17. . Отрасли правовой статистики

Исходя из различного характера правонарушений, учитываемых правовой статистикой, а также специфики деятельности учреждений, занимающихся правонарушениями, в составе правовой статистики выделяются следующие три комплексные отрасли:

􀂃уголовно-правовая статистика;

􀂃гражданско-правовая статистика;

􀂃административно-правовая статистика.

Комплексными эти отрасли называются потому, что каждая из тих отраслей охватывает, кроме непосредственно своей сферы, все иные смежные правоотношения. Схематично структура правовой

статистики может быть представлена следующим образом:

Схема 1

Правовая

статистика

Уголовно-правовая

статистика

Статистика предварительного рас-

следовани

Статистика уголовного судопроизводства

Статистика исполнения приговоров

Гражданско-правовая

статистика

Статистика

гражданского

судопроизводства

Статистика исполнения судебных

решений

Административно-правовая

статистика

1. Объектом уголовно-правовой статистики является количе-твенная сторона преступности, судимости и мероприятий по её предупреждению, деятельности государственных органов по борьбе

с преступностью и исправлению правонарушителей.

Уголовно-правовая статистика подразделяется на следующие

статистики:

- статистика предварительного расследования, учитывающая преступность и деятельность органов предварительного расследования (органов дознания, предварительного следствия и прокуратуры). В

этом разделе учитывается количество зарегистрированных преступлений, возбужденных уголовных дел; лиц, совершивших преступления, задержанных, арестованных. Здесь же ведется учет мероприятий по расследованию преступлений: сроки расследования, раскрываемость, возвращение дел на дополнительное расследование, меры пресечения и другие показатели;

- статистика уголовного судопроизводства. Этот раздел охватывает

учет судимости и деятельности судов всех инстанций по отправлению уголовного правосудия (количественные показатели − число

поступивших в суды и рассмотренных уголовных дел, количество

осужденных, оправданных, освобожденных от уголовной ответственности и наказания и т.п.; качественные показатели – сроки рассмотрения уголовных дел, направление дел на дополнительное расследование, меры наказания, работа кассационной и надзорной инстанций и т.д.);

- статистика исполнения приговоров. Этот раздел включает учет деятельности учреждений уголовно-исполнительной системы по реализации назначенного судом уголовного наказания и других мер

уголовно-правового характера за совершение преступлений. Здесь также отражается работа судов по условно-досрочному освобождению и замене наказания более мягким (количество осужденных заключенных, подследственных заключенных, учет по видам преступлений, срокам наказания и т.д.).

Кроме того, к самостоятельному разделу уголовно-правовой статистики относится тесно связанная с ней криминологическая статистика (некоторыми авторами она выделяется в виде самостоятельной отрасли).

Криминологическая статистика, рассматриваемая как часть криминологии, изучает количественные характеристики преступности, ее причин, личности преступника и профилактической деятельности.

место здесь составляют сведения о беспризорности детей, наркомании, алкоголизме, проституции и других явлениях, определяющих

преступность.

Особым разделом криминологической статистики является статистика виктимности (или виктимилогическая статистика), т.е. статистика о личности потерпевших и роли их поведения в развитии

преступления. В этом разделе учитываются само совершенное преступление и причиненный им вред, личность обвиняемого; признаки, характеризующие личность потерпевшего (правовые, демографические,

социальные и другие); роль потерпевшего в конфликтной ситуации

(его поведение в момент преступления, взаимодействие _____с обвиняемым

и т.д.).

2.Непосредственной задачей гражданско-правовой статистики является учет гражданско-правовых споров, находящихся на рассмотрении арбитражных судов и судов общей юрисдикции, а

также учет результатов их деятельности по стадиям гражданского

судопроизводства. Гражданско-правовая статистика учитывает так-

же и гражданские правоотношения, удостоверяемые в административном, нотариальном порядке или в порядке бесспорного судебного производства.

Гражданско-правовая статистика включает в себя следующие разделы:

- статистика гражданского судопроизводства. Этот раздел отражает результаты работы судов общей юрисдикции, специализированных судов и мировых судей по рассмотрению гражданских споров; арбитражных судов по решению экономических и других споров (сроки рассмотрения, вынесение решений, рассмотрение дел по первой, кассационной и апелляционной инстанциям, ошибки и на-

рушения законов при рассмотрении дел и другие показатели);

- статистика исполнения судебных решений. К этому разделу относится учет деятельности судебных исполнителей по приведению в исполнение решений судов по гражданским делам;

3. Объектом административно-правовой статистики является количественная сторона административных нарушений по их видам, причиненному ущербу и мероприятий по борьбе с ними

(характер административных взысканий, административное судопроизводство и т.д.). В России более тридцати пяти органов, обладающих административной юрисдикцией. К ним относятся, в первую очередь, суды, занимающие особое место в системе субъектов

административной юрисдикции, а также органы внутренних дел,

железнодорожного, воздушного, водного и городского транспорта;санитарного, технического, пожарного, экологического и др. надзора; пограничного и таможенного контроля и т.д.

Кроме того, самостоятельным разделом правовой статистики является статистика прокурорского надзора, количественно отражающая деятельность прокуратуры. Особое место в гражданско-правовой статистике занимает надзор за соблюдением прав человека. Сведения о нарушении прав и свобод человека и гражданина выявляются в Конституционном Суде РФ, в федеральных судах общей юрисдикции, в конституционных судах субъектов Федерации и

в Комиссии по правам человека при Президенте РФ, в которой все имеющие сведения, как правило, обобщаются.

В рамках уголовно-правовой статистики статистика прокуроркого надзора находит отражение в учете деятельности прокуратуры по надзору за исполнением законов органами, осуществляющими оперативно-розыскную деятельность, дознание и предварительное следствие. Статистика прокурорского надзора включает также учет деятельности прокуратуры по надзору за местами лишения

свободы и исправительными учреждениями (надзор за соблюдением прав человека в уголовно-исполнительных учреждениях, за исполнением законов администрацией мест содержания задержанных

и заключенных под стражу). Таким образом, правовая статистика отражает своими показателями различные стадии уголовного, гражданского и административного процессов, причём все эти показатели характеризуют, с одной стороны, абсолютные и относительные размеры тех или иных

правонарушений (например, уголовных), а с другой − эффективность работы соответствующих органов (например, судов) по предупреждению данных правонарушений.

18. Статистическое наблюдение – первая стадия статистического

исследования любого правового или юридически значимого явле-

ния, представляющая собой научно организованный сбор данных о

правовых и юридически значимых явлениях и процессах путем ре-

гистрации устанавливаемых фактов в учетных документах для по-

следующего обобщения.

Любое статистическое исследование начинается, во-первых, с

получения исходных статистических данных (например, с учета

правонарушений, судебных решений или других юридически зна-

чимых фактов), во-вторых, с обобщения установленных фактов в

соответствующую совокупность (полученные данные по каким-либо

признакам сводятся в различных формах отчетности).

Результаты исследования и объективность выводов об изучае-

мом явлении во многом зависят от качества проведения статистиче-

ского наблюдения и правильной научной организации. Поэтому к

статистическому наблюдению предъявляется ряд требований, глав-

ное из которых – достоверность и полнота исходной информации.

Достоверность данных (их соответствие фактическому положению

дел) определяется рядом причин: профессиональностью статисти-

ческого персонала, программой наблюдения, социальным содержа-

нием показателя (например, преднамеренное искажение данных о

количестве преступлений) и т.д. Массовый характер статистического

наблюдения определяется тем, что для получения объективных ста-

тистических данных необходимо охватить достаточно большое чис-

ло фактов проявления исследуемого явления или процесса.

Статистическое наблюдение обязательно должно носить сис-

тематический характер, так как только непрерывное или регуляр-

ное наблюдение позволяет изучить тенденции и закономерности

правовых процессов, характеризующихся количественными и каче-

ственными изменениями.

Важнейшее требование статистического наблюдения – сопос-

тавимость единиц наблюдения между собой (например, нельзя

сопоставлять преступность, измеренную в преступных деяниях

(фактах преступления), и преступность, измеренную в субъектах

преступления (лицах, их совершивших), так как одно преступление

может быть совершено группой лиц, а одно лицо может совершить

несколько преступлений). Сопоставимость данных достигается

единством методов регистрации (учета) данных, программы наблю-

дения и сроков и времени наблюдения (например, преступления

регистрируются по моменту возбуждения уголовного дела, а лица,

совершившие преступления, − по моменту утверждения прокуро-

ром обвинительного заключения).

