2. Виды статистических группировок

Важное значение имеет содержание группировок в социаль­но-правовых и криминологических изучениях, потому что они позволяют:

а) выявлять качественно однородные 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 существует три основных вида группировок: типологическая структурная и аналитическая.

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

Структурной группировкой статистических данных явля­ется наличие однородных совокупностей, расчленяемых йо величине варьирующего признака. В основу этой группиров­ки положены количественные признаки. Она производится, чтобы изучить изменение структуры типически однородных групп преступлений, правонарушителей, гражданских исков и других показателей.

При помощи аналитической группировки юридически зна­чимых показателей можно обнаружить взаимосвязь и зависи­мость изучаемых явлений и процессов. Эта группировка пред­назначена специально для решения этой задачи в отличие от типологической и структурной группировок. На основе этих базовых группировок могут формироваться группировки слож­ные, комбинированные, многомерные, вторичные и т. д.

Сложные группировки почти всегда отражают разнород­ность изучаемых явлений, когда последние имеют несколько противоречивых тенденций динамики и распределения. Самый распространенный вид сложных группировок - это комби­нированные, они формируются по многим признакам, неред­ко иерархизированным между собой. Эти группировки реша­ют многие задачи - и выделения типов, и выявления структурных сдвигов, и изучения взаимосвязей.

Многомерные группировки формируются на основе кластерно­го анализа, который включает в себя, большое количество вычис­лений с использованием быстродействующих ЭВМ. Вычисления ' производятся не последовательно по отдельным признакам, а одновременно по большому набору признаков, и этот набор обра­зует так называемое «признаковое пространство».

Вторичные группировки являют собой образование новых группировок на основе уже имеющихся. Они осуществляются путем сглаживания, укрупнения и смыкания ряда дробных по­казателей.

Сглаживание рядов динамики происходит тогда, когда из дан­ных первичной, группировки вычисляются средний и иные по­казатели, в связи с чем ряд принимает плавный, сглаженный вид, что способствует более четкому выявлению основных тенденций.

Укрупнение ряда предполагает суммирование данных за более продолжительные отрезки времени. Последовательное укрупнение показателей на каждом этапе раскрывает реаль­ный совокупный прирост за прошедшие месяцы года.

Смыкание рядов динамики применяется при наличии несопо­ставимости анализируемых показателей, эти данные не совсем точны, и все же они более или менее правильно отражают име­ющиеся закономерности единого ряда статистических величин.