WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 |
-- [ Страница 1 ] --

Министерство образования Российской Федерации Тамбовский государственный технический университет А.В. Селезнев, Э.В. Сысоев, А.В. Терехов, И.П. Рак ЮРИДИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА Утверждено Ученым советом

университета в качестве учебного пособия для студентов специальности 021100 «Юриспруденция» Тамбов • Издательство ТГТУ • 2004 УДК 340.143(075) ББК Х4я73 Ю70 Рецензенты:

Доктор технических наук, профессор Д.А. Дмитриев Кандидат технических наук, доцент М.Ю. Серегин 73 Селезнев А.В., Сысоев Э.В., Терехов А.В., Рак И.П.

Ю70 Юридическая статистика: Учебное пособие. – Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2004. – 80 с.

ISBN 5-8265-0230-4 В пособии представлены общие основы статистической науки, включающие методы обработки результатов статистического наблюдения, способы вычисления обобщающих статистических по казателей, а также подходы к анализу статистических данных.

Учебное пособие предназначено для студентов специальности 021100 «Юриспруденция».

УДК 340.143(075) ББК Х4я © Селезнев А.В., Сысоев Э.В., Те ISBN 5-8265-0230- рехов А.В., Рак И.П., © Тамбовский государственный технический университет (ТГТУ), А.В. СЕЛЕЗНЕВ, Э.В. СЫСОЕВ, А.В. ТЕРЕХОВ, И.П. РАК ЮРИДИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА • ИЗДАТЕЛЬСТВО ТГТУ • Учебное издание СЕЛЕЗНЕВ Андрей Владимирович, СЫСОЕВ Эдуард Вячеславович, ТЕРЕХОВ Алексей Васильевич, РАК Игорь Петрович ЮРИДИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА Учебное пособие Редактор Т.М. Глинкина Компьютерное макетирование И.В. Евсеевой Подписано к печати 26.01. Гарнитура Тimes New Roman. Формат 60 84/16. Бумага офсетная Печать офсетная. Объем: 4,65 усл. печ. л.;

4,6 уч.-изд. л.

Тираж 30 экз. С. 64М Издательско-полиграфический центр ТГТУ 392000, Тамбов, Советская, 106, к. ВВЕДЕНИЕ Юридическая (правовая, судебная, уголовная) статистика традиционно входит в набор обязатель ных учебных дисциплин при подготовке специалистов с высшим юридическим образованием. Это обоснованно, поскольку для всех гуманитарных наук, включая и юридические, статистика – важнейший метод изучения социально-правовых явлений. Юристы уголовно-правовой, гражданско-правовой, ад министративно-правовой и иной специализации в своей практической деятельности имеют дело не только с конкретными юридическими фактами, но с массовыми юридически значимыми явлениями и процессами, статистический анализ которых является необходимым условием их профессиональной деятельности.

В представленном пособии изложены материалы, касающиеся основных вопросов, изучаемых юри дической статистикой, а именно: статистические методы сбора, сводки, группировки различных юриди чески значимых данных. В частности дается подробное описание действующего статистического учета и отчетности в правоохранительных органах, судах и других юридических учреждениях. Потребность в дополнительных данных, которые отсутствуют в официальной отчетности, может быть удовлетворена путем их получения в специально организованном обследовании. В этих целях в пособии введены гла вы о выборочном наблюдении и социологических методах сбора юридически значимой информации.

Приведен материал об относительных, средних величинах, индексах, динамических рядах, о расчете различных коэффициентов взаимосвязи между статистическими показателями. В заключение представ лен материал о статистических возможностях комплексного анализа преступности.

Данное пособие представляет интерес, как для студентов, аспирантов юридических учебных заве дений, так и для практических работников правоохранительных органов, судов и других юридических учреждений.

1 История развития юридической статистики в России и других странах Развитие общей теории статистики в мире и России предопределили становление практической ста тистики или статистического учета преступности, иных правонарушений, судимости, количества за ключенных, деятельности правоохранительных органов, гражданско-правовых фактов и других явлений и процессов, характеризующих юридическую деятельность в самом широком понимании этого слова. В разных странах это происходило по-своему. Но повсюду регистрируются две общие тенденции:

1) совершенствование, детализация, углубление и уточнение статистического учета юридически значи мых фактов;

2) доминирование уголовно-правового учета и отчетности. Наиболее детальные, хорошо разработанные и относительно сопоставимые статистические показатели в отдельных странах и мире в целом имеются, как правило, о преступности, лицах, совершивших преступления, судимости, осужден ных, оправданных, освобожденных от уголовной ответственности, заключенных, мерах наказания, жертвах преступления, последствиях преступлений, причиненном ущербе, причинах и условиях совер шения преступлений, мотивах преступлений, способах совершения преступлений, административных правонарушениях, административных наказаниях, административных правонарушителях, деятельности судов и правоохранительных органов. Меньшее статистическое отражение находит гражданско правовая деятельность, особенно в нашей стране. Практически она очень слабо освещается в официаль ной статистике.

1.1 Развитие юридической статистики за рубежом Во Франции первые попытки становления криминальной судебной статистики относятся к концу XVII в. Позднее неоднократно издавались королевские ордонансы и циркуляры о необходимости пред ставлять провинциальными судебными органами ежегодные доклады об уголовных делах. В начале XIX в. Наполеон I издал циркуляр о систематическом представлении судами статистических отчетов. В 1813 г. вышло первое издание статистического отчета о деятельности судов, а с 1827 г. (год обнародо вания первого статистического ежегодника, подготовленного А. Герри) их ежегодные публикации становятся систематическими. В них отражались сведения о судах (присяжных, исправительных, полицейских, кассационных), статистика предварительного расследова ния и рецидива.

В настоящее время собираются и публикуются самые разнообразные сведения юридической статисти ки. Доминирует статистика о преступности и правонарушениях, построенная на дефинициях Уголовного кодекса 1810 г., а с 1994 – на УК 1992 г., где исторически существует деление на преступления, про ступки и нарушения.

В Германии сведения по судебной статистике впервые стали собираться в Баварии, где в 1803 г.

были опубликованы «Данные об уголовных процессах в курфюрстских судах за 1802 г.». Позднее ана логичные попытки были в Бадене, Пруссии и других землях. С 1830 г. начинается собирание сведений об осужденных, а в 1882 г. была введена централизованная общеимперская судебная статистика, кото рая затем стала публиковаться в сборниках криминальной статистики. С тех пор они издаются ежегод но, но их программа не была неизменной. В послевоенное время издаются ежегодные статистические сборники полицейской уголовной статистики. После объединения ФРГ и ГДР с 1991 г. издаются объе диненные сборники криминальной статистики. Их структура, так же как и во Франции, в основном ба зируется на классификации преступлений по УК 1871 г. в редакции 1987 г.

В Англии и Уэльсе (в Великобритании до сих пор нет единой статистики о преступности и суди мости в Англии, Уэльсе, Шотландии и Ирландии) сбор судебно-статистических сведений начался с пер вых лет XIX в.

В эти же годы стали составляться судебно-статистические отчеты в Ирландии и Шотландии. С 1808 г.

сведения о деятельности судов присяжных и квартальных сессий Англии и Уэльса публиковались, а с 1857 г. стали издаваться подробно разработанные статистические сборники. До второй мировой войны они именовались «Криминальная статистика. Англия и Уэльс». В настоящее время издается ряд стати стических сборников, бюллетеней и дигестов, в которых подробно освещается деятельность системы уголовной юстиции.

В США сбор уголовно-статистических отчетов в отдельных штатах стал развиваться с начала те кущего столетия. В 20-х гг., как говорится в Руководстве по составлению единой формы отчетности о преступности в США, Международная ассоциация шерифов полиции высказала мнение о необходимо сти организовать сбор статистических данных о преступности в США. В 1930 г. была разработана и внедрена национальная добровольная программа сбора данных по единой форме отчетности о преступ лениях, а ФБР поручено выполнять функцию национального статистического управления в плане обра ботки этой статистической информации. В июне 1966 г. Национальная ассоциация шерифов организо вала Комитет по составлению единых форм отчетности о преступлениях. Отчеты представляются соот ветствующими агентствами штатов в добровольном порядке. ФБР публикует криминальную информа цию в различном виде. Основной ежегодник – «Единый отчет преступности. Преступность в США», в котором в федеральном масштабе и в разрезе штатов публикуются: 1) подробные данные о восьми ви дах индексных (серьезных) преступлений (убийство, изнасилование, грабеж, нападение, проникновение в помещение, кража-воровство, кража автомашины, поджог);

2) показатели о раскрытых преступлениях;

3) сведения об арестах по 21 виду преступного поведения, в том числе индексным преступлениям;

4) сведения о сотрудниках правоохранительных органов.

1.2 Развитие юридической статистики в России В России отчеты о деятельности судов составлялись с начала XIX в. Первый отчет был издан в 1806 г. Он содержал сведения за 1804 г. Программа отчетов неоднократно менялась. В 1871 г., после судебной реформы 1864 г., были утверждены правила статистической отчетности судебных учрежде ний. Первый опубликованный том судебной статистики назывался «Свод статистических сведений по делам уголовным, возникшим в 1872 г.». В последующие годы эти своды меняют название, расширяют ся и уточняются. Вступительные очерки к ним были написаны известным статистиком Е.Н. Тарнов ским. Их издание прерывается в 1913 г.

Сведения о преступности за 1874 – 1894 гг. были опубликованы также в сборнике «Итоги русской уголовной статистики», а за 1905 – 1915 гг. – в ежегодных сборниках статистических сведений Мини стерства юстиции. За 1915 – 1916 гг. данные судебной статистики частично обработаны при советской власти в 1922 – 1923 гг. Единицами измерения преступности были уголовные дела, рассмотренные в судах, и осужденные. Это оказалось одним из оснований называть статистику «судебной». Параллельно с изданием сводов в 1885 – 1913 гг. публиковались также «Сборники статистических сведений Мини стерства юстиции», где имелись данные о личном составе судебных установлений и их деятельности.

Российская судебная статистика с самого начала отличалась детальностью и тщательностью разра ботки материалов. В них можно было найти сведения о подсудимых, об осужденных, о личном составе судов, о судебной деятельности. В течение 1872 – 1909 гг. в России действовала «купонная система».