Статистическое наблюдение в области права может прово-

диться органами государственной статистики, научно-

исследовательскими институтами, соответствующими подразделе-

ниями правоохранительных органов (например, в судах любого зве-

на осуществляется статистическая отчетность о работе суда и судеб-

ных исполнителей под руководством председателя суда по утвер-

жденным формам и в установленные сроки).

Содержание учета и отчетности, характер статистического на-

блюдения зависят от его целей и задач, которые в свою очередь опре-

деляются, исходя из потребностей юридической практики и возмож-

ностей тех организаций, на которых статистическое наблюдение воз-

лагается.

Виды статистических наблюдений различают по времени проведения

наблюдений и по полноте охвата статистических данных

По времени регистрации наблюдения социальных и экономических

явлений различают следующие виды: текущее и прерывное

Текущим, или непрерывным, называют наблюдение, при котором

регистрация фактов производится систематически по мере их возникновения.

К такому виду наблюдения относятся наблюдение за

изменением социально-демографических характеристик преступности,

регистрация обращений граждан в судебные инстанции, нотариат

и т.д.

К прерывному относился наблюдение, при котором регистрация

фактов проводится через определенные интервалы времени либо по

мере их возникновения или необходимости. Наблюдение, осуществляемое

через равные промежутки времени, называется периодическимг,

а то, которое проводится по мере необходимости, единовременным

Типичным примером единовременного наблюдения являются

переписи населения страны, осужденных, находящихся в учреждениях,

исполняющих уголовные наказания в виде лишения свободы,

количество фактов нарушений закона представителями государственных

правоохранительных органов и т.п.

По полноте охвата единиц изучаемой совокупности наблюдения

делятся на сплошное, при котором регистрируются все без исключе

ния единицы изучаемой совокупности (все факты нарушения уголовного

закона, гражданские правонарушения), и несплошное, когда

учету подлежит только часть единиц исследуемого явления (например,

отдельные группы и виды преступлений, правонарушений,

иных правовых актов.

Примером сплошного наблюдения можно считать обязательную

статистическую отчетность — регистрацию фактов нарушения уголовного

закона, независимо от наличия всех элементов состава преступления,

и т.д.

Несплошное наблюдение различают по видам: выборочное, наблюдение

основного массива, анкетное, монографическое.

Важнейшим видом несплошного наблюдения является выборочное

наблюдение, при котором обследуется часть специально отобранной

совокупности, по которой можно судить о всей массе изучаемых явлений. Этот вид наблюдения основывается на изучениинекоторой части статистической совокупности. При правильной организации и проведении выборочное наблюдение дает достаточно точные результаты для характеристики изучаемых явлений или процессов.

К несплошному наблюдению относится наблюдение основного

массива. Оно заключается в том, что из всей совокупности единиц

о т бирается такая их часть, у которой объем изучаемого признака

составляет главную долю всего изучаемого явления. Изменения,

происходящие в изучаемой части основного массива, с большой

точностью отражают изменения, происходящие во всей массе исследуемых

единиц.

Метод основного массива применяется, например, при изучении

динамики криминальной активности населения в крупных городах,

количества обращений в судебные инстанции по гражданским

делам, количества фактов нарушений закона, выявленных в

результате проверок прокуратурой деятельности правоохранительных

органов.

Суть анкетного вида несплошного наблюдения заключается в

следующем: сбор необходимого материала получают посредством

специально разработанных вопросников (анкет), которые рассылаются

отдельным лицам, а их заполнение и возвращение организуется

по принципу добровольности.

При анкетном методе трудно установить достоверность собранных

материалов. Он применяется в тех случаях, когда не требуются

точные данные, а необходимо выяснить только общие направления

развития явления. Этот метод часто используется редакциями журналов

и газет для выяснения мнения читателей о публикуемых материалах

и т.д.

В рамках правовой статистики анкетный метод зачастую используется

для уточнения данных отчетности, выявления латентности

преступности в целом, отдельных ее видов, общего уровня правовой

культуры общества и т.д.

Одним из видов нссплошного наблюдения является монографическое

наблюдение, при котором предполагается углубленное, всестороннее

изучение и описание одного типичного объекта (или их

небольшого числа).

Статистические материалы могут быть получены различными

способами: непосредственным наблюдением, документальным способом

наблюдения, способом опроса .

19 . Теория вероятности занимается изучением событий, наступление которых достоверно неизвестно. Она позволяет судить о разумности ожидания наступления одних событий по сравнению с другими, хотя приписывание численных значений вероятностям событий часто бывает излишним или невозможным. Согласно П.Лапласу она «по существу представляет собой не что иное, как здравый смысл, сведенный к вычислениям». Слово «вероятно», его синонимы и производные от него могут употребляться в различных значениях. Примерами некоторых из них являются следующие утверждения: «Возможно, завтра будет дождь», «Вероятно, теория естественного отбора Дарвина верна» и «Если я брошу монету 100 раз, то, вероятно, что она выпадет вверх „орлом“ от 40 до 60 раз».

В настоящее время выборочное наблюдение получило широкое признание и распространение как метод, в большинстве случаев успешно заменяющий сплошное наблюдение.

Непосредственный источник информации, отдельный объект социологического обследования именуется единицей наблюдения. Вся совокупность единиц наблюдения, относящихся к изучаемой проблеме, представляет собой генеральную совокупность. Выборочной совокупностью, или выборкой, называется та часть единиц наблюдения генеральной совокупности, которая подлежит непосредственному изучению.

Числовая характеристика генеральной совокупности, относительно которой производится обследование, называется параметром, тогда как та или иная числовая характеристика выборки называется статистикой. Например, если исследуется ущерб, нанесенный кражами в области С, то каждый конкретный случай кражи выступает в качестве единицы наблюдения, все кражи - в качестве генеральной совокупности, а ущерб - в качестве параметра.

Из генеральной совокупности случайным образом извлекается выборка и, исходя из статистики, рассчитанной по этой выборке, делаются выводы о соответствующем параметре генеральной совокупности. Для приведенного примера с кражами в качестве выборки могут быть взяты один или несколько районов области С. Статистикой может быть, например, средний ущерб, нанесенный одним случаем кражи.

Объемом совокупности называется общее количество единиц наблюдения в совокупности. Объем генеральной совокупности (N) всегда значительно превосходит объем выборки (n):

Сущность выборочного обследования заключается в том, что исследованию подвергается только часть интересующей нас генеральной совокупности, а полученные результаты служат характеристикой всех единиц совокупности.

Основная проблема в теории выборочных исследований - решение вопроса о правомерности распространения на всю генеральную совокупность тех выводов, которые будут получены при анализе выборочной совокупности. Правомерность такого распространения во многом зависит от объема выборки.

На объем выборки, кроме задачи самого исследования, оказывают влияние: технические приемы выборки и степень гомогенности (однородности) исследуемых единиц наблюдения.

На практике при формировании выборочной совокупности применяются следующие основные типы выборки: случайная выборка (повторная и бесповторная) и районированная выборка (типическая).

Случайная выборка основана на обеспечении равновероятности попадания в выборочную совокупность каждой единицы наблюдения. Случайная выборка называется повторной, если после того, как произведено наблюдение над отобранным объектом, он вновь возвращается в генеральную совокупность и называется бесповторной, если отобранный объект после изучения в генеральную совокупность не возвращается.

Существует ряд приемов формирования случайной выборки. Например, отбор объектов выборочной совокупности может производиться путем жеребьевки или с использованием специальной таблицы случайных чисел.

При районированной выборке (она называется также типической) генеральная совокупность расчленяется на ряд групп (районов) по характеру изучаемого признака, а техника отбора обеспечивает равномерное представительство каждой из групп в выборочной совокупности.

В рассмотренном выше примере с кражами в области С выбор некоторого района представляет собой образец типической выборки. Примером случайной выборки является выбор для обследования нескольких случаев краж произвольным образом.

Для правильной организации выборочного обследования необходимо соблюдать следующие условия: число взятых в выборку единиц должно быть достаточно велико, поскольку закономерности могут быть выявлены только при массовом наблюдении; выбор отдельных единиц должен происходить таким образом, чтобы каждая из них имела совершенно одинаковые шансы попасть в выборку; выбор должен быть произведен из всех частей изучаемой совокупности.

Одним из первых вопросов, который встает при проведении статистического исследования, является установление числа обследуемых объектов (например, правонарушителей), или репрезентативного объема выборки. Такое число, с одной стороны, должно быть минимальным, но вместе с тем достаточным для того, чтобы исследование было показательным, т.е. обладающим достоверностью выводов об изучаемом явлении. Репрезентативность в качественном отношении означает достаточно полное приближение параметров выборки к характеристикам генеральной совокупности. Поэтому в процессе отбора необходимо стремиться к максимально возможному учету особенностей изучаемого явления. Выборка, достаточно точно воспроизводящая генеральную совокупность, называется репрезентативной (представительной).

