространенность определенного признака в наблюдаемой совокупности. Так, например, для ответа на вопрос о распространенности преступлений мы должны вычислять число преступников (часть) или гражданских исков, приходящихся на 10 или 100 тыс. населения (целое).
Отношения части к целому применяются в судебной статистике для характеристики распространенности преступности на данной территории за определенное время. Благодаря своей наглядности этот показатель облегчает статистический анализ и встречается очень часто. Данный показатель, называется в уголовной статистике коэффициентом преступности.
Как видим, коэффициент преступности определяется путем соотношения числа преступлений или преступников к количеству населения - на 100 тыс., 10 тыс., 1 тыс. - в зависимости от объема и характера изучения преступности. Следует иметь в виду, что при вычислении коэффициента преступности надо брать лишь то население, которое достигло 16 лет, а по отдельным преступлениям и с 14 лет, так как только с этого возраста наступает уголовная ответственность.
При статистическом изучении преступлений со специальным субъектом - транспортных, должностных - коэффициент преступности рекомендуется исчислять на определенное число соответствующих лиц, например, на 10 тыс. водителей автотранспорта.
Таким образом, коэффициент преступности (К) определяется следующим образам:
Пх100000 Н
где П - абсолютное число преступлений (или преступников), а Н - численность населения.
Отметим, что при вычислении коэффициента преступности в числитель формулы, т.е. в П (если это субъекты), необходимо включить не только количество осужденных, но и число освобожденных от уголовной ответственности по не реабилитирующим основаниям (например, по амнистии). Если П - число преступлений, то сюда необходимо включать все зарегистрированные, в том числе и нераскрытые, преступления.
Уголовная статистика определяет Н (знаменатель формулы) как население, достигшее определенного возраста, с которого согласно закону наступает уголовная ответственность (т.е. от 14 лет и старше). Однако на практике в связи с отсутствием сведений о населении по возрасту (14-16 лет) по отдельным территориям вычисляют коэффициент преступности по отношению ко всему населению, т. е. применяют формулу, где Н - общее число жителей данной территории.
Подобные коэффициенты имеют право на существование, но отражают интенсивность преступности приблизительно. Поэтому, при наличии возможности, следует в знаменатель формулы, то есть в Н, включать численность населения лишь уголовно наказуемого возраста. Это правило является совершенно обязательным для вычисления специализированных коэффициентов преступности, то есть для ее характеристики по отдельным категориям населения. Так, для определения коэффициента преступности среди несовершеннолетних следует в знаменатель формулы, включать население только в возрасте 14-18 лет; для вычисления коэффициента преступности, скажем, среди мужчин и женщин необходимо в знаменатель формулы, включать не всю численность соответствующей категории населения, а лишь лиц соответствующего пола, достигших уголовно наказуемого возраста.
Отметим, что при вычислении коэффициента преступности по конкретным видам общественно опасных деяний необходимо, конечно, в знаменатель формулы, т. е. в Н, включать население того возраста, с которого закон устанавливает уголовную ответственность за эти деяния.
Следует иметь в виду, что преступность как весьма сложное социальное явление не может быть охарактеризована в целом одним каким- либо обобщающим показателем. Поэтому для правильного и точного измерения преступности необходимо отобрать для ее характеристики такие свойства, которые, во-первых, являются существенными и, во-вторых, поддаются квантификации, то есть непосредственному количественному определению. Наибольший интерес для характеристики преступности представляют следующие четыре коэффициента: 1) показатель интенсивности преступности, т.е. отношение числа зарегистрированных преступлений к численности населения. Частное, полученное от деления данных величин, есть не что иное, как показатель числа преступлений, приходящихся в среднем на одного жителя исследуемой территории; 2) показатель "преступной активности" населения, т.е. отношение количества лиц, совершивших преступления, к численности населения криминогенного возраста. 3) показатель активности преступников, т.е. отношение количества преступлений к числу лиц, их совершивших. Этот показатель освещает интенсивность множественности преступлений; 4) показатель тяжести преступлений, характеризующий одним числом степень их общественной опасности, на чем мы остановимся дополнительно при рассмотрении вопроса об индексах.
Отношения интенсивности часто применяются в уголовной статистике для характеристики таких важных вопросов, как коэффициент раскрываемости преступлений, процент дел, возвращенных судом на доследование, доля приговоров и решений, отмененных судом второй инстанции, и т.д.