Она позволяла Министерству юстиции следить за движением уголовного дела на всех стадиях уголов ного процесса. Купонная система заключалась в следующем: к возбужденному уголовному делу подши валась особая тетрадь («ведомость о производстве дела»), состоящая из 12 «купонов», каждый из которых отражал соответствующую стадию уголовного процесса, начиная с возбуждения уголовного дела. Каждый «купон» заполнялся по окончании той или иной стадии и отсы лался в Министерство юстиции. «Купоны» заполняли следователи, прокуроры и судьи, которые несли ответственность за правильность указанных сведений и своевременное их представление. Система была сложна, бюрократична, но обеспечивала единство и полноту учета по многим показателям и сопостави мость получаемых сведений по стадиям уголовного процесса. Кроме этого, заполнялись листки на под судимых и множество таблиц, которые нередко дублировали «купонную систему».

После социалистической революции 1917 г. в некоторых городах (Москва, Петроград и др.) какое то время сохранялась прежняя судебно-статистическая отчетность. Наряду с этим вводились новые формы оперативной отчетности. Создание народных судов, революционных трибуналов, органов ВЧК предопределило введение отчетности внутриведомственного характера. Она менялась в зависимости от запросов тех или иных начальников. С тех пор уголовная статистика практически перестала быть еди ной и сопоставимой. По линии НКВД ее осуществляли органы милиции, уголовного розыска и испра вительных учреждений;

по линии НКЮ – следственно-прокурорские и судебные органы. Свои стати стические отчеты были у Верховных судов республик и Верховного суда СССР.

Декретом СНК «О государственной статистике» от 25 июля 1918 г. на ЦСУ возлагалось ведение моральной статистики. В связи с этим в 1922 – 1929 гг. в нем действовал отдел моральной статистики, переименованный затем в «секцию аномальных явлений». В нем учитывались сведения о преступности, самоубийствах, алкоголизме, проституции, нищенстве, беспризорности, абортах. Но в 1929 – 1930 гг.

ЦСУ было ликвидировано, а его функции переданы Госплану и другим ведомствам.

В 20-е гг. уголовно-правовая статистика публиковалась в журналах «Вестник статистики», «Бюлле тень ЦСУ», «Статистическое обозрение». Кроме этого был издан ряд сборников: «Статистика осужден ных в СССР за 1923 и 1924 гг.», «Статистика осужденных в СССР в 1925, 1926 и 1927 гг.», «Статистика осужденных в РСФСР за 1926 г.» и два сборника «Современная преступность» в 1927 и 1930 г. В 30-е гг. статистика судимости и преступности, как и вся иная статистика, становится сугубо ведомственной и засекреченной. Ранее подготовленный сборник «Статистика осужденных в РСФСР 1922 – 1934 гг.» (М., 1935 г.) вышел уже с грифом «Секретно». Такое положение сохранялось на протяжении почти лет. Сведения о преступности и судимости собирались, докладывались руководству страны и остава лись в металлических сейфах правоохранительных ведомств. Обнародование данных сведений счита лось разглашением государственной тайны.

С началом перестройки в СССР в июне 1987 г. были сняты ограничения на публикацию статисти ческих сведений по семи видам преступлений. В постановлении ЦК КПСС «О повышении роли мар ксистско-ленинской социологии в решении узловых социальных проблем советского общества» от июня 1988 г. признано необходимым наладить регулярное информирование широкой общественности по вопросам моральной статистики. В Госкомстате СССР был воссоздан отдел моральной статистики, в котором постепенно стала сосредоточиваться сводная информация о преступности, судимости, ад министративных нарушениях и иных негативных явлениях.

К этому времени административной юрисдикцией были наделены более 30 органов: администра тивные комиссии при исполкомах местных советов, комиссии по делам несовершеннолетних и борьбе с пьянством, народные суды, органы внутренних дел, ГАИ, пожарный надзор, органы железнодорожного, морского, речного, воздушного, а также городского пассажирского транспорта и т.д. Все они впервые стали отчитываться по единой форме отчета (1-АП) о выявленных административных правонарушени ях, общие сведения о которых сосредоточивались в Госкомстате.

В 1990 г. в СССР в первый и последний раз были собраны более или менее полные сведения о них.

Предполагалось, что статистические данные о моральной статистике будут иметь три блока: 1) сведения о преступности и борьбе с ней;

2) сведения об административных правонарушениях;

3) сведения о нега тивных явлениях, способствующих совершению преступлений и правонарушений (алкоголизм, нарко мания, токсикомания, безнадзорность и беспризорность детей и др.). Они начали периодически публи коваться. После распада СССР все издания о моральной статистике прекратили свое существование. В Госкомстате России отдела моральной статистики не оказалось. Некоторые сведения продолжали соби рать подразделения социальной статистики, а с 1993 г. прекратился и этот сбор. Ныне сведения об ад министративных правонарушениях в обобщенном виде имеются только в МВД (милиция, ГАИ, пожар ный надзор) и в Минюсте в объеме админстративной юрисдикции судов. Некоторые сведения в осталь ных органах административной юрисдикции могут собираться их ведомствами. Таких органов на тер ритории РФ стало больше, чем в СССР. Сведения о других негативных явлениях в объеме страны практически не отслеживаются.

В 1990 – 1991 гг. вышли первые статистические сборники «Преступность и правонарушения в СССР» за 1989 и 1990 гг. В них были помещены сведения обо всей учтенной преступности и отдельных наиболее опасных видах преступлений, о личности выявленных субъектов преступлений, судимости и осужденных, мерах наказания, дорожно-транспортных происшествиях и пожарах в объеме Союза и со юзных республик. Ввиду того, что ранее криминальная статистика не публиковалась, большинство све дений было дано с 1961 г., т.е. с начала действия уголовного законодательства 60-х гг. и Инструкции о едином учете преступлений 1961 г. До этого же фактически учитывалась не преступность, а судимость.

В связи с распадом СССР в 1991 г. полных сведений по Союзу собрать не удалось. Прибалтийские республики и Грузия их не прислали. Но Россия не приостановила издание ежегодных статистических сборников под названием «Преступность и правонарушения». В них отражаются данные о преступно сти в целом, некоторых группах преступлений и более подробно – об отдельных видах опасных деяний (умышленных убийствах, умышленных тяжких телесных повреждениях, изнасилованиях, хулиганстве, разбоях, грабежах, кражах, присвоениях вверенного имущества, взяточничестве, преступлениях, свя занных с наркотиками), о лицах, совершивших преступления, судимости и осужденных, аварийности на автотранспорте и состоянии пожарной безопасности. Эти сведения собираются на основе Инструкции о едином учете преступлений органами внутренних дел, прокуратуры, налоговой полиции и таможенного комитета, а также судами. Статистические данные в сборниках, как правило, представлены за пять по следних лет в объеме РФ и субъектов Федерации. По договоренности со странами СНГ (через Межго сударственный статкомитет СНГ) в публикуемых сборниках даются некоторые сведения о преступно сти и ее видах в этих странах. В России ведомственными и закрытыми остались сведения, собираемые Федеральной службой безопасности и Главной военной прокуратурой.

Учет и отчетность судов по рассмотрению гражданских дел и другие сведения гражданско правовой статистики в СССР и РФ в том или ином виде собирались всегда. Но эти данные обычно не обнародовались. В конце 80-х гг. с открытием уголовной статистики в общих статистических ежегод никах Госкомстата СССР («Народное хозяйство СССР») появился раздел «Правовая статистика», в ко тором наряду со сведениями о преступности и судимости приводились данные гражданско-правовой статистики (число гражданских дел, рассмотренных судами;

число нотариальных действий, совершен ных нотариусами;

объем юридической помощи, оказанной адвокатами гражданам, и др.). С распадом СССР Госкомстат России вместо вышеназванного сборника стал издавать «Российский статистический ежегодник», в котором под рубрикой «Правонарушения» продолжают публиковаться и некоторые све дения о преступности и судимости, но где пока нет данных о гражданско-правовой деятельности.

С января 1997 г. вступил в силу УК РФ 1996 г., в Особенной части которого имеется около 70 ста тей, предусматривающих «новые» преступления. Многие «старые» преступления по УК РСФСР 1960 г.

были декриминализированы. Массовая криминализация и декриминализация деяний существенно отра зились на уровне и структуре преступности и судимости, а также на сопоставимости сведений до 1997 г.

и после. В связи с этим вводятся новые формы учета и отчетности для правоохранительных органов и судов, а также разрабатываются автоматизированные системы сбора и обработки статистической ин формации.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ 1 Каковы основные тенденции развития юридической статистики в зарубежных странах (Франции, Англии и США)?

2 Раскройте сущность «купонной системы» организации уголовно-правовой статистики в России (1872 – 1909 гг.)?

3 В чем заключаются основные характерные особенности юридической статистики в России совет ского и постсоветского периодов?

2 ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ЮРИДИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ 2.1 Понятие юридической статистики Под юридической статистикой понимается наука, основанная на принципах общей теории матема тической статистики и изучающая количественную сторону массовых юридических явлений и процес сов с целью раскрытия их качественного содержания, а также тенденций и закономерностей развития в конкретных условиях места и времени.

Математической основой любой отрасли статистики, в том числе и юридической является закон больших чисел, который гласит о том, что статистические закономерности формируются и отчетливо проявляются лишь в массовом процессе и при достаточно большом числе единиц совокупности.

При большом числе наблюдений экспериментальные результаты исследований становятся близки ми к теоретическим.

Таким образом, изучая в массовом количестве различные юридические явления, такие как: уголов ные преступления, ДТП, подача всевозможных исков и т.д., юридическая статистика дает возможность прогнозировать рост преступлений в будущем, а также закономерности их развития, вследствие чего повышается роль профилактических мероприятий в предупреждении различного рода правонарушений.