20.

Выборочный метод. Уголовная статистика ведет сплошной учет всех без исключения ставших известными преступлений. Ее данные несут информацию о всей статистической совокупности преступности. Однако одной этой совокупности недостаточно для глубокого, всестороннего криминологического исследования.

Дополнительная информация добывается путем выборочных исследований, в ходе которых можно получить сведения, которых нет в уголовной и в иных отраслях правовой  и социальной статистики.  Чаще всего это дополнительная информация, необходимая для изучения  причин и условий, обстоятельств, мотивов преступного поведения; углубленного изучения личности преступников, условий ее формирования, влияния микросреды на процесс деморализации с последующей криминализацией личности правонарушителя; изучения общественного мнения по вопросам борьбы с преступностью; изучения практики этой борьбы, мер профилактики, их результативности и так далее.

Суть выборочных исследований  состоит в том, что целое описывается на основе его части. Изучению подвергается только часть всей совокупности (выборке), а полученные сведения используются для характеристики всей совокупности. Теория статистики и практика доказывают, что при достаточно большом числе наблюдений могут быть выявлены и проанализированы закономерности,  присущие всей изучаемой совокупности (так называемой генеральной совокупности). Конечно, между результатами сплошного и выборочного наблюдения будет какое-то расхождение, которое называется ошибкой репрезентативности. Но эту ошибку можно определить и учесть, используя соответствующие формулы и таблицы. Важно лишь, чтобы выборка была репрезентативной, представительной, то есть выражала все своеобразие изучаемой совокупности. Иными словами, выборка рассматривается как равноценная, хотя и уменьшенная, модель всего массива[1].

Следует также иметь в виду, что чем больше выборка (часть подвергаемой изучению совокупности), тем точнее результаты, меньше ошибка репрезентативности и, с другой стороны, чем  более однородна совокупность, тем меньше может быть выборка.

В криминологических исследованиях наиболее часто применяется случайная выборка, сущность которой состоит в том, что заранее не определяется единица наблюдения, а обеспечивается равноправное попадание в выборочную совокупность любой единицы наблюдения. Например, количество уголовных дел о кражах за один год в районе составляет 1000, но нам нужно изучить личности воров по 100 делам. Следовательно, исходя из принципа случайной выборки, из общего количества дел о кражах отбирается каждое десятое. Основой такой выборки должна служить картотека суда.

Необходимость применения выборочного метода (выборки) обусловливается тем, что исследователям достаточно трудно проводить сплошное обследование всей совокупности, требующее много времени, сил и средств.

21.

Программа статистического наблюдения - это перечень, система при­знаков и вопросов, на основе которых осуществляется изучение данного явления. От того, насколько хорошо разработана программа наблюдения, во многом зависит качество собранного материала, его ценность. Конкретное содержание программы зависит от многих факторов, - от объекта наблюдения, от целей и задач исследования, от полноты охвата единиц совокупности и т.д.

Статистическая теория и практика выработала ряд принципов и требова­ний правильного построения программы статистического наблюдения: необходимо выбирать наиболее существенные признаки, характеризующие изучаемое явление. При отборе признаков для наблюдения следует исходить из необходимости рассмотрения признаков и явлений в их взаимосвязи и взаимной обуслов­ленности. Программа статистического наблюдения должна разрабатываться с таким расчетом, чтобы была обеспечена возможность получения максимально дос­товерной и полной информации. Важна простота, точность и однозначность избранных текстологических формулировок вопросов и признаков, гарантирующих их однообразное тол­кование и понимание всеми участниками исследования. Необходимо обеспечить сравнимость полученной информации с данными статистических исследований предшествующих периодов, а возможно и па­раллельных исследований. Успешному построению программы наблюдения способствует также опре­деление объекта наблюдения, единицы наблюдения, а равно четкое установ­ление цели и задачи статистического исследования.

Программа статистического наблюдения нередко создается в несколько этапов: подготовка варианта программы; апробирование его на небольшом мас­сиве; учет выявленных недостатков; разработка второго варианта программы; возможно новое апробирование и т.д.

Программа статистического наблюдения всегда представляет единый до­кумент или, иначе говоря, статистический формуляр.

Статистические формуляры-это бланки определенных форм учета и отчетности. В условиях машинной обработки результатов наблюдения носите­лями информации служат технические средства: перфокарты, перфоленты, магнитные диски (ленты, карты) и др.

Различают два вида носителей информации: индивидуальные и списоч­ные формуляры.

Индивидуальный формуляр содержит сведения об одной единице сово­купности (например, единая статистическая карточка на выявленное преступ­ление (Ф. № 1).

В списочном формуляре содержатся данные по нескольким единицам совокупности.

30) Этапы статистического исследования, их задачи.

Наблюдение как начальный этап исследования связано со сбором исходных данных об изучаемом вопросе. Оно свойственно многим наукам. Однако каждая наука имеет свою специфику, отличаясь по своим наблюдениям. Поэтому не всякое наблюдение - статистическое.

Статистическое исследование - это научно организованный по единой программе сбор, сводка и анализ данных (фактов) о социально-экономических, демографических и других явлениях и процессах общественной жизни в государстве с регистрацией их наиболее существенных признаков в учетной документации.

Отличительными чертами (спецификой) статистического исследования являются: целенаправленность, организованность, массовость, системность (комплексность), сопоставимость, документированность, контролируемость, практичность.

В целом статистическое исследование должно:

" Иметь общественно-полезную цель и всеобщую (государственную) значимость;

" Относиться к предмету статистики в конкретных условиях его места и времени;

" Выражать статистический вид учета (а не бухгалтерский и не оперативный);

" Проводиться по заранее разработанной программе с ее научно обоснованным методологическим и другим обеспечением;

" Осуществлять сбор массовых данных (фактов), в которых отражается вся совокупность причинно-следственных и других факторов, разносторонне характеризующих явление;

" Регистрироваться в виде учетных документов установленного образца;

" Гарантировать отсутствие ошибок наблюдения или же сводить их к возможному минимуму;

" Предусматривать определенные критерии качества и способы контроля собранных данных, обеспечивая их достоверность, полноту и содержательность;

" Ориентироваться на экономически эффективную технологию сбора и обработки данных;

" Быть надежной информационной базой для всех последующих этапов статистического исследования и всех пользователей статистической информацией.

Исследования, не удовлетворяющие этим требованиям, статистическими не являются. Не являются статистическими исследования, например, наблюдения и исследования: матери за играющим ребенком (личный вопрос); зрителей за театральной постановкой (нет учетной документации по зрелищу); научного работника за физико-химическими опытами с их измерениями, расчетами и документальной регистрацией (не массово-общественные данные); врача за больными с ведением медицинских карточек (оперативный учет); бухгалтера за движением денежных средств на банковском счете предприятия (бухгалтерский учет); журналистов за общественной и личной жизнедеятельностью государственных лиц или иных знаменитостей (не предмет статистики).

К этапам статистического исследования относятся:

" Статистическое наблюдение - массовый научно организованный сбор первичной информации об отдельных единицах изучаемого явления.

" Группировка и сводка материала - обобщение данных наблюдения для получения абсолютных величин (учетно-оценочных показателей) явления.

" Обработка статистических данных и анализ результатов для получения обоснованных выводов о состоянии изучаемого явления и закономерностях его развития.

Все этапы статистического исследования тесно связаны друг с другом и одинаково важны. Недостатки и ошибки, возникающие на каждой стадии, сказываются на все исследовании в целом. Поэтому правильное использование специальных методов статистической науки на каждом этапе позволяет получить достоверную информацию в результате статистического исследования.

Методы статистического исследования:

" Статистическое наблюдение;

" Сводка и группировка данных;

" Расчет обобщающих показателей (абсолютные, относительные и средние величины);

" Статистические распределения (вариационные ряды);

" Выборочный метод;

" Корреляционно-регрессионный анализ;

" Ряды динамики;

Индексы. Задача статистики - исчисление статистических показателей и их анализ, благодаря чему управляющие органы получают всестороннюю характеристику управляемого объекта, будь то вся национальная экономика или отдельные ее отрасли, предприятия и их подразделения. Управлять социально-экономическими системами нельзя, не располагая оперативной, достоверной и полной статистической информацией.

29) Правовая статистика, ее предмет и непосредственные объекты.