Отношения распределения, или отношения, характеризующие структуру совокупности, представляют собой обычно процентные величины отдельных частей этой совокупности к их общему итогу, принимаемому за 100. В судебной статистике этот вид относительных величин, представляющий собой отношение слагаемых к сумме, имеет самое широкое распространение. Они необходимы, например, для выяснения вопроса о структуре преступности (удельный вес отдельных категорий преступлений к их общему итогу), о социальном, возрастном и половом составе осужденных, о распределении преступлений по отдельным отраслям хозяйства и др.
Отношения, характеризующие динамику. Относительные величины, характеризующие динамику, показывают изменение во времени каких-либо интересующих нас явлений. Этот вид относительных величин применяется и судебной статистике при анализе изменения преступности - отражая движение общего числа преступлений и их отдельных категорий.
Следует иметь в виду, что при вычислении этого вида величин за базу (100%) может приниматься все время одна величина и к ней процентироваться остальные. Обычно такие относительные величины (называемые величинами с неподвижной базой) применяются в том случае, если есть необходимость постоянного наблюдения за развитием изучаемых явлений по сравнению с периодом, имеющим почему-либо особо важное для подобного сравнения значение.
Необходимо тщательно подходить к выбору неподвижной базы, принимая за нее наиболее стабильный период либо среднее значение за определенный промежуток времени (например, сравнение числа осужденных за каждый месяц со среднемесячным числом за данный год). В случае необходимости выяснения темпов развития какого-либо явления каждый показатель сравнивается уже не с одной постоянной величиной, а со своей предыдущей, т. е. за базу (100%) принимается цифра соседнего периода. Такие относительные величины называются величинами, вычисленными цепным способом.
При анализе изменения интересующей нас совокупности надо всегда различать уровень ряда, абсолютный прирост, темп роста и темп прироста. Уровень ряда - это абсолютные суммарные величины ряда: абсолютный прирост - разность между уровнями ряда последующего и предыдущего периодов; темп роста - процентное отношение уровня последующего периода к предыдущему, темп прироста - процентное отношение абсолютного прироста последующего периода к уровню предыдущего.
При анализе темпов прироста надо всегда обращать внимание не только на процентные показатели, но и на величину абсолютного прироста, так как один и тот же темп прироста будет выражаться в различных абсолютных величинах в зависимости от абсолютного уровня, с которым этот прирост сравнивается.
Отношения степени и сравнения. Отношения степени могут быть подразделены на два вида. Во-первых, они служат для сравнения между собой разнородных величин, выраженных в различных единицах измерения, как, например, число жителей и площадь в квадратных километрах (для характеристики плотности населения) Такие относительные величины иногда называются статистическими коэффициентами. Они имеют самое широкое применение в экономической статистике.
В судебной статистике статистические коэффициенты могут использоваться для оценки распространенности того или иного вида ущерба в каком-либо виде преступлений, например число погибших на 100 или 1000 (в зависимости от масштаба исследования) дорожно- транспортных происшествий.
Внешним отличием относительных величин степени, или статистических коэффициентов, от всех других видов относительных величин является то, что они выражаются не отвлеченными (проценты, промилле и пр.), а, всегда именованными числами.
Помимо статистических коэффициентов, к отношению степени также относятся сопоставление величин, представляющих собой разнокачественные части одной и той же совокупности (например, соотношение числа одного вида преступлений с другими), а также сравнение величин, не связанных между собой как слагаемое и сумма и целое (например, сравнение преступности двух областей).
Этот вид относительных величин показателями координации.
Эти относительные величины довольно часто встречаются в различных отраслях статистики. Они показывают, в какой степени одна величин больше или меньше другой. Примером использования таких величин в уголовной статистике могут служить показатели числа осужденных мужчин по отношению к числу осужденных женщин.
Число осужденных мужчин, исключая послевоенный год, превышало число осужденных женщин в 6-8 раз.