2.2 Отрасли юридической статистики 1 Уголовно-правовая статистика изучает количественную сторону преступности, судимости и дея тельности государственных органов по борьбе с преступностью, предупреждению преступных проявле ний и исправлению правонарушителей. Она подразделяется на:

а) статистику предварительного расследования, учитывающую преступность и деятельность ор ганов предварительного расследования (количество возбужденных уголовных дел, зарегистрированных преступлений, совершивших их лиц, задержанных, арестованных, сроки расследования, раскрывае мость, возвращенных на дополнительное расследование дел и другие показатели);

б) статистику уголовного судопроизводства, охватывающую учет судимости и деятельности судов (количество рассмотренных уголовных дел, осужденных, освобожденных от уголовной ответственности и наказания, оправданных, меры наказания, работу кассационной и надзорной инстанций, мировых су дей и т.п.);

в) статистику исполнения приговоров, включающую учет деятельности прокуратуры по надзору за местами лишения свободы и исправительными учреждениями, а также работу судов по условно досрочному освобождению и замене наказания более мягким (учет осужденных заключенных, подслед ственных заключенных, по срокам наказания, срокам содержания под стражей, видам преступлений и другим показателям).

В последние годы в виде самостоятельной отрасли или подотрасли выделяется криминологическая статистика, которая тесно связана с уголовно-правовой и рассматривается как часть криминологии, изучающая количественные характеристики преступности, ее причины, личности преступника и про филактической деятельности. Указанные характеристики в большинстве своем лежат как в рамках, так и за рамками уголовно-правовой статистики, особенно такие, как латентная преступность, причинная обусловленность преступности и отдельных преступлений, процесс формирования личности преступ ника и мотивации преступного поведения, деятельность субъектов профилактики, которые не относятся к правоохранительным органам. Один из разделов криминологической статисти- ки – виктимилогическая статистика, т.е. статистика о жертвах преступлений или потерпевших от пре ступлений и их роли в генезисе преступлений.

Особое место в криминологической статистике составляют также сведения о безнадзорности и бес призорности детей, наркомании, токсикомании, пьянстве и алкоголизме, проституции, венерических болезнях и других фоновых явлениях, детерминирующих преступность, которые традиционно относи лись к моральной статистике.

2 Административно-правовая статистика осуществляет учет административных правонаруше ний по их видам, причиненному ущербу, характеру административных взысканий, органам админист ративной юрисдикции, административному судопроизводству.

3 Гражданско-правовая статистика осуществляет учет гражданско-правовых споров, находя щихся на разрешении общих и арбитражных судов, результатов деятельности последних по стадиям гражданского судопроизводства, значение которого за последние годы постоянно возрастает.

Она включает в себя статистику:

а) судов общей юрисдикции, специализированных судов и мировых судей по рассмотрению граж данских дел, их число, характер, порядок и сроки прохождения, решения по делам первой, второй и надзорной инстанций, ошибки и нарушения законов при рассмотрении дел и другие показатели;

б) аналогичные сведения о деятельности арбитражных судов по решению экономических и иных споров по первой, апелляционной, кассационной и надзорной инстанциями;

в) исполнения судебных решений;

г) о составе судов, присяжных, народных и арбитражных заседателей.

Особое место в гражданско-правовой статистике занимают сведения о нарушении прав человека, выявляемые в Конституционном Суде РФ, в федеральных судах общей юрисдикции, в конституцион ных (уставных) судах субъектов Федерации и в Комиссии по правам человека при Президенте РФ, где все имеющиеся данные, как правило, обобщаются.

2.3 Методы юридической статистики 1 Метод массового статистического наблюдения заключается в изучении большого количества правонарушений, что позволяет выявить объективные закономерности в сфере преступлений, в право применительной деятельности судов, прокуратуры, милиции и других правоохранительных органов.

Для получения объективных результатов статистическое наблюдение должно охватывать либо всю (ге неральную) совокупность изучаемых явлений, либо такую ее часть, которая была бы достаточно пред ставительной (репрезентативной) и позволяла бы сказать, что результаты, выявленные на основе непол ных данных, имеют такую-то ошибку.

2 Сводка и группировка данных наблюдения – следующий метод (этап) юридической статистики.

Его сущность заключается в сведении и группировке данных, полученных путем статистического на блюдения, по тем или иным признакам, для того чтобы каждая группа представляла собой определен ную качественную однородность. Например, совокупность изученных преступлений группируется по объектам посягательства (против личности, экономики, государства и др.), по содержанию мотивации (корыстные, насильственные и т.д.) или по субъектам преступлений (полу, возрасту, социальному по ложению, прежней судимости). Сводка и группировка данных позволяет увидеть структуру изучаемых явлений, их сходства и различия. Данный метод позволяет увидеть единство количественного и качест венного в той или иной совокупности.

3 Статистический количественный анализ позволяет выявить закономерности и взаимозави симости массовых правовых, криминологических и социологических явлений. Результаты статистиче ского исследования на этом этапе выражаются в процентах, коэффициентах, индексах и других обоб щающих показателях, не включающих в себя частные, индивидуальные или случайные отклонения. В них раскрываются основные тенденции, типичные черты, корреляции, характеристики.

4 Всесторонний качественный анализ правовых количественных явлений применяется на всех этапах статистического исследования. Он предполагает глубокое уяснение сущности анализируемых процессов на базе теоретических положений гражданского, уголовного права, криминологии и др. с по следующим углублением теории этих наук и совершенствованием юридической практики.

2.4 Значение юридической статистики для юридической науки и практики Юридическая статистика обеспечивает:

1) изучение криминологической характеристики преступности, а совместно с социологией – уго ловного права – и изучение некриминализированной преступной деятельности;

2) изучение причин и условий преступлений;

3) изучение криминологической характеристики личности правонарушителей;

4) прогнозирование преступности и индивидуального преступного поведения;

5) планирование и организацию борьбы с уголовно-наказуемыми деяниями;

6) проверку эффективности борьбы с преступными проявлениями.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ 1 Что понимается под юридической статистикой и какие задачи она решает?

2 Что является математической основой юридической статистики?

3 Основные отрасли юридической статистики.

4 Методы исследования, используемые в юридической статистике.

5 Роль юридической статистики в повышении правопорядка и обеспечении законности в обществе.

3 СТАТИСТИЧЕСКОЕ НАБЛЮДЕНИЕ – ОСНОВНОЙ МЕТОД СБОРА ПЕРВИЧНОЙ ИН ФОРМАЦИИ 3.1 Организация статистического наблюдения Статистическое наблюдение включает в себя:

- определение целей и задач статистического наблюдения;

- выбор объекта исследования;

- установление единиц наблюдения, совокупности, измерения;

- составление программы наблюдения.

1 Цели статистического наблюдения могут быть самыми разными. Они вытекают из реальных со циально-правовых потребностей правоохранительных и другие юридических учреждений или государ ства в целом. Например, отслеживание уровня учтенной преступности, раскрываемости, судимости и общего числа заключенных составляет базу данных, на основе которой организуется борьба с преступ ностью и оценивается безопасность общества. Другие, более детальные или частные сведения о пре ступности или судимости, собираются в связи с возникающими задачами.

2 Выбор объекта наблюдения зависит от поставленных целей и включает в себя совокупность со циально-правовых отношений, которые следует изучить для достижения поставленных целей. Напри мер, если цель наблюдения – выработка более эффективной борьбы с коррупцией среди государствен ных служащих, то объектом наблюдения может быть совокупность социально-правовых отношений в сфере государственной службы: уровень совершаемых коррупционных действий, фактическая доля их выявления правоохранительными органами, обстоятельства латентности коррупции, причины и усло вия, способствующие коррупции государственных служащих, удельный вес коррупционеров, которые несут реальную уголовную ответственность за свои действия, уровень криминализации реальных кор рупционных действий и т.д.

3 Единицей наблюдения обычно именуется тот источник, откуда должна быть получена первич ная статистическая информация. Например, отделения милиции, районная или городская прокуратуры, районные суды и т.д.

Единицей совокупности считается первичный составной неделимый элемент изучаемой совокуп ности, признаки которого необходимо зарегистрировать в процессе наблюдения. Например, к таким элементам относятся преступление, преступник, потерпевший, истец, ответчик и т.д.

Единица измерения показывает, в каких величинах учитываются изучаемые юридической стати стикой социально-правовые явления. Например, в статистической отчетности органов уголовной юсти ции в качестве единиц измерения преступности применяют три показателя: уголовное дело (следствен ное или судебное производство), преступление (по видам) и субъект преступления (по лицам) – подоз реваемый, обвиняемый, подсудимый, осужденный, заключенный.

4 Программа статистического наблюдения представляет собой перечень четко сформулирован ных вопросов, на которые должны быть получены достоверные ответы в процессе проведения наблю дения. Содержание программы определяется целями и спецификой объекта наблю- дения.

3.2 Виды, формы и способы статистических наблюдений По форме статистическое наблюдение разделяется на:

1 Официальные учет и отчетность, организуемые в юридических учреждениях в качестве их функциональной деятельности;

2 Специально организованные статистические обследования, проводимые в стране, регионе, ведомстве, в тех же юридических учреждениях. Эта форма позволяет собрать сведения, которых нет в официальных учете и отчетности.

В основу видового деления статистических наблюдений положены два критерия: 1) полнота охвата единиц совокупности и 2) непрерывность учета фактов во времени.

По непрерывности учета фактов во времени статистические наблюдения могут быть текущими, периодическими и единовременными.

По полноте охвата единиц совокупности наблюдение может быть сплошным и несплошным.

Сплошное наблюдение в статистике – это полный учет единиц совокупности. Например, полный учет всех известных преступлений или административных правонарушений, совершенных в городе, республике и т.д. Полное наблюдение наиболее достоверно и надежно, но его можно осуществить лишь по ограниченному числу признаков.

Несплошное наблюдение изучает какую-то часть определенных единиц совокупности, позволяю щую получать надежные и достоверные в определенной степени данные.

Несплошное наблюдение бывает:

а) монографическим;

б) обследованием основного массива;

в) анкетным, или социологическим;

г) выборочным.

Монографический способ применяется для глубокого изучения единичных, но типичных в кри минологическом или социально-правовом плане объектов. Например, при изучении преступности в го роде производится криминологическое обследование предприятия, в котором наблюдается высокий уровень экономических преступлений и правонарушений или, наоборот, где установлен высокий уро вень правопорядка.

Обследование основного массива представляет собой сбор наиболее крупных или комплексных единиц наблюдения. Например, при изучении криминологической обстановки в регионе для углублен ного статистического наблюдения отбираются два-три города (района), которые по определенным пока зателям (численности населения, промышленному и культурному развитию, уровню преступности и правонарушаемости, деятельности правоохранительных органов и судов) являются наиболее характер ными и важными. На основе их изучения можно сделать общие выводы по региону.