ПРАВОВАЯ СТАТИСТИКА - прикладная юридическая наука, изучающая количественные показатели, характеризующие динамику правовых процессов. Особо важное значение имеет правовая статистика в криминологических исследованиях, поэтому главными ее разделами являются уголовная статистика и судебная статистика.

Предметом правовой статистики служит количественная сторона качественно однородных массовых правовых и иных юридически значимых явлений и процессов, тенденции и закономерности их развития в конкретных условиях места и времени.

правовой статистики выделяются следующие три составные части:

уголовно-правовая статистика;

гражданско-правовая статистика;

административно-правовая статистика.

Объектом уголовно-правовой статистики является количественная сторона преступности, судимости и мероприятий по её предупреждению, деятельности государственных органов по борьбе с преступностью исправлению правонарушителей.

Непосредственной задачей гражданско-правовой статистики является учет гражданско-правовых споров, находящихся на рассмотрении арбитражных судов и судов общей юрисдикции, а также учет результатов их деятельности по стадиям гражданского судопроизводства. Гражданско-правовая статистика учитывает также и гражданские правоотношения, удостоверяемые в административном, нотариальном порядке или в порядке бесспорного судебного производства.

Объектом административно-правовой статистики является количественная сторона административных нарушений по их видам, причиненному ущербу и мероприятий по борьбе с ними (характер административных взысканий, административное судопроизводство и т.д.). В России более тридцати пяти органов, обладающих административной юрисдикцией. К ним относятся, в первую очередь, суды, занимающие особое место в системе субъектов административной юрисдикции, а также органы внутренних дел, железнодорожного, воздушного, водного и городского транспорта; санитарного, технического, пожарного, экологического и др. надзора; пограничного и таможенного контроля и т.д.

Кроме того, самостоятельным разделом правовой статистики является статистика прокурорского надзора, количественно отражающая деятельность прокуратуры.

28) Правовая статистика и криминология.

Связь криминологии и правовой статистики. Одним из основных методов в криминологии по сбору и анализу информации служит статистический метод, он позволяет системно отразить множество преступлений во времени и в пространстве, статистические данные дают общую картину преступности в стране и в отдельных регионах. Статистические данные показывают динамику преступности, способствуют выработке необходимых мер предупреждения преступности.

Статистика в криминологических исследованиях

Уголовная статистика - система положений и приемов общей теории статистики, применяемых к изучению уголовно-правовых и криминологических явлений в целях выполнения их закономерностей и разработки мер, противодействующих преступности.

Задачи уголовной статистики:

1. цифровая характеристика состояния и динамики преступности в абсолютных и относительных показателях, а также оценка практики борьбы с преступностью;

2. получение достоверной информации о регистрации преступлений и мер борьбы с ними;

3. определение тенденций изменения преступности и ее рецидива;

4. выявление плюсов и минусов в борьбе с преступностью.

Методы уголовной статистики:

1. статистическое наблюдение;

2. сводка и группировка собранного материала;

3. вычисление обобщенных данных;

4. качественный анализ общественных явлений.

Статистические наблюдение - организационный сбор информации о массовых процессах и явлениях, имеющих отношение к криминологическому исследованию.

Статистическая информация о преступности зависит от того, что и как учитывается. Главная задача статистического наблюдения в области преступности - регистрация каждого выявленного преступления и лица, его совершившего, выступающих в качестве единиц его совокупности в соответствующих документахучета.

Статистическая сводка - научная обработка материалов статистического наблюдения, сведение отдельных единиц в различные совокупности в целях получения обобщенной характеристики изучаемого явления по ряду существенных для него признаков.

Статистическая группировка - распределение единиц совокупности на однородные, качественно различающиеся между собой группы по тем или иным существенным для данного исследования признакам.

Основная задача группировок в криминологическом исследовании - дать наиболее полную и всестороннюю количественную характеристику преступности, личности преступников, жертв преступлений, причин и условий преступлений и реакции общества на них.

В зависимости от задач исследования различают:

1. типологические группировки - расчленение изучаемых явлений на однородные группы, типы по существенному признаку (например, по полу, наличию судимости);

2. вариационные группировки - распределение типически однородных групп по количественным признакам, которые могут изменяться. С их помощью изучают состав преступников по возрасту, образованию, числу судимостей, по срокам лишения свободы и другим количественным признакам.

3. аналитические группировки - распределение по зависимости, взаимосвязь между двумя или несколькими разнородными группами.

Обобщенные характеристики могут быть выражены:

1. в абсолютных (суммарных) величинах;

2. в относительных величинах, например отношение части к целому;

3. в средних величинах, когда обобщенную характеристику совокупности изучаемого явления относят к какому-либо количественному признаку.

27) Понятие и виды статистических группировок.

Группировкой называется распределение единиц изучаемого объекта на однородные типичные группы по существенным для них признакам.

Виды статистических группировок

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

Под типологической группировкой понимают расчленение изучаемой совокупности преступлений, преступников или других явлений, имеющих юридическое значение, на отдельные качественно однородные совокупности по важнейшим существенным качественным признакам.

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.).

Аналитическая группировка юридически значимых показателей позволяет обнаружить взаимосвязь и зависимость изучаемых явлений и процессов. По характеру своих задач к аналитической группировке близко стоят группировки корреляционные, когда зависимость между исследуемыми явлениями или процессами может быть относительно точно измерена.

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.

Многомерные группировки формируются на основе одного из методов статистической теории распознавания образов - кластерного анализа (от англ. Сluster - скопление, группа элементов, характеризуемых каким-то общим свойством).

Задача многомерной группировки сводится к выделению сгущения 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.

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 осуществляются путем сглаживания, укрупнения и смыкания ряда дробных показателей.

Сглаживание рядов динамики различными методами предполагает вычисление средних и иных показателей, в результате чего ряд из данных первичной группировки принимает плавный, сглаженный вид, что способствует более четкому выявлению основных тенденций.

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 суммируются по кварталам и по годам без усреднения данных, как при сглаживании.

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.

Подсчет данных статистического наблюдения и группировка показателей - это третий элемент рассматриваемого метода.

26)?

25) Статистическое наблюдение. Задачи и основные формы.

Статистическое наблюдение - первая стадия статистического исследования. Оно обязательно должно быть массовым, систематическим, проводиться на научной основе по заранее разработанным плану и программе. Планомерность статистического наблюдения заключается в том, что оно готовится и проводится по разработанному плану, который включает вопросы методологии, организации, техники сбора информации, контроля ее достоверности и оформления итоговых результатов. В плане статистического наблюдения указывается время и место наблюдения. Выбор времени предусматривает решение двух вопросов - установление критического момента (даты) или интервала времена и определение срока (периода) наблюдения. Статистические показатели характеризуют исследуемое явление либо на определенный момент времени, либо за определенный период времени. Срок (период) наблюдения - время от начала до окончания сбора сведений. Массовый характер статистического наблюдения - охватывает большое число случаев проявления исследуемого явления или процесса, достаточное для получения правдивых статистических данных. Систематичность статистического наблюдения - оно проводиться либо систематически, либо непрерывно, либо регулярно. Результаты всего исследования зависят от достоверности первичных данных статистического наблюдения. Достоверность зависит от многих причин: проф. Пригодность статиста, программы наблюдения и т. д. На достоверность данных влияет и социальная функция показателя. Данные отдельных единиц наблюдения должны быть сопоставимы друг с другом, иначе невозможно их последующее обобщение. Сопоставимость обеспечивается единством сроков наблюдения, программой и методом регистрации данных. Программа наблюдения статистического наблюдения: установление цели и задач наблюдения; определение объекта и единицы наблюдения; разработка программы наблюдения; выбор вида и способа наблюдения. Цель - получение достоверной информации для выявления закономерностей развития явлений и процессов. Задача предопределяет программу и форму организации. Исходя из содержания объекта, цели и задач статистического наблюдения разрабатывается программа наблюдения (перечень показателей, подлежащих регистрации). Вопросы программы статистического наблюдения и ответы на них находят отражение в статистическом формуляре. Формами статистического наблюдения являются отчетность и специально организованные наблюдения. Решающими являются две формы: баланс и отчет о прибылях и убытках. Финансовый результат, показанный общей суммой в балансе, расшифровывается по составляющим его элементам в отчете о прибылях и убытках. Предоставление отчетности в предусмотренные адреса и сроки является обязательным. Методы и формы организации статистической отчетности - переписи, единовременный учет и обследование. По времени регистрации фактов различают непрерывное, периодическое и единовременное. По степени охвата единиц совокупности различают сплошное и несплошное наблюдения. Сплошным называется такое наблюдение, при котором регистрации подлежат все без исключения единицы изучаемой совокупности. Несплошным называется такое наблюдение, при котором обследования подвергаются не все единицы изучаемой совокупности, а только их часть. Оно имеет ряд преимуществ перед сплошным: сокращение времени и затрат, более детальная регистрация и т. д. Несплошное наблюдение подразделяется на монографическое и выборочное. Монографический представляет собой подробное описание единиц совокупности для их углубленного изучения, которое не может быть столь результативным при массовом наблюдении. Обычно оно проводится для выявления имеющихся или намечающихся тенденций развития, для изучения и распространение опыта отдельных хозяйств или выявление недостатков в работе отдельных предприятий. Наибольшее признание и распространение получило выборочное наблюдение. В любом статистическом обследовании для получения первичных данных могут быть использованы непосредственные наблюдения, документы и опрос.

