1.2. Статистические характеристики и их расчет в системе spss Base
К важнейшим статистическим характеристикам количественных данных относятся средние и показатели вариабельности (разброса). В настоящее время имеются разнообразные программы анализа данных, универсальные и специализированные. Первые называют также пакетами статистических программ (ПСП); они содержат большое число разнообразных процедур, каждая из которых предназначена для реализации определенного класса методов (описательная статистика, регрессионный, кластерный, факторный и другие виды анализа). Эти пакеты позволяют проводить комплексный статистический анализ, начиная от управления данными и расчета выборочных характеристик исходных признаков и заканчивая использованием разнообразных «тонких» методов, и рекомендуются для выполнения большинства работ по анализу данных в юриспруденции.
Популярным среди специалистов пакетом является SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)–комплекс программ анализа данных общественных наук. СистемаSPSSразвивается, начиная с 1975 года, и в настоящее время в продаже в России имеется версия 18.0 этого пакета, однако уже версия базового модуля SPSS Base 8.0 для Windows 95, вышедшая в 1997 году, практически полностью покрывает потребности в анализе данных в юриспруденции.
Для системы SPSS, являющейся «стандартом де факто» для специалистов, работающих в государственных и региональных органах статистики, имеются руководства по эксплуатации и применению на русском языке, поставляемые фирмой СПСС Русь вместе с пакетом SPSS Base для Windows; наряду с этими пособиями рекомендуется также книга: Бююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», первое издание которой вышло в 2002году.
Из множества аналитических процедур, предусмотренных в пакете SPSS Base, основными в юриспруденции являются описательные статистикиикритерии сравнения средних.
Описательные статистики являются первым шагом в изучении набора данных. Эта процедура реализует:
подсчет частот и процентов для числовых и строковых переменных;
расчет накопленных процентов для количественных переменных и переменных с упорядоченными категориями;
расчет робастных (устойчивых) статистик (медиана, квартили, процентили) для количественных переменных, которые не обязательно подчиняются нормальному распределению;
определение статистик типа среднего и стандартного отклонения для переменных с нормальным или симметричным распределением;
построение столбиковых диаграмм для представления переменных с неупорядоченными и упорядоченными категориями;
построение гистограмм для представления количественных переменных.
Такие же возможности имеются и в процедуре дескриптивные статистики. Кроме того, в этой процедуре можно также вычислить z-статистики (результат преобразования исходных данных к нормированному виду).
Приведем пример. Имеется набор данных по показателю «число зарегистрированных преступлений на 100 тыс. человек населения» в федеральных округах РФ за 1990 и 2009 гг. – табл. 2.
Таблица 2
Число зарегистрированных преступлений на 100 тыс. человек населения
|
Федеральный округ |
1990 г. |
2009 г. |
|
ЦФО СЗФО ЮФО ПФО УФО СФО ДФО |
882 1305 1135 1113 1434 1462 1685 |
1803 1982 1355 2118 2543 2640 2598 |
С помощью процедуры «частоты» для этих данных рассчитаем следующие статистические характеристики – табл. 3:
среднее арифметические невзвешенное (Mean);
медиану (Median);
среднее квадратическое отклонение (Std. Deviation);
минимальное значение (Minimum);
максимальное значение (Maximum).
В табл. 3 приведены также размах (разность между максимальным и минимальным значениями) и относительная характеристика вариабельности – коэффициент вариации, выраженный в процентах.
Таблица 3
Число зарегистрированных преступлений на 100 тыс. человек населения
(выборка – федеральные округа РФ)
|
Статистика |
1990 г. |
2009 г. |
|
N |
7 |
7 |
|
Mean |
1288,00 (РФ: 1243) |
2148,43 (РФ: 2110) |
|
Median |
1305,00 |
2118,00 |
|
Std. Deviation |
267,195 |
479,047 |
|
Minimum |
882 |
1355 |
|
Maximum |
1685 |
2640 |
|
Размах |
1685 – 882 = 803 |
2640 – 1355 = 1285 |
|
Коэф. вариации |
20,7% |
22,3% |
Видно, что изучаемый показатель характеризуется значительной пространственной и временной изменчивостью – величина коэффициента вариации по выборке федеральных округов превышает 20%, а средние значения показателя по РФ в 1990 и 2009 гг. – 1288 и 2148 на 100 тыс. человек населения – заметно отличаются.
Наглядно это видно из диаграмм последовательности, построенных в графическом редакторе пакета SPSS Base 11.0 – рис. 1.
|
а |
б |
|
|
|
|
Рис. 1. Распределение зарегистрированных преступлений по федеральным округам РФ (на 100 тыс. населения): а – 1990 г.; б – 2009 г. Пунктир – уровень РФ | |