Анкетный, или социологический способ осуществляется в форме специально организованных статистических обследований и имеет целью собрать сведения, не имеющиеся в соответствующих уч реждениях и их официальных документах. При соблюдении соответствующих процедур может быть достаточно надежным и представительным, при его проведении можно относительно точно рассчитать ту ошибку, которая образуется при несплошном опросе в отличие от сплошного.

Выборочный способ позволяет с большей надежностью, чем другие способы несплошного наблю дения, проводить изучение, рассчитывать необходимые пределы точности и вводить соответствующие поправки в полученные результаты.

В конкретных социально-правовых и криминологических исследованиях организационные формы (официальная отчетность и специально организованное обследование), виды (сплошное и несплошное) и способы (выборочное, изучение основного массива, анкетное, монографическое) статистического на блюдения, как правило, сочетаются, образуя комплексное статистическое наблюдение.

3.3 Единый учет преступлений Единый учет преступлений заключается в первичном учете и регистрации выявленных преступле ний, лиц, их совершивших, и уголовных дел. Система учета основывается на регистрации преступлений по моменту возбуждения уголовного дела и лиц, их совершивших, по моменту утверждения прокуро ром обвинительного заключения, а также на дальнейшей корректировке этих данных в зависимости от результатов расследования и судебного рассмотрения дела.

Правила единого учета распространяются на все правоохранительные органы, имеющие право на возбуждение и расследование уголовных дел: органы прокуратуры, внутренних дел, налоговой поли ции, таможенной службы и др. за некоторыми исключениями, связанными со специфической деятель ностью. Это касается ФСБ, военной прокуратуры и суда.

Для преступлений, по которым следствие и дознание производятся органами безопасности и воен ной прокуратуры, первичный учет и регистрация осуществляются на общих принципах единого учета преступлений, но только этими органами (т.е. сведения о преступности за их пределы не выходят). Пре ступления, дела о которых возбуждаются в порядке частного обвинения, учитываются в судах. Таким образом, сведения о преступлениях против основ конституционного строя и безопасности государства (по УК РСФСР – особо опасные государственные преступления) учитываются только ФСБ;

сведения о преступлениях, совершенных военнослужащими (и приравненными к ним лицами) в Вооруженных Си лах и других войсках и воинских формированиях, учитываются только Главной военной прокуратурой.

Первичный учет преступлений осуществляется путем заполнения документов первичного учета (статистических карточек):

- на выявленное преступление (Ф. 1);

- о результатах расследования преступления (Ф. 1.1);

- на преступление, по которому лицо, его совершившее, установлено (Ф. 1.2);

- на лицо, совершившее преступление (Ф. 2);

- о движении уголовного дела (Ф. 3);

- о результатах возмещения материального ущерба и изъятия предметов преступной деятельности (Ф. 4);

- о результатах рассмотрения дела в суде (Ф. 6).

Заполнение карточек (или внесение аналогичной информации на магнитные носители) осуществля ется по месту возбуждения уголовного дела, ведения следствия и дознания. Регистрация преступлений, лиц, их совершивших, и уголовных дел, а также ведение статистической отчетности по преступности в целом осуществляют только органы внутренних дел – районные, городские, транспортные. Они в тече ние суток заносят данные карточек в журнал учета преступлений, уголовных дел и лиц, совершивших преступления. После этого зарегистрированные документы первичного учета немедленно пересылаются в информационные центры МВД, ГУВД, УВД республик, краев, областей, городов, автономной области и округов, где ведутся контрольные журналы (магнитные носители) учета преступлений, уголовных дел и лиц, совершивших преступления. На основе обработки карточек первичного учета в информационных центрах производится первичное формирование всех форм статистической отчетности о преступности.

1 Учет преступлений ведется путем заполнения прокурором, следователем или дознавателем кар точки на выявленное преступление (Ф. 1). Она заполняется немедленно после возбуждения уголовного дела, направления в суд материалов с протоколом, санкционированным прокурором, или вынесения по становления об освобождении лица от уголовной ответственности с применением к нему мер общест венного воздействия, а также в случаях, когда необходимо зарегистрировать преступление, ранее не уч тенное. Например, при поступлении уголовного дела из органов безопасности или военной прокурату ры, освобождении лица, совершившего преступление, от уголовной ответственности по амнистии, вы делении уголовного дела о преступлении из другого уголовного дела и т.д.

Зарегистрированное преступление подлежит снятию с учета, если уголовное дело о нем прекращено по реабилитирующим основаниям либо по нему вынесен оправдательный приговор. Коррекция сведе ний о выявленных преступлениях осуществляется по данным карточек о результатах расследования (Ф.

1.1), движения уголовного дела (Ф. 3) и рассмотрения дела в суде (Ф. 6).

Статистическая карточка на выявленное преступление (Ф. 1) и углубляющая ее карточка о резуль татах расследования преступления (Ф. 1.1) содержат более 300 социальных, криминологических, уго ловно-правовых, уголовно-процессуальных, криминалистических, организационных и иных юридиче ски значимых признаков в текстуальном изложении, а также в кодах для возможного использования на ЭВМ. Кроме этого, в карточках применяются методы сжатия информации, позволяющие умножить число отражаемых признаков.

В статистических карточках (Ф. 1) и (Ф. 1.1) используются десять справочников из имеющихся тринадцати: № 1 – классификатор отраслей хозяйства, имеющий 286 признаков;

№ 2 – место соверше ния преступления – 105 признаков;

№ 3 – предмет преступного посягательства или преступного оборота – 103 признака;

№ 4 – оружие, боеприпасы и взрывчатые материалы – 60 признаков;

№ 5 – националь ность – 130 признаков;

№ 6 – страны (государства) – 208 признаков;

№ 7 – валюта – 50 признаков;

№ 8 – наркотические и сильнодействующие вещества – 96 признаков;

№ 9 – социальное положение – 22 при знака;

№ 10 – должностное положение потерпевших и лиц, совершивших преступления 48 признаков;

№ 11 – организационно-правовая форма хозяйствующего субъекта – 54 признака;

№ 12 – способ совершения преступления – 29 признаков;

№ 13 – источник информации – 29 признаков.

Таким образом, общее число сведений о выявленном и раскрытом преступлении, которое отражает ся в статистических карточках форм 1 и 1.1, составляет около 1500 признаков, текстуальных и закоди рованных для работы как вручную, так и на электронно-вычислительных машинах.

В этих карточках мы можем найти краткое описание преступления, его квалификацию и категорию, ме сто, способ, орудия и средства совершения деяния, объект (отрасль, сфера) и предмет посягательства, характеристику лица (группы), совершившего деяние, мотивы преступления, материальный ущерб, кем выявлено и расследовано деяние, движение дела и т.д.

и т.п.

2 Учет лиц, совершивших преступления. Учету подлежат все лица, совершившие преступления, в отношении которых утверждено обвинительное заключение, либо санкционированы направление протокола с материалами в суд или передача материалов для применения мер общественного воздейст вия без возбуждения уголовного дела. Учету подлежат также лица, уголовные дела по обвинению кото рых прекращены, либо в возбуждении уголовного дела отказано в связи с истечением сроков давности, вследствие акта амнистии или помилования, в отношении умершего обвиняемого, в связи с изменением обстановки и по другим нереабилитирующим основаниям.

Статистическая карточка на лицо, совершившее преступление (Ф. 2), заполняется следователем или дознавателем, производившим расследование (досудебную подготовку) при направлении дела (мате риалов) прокурору или при прекращении дела, либо при санкционировании передачи материалов для применения мер общественного воздействия. Карточка передается в городской, районный, транспорт ный или другой отдел внутренних дел для внесения сведений о лице в журнал учета и последующего направления в учетно-регистрационное подразделение органов внутренних дел.

Статистическая карточка на лицо, совершившее преступление (Ф. 2), и статистические карточки на преступление, по которому лицо, его совершившее, установлено (Ф. 1.2), отражают более 200 призна ков личности, текстуальных и закодированных. А с учетом использования кодов справочников (сжатые сведения) и Особенной части УК – около 1500;

фамилия, имя, отчество, дата рождения, пол, образова ние, гражданство, страна проживания, цель приезда, социальное и должностное положение, место рабо ты (учебы), отрасль хозяйства, квалификация деяния, стадия совершения преступления, место соверше ния преступления, сумма ущерба, способ совершения преступления, мотивы и цели, состояние субъекта во время совершения преступления, соучастие, характеристика преступной (организованной) группы, судимость и другие сведения о лице.

3 Учет уголовных дел. Движение уголовных дел в процессе расследования учитывается на осно вании карточек на выявленное преступление (Ф. 1) и движение уголовного дела (Ф. 3). Последняя за полняется прокурором, следователем или органом дознания немедленно после принятия по делу одного из следующих решений: возбуждения уголовного дела, соединения уголовных дел, утверждения обви нительного заключения, передачи по подследственности, прекращения дела, возобновления производ ством ранее прекращенного дела, возвращения дела на дополнительное расследование и других. Путь прохождения этой карточки такой же, как и других статкарт. Объем признаков, отражаемых в карточке Ф. 3, составляет около 60.

4 К рассмотренным документам первичного учета близко примыкает статистическая карточка о результатах возмещения материального ущерба и изъятии предметов преступной деятельности (Ф. 4). где учитываются сумма и характер ущерба, его погашение, изъятие имущества (денег, товаров, иностранной валюты, драгоценных металлов, камней и алмазов, оружия, боеприпасов, взрывчатых ве ществ и т.д.). Информационный объем этой формы составляет около 600 единиц.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ 1 Что понимается под статистической информацией?

2 Что такое статистическое наблюдение и каким требованиям оно должно удовлетворять?

3 Каковы основные этапы организации статистического наблю- дения?

4 Объясните понятия: единица наблюдения, единица совокупности и единица измерения.

5 Что понимается под программой наблюдения?

6 Укажите основные формы статистического наблюдения.

7 В чем различие между текущими, периодическими и единовременными статистическими наблю дениями.

8 Понятие монографического способа статистического наблюдения.

9 Понятие обследования основного массива.

10 Понятие и особенности социологического способа получения статистической информации.

11 Основные отличительные черты выборочного способа статистического наблюдения.

12 Что понимается под единым учетом преступлений?

