Предмет и задачи судебной статистики. Цель ведения судебной статистики

Относительные  показатели  динамики (ОПД)  показывают изменение  во  времени  того  или  иного  показателя  правовой  статистики (числа учтенной преступности,  выявленных правонарушителей,  заключенных, осужденных или оправданных лиц, предъявленных исков, рассмотренных  гражданских  дел, штатной  численности судей, прокуроров, следователей и т.д.). Относительные показатели динамики рассчитываются как отношение  уровня  признака  в  определенном  периоде  или  моменте времени  к  уровню  этого же  признака  в  предшествующем  либо  базисном периоде или моменте времени.

Определение базового периода  (базы сравнения) также  зависит от цели исследования. При вычислении относительных показателей динамики  за  базу,  равную 1  или 100%,  может  приниматься  все время одна и та же величина, к которой процентируются показатели последующих  лет. Данные  базового  года  выполняют  в  этом случае роль неподвижной базы. За базу может быть принят год, характерный  чем-либо или имеющий  особое  значение  для  изучаемого явления. Например, при изучении уголовно-правовых явлений  базовым  годом  может  быть  год  вступления  в  действие  Уголовного  кодекса,  при  изучении  гражданско-правовых  явлений – год вступления в действие  той или иной части Гражданского кодекса и т.д.

Часто для решения  задач статистического анализа социально-правовых  явлений  требуется  выяснение  ежегодных  темпов развития  изучаемого  явления.  В  этом  случае  проводятся  ежегодные (или  по  иным  периодам)  сопоставления  показателей,  т.е.  за базу сравнения принимаются данные каждого предыдущего года (или  периода).  Такие  относительные  показатели  в  правовой  статистике называются цепными (данные каждого года сопоставляются с данными предыдущего и показатели динамики как бы образуют непрерывную цепь), а база сравнения в этом случае называется подвижной. Этот вид относительных показателей является одним  из  важных  комплексных  количественно-качественных  показателей  юридически  значимых  явлений  и  имеет  очень широкое распространение  в  правовой  статистике,  например  при  анализе изменений преступности. С помощью показателей  динамики  отражают  изменение  во  времени  состояния (уровня)  преступности и  ее  отдельных  категорий (количественный  показатель),  а  также структурные  сдвиги,  происходящие  в  преступности (качественный показатель).

Относительными  показателями  интенсивности  (ОПИ)  в правовой  статистике  называют  показатели,  характеризующие  степень  распространенности  или  уровень  развития  того  или  иного признака в наблюдаемой  совокупности. Относительные показатели интенсивности  применяются  для  характеристики  степени  распространенности  гражданских  споров,  преступности  в  различных  городах, регионах,  странах,  для  отражения  обеспеченности населения правоохранительными кадрами и т.д.

Относительные  показатели  интенсивности  вычисляются  путем  сравнения  разноименных  величин,  характеризующих  различные явления, находящиеся между собой в определенной связи. Эти показатели, как правило, определяются в расчете на 100, 1000 и т.д. единиц показателя знаменателя (например, на 100 га земли, на 1000 человек  населения  и  т.д.).  Показатели  интенсивности  применяют для отражения степени развития какого-либо явления в конкретной среде.

В уголовно-правовой статистике среди относительных показателей  интенсивности  важное  место  занимает  коэффициент  преступности (КП). Он рассчитывается как отношение фактов преступлений  или  числа  лиц,  совершивших  преступления,  к  численности всего населения либо к численности населения, достигшего возраста, с которого наступает уголовная ответственность.

где  П – абсолютное число зарегистрированных преступлений или число лиц, их совершивших; 

Н –  численность  всего  населения  или  численность  населения  в возрасте 14 лет и старше.

При расчете коэффициентов интенсивности вместо общего числа лиц, совершивших преступления, может быть взято число осужденных, и тогда мы получим коэффициент судимости. Если в числителе взять число потерпевших, то получится коэффициент виктимизации, если число заключенных, то – коэффициент призонерсти (от английского слова prison – заключенный). Если  соотнести  число  преступлений  с  численностью  лиц,  их совершивших, то получится коэффициент криминогенной активности  преступников,  показывающий,  сколько  преступлений  в среднем совершает каждый преступник.