24) Статический учет в органах МВД.

Статистическая отчетность правоохранительных органов на примере органов внутренних дел

Статистическая отчетность - это официальный документ, в котором содержатся сведения о работе подотчетного объекта, занесенные на специальную форму. Первичный учет представляет собой регистрацию различных фактов (событий, процессов и т.д.), производимых по мере их свершения и, как правило, на первичном учетном документе. Примером может служить карточка потерпевшего, рассматриваемая в следующем разделе. Первичный учет ведут непосредственно учреждения правоохранительных органов.

В функции первичного учета входят операции наблюдения, т.е. регистрация данных и подсчет итогов.

Каждое учреждение правоохранительных органов представляет установленные формы статистической отчетности, характеризующие различные стороны их деятельности. Все формы статистической отчетности утверждают органы государственной статистики.

По своему содержанию формы отчетности бывают типовыми (общими) и специализированными.

Общая отчетность - это отчетность, содержащая одни и те же данные. В специализированной отчетности содержатся специфические показатели.

По периоду времени, за который предоставляется отчетность, по его длительности различают отчетность текущую и годовую. Если сведения представляются за год, то такую отчетность называют годовой. Отчетность за все другие периоды в пределах менее года, соответственно квартальная, месячная, недельная и т.п. называется текущей.

Правоохранительные органы в своей работе используют обобщающие статистические показатели. Обобщающие статистические показатели отражают количественную сторону изучаемой совокупности общественных явлений, представляет собой их величину, выраженную соответствующей единицей измерения.

Практически статистическая информация начинает формироваться с абсолютных величин, ими измеряются все стороны общественной жизни.

Абсолютные величины, выражающие размеры (уровни, объемы) явлений и процессов, получают в результате статистического наблюдения и сводки исходной информации.

По способу выражения размеров изучаемых явлений абсолютные величины подразделяются на индивидуальные и суммарные, которые представляют собой один из видов обобщающих величин.

Индивидуальные - характеризуют размеры количественных признаков у отдельных единиц. Этот вид показателей служит основанием при статистической сводке для включения единиц объекта в группы. На их базе получают абсолютные величины, из которых, в свою очередь, можно выделить показатели численности совокупности и показатели объема признаков совокупности.

Абсолютные величины - всегда числа именованные, имеющие определенную размерность, единицы измерения.

В анализе статистической информации важное место занимают производные обобщающие показатели - средние и относительные величины.

Относительные величины в статистике представляют собой частное от деления двух статистических величин и характеризуют количественное соотношение между ними.

Рассмотрим способы определения относительных величин.

1. Относительные величины структуры характеризуют состав изучаемой совокупности. Исчисляются они как отношение абсолютной величины каждого из элементов совокупности к абсолютной величине всей совокупности, т.е. как отношение части к целому, и представляют собой удельный вес части в целом.

2. Относительные величины динамики характеризуют изменение изучаемого явления во времени, выявляют направление развития, измеряют интенсивность развития. Расчет относительных величин выполняется в виде темпов роста и других показателей динамики.

3. Относительные величины сравнения характеризуют количественное соотношение одноименных показателей, относящихся к различным объектам статистического наблюдения.

4. Относительные величины координации применяются для характеристики соотношения между отдельными частями статистической совокупности и показывают, во сколько раз сравниваемая часть совокупности больше или меньше части, которая принимается за основание или базу сравнения.

5. Относительные величины интенсивности показывают, насколько широко распространено изучаемое явление в той или иной среде, т.е. сколько единиц одной совокупности приходится на единицу другой совокупности.

В результате первой стадии статистического исследования - статистического наблюдения - получают сведения о каждой единице совокупности. Задача второй стадии статистического исследования состоит в том, чтобы упорядочить и обобщить первичный материал, свести его в группы и на этой основе дать обобщающую характеристику совокупности. Этот этап в статистике называется сводкой.

Различают простую сводку (подсчет только общих итогов) и статистическую группировку, которая сводится к расчленению совокупности на группы по существенному для единиц совокупности признаку. Группировка позволяет получить такие результаты, по которым можно выявить состав совокупности, характерные черты и свойства типичных явлений, обнаружить закономерности и взаимосвязи.

В правоохранительных органах вторая стадия статистического исследования проводится централизованно. Так в органах внутренних дел обобщением статистических данных занимается Главный информационно-аналитический центр МВД РФ (ГИАЦ МВД РФ).

Основными задачами ГИАЦ МВД России являются:

обеспечение руководства Министерства, подразделений системы МВД России, органов государственной власти Российской Федерации, правоохранительных органов иных государств статистической информацией о состоянии преступности и результатах оперативно-служебной деятельности органов внутренних дел, а также оперативно-справочной, розыскной, криминалистической, архивной, научно-технической и иной информацией;

формирование в органах внутренних дел единой системы статистических, оперативно-справочных, розыскных, криминалистических учетов, автоматизированных банков данных централизованных учетов, общероссийских и отраслевых классификаторов технико-экономической и социальной информации;

создание, внедрение и развитие в системе МВД России современных информационных технологий в целях повышения эффективности использования учетов органами внутренних дел;

осуществление контроля за деятельностью МВД, ГУВД, УВД субъектов Российской Федерации, УВДТ в части своевременности представления, полноты и достоверности сведений в статистические, оперативно-справочные, розыскные, криминалистические, оперативные и иные учеты, ведение которых отнесено к компетенции информационных подразделений органов внутренних дел;

проведение единой научно-технической политики в рамках развития информационно-вычислительной системы МВД России;

координация и обеспечение деятельности по исполнению в органах внутренних дел и внутренних войсках МВД России законодательства Российской Федерации об архивном деле и о реабилитации граждан, подвергшихся политическим репрессиям в административном порядке;

организационно-методическое руководство и оказание практической помощи подразделениям системы МВД России, МВД, ГУВД, УВД субъектов Российской Федерации по вопросам, отнесенным к компетенции ГИАЦ.

Для реализации возложенных задач ГИАЦ МВД России осуществляет:

формирование и ведение централизованных оперативно-справочных, розыскных и криминалистических учетов, автоматизированных банков данных централизованных учетов, Межгосударственного информационного банка - в рамках заключенных соглашений между правоохранительными органами; базы данных статистической информации о состоянии преступности и результатах борьбы с ней;

сбор, учет и анализ оперативной информации; информационно-аналитическое сопровождение оперативно-розыскной деятельности оперативных подразделений МВД России. Обеспечение оперативно-аналитическими материалами руководства Министерства и оперативных подразделений МВД России;

формирование и ведение учета лиц, объявленных в федеральный и межгосударственный розыск, подготовку и рассылку в органы внутренних дел Российской Федерации и иных государств в установленном порядке материалов об объявлении и прекращении розыска, бюллетеней оперативно-розыскной информации и сборников ориентировок;

установление по запросам НЦБ Интерпола при МВД России, МИД России, Центрального комитета Российского общества Красного Креста местонахождения (судьбы) иностранных граждан (подданных) и лиц без гражданства, арестованных и осужденных на территории России и государств бывшего СССР;

формирование и ведение банка данных системы научно-технической информации МВД России об опыте работы органов внутренних дел Российской Федерации и правоохранительных органов иных государств; выдача в установленном порядке данной информации по запросам подразделений системы МВД России;

формирование и ведение фонда общероссийских классификаторов технико-экономической информации в части, касающейся МВД России, разработку и регистрацию отраслевых и внутрисистемных классификаторов, действующих в органах внутренних дел;

прием, учет, обеспечение сохранности и использование в установленном порядке архивных документов подразделений МВД России и органов внутренних дел;

анализ процессов формирования и использования статистических, оперативно-справочных, розыскных, криминалистических учетов органов внутренних дел, создания, внедрения, развития в системе МВД России современных информационных технологий, обеспечение информационно-аналитическими материалами руководства Министерства и подразделений МВД России.