13 Перечислите основные виды статистических карт.

КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ 1 Заполните статистическую карточку на выявленное преступление (образец статистической кар точки приведен в приложении Б).

2 Заполните статистическую карточку на лицо, совершившее прес- тупление (образец статистической карточки приведен в приложении В).

4 Статистическая сводка и группировка 4.1 Понятие статистической сводки и группировки По форме статистическая сводка может быть децентрализованной, что бывает тогда, когда она в окончательном варианте сделана на местах, например в низовых органах внутренних дел, прокуратуры, налоговой полиции или в суде;

смешанной (сводка осуществляется в районе, городе, затем в субъекте Федерации, а потом в центре);

централизованной (только в центре).

Составными элементами сводки и группировки являются: а) разработка системы показателей, ха рактеризующих преступность или другое социально-правовое явление в целом и ее отдельные группы;

б) статистическая группировка полученных данных;

в) подсчет групповых и общих итогов;

г) оформле ние результатов в статистических таблицах и графиках.

Разработка системы показателей, характеризующих то или иное явление, считается первым, а сама группировка данных – вторым элементом рассматриваемой стадии сводки и группировки стати стических показателей. Эти элементы тесно связаны между собой, так как в основе любой сводки коли чественных материалов всегда лежит группировка показателей, собранных в процессе наблюдения.

Группировка статистических данных, определяемая задачами и целями исследования, предполагает расчленение показателей о преступлениях, административных правонарушениях, уголовном и граждан ском судопроизводстве на качественно однородные группы по существенным признакам.

Группировочные признаки могут отражать качественную или количественную сторону изучаемо го явления. При распределении данных по количественным признакам (возрасту правонарушителей, числу лиц в организованной преступной группе, количеству судимостей, срокам лишения свободы и др.) необходимо выделить общее количество групп и определить разницу между максимальным и ми нимальным значениями признака (интервала) в каждой группе. Причем интервалы нельзя выбирать произвольно, исходя из внешних признаков, равенства и т.д. Они должны отражать существенные сто роны явлений и процессов, раскрывать переход количества в качество.

Статистические группировки, отражающие качественные (атрибутивные) признаки (степень об щественной опасности и тяжести преступлений, вид деяний, содержание мотивации преступного пове дения, социальное положение правонарушителей, условия нравственного формирования личности в се мье, характер гражданского иска, вид гражданско-правового деликта и т.д.) широко распространены в социально-правовых изучениях.

4.2 Виды статистических группировок Содержание группировок имеет важное значение в социально-правовых и криминологических изу чениях, так как они позволяют: а) выявлять качественно однородные совокупности (типы);

б) раскры вать структуру совокупностей;

в) наблюдать структурные сдвиги в зависимости от варьирования пока зателей;

г) исследовать взаимосвязи между юридически значимыми показателями, с одной стороны, и различными социальными явлениями – с другой. В соответствии с этими задачами в юридической ста тистике 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 одно родные совокупности по важнейшим существенным качественным признакам.

Структурная, или вариационная группировка статистических данных может производиться, что бы изучить изменение структуры типически однородных групп преступлений, правонарушителей, гра жданских 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 поло жены количественные (удельные веса преступлений, лиц, дел, возраст правонарушителей, сроки нака зания, 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 взаимо связь 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 име ют 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, характе ризуемых 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 при знаками, попавшими в одну группу, оказываются менее значительными, чем между признаками, попав шими в разные группы.

Вторичные группировки представляют собой образование новых группировок на основе имею щихся. Это осуществляется путем изменения (укрупнения) интервалов в вариационных группировках или путем долевых перегруппировок имеющихся показателей в типологических и аналитических груп пировках. 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 дроб ных 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 дан ных, как при сглаживании.

Смыкание рядов динамики применяется при наличии несопоставимости анализируемых показате лей. Например, в какие-то годы преступность учитывалась в уголовных делах или в осужденных, а за тем – 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 на зад строится непрерывный (сомкнутый) динамический ряд.

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

4.3 Табличный способ изложения статистических показателей Результаты статистической сводки и группировки, как правило, помещаются в статистических таб лицах и графиках, представляющих собой рациональное, наглядное, компактное и систематизированное изложение статистических показателей.

Статистическая таблица представляет собой ряд взаимно пересекающихся горизонтальных и вер тикальных линий.

Горизонтальные линии таблицы именуются строками, а вертикальные – графами (столбцами, колон ками). Каждая строка и графа имеют свое наименование (заголовок), соответствующее содержание по казателей, помещенных в таблице, а таблица в целом имеет общее наименование, определяющее ее со держание.

Любая правильно составленная статистическая таблица содержит два основных элемента: подле жащее и сказуемое. Подлежащее – это объект изучения или перечень единиц совокупности (их групп), которые характеризуются в таблице. Сказуемое – это перечень показателей, которыми характеризуется подлежащее. Сказуемое обычно располагается в графах правее подлежащего, но это требование не яв ляется обязательным.

Таблицы бывают простые, групповые и комбинационные.

Простые таблицы бывают: перечневые, территориальные и хронологические. Перечневые простые таблицы имеют в подлежащем элементарный перечень однородных признаков, составляющих единый объект изучения. Например, дается перечень ступеней образования: начальное, среднее, высшее. В под лежащем простой территориальной таблицы приводятся территории районов, городов, областей, кото рые в последующих графах характеризуются теми или иными количественными показателями, напри мер, по уровню регистрации рождений, смертей, браков или разводов. Хронологическими простыми на зываются таблицы, в подлежащем которых даны периоды времени (годы, кварталы, месяцы).

Заголовок таблицы (общее название) Ска- Верхние заголовки зуемое } Нуме рация Подлежащее 1 2 3 4 5 6 граф Боковые заголовки 4 К л е т к и } Стро ки 7 } Итого вая строка Графы (столбцы, Нумерация строк колонки) В групповых таблицах подлежащее подразделяется на отдельные группы по какому-то одному признаку. Например, гражданские дела, рассмотренные судом, делятся на трудовые, жилищные, семей ные, имущественные, финансовые, которые в свою очередь могут распределяться по результатам рас смотрения дел (иск удовлетворен, в иске отказано, иск оставлен без рассмотрения) и т.д.

Комбинационные таблицы характеризуют юридически значимые явления через многие признаки и свойства.

4.4 Графический способ изложения статистических показателей Графиком в статистике называют наглядное изображение статистических величин при помощи геометрических линий и фигур (диаграмм) или географических картосхем (картограмм).

Основными элементами любого графика являются: геометрические знаки (точки, линии, фигуры), с помощью которых изображаются статистические величины;

пространственные ориентиры, опреде ляющие размещение геометрических знаков на графике;

поле, т.е. то место, где расположены геометри ческие знаки.

В зависимости от целей графика, его количественной базы и применяемых геометрических знаков графики могут быть точечными (совокупность точек), линейными, столбиковыми, полосовыми, квад ратными, круговыми и т.д. Иногда в юридических графиках используются рисунки отдельных предме тов (пистолеты, автомашины) или силуэтов (например, полицейских) для обозначения соответствую щей статистической картины. Такие графики называют фигурными.

2 000 1 800 1 600 1 400 1 200 000 1 000 1995 1996 1997 1998 1999 2000 1995 1996 1997 1998 1999 2000 Рис. 1 Количество преступлений против личности Линейные графики имеют самое широкое распространение в уголовно-правовой и криминологиче ской статистике для обозначения динамики преступности, выявленных правонарушителей, осужден ных, заключенных, оправданных и т.д. (см. пример на рис. 1).

Столбиковые диаграммы – это наглядные графические изображения для сравнения значений ста тистических показателей, характеризующих разные объекты или одни и те же объекты в разные годы.

Столбиковые диаграммы строятся в системе прямоугольных координат. Пример столбиковой диаграм мы приведен на рис. 2, который показывает, как изменилась динамика роста преступлений, совершен ных в состоянии алкогольного опьянения и других.

1970 1980 1990 Рис. 2 Соотношение количества преступлений в расчете на 100 тыс. человек, совершенных в со стоянии алкогольного опьянения и других:

– преступления, совершенные в состоянии алкогольного опьянения;

– остальные преступления Швеция Канада Англия США Россия 0 200 400 600 800 Рис. 3 Уровень мошенничества на 100 тыс. населения в различных странах Полосовые диаграммы – те же столбиковые, только столбцы в них расположены не вертикально, а горизонтально. Поэтому их возможности практически те же, что и у столбиковых диаграмм, но они бо лее наглядны при сопоставлении большого количества показателей. Пример столбиковой диаграммы показан на рис. 3.

Секторные диаграммы наглядно раскрывают структуру явления и структурные сдвиги в нем в за висимости от территории, времени и других обстоятельств. Данные диаграммы строятся в виде круга, разделенного на отдельные сектора, каждый из которых характеризует какую-то часть целого явления и занимает площадь круга пропорционально удельному весу этой части, которая принимается за 100 %.

86,3 % 8,7 % 1,6 % 3,4 % Рис. 4 Структура преступности на железнодорожном, воздушном, морском и речном транспорте (%) в 1996 г.:

– воздушный;

– морской;

– речной;

– железнодорожный Картограммы – это средства наглядного изображения фактических данных, которыми характери зуются отдельные районы, города, области и субъекты Федерации.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ 1 В чем заключается сводка статистических материалов?

2 Перечислите основные формы статистической сводки.

3 Понятие группировочных признаков и их виды.

4 Что понимается в статистике под группировкой?

5 Каких видов бывает статистическая группировка и какие задачи решает каждый из них?

6 Понятие вторичных группировок и способы их образования.

7 Что такое статистическая таблица и какие компоненты входят в ее состав?

8 Какие существуют виды статистических таблиц?

9 Понятие статистических графиков и диаграмм.

10 Основные виды диаграмм, которые используются в статистике.

11 Понятие картограммы и ее использование в юридической ста- тистике.

КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ 1 Необходимо построить круговую диаграмму, характеризующую структуру преступности в городе А. в 1999 г., если известно, что убийств было совершено – 105, разбоев и грабежей – 129, краж – 351, экономических преступлений – 47, иных преступлений – 97. Найти процентное соотношение всех видов преступлений по отношению к их общему количеству.