К рассматриваемой группе относительных величин относится и коэффициент "пораженности" преступностью различных групп населения, представляющий собой "отношение доли определенной группы населения (возрастной, социальной и т. д.) в составе контингента преступников и доли соответствующей, группы в составе всего населения в возрасте, в котором возможна уголовная ответственность".1 Этот коэффициент показывает, насколько доля группы среди лиц, совершивших преступления, большие или меньшие доли такой же группы населения. Так, например, если среди лиц, совершивших преступления, доля возрастной группы 20-24 года составляет 0,20, а для этой же возрастной группы в составе населения - 0,16, то коэффициент "пораженности" преступностью этой группы составляет 0,20:0,16 = 1,25. Такой показатель наглядно свидетельствует о превышении доли указанной возрастной группы среди лиц, совершивших преступления, над долей такой же группы в составе населения и точно характеризует распространенность преступлений среди данной группы.
Следует указать, что в процессе статистического анализа зачастую применяются разные виды относительных величин в их взаимосвязи и взаимозависимости. Так, например, изучая вопросы преступности, мы будем использовать отношения интенсивности для определения коэффициента преступности, и отношения динамики и распределения - для уяснения движения и структуры преступности, а также и коэффициенты "пораженности" преступностью отдельных возрастных и социальных групп населения, т. е. будем применять отношения степени.
В Ы В О Д Ы:
1. Относительные величины дают возможность рассматривать совокупность явлений (например, преступность) как в целом, так и по отдельным частям во взаимосвязи и взаимозависимости путем сопоставления их друг с другом.
2. Отношение части к целому выявляет интенсивность интересующих нас явлений, выявляет распространенность определенного признака в наблюдаемой совокупности.
3. Отношения распределения, или отношения, характеризующие структуру совокупности, представляют собой обычно процентные величины отдельных частей этой совокупности к их общему итогу, принимаемому за 100.
4. Относительные величины, характеризующие динамику, показывают изменение во времени каких-либо интересующих нас явлений.
Вопрос 2. Понятие и виды средних величин
Весьма важное значение в статистике имеют средние величины, основной задачей которых является измерение наиболее распространенных, наиболее типических черт массовых процессов общественной жизни.
Средние величины представляют собой обобщенную характеристику качественно-однородной совокупности явлений по определенному количественному признаку. И средние и относительные величины, являясь разновидностями обобщающих показателей, стремятся дать свободную, обобщенную характеристику какой-либо совокупности.
Относительная величина выражается обычно отвлеченным числом (наиболее часто в процентах), а средняя - именованным (например, средняя зарплата в рублях, средний срок расследования определенной категории преступлений, средний урожай в центнерах и пр.). Но и та и другая представляют собой обобщающий показатель, поскольку они одним числом характеризуют всю совокупность по определенному признаку (первая - по качественному, а вторая - по количественному).
Рассмотрим более подробно, что представляет собой средняя величина и в чем смысл ее применения.
Предположим, нас интересует вопрос о том, в каком из двух судов рассмотрение однородных дел по существу с вынесением приговора продолжалось дольше и на сколько дней. Если мы будем обращать внимание на отдельные приговоры, то ответа на поставленный вопрос не получим, так как продолжительность судопроизводства и в первом и во втором суде может варьировать в различных границах. Лишь после того, как мы вычислим средний срок продолжительности производства дел по каждому суду, т. е. охарактеризуем одним числом всю массу этих дел, рассмотренных за данный период, и сравним вычисленные средние друг с другом, мы сумеем определить, где выше сроки рассмотрения.
Таким образом, только с помощью средних можно сравнивать интересующие нас совокупности явлений по тем или иным количественным признакам и делать отсюда соответствующие выводы.
Характеризуя одной величиной всю массу явлений по интересующему признаку, средняя абстрагируется от количественных значений данного признака в каждом отдельном случае, считая его (признак) равновеликим для любого индивидуального явления. Пусть, например, мы имеем следующие данные о сроках наказания: 1) один год; 2) два года; 3) три года; 4) четыре года; 5) пять лет.
Для определения среднего срока наказания сложим все эти данные и разделим на их число:
1+2+3+4+5 = 15 = 3 года 55
Если конкретные величины заменим средней, то сумма срока наказания не изменится: 1+2+3+4+5=3+3+3+3+3.
Таким образом, средняя, заменяя собой фактические значения исследуемого признака, не должна изменять его общего размера.