23) Статистический анализ как этап статистического исследования.

Научная обработка и анализ статистических данных - третья, завершающая стадия статистического исследования. Как заключительный этап статистического исследования анализ статистических данных - это процесс изучения, сопоставления, сравнения полученных цифровых данных (между собой и с данными других отраслей социально-экономической статистики), их обобщения, истолкования и формулирования научных и практических выводов.

Анализ - это научный метод исследования объекта путем рассмотрения его отдельных сторон, свойств и составных частей. В рассматриваемом аспекте анализ - это единство познания и оценки. Через систему признаков, характеристик в процессе познания исследователь получает фактические данные о правонарушениях и государственных мерах социального контроля над ними. Оценка же предполагает соотнесение рассчитанных статистических показателей с рядом других в целях выработки необходимых управленческих решений.

Конечная цель анализа правонарушений - совершенствование государственных мер социального контроля над ними на основе свойственных им тенденций и закономерностей, установленных и количественно измеренных взаимосвязей и взаимозависимостей.

"Анализ правонарушений" - более широкое понятие, чем "статистический анализ правонарушений", хотя, очевидно, последнему в нем отводится ведущая роль.

Правовая статистика - важный инструмент анализа социально-правовых явлений. Всем арсеналом ее методов и приемов, как отмечалось, удается вскрывать закономерные связи правонарушений с другими социальными явлениями, устанавливать, например, взаимодействие разных видов преступности, выявлять количественную определенность качественных характеристик и основное направление ее изменений и т.д.

Предмет статистического анализа - совокупность качественных и количественных характеристик правонарушений в их единстве и развитии. Это могут быть данные, характеризующие изучаемое явление на отдельном предприятии, в отрасли, районе, области, в целом по стране; он может распространяться и на данные по совокупности стран (например, при сравнительном анализе состояния преступности в разных странах).

Правовая статистика не может ограничиться только собиранием информации о признаках социально-правовых явлений или созданием "фундамента из точных и бесспорных фактов". Статистик, будучи одновременно и представителем соответствующей науки (в нашем случае - юриспруденции), систематизирует, анализирует их и стремится обнаружить в них причинные и иные связи, тенденции и закономерности.

Правильность и эффективность выводов анализа по данным правовой статистики зависят от знания социально-правовой природы изучаемого явления и надлежащего использования правил и приемов анализа, разрабатываемых теорией статистики.

Анализ опирается на всю совокупность относящихся к рассматриваемому явлению фактов, значение которых оценивается в общем контексте социальной ситуации. Поэтому всякий анализ данных правовой статистики является и социально-статистическим. При анализе комплексно используются данные различных отраслей статистики и разнообразные приемы их обработки.

При статистическом анализе социально-правовых явлений может ставиться задача получения полной и всесторонней картины состояния и развития явления в целом в определенной связи и взаимоотношении его различных сторон и форм развития, с одной стороны. С другой - статистический анализ может быть ограничен и решением частных задач: выяснением состояния явления в данных условиях места и времени и оценки этого состояния; изучением взаимосвязи признаков; изучением динамики, например, преступности и определяющих ее факторов. Выявляя взаимосвязи, зависимости, соотношения, статистический анализ помогает изучать и в определенной степени объяснять характер и причины социально-правовых явлений, условий и механизма их развития, закономерностей существования.

Здесь, конечно, следует оговориться, что недопустимо слепое поклонение, увлечение методами математической статистики, их фетишизирование в надежде на то, что они полностью вскроют причины изучаемых правовой статистикой явлений и исчерпывающе ответят, почему именно таково положение дел в данной сфере, почему именно таков их уровень и механизм развития социального явления.

Не следует забывать, что социальные процессы по своей природе не могут быть полностью формализованы и измерены. Для исчерпывающего ответа на поставленные вопросы нужно использовать весь методологический арсенал обществоведения, дополнительную (не только статистическую) информацию, необходимо комплексное, системное, многоуровневое всестороннее изучение. Статистический анализ, как отмечалось, сводится к выявлению лишь типичных количественных взаимосвязей, зависимостей, соотношений, закономерностей. В этом, собственно, его суть. Выяснение же характера этой взаимосвязи требует обращения к содержательному анализу материалов о правонарушениях (уголовных, административных и гражданских дел), других данных.

Нетрудно обнаружить, что задачи анализа данных правовой статистики производны от основных функций статистики как метода познания массовых социальных явлений и процессов. Ими являются: описание состояния, структуры, распространенности, динамики правонарушений и реализации государственных мер социального контроля над ними, поддержание в стране режима законности (описательная функция);

выявление статистической связи, зависимости, соотношения структуры и динамики правонарушений с факторами, их обусловливающими, а также с деятельностью государства и общества в этом направлении (объяснительная функция);

определение тенденций изменения правонарушений, составление статистического (криминологического) прогноза (прогностическая функция)

22) Средние величины: понятие и виды.

Понятие средних величин

Средние величины и связанные с ними показатели вариации играют важную роль в правовой статистике. Средние показатели, характеризующие всю совокупность явлений, позволяют выявить закономерности, присущие массовым социально-правовым явлениям, выявить характерные, типичные уровни изучаемых явлений и их изменения во времени и пространстве. Только на основе средних как обобщающих характеристик можно проводить сравнение различных совокупностей по количественному варьирующему (изменяющемуся) признаку, проводить на основе этих сравнений анализ сроков наказания, возраста правонарушителей, сроках расследования и рассмотрения уголовных и гражданских дел и т.д.

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).

Средняя величина отражает обобщенное, типичное для конкретной совокупности значение признака, присущее всем единицам совокупности, погашая при этом различия отдельных единиц. При вычислении средних в силу действия закона больших чисел количественные значения признака каждой конкретной единицы совокупности уравновешиваются, позволяя абстрагироваться от случайности отдельных значений и несущественных особенностей явления.

Для того чтобы средняя величина отражала основные и действительно типические черты изучаемой совокупности, она должна рассчитываться для совокупности, состоящей из достаточно большого числа единиц, так как только в этом случае согласно закону больших чисел случайные индивидуальные различия между отдельными единицами совокупности будут нивелироваться. Расчет средних показателей для небольшой группы данных может привести к ошибочным выводам, поскольку такие средние будут отражать значительное влияние индивидуальных особенностей, не характерных для изучаемой совокупности в целом.

Основное условие расчета средних величин - это качественная однородность единиц совокупности в отношении усредняемого признака, иначе средний показатель не будет действительно типизирующим. Средние, рассчитанные для неоднородных совокупностей, т.е. для явлений разного типа, будут искажать различия неоднородных совокупностей или будут бессмысленными. Так, если рассчитать средний срок лишения свободы заключенных какого-либо исправительного учреждения, то получится фиктивный показатель, так как его вычисление произведено на основе разнородной совокупности, включающей в себя преступников, осужденных за различные категории преступлений (и за убийство, и за хулиганство и т.д.). В подобных случаях метод средних используется в сочетании с методом группировок. Группировки статистических показателей на основе качественных группировочных признаков позволяют выделить однородные группы, по которым и рассчитываются типические групповые средние.

Однако в социально-правовом анализе нельзя ограничиваться только средними показателями. Наряду со средними показателями, как общими, так и групповыми, необходимо учитывать индивидуальные особенности отдельных единиц совокупности. Так, например, за общими средними могут скрываться и серьезные недостатки в деятельности отдельных правоохранительных органов и новые прогрессивные формы борьбы с преступностью.

Расчет средних величин должен основываться на анализе социального содержания исследуемых показателей. Каждая средняя характеризует изучаемую совокупность по какому-либо одному признаку, поэтому для изучения социально-правовых явлений, выявления их типических черт и качественных особенностей, как правило, применяют систему средних показателей. Так, например, показатели средней заработной платы следователей должны анализироваться совместно с показателями средней следственной нагрузки на одного оперативного работника, средних сроков расследования и т.д.

6.2. Виды средних величин и способы их вычисления

Выбор вида средней определяется содержанием определенного признака и наличием исходной информации. Средние статистические величины подразделяются на степенные и структурные средние.

К классу степенных средних относятся: средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя геометрическая, средняя квадратическая и т.д. Наибольшее распространение в правовой статистике получило применение средней арифметической. Некоторые из средних, например, такие как средняя гармоническая, средняя кубическая, в правовой статистике практически не применяются. К структурным средним относятся: мода и медиана. Они применяются при изучении внутреннего строения и структуры рядов распределения значений признака.

Схема 5

Виды средних величин

Средние величины

Виды средних величин

Средние величины

? ?