2 Построить полосовую диаграмму, характеризующую распределение числа пострадавших в до рожно-транспортных происшествиях по возрасту в России за 1995 г. Исходные данные приведены в табл. 1.

3 Построить смешанную диаграмму, характеризующую количество пожаров в России в период с 1991 по 1997 гг., если известно, что в 1991 г. произошло 318 тыс. пожаров, среди которых – 221 тыс. в городах;

в 1992 – 315 тыс., в городах – 221 тыс.;

в 1993 – 332 тыс., в городах – 238 тыс.;

в 1994 – 325 тыс., в городах – 230 тыс.;

в 1995 – 294 тыс., в городах – 205 тыс.;

в 1996 – 295 тыс., в городах – 202 тыс.;

в 1997 – 273 тыс., в городах – 189 тыс.

Таблица Возраст пострадав- Число ранен Число погибших ших, лет ных От 1 до 7 5398 От 7 до 10 9132 От 11 до 15 10 274 От 16 до 20 22 334 От 21 до 25 23 917 От 26 до 30 18 899 От 31 до 40 38 373 От 41 до 65 44 994 Более 65 10 605 5 Абсолютные и относительные величины и их применение в юридической статистике 5.1 Понятие абсолютных и относительных величин Абсолютные показатели – величины суммарные, подсчитанные или взятые из сводных статистиче ских отчетов без всяких преобразований. Они получаются в итоге сложения значений признаков раз личных юридически значимых явлений в результате их сводки и группировки. Абсолютные показатели – это именованные числа. Они выражают размеры качественно определенных социально-правовых или криминологических явлений (гражданских исков, браков, разводов, преступлений, заключенных, при чин, несовершеннолетних правонарушителей и т.д.) в присущих им единицах измерения. Эти единицы могут быть натуральными (численность обвиняемых, вес изъятых наркотиков) и денежными (ущерб или вред, рассчитанный в рублях или иной валюте).

Абсолютные показатели являются базовыми.

Относительные величины в статистике представляют собой важные обобщающие показатели, ко торые раскрывают числовую меру соотношения двух сопоставляемых статистических величин. При ис числении относительных величин наиболее часто сравнивают две абсолютные, но можно сопоставлять и средние, и относительные величины, получая новые относительные показатели.

Абсолютная величина, с которой сравниваются другие величины, называется основанием или базой сравнения, а сравниваемый показатель – величиной сравнения.

В юридической статистике применяются следующие виды относительных величин:

1) Относительные величины распределения.

2) Относительные величины интенсивности.

3) Относительные величины динамики.

4) Относительные величины, характеризующие выполнение плана.

5) Относительные величины степени и сравнения.

К относительным величинам примыкают индексы.

5.2 Относительные величины распределения (структуры) Отношения, характеризующие структуру совокупности, или отношения распределения, – это рас пространенная относительная величина, выражаемая в процентах отдельных частей совокупности изу ченных явлений (преступлений, преступников, гражданских дел, исков, причин, мер предупреждения и т.д.) к их общему итогу, принимаемому за 100 %.

Структура преступности (преступников) раскрывает соотношение групп или видов преступлений в обшей совокупности учтенной преступности, либо соотношение различных категорий лиц, совершив ших преступления, в общей структуре выявленных правонарушителей. Учтенная преступность или вы явленные правонарушители берутся за определенный период времени (год, квартал, месяц) на опреде ленной территории (страна, регион, город). Структура преступности измеряется в абсолютных (име нованных числах) и относительных (процентах, долях, коэффициентах) показателях, которые характе ризуют преступность не только с количественной, но и с качественной стороны.

Для оценки некоторых структурных показателей криминологии иногда используют вспомогатель ный коэффициент поражаемости преступностью различных групп и слоев населения. Данный показа тель представляет собой отношение удельных весов преступников из определенной категории граждан ко всем гражданам данной категории в структуре населения.

5.3 Относительные величины интенсивности Отношение части к целому, или отношение интенсивности, представляет собой обобщающую отно сительную величину, которая позволяет выявить распространенность определенного признака в наблю даемой совокупности.

Интенсивность преступности представляет собой сложный качественно-количественный параметр криминологической обстановки в стране, регионе, районе или населенном пункте, указывающий на уровень преступных проявлений, темпы их роста или степень общественной опасности (тяжести).

Интенсивность преступности характеризуется коэффициентом преступности, т.е. числом преступ лений на 100 или 10 тыс. жителей, и рассчитывается по формуле П 100 КП =, Н где П – абсолютное число учтенных преступлений;

Н – абсолютная численность всего населения.

Оба показателя берутся в одном и том же территориальном и временном объеме. Число преступле ний обычно рассчитывается на 100 тыс. населения. Но при малых числах преступлений и населения (в городе, районе, на предприятии) КП может рассчитываться на 10 тыс. или на 1 тыс. жителей.

При необходимости расчета коэффициента преступности за несколько месяцев года, используется следующая формула Пn КПn =, Нn где Пn – абсолютное число преступлений, зарегистрированных за п месяцев;

12 – постоянный коэффи циент, равный 12 месяцам в году;

100 000 – размерность коэффициента преступности;

Н – абсолютная численность всего населения;

n – число месяцев, за которые производится расчет коэффициента.

5.4 Относительные величины динамики Отношения, характеризующие динамику, представляют собой обобщающие относительные вели чины, показывающие изменение во времени тех или иных показателей юридической статистики: числа браков, разводов, предъявленных исков, рассмотренных гражданских дел, штатной численности судей, прокуроров, следователей, учтенных преступлений, выявленных правонарушителей, осужденных и оп равданных лиц, лиц, арестованных в порядке избрания меры пресечения, заключенных и т.д.

За временной интервал обычно принимается год. Но изменение преступности и других юридически значимых явлений может отслеживаться по пятилетиям, что сглаживает их динамику, по кварталам, ме сяцам и даже дням, что дает возможность выявить все имеющиеся колебания. Выбор интервала зависит от цели и характера изучения юридически значимых явлений.

За основание (базу), равное 1, или 100 %, принимаются сведения об изучаемом признаке опреде ленного года, который был чем-то характерен для изучаемого явления.

Данные базового года выполняют роль неподвижной базы, к которой процентируются показатели последующих лет. Задачи статистического анализа часто требуют ежегодных (или по иным периодам) сопоставлений, когда за базу принимаются данные каждого предыдущего года (месяца или другого пе риода). Такие относительные показатели называются величинами, вычисляемыми цепным способом (данные каждого последующего года сопоставляются с данными предыдущего и показатели динамики образуют как бы непрерывную цепь). Подобная база называется подвижной.

Отношение, характеризующее динамику преступности, – один из ее комплексных качественно количественных показателей. Оно отражает изменение во времени как состояния (уровня) преступности (количественный показатель), так и ее структуры (качественный показатель).

К динамике преступности относятся территориальные изменения преступных проявлений: в одних субъектах федерации преступность интенсивно растет, в других – сокращается, в третьих – имеется от носительная стабильность, в четвертых регистрируется ее качественное изменение и т.д. Особое место в динамике занимают изменения в уровне латентной преступности. Рост удельного веса латентной пре ступности (скрытой) – серьезный симптом ухудшения криминологической обстановки в стране или ре гионе. Латентная преступность не имеет официального учета. Но социологические и статистические методы ее установления в количественных величинах дают возможность более или менее адекватно от слеживать ее в целом и по отдельным видам преступлений. Динамика уровня и структуры преступно сти, имеющая относительно устойчивый и продолжительный характер, свидетельствует не только о не гативных или позитивных изменениях, но и о важных тенденциях и даже закономерностях изменения преступности, на основе которых можно прогнозировать ее развитие на ближайшее будущее.

Тенденции раскрывают основную направленность развития явления и его отдельных видов в про шлом, настоящем и как прогноз в возможном будущем. Тенденции преступности раскрываются на ос нове динамики уровня преступности в целом, а также ее отдельных групп и видов на основе динамики структурных сдвигов внутри самой преступности.

5.5 Относительные величины, характеризующие выполнение плана Планы строятся на прогнозах и предположениях. Они не являются догмой в условиях меняющейся ситуации. Тем не менее их выполнение требует постоянного анализа. В противном случае они утрачи вают свою организующую функцию. Особое общегосударственное значение приобрел анализ выполне ния плана в правоохранительной деятельности в последние годы, когда ее стратегия и даже тактика предопределяются федеральными программами борьбы с преступностью.

Техника вычисления относительных величин выполнения планов проста – план принимается за ба зу (100 %), а фактическое его выполнение процентируется к плану.

5.6 Относительные величины степени и сравнения Относительные величины степени и сравнения позволяют сопоставлять различные показатели в це лях выявления, какая величина и на сколько больше другой, в какой мере одно явление отличается от другого или схоже с ним, что имеется общего и отличительного в наблюдаемых статистических процес сах и т.д. Сравнительный анализ количественных показателей – один из важных приемов в юридиче ской практике статистических обобщений.

1 Показатели распределения или структуры совокупности обычно измеряются в процентах удель ных весов и открывают большие возможности для сопоставлений.

2 Показатели отношения части к целому, или отношения интенсивности, чаще всего измеряются в коэффициентах (в числе преступлений, осужденных, дел, исков и т.д.) на 100 тыс. населения. Этот от носительный показатель был разработан не только для более объективной оценки массовых явлений, но и для сравнения несопоставимых абсолютных величин. Несопоставимые сведения о деятельности юри дических учреждений, гражданском и уголовном судопроизводстве, судимости, преступности, правона рушаемости, зафиксированные в разных странах, регионах, районах и населенных пунктах, после пере счета на население становятся более или менее сопоставимыми и сравнимыми.

5.7 Индексы В широком понимании слово «индекс» означает любой обобщающий показатель, характеризующий изучаемое явление. В статистике индекс понимается как обобщающий показатель двух и более сово купностей, состоящих из элементов, которые не поддаются суммированию. Это необходимо как для оценки положения дел, так и для сравнительного изучения.

В таких или аналогичных случаях рассчитываются специально разработанные показатели – индексы.

Индексы делятся на индивидуальные, групповые, агрегатные (совокупные) и исчисляются в долях, про центах, разах, коэффициентах.

Индивидуальным индексом при оценке преступности или результативности деятельности какого либо юридического учреждения может быть отношение уровня наблюдаемого явления текущего перио да к уровню того же явления сравниваемого (базового) периода.