Статистика имеет дело с самыми различными видами средних: арифметическими, гармоническими, геометрическими и т. д. Решать, какая средняя должна быть применена, можно только на основе всестороннего анализа той совокупности, свойства которого надо отображать в средней, причем любой вид средней может вычисляться только для однородной в качественном отношении массы явлений. В противном случае эти величины будут фиктивными, искажающими, а не отражающими реальные свойства исследуемых процессов.
Следовательно, для правильного вычисления средней величины надо уметь составить уравнение, одна часть которого равна фактическим значениям исследуемого признака, а другая - их средним значениям. Конечно, это формальное требование не должно подменять собой выяснения качественной однородности единиц изучаемой совокупности в отношении данного (осредняемого) признака, что является непременным условием научного использования метода средних. Лишь после такого выяснения можно приступить к составлению уравнений средней.
Таким образом, при характеристике массовых процессов, при выявлении правильности и взаимосвязей роль групповых средних чрезвычайно велика. Надо только всегда обращать самое серьезное внимание на отдельные, конкретные факты, совокупность которых и характеризует средняя.
Рассмотрим теперь виды средних величин и технику их вычисления.
Средняя арифметическая. Наиболее распространенным видом средних является средняя арифметическая, представляющая собой частное от деления суммы величин на их число. При определении средней арифметической зачастую приходится встречаться с количественными значениями признака (вариантами), имеющими одинаковое численное выражение, т.е. с повторяющимися вариантами. Заметим, что числа, показывающие, сколько раз встречается вариант в каком-либо ряде, называется весами, или частотами (как часто встречаются тот или иной вариант, каков его вес в общем итоге).
Полученная средняя арифметическая называется средней арифметической взвешенной, так как при ее вычислении принимается во внимание вес, или частота, каждого варианта. Следовательно, для определения средней взвешенной надо каждый вариант умножить на соответствующий ему вес и сумму произведений разделить на сумму весов.
Средняя гармоническая. Статистика имеет дело с различными видами средних величин (арифметическими, гармоническими, геометрическими и др.). Применение этих видов должно основываться на предварительном качественном анализе той совокупности, свойства которой необходимо отразить в средней.
Чтобы уяснить себе, какой вид средней следует применять в каждом конкретном случае, необходимо запомнить, что выбор средней зависит от характера связи между величиной определяющего свойства и величиной признака, по значениям которой вычисляется средняя. Так, например, при прямой пропорциональности между определяющим свойством и данным признаком, т. е. тогда, когда значения признака увеличиваются и уменьшаются с увеличением или уменьшением характеризуемых ими явлений, всегда применяется средняя арифметическая (например, при увеличении числа расследуемых дел нагрузка на одного следователя увеличивается).
Но иногда величина определяющего свойства бывает пропорциональна величине данного признака, что имеет место тогда, когда значение признака уменьшается при увеличении характеризуемых ими, явлений или увеличиваются при уменьшении этих явлений (например, средний процент выполнения плана определенного выпуска продукции обратно пропорционален величине планового задания. Чем больше при данном фактическом выпуске план, тем ниже процент выполнения плана). При такой форме связи между величиной определяющего свойства и величиной признака применяется так называемая средняя гармоническая, которая равна обратному значению от средней арифметической вычисленной из обратных величин (обратная величина равна единице, деленной на прямую величину).
Средняя гармоническая довольно часто применяется для анализа в хозяйственной деятельности.
Средняя геометрическая вычисляется для установления средних показателей роста или темпа. Например, количество зарегистрированных преступлений в России.
Мода и медиана. Говоря о средних величинах, следует иметь в виду, что иногда в качестве средней берется наиболее часто встречающаяся величина, называемая модой. Мода - это варианта, которой соответствует наибольшая частота.
Статистика знает еще один вид средней, называемой медианой.
Медиана есть срединная варианта так называемого ранжирования ряда, т.е. расположенного в определенном порядке - по возрастанию или убыванию вариант.
Среднюю арифметическую всегда приходится вычислять, а мода и медиана могут быть определены почти без всяких вычислений. Вот почему на практике вместо средней арифметической, точно выражающей типичный уровень данного ряда величин, часто берут медиану или моду как приближенные значения этого уровня.
Показатели вариации и способы их расчета. После установления средней возникает вопрос о ее показательности, т.е. о том, насколько точно характеризует средняя данную совокупность.
Предположим мы имеем следующие два ряда цифр о сроках лишения свободы в годах: 1, 4, 6, 9, 15 и 4, б, 7, 8, 10.