Степенные Структурные

Средняя арифметическая

Средняя геометрическая

Средняя гармоническая

Средняя квадратическая

Мода

Медиана

? ?

Средние, относящиеся к классу степенных средних, объединяются общим видом формулы:

где x ? среднее значение исследуемого явления; x ? текущее значение (вариант) усредняемого признака;

m ? показатель степени средней величины; n ? число признаков.

В зависимости от значения показателя степени m степенные средние подразделяются на следующие виды:

если m = ?1, то получается средняя гармоническая; если m = 0 , то получается средняя геометрическая; если m = 1, то получается средняя арифметическая; если m = 2 , то получается средняя квадратическая.

При расчете степенных средних на основе одних и тех же исходных данных (x, n), чем больше значение показателя степени m , тем больше значение средней величины:

xгарм. ? xгеом. ? xарифм. ? xквадр.

Свойство степенных средних возрастать с увеличением показателя степени функции называется в правовой статистике правилом мажорантности средних.

Выбор одного истинного среднего значения показателя в каждом конкретном случае определяется целью исследования и характером имеющихся данных.

Средняя арифметическая

Наиболее распространенным видом средних является средняя арифметическая. Она применяется при оценке нагрузки следователей, прокуроров, судей, оперативных работников и других сотрудников юридических учреждений; расчете среднего абсолютного прироста (снижения) преступности; числа уголовных и гражданских дел и других показателей правовой статистики.

Средняя арифметическая используется в тех случаях, когда объем варьирующего признака для всей совокупности является суммой значений признака отдельных единиц совокупности. Так, например, общая годовая нагрузка судей городского суда - это сумма индивидуальных годовых нагрузок всех судей.

Расчет средней арифметической достаточно прост: нужно сумму всех значений признака усредняемого признака разделить на общее число значений признака. В вышеприведенном примере для вычисления средней арифметической надо сложить значения всех индивидуальных нагрузок судей ( x1, x2 , ..., xn ) и разделить на общее число судей (n).

x арифм. = 1 ?x1 = x1 + x2 +...+ xn = ?x , n n

где x1, x2 , ..., xn ? индивидуальные значения варьирующего при-

знака (варианты); n - число единиц совокупности.

Таким образом, мы получили среднюю арифметическую простую. Она применяется в тех случаях, когда имеются несгруппированные индивидуальные значения признака или когда каждая единица совокупности имеет различные значения изучаемого признака, т.е. значения признака не повторяются.

Если значения (варианты) изучаемого признака повторяются различное число раз, то вычисляется не простая, а взвешенная средняя арифметическая, при этом число одинаковых вариантов называется весами (или частотами). В различные группы совокупности объединяются одинаковые варианты и в качестве весов выступают численности единиц в этих группах совокупности.

xарифм. = x1f1f1 ++xf22f2++......++fnxnfn = ??xf f ,

где f1 , f2 , ..., fn ? веса (частоты повторения одинаковых признаков); ?xf ? сумма произведений величины признаков на их частоты; ?f ? общая численность единиц совокупности.

Технику вычисления взвешенной средней арифметической можно продемонстрировать на приведенном выше примере. Предположим, что в городском суде работают 10 судей, и они распределяются по числу рассмотренных дел следующим образом:

Таблица 15

Распределение судей по нагрузке делами

Число рассмотренных дел (варианты), x Число судей

(частота), f Произведение вариантов на частоты, xf

30 1 30

34 2 68

35 4 140

36 2 72

40 1 40

Итого 10 350

Подставив наши данные в формулу средней арифметической взвешенной, получим, что средняя нагрузка на одного судью составляет 35 дел.

xарифм. = = 35

На практике встречается необходимость вычисления средней не по индивидуальным численным значениям изучаемого признака, а по средним отдельных частей совокупности (частным или групповым средним), т.е. приходится вычислять среднюю из средних. Так, например, средняя годовая нагрузка судей гражданскими делами по стране представляет собой среднюю из средних чисел гражданских дел, приходящихся на одного судью в год, по отдельным регионам страны.

Средняя из средних равна средней из частных средних, взвешенных по численности соответствующих частей совокупности. При этом частные средние служат в качестве вариантов.

Расчет средней арифметической взвешенной из групповых средних ( xгр.) осуществляется по следующей формуле:

?x

xарифм. = ?грf f ,

где f - число единиц в каждой группе.

Часто приходится исчислять среднюю для интервальных рядов статистических данных, т.е. когда индивидуальные численные значения сгруппированы в интервалы ("от ? до"). В правовой статистике интервальными рядами представлены сроки наказания, сроки расследования, сроки рассмотрения дел в судах, возраст правонарушителей и другие данные.

В таком случае при расчете средней арифметической в качестве значений признаков в группах принимают середины интервалов (простая средняя между верхней и нижней границами каждого интервала). При таком вычислении средней допускается некоторая условность, поскольку считается, что полусумма интервала является его средней, предполагая, что единицы признака распределены внутри группы равномерно. Очевидно, чем уже будут границы интервала, тем меньше будет ошибка.

При этом величина открытых интервалов (первого или последнего) либо условно приравнивается к интервалам, граничащим с ними (второй интервал ? с первым, предпоследний ? с последним интервалом), либо определяется на основе дополнительных изучений. Так, например, в УК РФ указаны минимальный возраст, с которого лицо может быть привлечено к уголовной ответственности, минимальный (шесть месяцев) и максимальный (20 лет) сроки лишения свободы.

Предположим, требуется рассчитать средний возраст осужденных на основе следующих данных:

Таблица 16

Распределение осужденных по возрасту

Группы осужденных по возрасту, лет Число осужденных, чел. f Середина интервала, лет, x Произведение вариантов на частоты, xf

14-18 12 16 192

18-25 30 21,5 645

25-30 15 27,5 412,5

30-50 38 40 1520

50 и старше 5 60 300

Итого 100 - 3069,5

Условно приняв середину интервалов за среднее значение признака в каждой группе, можно рассчитать средний возраст осужденных по формуле средней взвешенной:

= ?xf = 3069,5 = 30,7 . xарифм. ?f 100

Таким образом, средний возраст осужденных составляет 30,7 лет или 30 лет 8 месяцев.

Средняя арифметическая, как правило, применяется в тех случаях, когда известны значения варьирующего признака (x) и их частоты (f). В некоторых случаях частоты могут быть представлены не абсолютными величинами, а относительными (процентами или долями единицы). В этом случае формула средней арифметической взвешенной будет иметь следующий вид:

= ?xd , xарифм. ?d

где d = f ? доля каждой частоты в общей сумме всех частот, ?f

т.е. в общей численности единиц совокупности.

Причем, если частоты рассчитывают в долях (коэффициентах), то ?d будет равняться единице, а формула средней арифметической взвешенной будет иметь вид:

xарифм. = ?xd .

Средняя геометрическая

Средняя геометрическая используется, как правило, в тех случаях, когда индивидуальные значения признака представлены в виде относительных цепных показателей динамики (темпов роста), построенных на основе отношения каждого уровня в ряду динамики к предыдущему уровню. В правовой статистике этот вид средней применяется при изучении динамики преступности, раскрываемости преступлений, судимости, числа правонарушителей, заключенных, оправданных, динамики общего числа гражданских дел, удовлетворенных и неудовлетворенных исков, а также изменяющихся во времени правовых и других юридически значимых явлений и процессов.

Однако в чистом виде динамика правовых явлений (преступности, ее отдельных видов и других юридически значимых явлений) в геометрической прогрессии, т.е. когда каждый последующий уровень ряда приблизительно равен предыдущему, умноженному на некоторое постоянное число, называемое знаменателем прогрессии, наблюдается достаточно редко.

Средняя геометрическая есть результат извлечения корня степени n из произведений отдельных значений - вариантов признака x:

xгеом. = n x1 ?x2 ?...?xn = n Пx ,

где n - число значений признака (вариантов); П - знак произведения.

В табл. 13 приведены цепные темпы роста (снижения) общего числа выявленных преступлений в России: в 1996 г. - 0,953; в 1997 г. -

0,913; в 1998 г. - 1, 077; в 1999 г. - 1,163. В нашем примере среднегодовой темп изменения уровня преступности будет равен:

xгеом. = 4 0,953?0,913?1,077 ?1,163 = 1,022

Если известны уровни динамического ряда, то расчет средней геометрической упрощается. Для того чтобы рассчитать среднегодовые темпы роста, необходимо знать абсолютные показатели первого (базисного) и последнего уровней ряда динамики и продолжительность всего периода, для которого рассчитывается средний темп роста (количество лет).