Для расчета индекса тяжести совокупности преступлений можно использовать следующую форму лу П БТ Т ИТП =, П Бб б где ИТП – индекс тяжести преступлений;

– сумма преступлений текущего периода;

БТ – баллы ПТ тяжести преступлений (они должны быть одни и для текущего, и для базового периода);

– сумма Пб преступлений базового периода.

При расчете агрегированного индекса судимости берутся числа осужденных, в отношении которых обвинительные приговоры вступили в законную силу, но также – по составам преступлений, им вме няемых.

Расчет индекса судимости, как и расчет индекса тяжести преступности, производится по формуле агрегатного индекса, но с некоторым уточнением единиц измерения.

БТ ОТ ИС =, Бб Об где ИС – индекс судимости;

– суммарное число осужденных в текущем периоде;

БТ – баллы тя ОТ жести преступлений, выраженные в годах лишения свободы;

– суммарное число осужденных Об базового периода, с которым производится сравнение.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ 1 Что такое абсолютные величины и каково их значение в изучении материалов юридической ста тистики?

2 Дайте определение относительной величины в статистике и назовите основные виды относи тельных величин.

3 В чем различие между базовыми и текущими абсолютными величинами?

4 К какому виду относительных величин относится коэффициент преступности? Каковы способы расчета коэффициент преступности?

5 Что такое индекс? Какие виды индексов наиболее часто используются в юридической статисти ке?

КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ 1 Определить коэффициент преступности на 100 тыс. населения в Тамбовской области в 2000 г., при условии, что общая численность населения области равна 1,2 млн. человек, а количество зарегист рированных преступлений за данный период времени составило 6 тыс.

2 Известно, что в 1998 г. в г. Рассказово было совершено: 20 убийств, 100 краж, 80 грабежей, хулиганств. Было осуждено за убийства 15 чел., за кражи 80 чел., за грабежи 70 чел., за хулиганства 120 чел.

В 1999 г. количество тех же преступлений составило соответственно: 30, 90, 70, 130, а количество осу жденных соответственно: 25, 80, 65, 110. Необходимо определить индекс тяжести преступлений и ин декс судимости.

6 Классификация средних величин Средняя величина в статистике представляет собой обобщенную характеристику совокупности од нородных явлений по какому-либо одному количественно варьирующему признаку. Любая средняя ве личина характеризует ряд распределения единиц совокупности по изучаемому признаку, т.е. вариаци онный ряд.

Средние величины основываются на массовом обобщении фактов. Только при этом условии они способны выявить те или иные тенденции, лежащие в основе наблюдаемого явления. Средние вели чины отража- ют самую общую тенденцию (закономерность), присущую всей массе изучаемых явлений. Она про является в типичной количественной характеристике, т.е. в средней величине всех имеющихся (варь ирующих) показателей.

6.1 Виды средних величин Средние статистические величины имеют несколько видов, но все они относятся к классу степен ных средних, т.е. средних, построенных из различных степеней вариантов: средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя квадратическая, средняя геометрическая и т.д.

Общий вид формулы степенной средней следующий:

m x, m x = n где х – варианты (меняющиеся значения признака);

n – число вариант (число единиц в совокупности);

m – показатель степени средней величины.

При расчете различных степенных средних все основные показатели, на основе которых осуществ ляется этот расчет (m, n), остаются неизменными. Меняется только величина т и соответственно.

Если т = 2, то получается средняя квадратическая:

x.

xкв = n Если т = 1, то получается средняя арифметическая:

x.

xариф = n Если т = –1, то получается средняя гармоническая:

- n x - xгарм = =.

n x Если т = 0, то получается средняя геометрическая:

x x1 x2 x3... xn.

xгеом = = n Общая формула взвешенной степенной средней величины имеет вид m x f, m xвзв = f где хвзв – взвешенная средняя степени т;

х – варианты (меняющиеся значения признака);

т – показатель степени средней;

f – частоты вариант.

Формулы для определения средневзвешенных величин:

а) средняя квадратическая:

x f ;

xкв.взв = f б) средняя арифметическая:

xf xариф.взв = ;

f в) средняя геометрическая:

f xгеом.взв = x1f x2f x3f... xnf ;

г) средняя гармоническая:

f xгарм.взв =.

f x 6.2 Средняя геометрическая величина Средняя геометрическая величина используется в юридической статистике в основном для опре деления темпов роста, например, преступлений.

Среднегодовой темп роста преступлений будет рассчитываться по следующей формуле:

n xгеом = x1 x2 x3... xn, где x1, x2, x3,..., xn – годовые темпы роста;

п – число лет в периоде, за который исчисляется средняя гео метрическая, не считая базового года.

Средний геометрический показатель может также быть получен на основе следующей формулы Уn n xгеом =, Уб где Уn – абсолютный уровень конечного года;

Уб – абсолютный уровень базового года;

n – число лет (без учета базового года).

6.3 Мода и медиана Модой в статистике называется значение признака (варианта), которое чаще всего встречается в данной совокупности. Обозначим ее символом «Мо» и определим в вариационном ряду юриди чески значимых показателей.

Мода применяется в тех случаях, когда нужно охарактеризовать наиболее часто встречающуюся величину признака.

Для расчета моды интервального ряда используется следующая формула fMo - f Мо = X0 + i, ( fMo - f1)+ ( fMo - f2) где X0 – минимальная граница модального интервала;

i – значение модального интервала;

fМо – частота модального интервала;

f1 – частота интервала, предшествующего модальному;

f2 – частота интервала, следующего за модальным.

Медианой в статистике называется варианта, которая находится в середине ранжированного ряда.

Медиана делит упорядоченный ряд пополам. По обе стороны от нее находится одинаковое число еди ниц совокупности. Медиана обычно обозначается символом «Ме».

Для расчета медианы интервального ряда используется следующая формула:

f - SX Me = X0 +, fMe где X0 – минимальная граница медианного интервала;

i – значение модального интервала;

f – сумма всех частот;

SX 0 – сумма накопленных частот, предшествующих медианному интервалу;

fМе – частота меди анного интервала.

6.4 Показатели вариации признака 1 Размах вариации:

R = xmax - xmin.

2 Дисперсия:

(x - x) 2 =.

n 3 Среднее квадратическое отклонение:

(x - x) =.

n 4 Коэффициент вариации:

100 % V =, x где – среднее квадратическое отклонение;

x – средний арифметический показатель.

Коэффициент вариации является критерием типичности средней. Если он относительно большой (например, выше 40 %), то это значит, что типичность такой средней очень невысока. И наоборот, если его значение малое, то средняя является типической и надежной.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ 1 Что такое средняя величина и каково ее значение в изучении материалов юридической статисти ки?

2 Приведите классификацию средних величин.

3 В чем отличие между простой средней величиной и средневзвешенной величиной?

4 С использованием какой средней величины рассчитывается среднегодовой темп роста преступ лений?

5 Для каких целей в статистике используются мода и медиана?

КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ 1 Статистика преступлений, совершенных в 2002 году в городе Мичуринске показывает, что слу чаев: хулиганства зафиксировано – 200, мошенничества – 100, убийств – 30, грабежей – 80, краж – 150.

Необходимо найти размах вариации R и среднее значение количества преступлений х, а также какую часть среди общего количества преступлений составляют грабежи.

2 Определить среднегодовой темп роста количества убийств в г. Мичуринске в период с 1995 по 1999 г., если известно, что в 1995 г. было совершено 20 убийств, в 1996 г. – 30, в 1997 г. – 45, в 1998 г. – 65, в 1999 г. – 70.

3 Определить моду и медиану для следующего интервального ряда данных.

Возраст Количество преступников, лет преступлений 17 – 27 28 – 38 39 – 49 50 – 60 Более 61 Итого: 7 ВЫБОРОЧНОЕ НАБЛЮДЕНИЕ В ЮРИДИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКЕ 7.1 Понятие и основные свойства выборочного наблюдения Теория выборочного наблюдения базируется на статистических закономерностях, которые форми руются и обнаруживаются в массовых явлениях и процессах. Это свойство закономерностей получило название закона больших чисел. Математической основой закона больших чисел, да и статистической науки в целом, служит теория вероятностей, представляющая собой раздел математики, в котором изу чаются случайные явления (события), имеющие устойчивую частость, а следовательно, и вероятность, что помогает выявлять закономерности при массовом повторении явлений.

Исходя из закона больших чисел, чем больше изученная сово-купность случайных явлений, тем должно быть более упорядоченным распределение полученных данных.

f Упорядоченность изменения случайных величин называется закономерностью распределения и графически представляется с помощью гистограммы или полигона распределения. Гистограмма, или полигон распределения, представляет собой ломаную кривую, характеризующую фактическое распре деление полученных данных. Она позволяет выявить лишь приближенную картину распределения всей (генеральной) совокупности. Чем больше выборочное изучение, тем в большей мере будут сглаживать ся влияние случайных причин и явственнее проступать действительная закономерность распределения.

В этом случае кривая распределения фактических данных будет приближаться к теоретической кривой x распределения.

В математической статистике теоретическую кривую распределения обычно называют кривой Лап ласа-Гаусса, или нормальным распределением.

Распределение данных наиболее полно характеризуется следующими параметрами: размахом ва риации и отклонением от среднего арифметического значения.

Размах вариации (колебаний) – наиболее простой параметр измерения разброса значений варьи рующего признака. Он исчисляется по формуле R = хmax – хmin. При одном и том же размахе вариации совокупности данных могут существенно разли чаться по структуре, т.е. быть более или менее однородными.

Средняя арифметическая величина рассчитывается по следующей формуле x1 + x2 + x3 +...+ xn x =, n где x1, x2,..., xn – значения показателей;

n – число значений.

Вместо средней арифметической можно использовать также средневзвешенную величину:

x1 f1 + x2 f2 + x3 f3 +... + xn fn xвзв =, f где f1, f2,..., fn – частоты появления показателей.

Средняя арифметическая лежит в основе расчета дисперсии (колеблемости), которая представляет собой не что иное, как значение отклонения всех вариант от средней. Значение дисперсии и предопре деляет объем выборочной совокупности. Чем больше дисперсия, тем больше разброс показателей от средней, а следовательно, нужен больший объем выборки, чтобы она была достаточно репрезентатив ной.