Средний срок лишения свободы и для первого и для второго ряда равен 7 годам. Насколько типичны эти средние? Сразу видно, что первый ряд объединяет совершенно различные по общественной опасности преступления.
Ясно, что средняя - 7 лет, вычисленная для этой совокупности, является непоказательной. Второй ряд объединяет сроки лишения свободы более или менее однородных по общественной опасности преступлений. Средняя - 7 лет, установленная для такой совокупности, является более или менее показательной и может служить характеристикой данного ряда. Таким образом, этот условный пример показывает, что средние должны являться не результатом простых арифметических операций, а реальным отражением действительности.
Средняя должна корректироваться, сопоставляться с отдельными вариантами, из которых она вычислена.
Особенно важно выявить колеблемость, изменяемость отдельных величин, из которых вычислены средние, при одинаковости или близости этих средних для нескольких совокупностей.
Квадраты отклонения (Х-Х)
2
2года.
= 9; 1; 0; 1; 9.
в первом ряду Формула среднеквадратического отклонения выражается:
Отсюда виднее что среднее квадратическое отклонение
в 2,25 раза больше, чем во втором, т.е. колеблемость второго ряда в 2,25 раза меньше, чем в первом.
XX N
Поскольку среднеквадратическое отклонение всегда выражается в тех единицах измерения, что и средняя величина (в нашем примере в годах), постольку для сравнения меры колеблемости различных рядов, выраженных в неодинаковых единицах измерения, устанавливается коэффициент вариации (К), представляющий собой процентное отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической:
В Ы В О Д Ы:
1. Средние величины, представляют собой характеристику качественно-однородной совокупности
определенному количественному признаку. И средние и относительные величины, являясь разновидностями обобщающих показателей, стремятся дать свободную, обобщенную характеристику какой-либо совокупности.
2. При характеристике массовых процессов, при выявлении правильности и взаимосвязей роль групповых средних чрезвычайно велика. Надо только всегда обращать самое серьезное внимание на отдельные, конкретные факты, совокупность которых и характеризует средняя.
3. Статистика имеет дело с самыми различными видами средних: арифметическими, гармоническими, геометрическими и т. д. Решать, какая средняя должна быть применена, можно только на основе всестороннего анализа той совокупности, свойства которого надо отображать в средней, причем любой вид средней может вычисляться только для однородной в качественном отношении массы явлений.
Вопрос 3. Общее понятие о законе больших чисел
Важнейшая задача статистической науки заключается в том, чтобы установить и выразить в числах закономерности и взаимозависимости общественных явлений.
Для решения этой задачи статистика опирается на так называемый закон больших чисел, смысл которого состоит в том, что правильности и закономерности общественных явлений могут быть обнаружены только при массовом наблюдении.
Приведем любопытный пример, касающийся данных о проценте осужденных по отношению к общему числу подсудимых в дореволюционной России.
Эти дела охватывали обширный круг различных преступлений и рассматривались как окружными судами, так и судебными палатами, причем одни дела, рассматривались с участием присяжных заседателей, другие - с участием сословных представителей, третьи - коллегией коронных судей и пр. Если учесть, что в каждом суде разрешались самые различные дела, то нетрудно понять, что соотношение числа оправданных и числа осужденных в том или ином суде было весьма различно.
Однако если мы возьмем официальные данные о всех подсудимых, дела которых были рассмотрены во всех судебных органах царской России, то окажется, что на 100 подсудимых приходилось осужденных (%):
1909 г. 1910 г. 1911 г. 1912 г. 1913 г. 61,5 61,9 63,9 62,4 61,4
Без указания назначения
29
25
21
21
24
большого числа случайных явлений
25
Как видимо исследуемые статистикой совокупности охватывают такие факты, которым присущи индивидуальные, случайные особенности. В большом числе наблюдений эти особенности, относящиеся только к отдельным фактам и не характерные для существа всей исследуемой совокупности, взаимно погашаются и тем самым проявляется закономерность как результат основных, существенных причин.
Таким образом, в малом числе наблюдений (например, отдельные преступления) случайные причины не дают возможности выявить закономерность. Но при суммировании большого числа единичных явлений случайности парализуют друг друга, что и позволяет установить законы, которые при малых масштабах маскируются индивидуальными отклонениями. Надо иметь в виду, что закономерности, которые обнаруживаются лишь при суммировании большого числа единичных фактов, называются статистическими, в противоположность закономерностям динамическим, проявляющимся в каждом отдельном случае.