Средняя геометрическая в таком случае может быть получена на основе следующей формулы:

y n

xгеом. = n?1 , y1

где yn - абсолютное значение последнего уровня ряда динамики; y1 - абсолютное значение первого (базисного) уровня ряда динамики; n ? число уровней ряда динамики в изучаемом периоде, включая базисный.

Значение среднегодовых темпов роста, независимо от способа расчета, будет одинаковым.

Использование средней геометрической для расчета среднегодовых темпов роста имеет свои недостатки. Как видно из нашего примера, несмотря на то, что в первой половине периода (с 1995 по 1997 гг.) уровень преступности снижался, в целом за период получается, что уровень преступности возрастал на 2,2% в год. Применение средней геометрической имеет смысл, как правило, если на протяжении всего исследуемого периода происходит либо непрерывный рост, либо непрерывное снижение признаков изучаемого явления. При скачкообразном характере уровней ряда, т.е. их росте и снижении, средний темп роста имеет сомнительное значение.

Структурные средние

Структурные средние являются особым видом средних величин, их значение имеет какой-либо определенный средний вариант в вариационном ряду. Структурные средние применяются для изучения структуры распределения значений признака и являются в отличие от степенных средних конкретными характеристиками. К этому виду средних относятся мода и медиана.

Мода (M0) - значение признака (вариант), встречающееся с наибольшей вероятностью в совокупности или в вариационном ряду. Другими словами, мода - это вариант, который чаще всего встречается в конкретной совокупности.

Например, 100 уголовных дел по конкретному виду преступлений за год распределились по срокам расследования следующим образом:

Распределение уголовных дел по срокам расследования

Сроки расследования, месяцы Число дел

1 10

2 20

3 50

4 15

5 5

Итого 100

В табл. 17 наибольшей частотой является 50. Этой частоте соответствует модальное значение признака, т.е. срок расследования. Следовательно, модой в данном примере будет 3 месяца, что свидетельствует о том, что наибольшее количество дел данной категории расследуется за три месяца.

Мода в интервальных рядах распределения с равными интервалами определяется по следующей формуле:

fMO ? fMO?1

MO = xMO +iM O (fM O ?fMO ?1 )+(fMO ?fMO+1) ,

где МО ? модальное (наиболее часто встречающееся) значение признака; хМО ? нижняя граница модального интервала; iМО ? величина модального интервала; fМО ? частота модального интервала; fМО-1 ? частота интервала, предшествующего модальному; fМО+1 ? частота интервала, следующего за модальным.

Модальные интервалы в рядах распределения определяются по наибольшей частоте. Формула, используемая для нахождения моды в модальном интервале, применяется только для вариационных рядов с равными интервалами. На практике статистические данные в отчетности правоохранительных органов и органов юстиции очень часто представлены рядами распределения с неравными интервалами (данные о судимости, данные о жертвах дорожно-транспортных происшествий и др.). Расчет моды для вариационных рядов с неравными интервалами может значительно исказить реальную статистическую картину. Поэтому, если возникает необходимость рассчитать моду для рядов распределения с различными интервалами, следует прибегнуть к методу вторичных группировок для приведения интервалов к равной величине.

Медиана (Me) - вариант, который находится в середине ранжированного (упорядоченного) ряда, расположенного в определенном порядке - по возрастанию или по убыванию вариантов. Медиана делит вариационный ряд на две равные части: со значениями признака меньше медианы и со значениями признака больше медианы. По обе стороны от медианы находится одинаковое число единиц совокупности.

Если всем единицам ранжированного ряда несгруппированных данных придать порядковые номера, то нахождение медианы сведется к определению порядкового номера медианы, который рассчитывается по формуле:

N Me = n + 1 ,

где n - число членов ряда.

Например, в одном городском суде по уголовным делам было осуждено в течение месяца 11 человек со следующими сроками лишения свободы:

№ осужденного

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Срок лишения свободы, лет

1 1,5 2 2 2,5 3 3,5 4 5 6 6

В нашем примере номер медианы равен 6, а медиана равна 3 годам, т.е. одна половина осужденных к лишению свободы получила срок наказания менее 3 лет, а другая - более 3 лет лишения свободы.

Если ряд имеет четное число индивидуальных значений (вариантов), то медиана равна средней из двух вариантов, находящихся в середине ряда.

№ осужденного

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Срок лишения свободы, лет

1 1,5 2 2 2,5 3 3,5 4 5 6

В этом случае NMe = 5,5 , а медиана равна средней арифметической двух соседних значений 2,5 и 3, т.е. Me = 2,75 года.

Для нахождения медианы в интервальном ранжированном ряду необходимо сначала определить медианный интервал. Медианный интервал определяется по кумулятивной частоте (накопленная сумма частот), которая является последовательной суммой всех предыдущих частот, начиная с первого интервала с наименьшим значением признака. Общая сумма накопленных частот равна общей сумме частот ряда (общему числу всех значений признака).

Медианный интервал определяется тем, что его кумулятивная частота равна или превышает полусумму всех частот ряда. Значение медианы в интервальном ряду определяется по следующей формуле:

?f ? SMe ?1

Me = xMe + iMe 2 ,

fMe

где xMe ? нижняя граница медианного интервала; iMe ? величина медианного интервала; половина суммы частот ряда;

SMe ?1 ? сумма накопленных частот, предшествующих медианному интервалу; fMe ? частота медианного интервала.

Рассмотренная формула определения значения медианы предполагает, что нарастание накоплений частоты внутри интервала происходит равномерно, и применима для любого интервального ряда, как с равными, так и с неравными интервалами.

Значения моды и медианы обычно отличаются от значения средней, совпадая только в случае симметричного распределения частот вариационного ряда. Медиана, в отличие от средней, не зависит от крайних или характерных для совокупности значений признака. На практике мода и медиана, как правило, являются дополнительными характеристиками совокупности к средней арифметической. При использовании вместе они дополняют друг друга, позволяя оценить асимметрию ряда распределения.

6.3. Показатели вариации признака

Средние величины дают обобщающую характеристику варьирующего признака совокупности, но не показывают, насколько однородна изучаемая совокупность, как располагаются возле средней индивидуальные значения (варианты) признака.

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

Предположим, что в различных следственных отделах работает две группы следователей, каждая из трех человек. На начало месяца у каждого следователя находилось в производстве следующее количество уголовных дел:

в первой группе - 8, 10, 12 ( x1 = 10 дел); во второй группе ? 1 , 10, 19 ( x2 = 10 дел).

Средняя нагрузка на одного следователя в обеих группах равна, хотя в первой группе различия в следственной нагрузке значительно меньше, чем во второй.

В целях установления показательности и типичности средней рассчитываются показатели, характеризующие отклонения отдельных значений от общей средней, или другими словами, показатели вариации. К показателям вариации относятся: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

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

R = xmax ? xmin .

В нашем примере размах вариации следственной нагрузки составляет: в первой группе следователей ? R1 = 12 ?8 = 4 дела, а второй группе ? R2 = 19 ?1 = 18 дел. Различие значительное: R2 > R1 в 4,5 раза. Это свидетельствует о том, что в первом случае совокупность более однородна и средняя следственная нагрузка первой группы следователей более показательна.

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:

d = ? x ? x f ,

?f

где f - веса (частота повторения одинаковых значений признака); ?f ? сумма частот вариационного ряда.

Для несгруппированных данных формула будет иметь следующий вид:

d = ? x ? x , n

где n - число членов ряда.

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

для несгруппированных данных;

?2 = ?(x ? x)2 f ? для сгруппированных данных.

?f

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

?= ?(x?x)2 ? для несгруппированных данных; n

?= ?(x ? x)2 f ? для сгруппированных данных. ? f

Дисперсия и среднее квадратическое отклонение служат наилучшим способом проверки однородности совокупности. Чем меньше их значение, тем однороднее совокупность и тем типичнее характеризующая ее средняя величина. Так как среднее квадратическое отклонение выражается в тех же единицах измерения, что и значения признака, то на практике оно лучше поддается интерпретации.

Применение дисперсии и среднего квадратического отклонения получило достаточно широкое распространение в правовой статистике. Они используются для обоснования ошибки репрезентативности (ошибки выборки) при проведении выборочного наблюдения, широко применяемого в социально-правовых обследованиях; при изучении влияния различных факторов, обуславливающих преступность и другие правовые и юридически значимые явления.

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).

V % ,

где ? ? среднее квадратическое отклонение; x ? средняя арифметическая.

Коэффициент вариации используется не только для сравнительной оценки, но и для характеристики однородности совокупности по варьирующему признаку. Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации не превышает 33%. Соответственно, надежность и типичность средней такой совокупности является достаточно высокой.