- •Общее понятие статистики
- •Предмет юридической статистики
- •3. Отрасли юридической статистики
- •Методы юридической статистики
- •5. Значение юридической статистики
- •Понятие статистического наблюдения
- •Организация статистического наблюдения
- •Формы статистического наблюдения
- •Виды и способы статистического наблюдения
- •1. Единый учет преступлений
- •2. Статистическая отчетность правоохранительных органов
- •Учет административных правонарушений
- •Учет и отчетность органов юстиции и судов
- •5. Автоматизированная система обработки данных юридической статистики и их публикация
- •6. Надежность статистических показателей юридической статистики
- •1. Основы выборочного наблюдения
- •2. Ошибка выборки
- •3. Выборочная совокупность
- •1. Методы опроса и их использование
- •2. Социологическое наблюдение и социальный эксперимент в юриспруденции
- •1. Понятие статистической сводки и группировки
- •2. Виды статистических группировок
- •3. Табличный способ изложения статистических данных
- •4. Графический способ изложения статистических показателей
- •1. Понятие абсолютных и относительных величин
- •2. Относительные величины распределения
- •3. Относительные величины интенсивности
- •4. Относительные величины динамики
- •5. Относительные величины, характеризующие выполнение плана
- •6. Относительные величины степени и сравнения
- •Индексы
- •Понятие о рядах распределения абсолютных и относительных величин
- •2. Виды средних величин
- •3. Средняя арифметическая
- •4. Средняя геометрическая
- •5. Мода и медиана
- •6. Показатели вариации признака
- •7. Анализ вариационных рядов
- •1. Понятие о рядах динамики и их виды
- •2. Показатели анализа динамики
- •3. Выравнивание динамических рядов
- •4. Способы расчета сезонной динамики
- •1. Понятие статистических взаимосвязей и причинности
- •2. Измерение связей между качественными признаками
- •Парная линейная корреляция
- •Иные способы установления взаимосвязей
- •3. Функции статистического анализа
- •4. Методы статистического анализа
2. Измерение связей между качественными признаками
Статистические методы различных обобщений не могут ответить на вопрос о мере связи и её количественном выражении. Это восполняется методами корреляционного анализа, позволяющими выделить из комплекта факторов влияние одного или многих обстоятельств и установить характер взаимосвязи, измерив её математически точно.
Для исследования корреляционных связей статистикой разработаны различные методы, каждый из которых решает свою конкретную задачу. Одни коэффициенты связи используются для измерения взаимосвязей качественных признаков, другие — для качественных и количественных, а третьи — только для количественных.
При измерении связи между качественными признаками в статистической науке широко применяются коэффициент сопряженности А. А. Чупрова, коэффициент ассоциации К. Пирсона и коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендала.
Коэффициент К. Пирсона в плане расчета - относительно простой показатель сопряженности величин. Он используется при вариации двух качественных признаков, которые распределены по двум группам. Его исчисление производится на основе т. н. таблицы четырех полей.
Коэффициент взаимной сопряженности А. А. Чупрова нужен для измерения связи между соотношением двух атрибутивных признаков по трем или более группам.
Важная роль в выявлении связей не только между качественными, но и между количественными признаками принадлежит параллельным статистическим рядам.
Параллельные ряды являют собой сопоставление двух или более статистических вариационных или динамических рядов показателей, которые связаны между собой причинным или иным способом. Они показывают не только изменения одного явления в рядах распределения или динамики, но и устанавливают взаимосвязанное изменение двух или более .явлений. В юридической статистике параллельные ряды используются при сопоставлении рядов динамики преступности и раскрываемости, преступности и выявленных правонарушителей, преступности и судимости, судимости и числа заключенных и т. д. Такие ряды показывают результативность борьбы с преступностью, степень соответствия судебной практики криминогенным тенденциям, место и роль лишения свободы в борьбе с преступностью и многое другое.
Все показатели о юридически значимых явлениях можно поставить в параллельные статистические ряды распределения и динамики при условии, что между ними существуют реальные причинные или иные связи. Однако следует учесть, что обнаруженные совпадения могут быть случайными или ложными.
Парная линейная корреляция
Парной, или однофакторной, корреляцией называется неполная прямая или обратная связь между одним признаком- следствием и одним признаком-фактором. С её помощью можно относительно адекватно измерить выявленную связь.
Корреляционное измерение связи происходит после установления её наличия и характера в процессе других видов статистического анализа: сводки и группировки данных, расчета относительных и средних величин, составления вариационных, динамических и параллельных рядов.