В  отношении  несовершеннолетних,  женщин,  мужчин,  ранее судимых, безработных, военнослужащих и других  групп населения могут  быть рассчитаны  специализированные  коэффициенты  преступности. В этом случае числитель коэффициента будет включать число преступлений, совершенных конкретной группой населения, а  знаменатель –  общую  численность  населения  данной  группы  на определенной территории.

Относительные  показатели  выполнения  плана (ОПВП) представляют  собой  отношение фактического  достигнутого  в  конкретном периоде уровня к запланированному.

Относительными  показателями  координации (ОПК)  называют  показатели,  характеризующие  соотношение  отдельных  частей целого между  собой. Относительные  показатели  координации  являются  разновидностью  относительных  показателей  интенсивности,  с той разницей, что  они показывают  степень распространения, развития  разнородных  признаков  одной  и  той же  совокупности (целого).

Относительные  показатели  координации  рассчитываются  путем  деления одной части  совокупности на другую часть  совокупности, выбранную в качестве базы сравнения.

Относительными  показателями  сравнения (ОПСр)  называют  показатели,  представляющие  собой  частное  от  деления  одноименных статистических величин, характеризующих разные объекты (подразделения, районы и  т.д.) и относящихся к одному и  тому же периоду (или моменту) времени.

Рассчитывая  относительные  показатели  сравнения,  следует учитывать сопоставимость сравниваемых показателей с позиций методологии  их  исчисления,  единиц  измерения  и  во  всех  других  отношениях.

К  рассматриваемой  группе  показателей  примыкает  коэффициент пораженности преступностью или преступной активности различных  групп и  слоев населения. Данный показатель представляет  собой  соотношение  доли  определенной  группы (половозрастной, социальной и т.д.) в составе контингента преступников и доли соответствующей  группы  в  составе  всего  населения.

 

Средняя арифметическая величина и способы ее вычисления.

Средняя величина в правовой статистике – это обобщенный показатель,  характеризующий  типичный  уровень  количественно варьирующих признаков (числа судимостей, возраста и т.д.) явления в  конкретных  условиях  места  и  времени.  Средняя  величина  представляет  собой именованную  величину и  выражается  в  тех же  единицах измерения, что и признаки у отдельных единиц совокупности (например,  размерностью при  расчете  среднего  возраста  осужденных будут годы).

 

Понятие моды и медианы.

Мода и медиана определяются лишь структурой распределения. Поэтому их именуют структурными позиционными средними. Медиану и моду используют как среднюю характеристику в тех совокупностях, где расчет средней степенной невозможен или нецелесообразен. Для этого в качестве средней берется наиболее часто встречающаяся величина, называемая модой (Мо). Наибольшее число дел данной категории (наибольший вес — 60) расследуется в течение двух месяцев. Это и будет мода — вариант, которому соответствует наибольшая частота в совокупности или в вариационном ряду.

К моде прибегают для выявления величины признака, имеющей наибольшее распространение (цена на рынке, по которой было совершено наибольшее число продаж данного товара, номер обуви, который пользуется наибольшим спросом у покупателей, и т.д.). Мода чаще всего используется в совокупностях большой численности.

Медиана (Me) — это средняя вариантов ранжированного (упорядоченного) ряда, расположенного в определенном порядке — по возрастанию или убыванию вариантов. Она делит такой ряд пополам.

 

Понятие и показатели вариации признаков.

Различия  в  значениях признака  у разных  единиц  совокупности  за один и тот же период (момент) времени называется в правовой статистике вариацией.

Самый  простой  показатель  вариации  признака –  размах  вариации (R). Он рассчитывается как разность между максимальным и минимальным значениями  признака:

 

Однако  размах  вариации  отражает  только  крайние  отклонения  признака  и  не  указывает,  насколько  велики  отклонения  от среднего значения всех вариантов в вариационном ряду. Более точной  характеристикой  вариации  признака  является  среднее  линейное отклонение.

Среднее линейное отклонение ( d ) представляет собой сумму взвешенных  по  частоте  отклонений  отдельных  значений  признака (по абсолютной величине) от их средней арифметической:

 

где f – веса (частота повторения одинаковых значений признака); ∑f − сумма частот вариационного ряда.

