1.3. Методология статистики
Задачи любой теории решаются посредством ее методологии (учение о методе) – совокупности принципов и способов организации и построения теоретической и практической деятельности, а также учения об этой системе.
Статистическая методология – это система приемов, способов и методов, направленных на изучение количественных закономерностей в структуре, динамике и взаимосвязях социально–экономических явлений. Важнейшими составными элементами статистической методологии являются массовое статистическое наблюдение, сводка и группировка, а также применение обобщающих статистических показателей и их анализ.
Три основных элемента статистической методологии составляют также три стадии (этапа) любого статистического исследования (рис. 1).
Рис. 1. Схема этапов статистического исследования
1-й этап. Статистическое наблюдение (сбор данных) – получение первичной статистической информации с помощью массового научно – организованного наблюдения. Исходные данные для исследования можно получить из статистических карточек и отчетов, имеющихся в органах суда, прокуратуры, полиции и других правоохранительных органах, а также из материалов уголовных дел, анкетирования и т.д.
Для выявления закономерностей изучаемых явлений, зависимостей между изменениями различных явлений статистическое наблюдение должно охватывать либо всю совокупность явлений, что обеспечивает всеобщность и полноту первичной информации, либо такую ее часть, которая была бы достаточно представительной (репрезентативной), чтобы результаты, полученные на основе неполных данных, можно было бы распространить на всю изучаемую совокупность.
2-й этап. Сводка и группировка собранных в ходе массового наблюдения первичных данных. На этом этапе собранная информация систематизируется и обрабатывается с помощью метода статистических группировок, позволяющим выделить по нужным нам признакам в изучаемой совокупности качественно однородные группы. Например, совокупность преступлений можно разбить на группы по объекту посягательства (против личности, государства и т.д.) или по субъектам преступлений (по полу, возрасту, социальному положению, судимости).
3-й этап. Анализ собранных и сгруппированных данных на основе применения обобщающих статистических показателей: абсолютных и относительных величин, средних величин, статистических коэффициентов и индексов. Статистический анализ позволяет выявить причинно-следственные связи, установить закономерности и взаимозависимости изучаемых правовых явлений, оценить эффективность действующей системы мер борьбы с преступностью.
Перечисленные этапы находятся между собой в тесной связи и образуют единый процесс статистического исследования.
1.4. Статистические закономерности. Закон больших чисел
Закономерности - устойчивые и регулярные взаимосвязи (отношения) между явлениями и объектами, обнаруживающиеся в процессах развития. Познание закономерностей реального мира составляет не только первейшую задачу науки, но и основу целесообразной деятельности человека. Закономерность, проявившаяся лишь в большой массе явлений через преодоление случайности, свойственной её единичным элементам, называется статистической закономерностью.
Пример статистической закономерности в криминологии. Более 100 лет тому назад К. Маркс на основе статистических данных Франции установил, что преступность растет интенсивнее населения. Данная закономерность сохраняется до сих пор. По данным ООН о тенденциях преступности число преступлений в мире растет в среднем на 5% в год, а численность населения – на 1–2%. При существенно различающихся уровнях преступности в разных странах в ее структуре всюду доминируют кражи (от 50–60% и выше), а число умышленных убийств во времени изменяется медленно и составляет не более 1%.
Закон больших чисел, состоящий из ряда теорем, порожден особыми свойствами массовых явлений: единичные явления в большей степени подвержены воздействию случайных факторов, нежели их совокупность.
Закон больших чисел гласит, что количественные закономерности массовых явлений отчетливо проявляются лишь в достаточно большом их числе. Сущность его заключается в том, что в числах, получающихся в результате массового наблюдения, выступает определенный порядок вещей (устойчивые соотношения), которые не могут быть обнаружены в небольшом числе фактов.
Пример опыта с бросанием монеты. Всем известно, что выпадение орла или решки равновероятно, т.е. если подбросить монету 10 раз, то 5 раз должен выпасть орел и 5 раз – решка. Однако общеизвестно, что вероятность такого исхода очень мала. Тем не менее, если увеличить число опытов до 100, то вероятность выпадения орла или решки приблизится к 50%. А если устремить число опытов к бесконечности, то вероятность выпадения орла и решки будет стремиться к 50%.
Именно закон больших чисел при анализе данных требует, что называется, «набрать статистику», т. е. использовать как можно большее число наблюдений для получения достоверных результатов.