Под законом больших чисел понимается общий принцип, в силу которого совокупное действие большого числа случайных фактов приводит к результату, почти не зависящему от случая.
Знакомясь с законом больших чисел, необходимо обратить особое внимание на то, что его правильное понимание возможно только на основе теории о соотношении отдельного (единичного) и общего, случайного и необходимого, о законе как форме проявления всеобщей связи и взаимозависимости между явлениями.
Необходимость и случайность связаны друг с другом, они представляют собой единство противоположностей, переходящих друг от друга, причем случайность есть форма проявления необходимости.
Закон больших чисел является одним из выражений диалектической связи между случайностью и необходимостью. Он дает возможность установить количественную характеристику связи, существующую между числом подвергаемых наблюдению фактов и степенью проявления общей закономерности, присущей этим фактам.
Так, например, уголовная статистика устанавливает, опираясь на массовое наблюдение, определенные закономерности в области преступности. Но все эти закономерности могут быть познаны и раскрыты криминологией, а не статистикой, которая дает лишь количественную характеристику, без чего, однако, нельзя установить их качественное своеобразие.
Статистическая закономерность служит орудием познания законов объективного мира. Эти законы раскрываются политической экономией, криминологией, уголовным правом, медициной и другими науками, которые постоянно опираются на статистику, дающую им в форме статистической закономерности необходимый материал для исследования.
Всякая статистическая совокупность характерна тремя признаками: иррегулярностью, т.е. внешней независимостью отдельных фактов, входящих в эту совокупность; их массовостью и известной устойчивостью обнаруженных тенденций. Эти признаки необходимо иметь в виду и при исследовании объектов судебной статистики. "Иррегулярность применительно к преступности, проявляется в том, что индивидуальные акты преступного поведения (конкретные преступления), входящие в массовую совокупность, осуществляются независимо один от другого и с точки зрения целого носят случайный характер. Преступления отдельных лиц, как правило, не связаны друг с другом (за исключением случаев соучастия). Эта независимость отдельных преступлений, их иррегулярность и придает преступности в целом статистический характер"
Массовость изучаемых фактов и дает возможность выявить статистические закономерности, т.е. определенные тенденции, которые сохраняют известную устойчивость в данных условиях места и времени.
Выявленные статистикой закономерности обычно подразделяются на общие и частные. Так, например, уголовная статистика устанавливает общие закономерности преступности.
Становится очевидным, что значение закона больших чисел состоит в том, что, опираясь на его действие, оказывается возможным освободить соответствующие обобщающие показатели от влияния случая, т. е. выявить тенденции, характерные и типичные для исследуемой совокупности.
В Ы В О Д Ы:
1. Важнейшая задача статистической науки заключается в том, чтобы установить и выразить в числах закономерности и взаимозависимости общественных явлений. Для решения этой задачи статистика опирается на так называемый закон больших чисел, смысл которого состоит в том, что правильности и закономерности общественных явлений могут быть обнаружены только при массовом наблюдении.
2. В малом числе наблюдений (например, отдельные преступления) случайные причины не дают возможности выявить закономерность. Но при суммировании большого числа единичных явлений случайности парализуют друг друга, что и позволяет установить законы, которые при малых масштабах маскируются индивидуальными отклонениями.
3. Надо иметь в виду, что закономерности, которые обнаруживаются лишь при суммировании большого числа единичных фактов, называются статистическими, в противоположность закономерностям динамическим, проявляющимся в каждом отдельном случае. Под законом больших чисел понимается общий принцип, в силу которого совокупное действие большого числа случайных фактов приводит к результату, почти не зависящему от случая.
Вопрос 4. Оценка результатов выборочного исследования
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.