Для  несгруппированных  данных  формула  будет  иметь  следующий вид:

Причем отклонение вариантов от их средней арифметической всегда берется по модулю (иначе в числителе всегда будет ноль).

Еще  более  точными  характеристиками  вариации признаков являются дисперсия и среднее квадратическое отклонение.

Дисперсия  признака (σ2) –  средний  квадрат  отклонений  отдельных значений признака от их средней величины. В зависимости от  того, как представлены исходные данные, применяются  следующие формулы:

Среднее  квадратическое  отклонение (σ)  равно  корню  квадратному из дисперсии и показывает, на сколько в среднем отклоняются конкретные значения признака от их средней величины.

Для сравнения вариаций различных признаков (таких как вариации  стажа  работы  следователей  и  их  следственной  нагрузки, возраста  преступников  и  их  срока  наказания  и  т.д.),  а  также  для сравнения  вариации  одного и  того же признака  в различных  совокупностях (например, возраста преступников в различных регионах) применяют  относительный  показатель  вариации –  коэффициент вариации (V).

 

Выборочное наблюдение. Приемы организации выборки.

Под выборочным наблюдением (сокращенно выборка) понимается - несплошное наблюдение, при котором статистическому обследованию (наблюдению) подвергаются не все, а отдельные единицы, отобранные с соблюдением определенных условий.'

Выборочный метод — это наиболее совершенная, с научной точки зрения, разновидность несплошного статистического наблюдения на основе статистической индукции, при котором характеристики всей статистической (генеральной) совокупности (N) получаются в результате изучения некоторой ее части (п), отобранной с соблюдением определенных правил (на основе случайного отбора) и поэтому являющейся репрезентативной, т.е. представительной и достоверной. Самый важный признак выборочного наблюдения как вида несплошного наблюдения — случайный характер выборки, а главная его особенность заключается в том, что при отборе единиц совокупности для обследования обеспечивается равная возможность попадания в отобранную часть любой из единиц.

Основные понятия. Теперь рассмотрим основные понятия выборочного наблюдения. Одно из них — генеральная совокупность (N) — совокупность единиц, из которой производится отбор некоторой их части для статистического исследования. Следующее — выборочная совокупность (п) — совокупность единиц, которая отобрана из генеральной совокупности и подвергнута наблюдению (регистрации интересующих нас признаков).

Генеральная совокупность (а следом за ней и выборочная совокупность) может быть количественной или качественной, что зависит от того, являются ли признаки, свойства единиц наблюдения количественными (возраст) или качественными (пол). Это различие предполагает, что статистическое описание совокупности принимает либо форму средних арифметических, либо форму удельного веса (доли).

Ошибки репрезентативности представляют собой расхождение между показателями выборочной и генеральной совокупности, подчиняются определенным статистическим закономерностям, что и позволяет рассчитывать объем выборочной совокупности.

Они могут быть систематическими и случайными. Если первые возникают в связи с особенностями принятой системы отбора и обработки данных наблюдений или в связи с нарушением установленных правил отбора, то вторые — следствие недостаточно равномерного представления в выборке отдельных видов единиц генеральной совокупности.

Способы организации выборки. По способу организации различают следующие виды выборок: собственно случайную или простую, типическую, механическую, серийную. По степени охвата единиц исследуемой совокупности различают большие и малые выборки.

В зависимости от способа отбора единиц различают:

отбор по схеме возвращенного шара, обычно называемый повторной выборкой. При повторном отборе вероятность попадания каждой отдельной единицы в выборку остается постоянной, так как после отбора какой-то единицы (шара) она (он) снова возвращается в совокупность (в урну) и снова может быть выбрана (выбран);

отбор по схеме невозвращенного шара, называемый бесповторной выборкой. В этом случае каждая отобранная единица не возвращается обратно, и вероятность попадания отдельных единиц в выборку все время изменяется (для оставшихся единиц она возрастает)

Первоначально сложился простой случайный отбор единиц наблюдения, основанный на случайном отборе единиц для выборочного наблюдения из всей генеральной совокупности в целом. Иногда этот способ называют выборкой собственно случайной в отличие от других видов выборки (например, типической, серийной), которые также в конечном счете основаны на случайном отборе.