Интервьюеры, например, широко используют стихийные опросы «первого встречного», которые на первый взгляд кажутся случайными. На самом деле интервьюер при выборе лиц для опроса может осознанно или неосознанно руководствоваться чувствами симпатии или антипатии к этим встречным, соображениями удобства или неудобства и другими обстоятельствами. Все это может породить тенденциозность. Аналогичный пример можно привести с отбором в лекционной аудитории студентов для анкетирования по вопросам успеваемости. Можно отобрать сидящих впереди или лиц, сидящих на задних рядах. В одном случае в выборку могут попасть более прилежные студенты, в другом — недостаточно добросовестные. Такие случаи приводят к тем или иным смешениям в выборочных характеристиках. Мы уже не говорим о сознательной подборке выборочной совокупности по нужным показателям. Подобные изучения недопустимы ни в науке, ни на практике.
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. Например, для проведения выборочного анкетного опроса граждан берется список избирателей или иной пронумерованный список граждан. Все номера списка записываются на листах бумаги и вслепую вынимается столько листков, сколько должна составлять выборочная совокупность. Опрашиваются лишь те граждане, номера фамилий которых определены жребием. 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. В приведенных примерах собственно случайной выборки можно применить как бесповторный отбор, когда вынутая фишка или перфокарта не возвращаются в массив, так и повторный, когда вынутые еди- ницы после изучения возвращаются обратно в массив. Такой упрошенный метод в настоящее время возможен лишь в низовых учреждениях системы уголовной юстиции, где нет автоматизированных баз данных.
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. Например, в генеральной совокупности насчитывается 5000 статкарт. Выборочная совокупность определяется равной 250 единицам, т. е. 5% от генеральной. В этом случае 5000 : 250 = 20. Из тщательно перемешанного массива статкарт отбирается каждая двадцатая и обследуется. При 10%-ной выборке отбирается и обследуется каждая десятая карта, при 20%-ной — каждая пятая и т. д. Аналогичным образом можно отобрать архивные уголовные дела по журналу регистрации преступлений или порядку их расположения на стеллажах, а также любые другие документы по их описи и другим перечням. Механическая выборка, как правило, бывает бесповторной.
Типический отбор обычно сочетается с собственно случайной или механической выборкой. Он призван для того, чтобы при изучении совокупности отражалась вся ее сложная структура. Дело в том, что собственно случайный или механический отборы непосредственно применимы лишь при изучении однородной совокупности по какому-то одному признаку. Юридические изучения обычно проводятся по ряду признаков. В этом случае выборка, имеющая достаточный объем для одного при-„ знака, может оказаться недостаточной для другого, пятого, десятого. А надо, чтобы выборка репрезентировала каждый из изучаемых признаков, а точнее — всю сложную структуру генеральной совокупности. Это относится к любому элементу предмета изучения. Все они являются сложными по своей структуре. Преступность, например, подразделяется по видам, мотивации, тяжести и т. д. При изучении ее в выборку могут попасть в большей мере признаки преступлений против личности, в меньшей — против собственности и совсем не попасть неосторожные деяния. А 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. В нашем примере статкарты на преступления вначале распределяются по видам деяний, а затем из каждого подмассива отбирается необходимое количество статистических карт случайным или механическим способом. Типическую выборку иногда называют расслоенной, или стратифицированной.
Типический отбор может сочетаться с несколькими стадиями (ступенями) отбора. На первой стадии, например, отбираются статкарты по виду криминальной мотивации. Здесь единица отбора — это мотивация (корыстная, насильственная и т. д.). Затем внутри каждой мотивации отбираются по родовому объекту посягательства. На третьей стадии внутри каждого родового объекта отбираются карты по видам деяний. Могут быть и последующие ступени. Такая выборка именуется многоступенчатой. Распределение объектов изучения по территориям может потребовать рай- онированной 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. Если, например, мы изучаем мотивы преступлений, а последние неполно, поверхностно и искаженно отражены в уголовных делах или статистических карточках на лиц, совершивших преступления, или других материалах, то никакой отбор здесь не поможет. Очень важное значение имеет также методическая квалификация самих исследователей, наблюдателей, анкетеров и т.д.
В Ы В О Д Ы:
1. Достоверность выборочных показателей существенно зависит от строгого соблюдения правил случайного (вероятностного) отбора единиц совокупности.
2. Случайный способ выборки предполагает строгую процедуру ее организации и проведения. Случайная выборка порождает случайные ошибки, которые имеют закономерности распределения. Они измеряются и вычисляются.
3. 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.
https://ставф.крду.мвд.рф/upload/site122/document_file/Lekciya_4._Obobsch_pokazateli.pdf
Комментарии
Отправить комментарий