Дисперсия – это средний квадрат отклонения изучаемого признака от теоретического (среднего) показателя. Она характеризует уровень однородности исследуемой совокупности и обозначается сим волом «2» (сигма малая в квадрате).

Определение объема и представительности выборочной совокупности, а следовательно, и диспер сии производится применительно не к преступности, административной правонарушаемости или дру гим социально-правовым явлениям вообще, а лишь к их конкретным показателям. Последние могут быть качественными, или атрибутивными (вид преступления, содержание мотива, свойства личности и т.д.) и количественными (возраст правонарушителей, уровень образования, повторность совершения преступления, сроки рассмотрения гражданских дел и т.п.). Каждый признак имеет свою дисперсию, а следовательно, и необходимый объем выборки для надежного изучения. Это значит, что при выбороч ном изучении многих признаков, чтобы выявить совокупные отклонения, дисперсию надо рассчитывать по каждому из них. Иногда эти признаки исчисляются десятками и даже сотнями. Чтобы избежать мно жества расчетов, можно ограничить их только в отношении тех признаков, на базе которых делаются основные выводы. Общая численность выборки или ее общая репрезентативность определяются по со вокупной представительности всех параметров.

При наличии удельного веса качественного признака его дисперсия рассчитывается по следующей формуле 2 = Р (1 – Р), где Р – доля качественного признака, а (1 – Р) – доля иных признаков или противоположного признака.

Дисперсия количественного признака рассчитывается по формуле:

(x (x - x)2 f - x)2 f1 + (x1 - x)2 f2 + (x1 - x)2 f3 +... + (x1 - x)2 fn 2 = =, f f1 + f2 + f3 +... + fn где 2 – дисперсия;

x1, x2,..., xn – значения признаков;

х – среднее арифметическое значение признака;

f1, f2,..., fn – частоты появления признаков.

Извлекая корень квадратный из дисперсии, получаем среднее квадратическое отклонение:

= P(1- P) – для качественных признаков;

(x - x)2 f – для количественных признаков.

2 = f СКО позволяет правильно оценить надежность выборочных показателей. Если площадь, ограниченную кривой нормального распределения, принять за 1 или 100 %, то площадь, заключенная в пределах 1 вправо и влево от средней арифметической, составит 0,683 всей площади. Это означает, что 68,3 % всех изученных вариант отклоняются от средней арифметической не более чем на 1, т.е. находится в пределах (х ± с).

Рис. 6 Иллюстрация правила трех сигм Площадь, заключенная в пределах 2 вправо и влево от средней арифметической, составляет 0,954 всей площади, т.е. 95, % всех единиц совокупности находится в пределах (х ± 2). Площадь, заключенная в пределах 3 влево и вправо от средней арифметической, составляет 0,997 всей площади, или 99,7 % всех единиц совокуп ности находится в пределах (х ± 3). Это и есть так называемое правило трех сигм, характерное для нормального распределения (см. рис. 6).

7.2 Ошибки выборочного наблюдения При выборочном наблюдении регистрируется только часть единиц генеральной совокупности. Но эта часть по объему должна быть такова, чтобы получаемые сведения оказались репрезентативными, т.е. достаточно верно отражали содержание и закономерности изучаемого явления в целом. Под репре зентативностью понимается свойство выборочной совокупности воспроизводить характеристики гене ральной совокупности.

Разность между данными генеральной и выборочной совокупностей называют ошибкой репрезен тативности, или ошибкой выборки.

Ошибки бывают тенденциозными (систематическими) и случайными. Первые – результат непра вильного или преднамеренного отбора исследователем тех или иных показателей, вторые – результат случайностей неполного отбора.

Формула для вычисления ошибки выборки в общем виде выгля- дит так:

W =, n где W – ошибка выборки;

2 – дисперсия;

– среднее квадратическое отклонение;

п – число единиц выборки.

Подставляя значение дисперсии в формулу ошибки выборки для качественного и количественного признаков, получим:

P(1- P) (x - x)2 f.

W = ;

W = n f Все предшествующие формулы и расчеты ошибки репрезентативности имеют значение для повтор ной выборки. При ней каждая отобранная из генеральной совокупности единица (например, статкарта на преступление) вновь возвращается в массив. Поэтому не исключена возможность ее повторного от бора. Наряду с таким отбором есть отбор бесповторный. При нем каждая отобранная единица исключа ется из числа единиц генеральной совокупности, а поэтому может попасть в выборку лишь один раз. В связи с этим ошибка выборки для качественных и количественных признаков вычисляется соответст венно по разным формулам:

P(1- P) n 2 1- n 1- W = ;

W =, n N n N где п – число выборочной совокупности;

N – число генеральной совокупности.

Предельная ошибка выборки обозначается греческой буквой (дельта) и определяется по формуле 2 P(1 - P) = t ;

= t, n n где t – коэффициент доверия.

Заменив W соответствущими формулами для повторной выборки, получим:

P(1- P) n 2 1 n 1- = t ;

= t -.

n N n N КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ 1 Что такое выборочное наблюдение и каковы его отличия от других видов статистического на блюдения?

2 Какова математическая основа выборочного наблюдения?

3 В чем заключается правило трех сигм?

4 Что понимается под ошибкой выборки?

5 Приведите формулы для расчета различных видов ошибок выборки (для повторной и бесповтор ной выборки по качественному и количественному признакам).

КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ 1 Рассматривается 100 уголовных дел, по которым вынесен приговор. Среди общего количества осужденных: 15 человек получили – 3 года лишения свободы, 20 человек – 4 года, 30 человек – 5 лет, человек – 6 лет, 10 человек – 7 лет. Необходимо определить: а) средневзвешенное значение сроков на казания;

б) дисперсию и ошибку выборки количественного признака сроков наказания;

в) дисперсию и ошибку выборки качественного признака при условии, что 10 % среди общего количества преступлений было совершено в состоянии алкогольного опьянения;

г) величину выборки количества преступлений при ошибке выборки W = 0,1 для количественного признака и W = 0,02 для качественного признака.

2 При проведении опроса на улицах г. Тамбова по поводу возобновления смертной казни было оп рошено 2 тыс. человек, среди которых 50 % высказались за возобновление смертной казни. Необходимо определить ошибку выборки, если известно, что приблизительная численность взрослого населения Тамбова 300 тыс. чел.

3 При проведении опроса на улицах г. Тамбова по поводу возобновления смертной казни было оп рошено определенное количество человек, среди которых 50 % высказались за возобновление смертной казни. Необходимо определить количество опрошенных людей или величину выборки, если известно, что приблизительная численность взрослого населения Тамбова равна 300 тыс. чел., а погрешность вы борки должна составлять 1 %.

8 Ряды динамики 8.1 Понятие о рядах динамики и их виды В судах, органах прокуратуры, внутренних дел, налоговой полиции, таможенной службы, адвокату ре, нотариате и других государственных и общественных юридических учреждениях ведется многолет ний непрерывный государственный и ведомственный учет преступности, судимости, административной правонарушаемости, гражданско-правовых споров, рождений, браков, смертей и других юридически значимых явлений. Это дает возможность по накопленным в течение десятков лет данным выявлять и отслеживать происходящие изменения во времени многих тысяч различных статистических показателей. Ежедневный, ежемесячный и ежегодный сбор огромного стати стического материала был бы абсолютно неоправданным, если его всесторонне не анализировать по «вертикали» (структура, состояние, взаимосвязи) и по «горизонтали» (тенденции, динамика, сезон ность), «назад» (ретроспектива, интерполяция) и «вперед» (экстраполяция, прогноз). Анализ динамики юридически значимых явлений за длительный период времени дает возможность понять их развитие в прошлом, настоящем и возможном будущем, оценить эффективность деятельности юридических учре ждений и спланировать ее на перспективу.

Основная тенденция в изменении явлений во времени в статистической литературе, особенно зару бежной, нередко именуется трендом. Характер тренда изучаемого явления иногда очевиден при первом ознакомлении с динамическими рядами абсолютных показателей. Но чаще всего тенденции и законо мерности развития явления проявляются в процессе различных преобразований рядов динамики с ис пользованием относительных и средних величин.

Грамотный статистический анализ рядов динамики – залог объективных выводов об изучаемых ста тистических явлениях. Ряды динамики, или временные ряды, представляют собой ряды числовых значений конкретных статистических величин за какой-то определенный отрезок времени (месяц, квартал, год, пятилетка и т.д.). В ряду динамики имеются два основных показателя: показатель времени (шкала времени) и уровень ряда (шкала уровня ряда). Уровень ряда, обычно обозначаемый символом «У», изначально выражен в абсолютных показателях, на основе которых в процессе аналитической ра боты рассчитывается множество производных обобщающих величин, относительных и средних.

Наглядно ряды динамики, как правило, излагаются в виде хронологических таблиц и графиков. В последних шкалы времени обычно располагаются на оси абсцисс, а шкалы уровня ряда – на оси орди нат. В зависимости от вида приводимых в динамических рядах обобщающих показателей их делят на ряды динамики абсолютных, относительных и средних величин. По характеру отражения реалий ряды динамики делятся на моментные и интервальные, которые в свою очередь могут иметь множество разновидностей: ряды темпов роста, темпов прироста, коэффициентов, индексов, средних квадратиче ских отклонений, дисперсии и т.д. Многие из этих показателей в той или иной мере рассматривались нами в главах об абсолютных, относительных и средних величинах. В данной главе, специально посвя щенной рядам динамики, предстоит изложить интегральные особенности динамических рядов тех или иных величин.

Моментные ряды характеризуют уровни изменения юридически значимых явлений на определен ные моменты времени (дата учета), например, на начало месяца, квартала, года или по состоянию на января, 30 июня, 31 декабря и т.д. Типичные моментные ряды в юридической статистике – количество заклю ченных в колониях, тюрьмах, следственных изоляторах или число судей, прокуроров, следователей, ад вокатов, юрисконсультов в учреждениях, регионе, стране, взятые на какую-то дату за несколько лет.

Период между датами в моментных рядах называется интервалом ряда. Он может быть годовым, квар тальным, месячным. Особенностью моментного ряда является то, что его показатели, раскрывая то или иное состояние, не могут суммироваться или укрупняться. Число судей, числящихся по состоянию на 1 января 1997 г., нельзя суммировать с числом судей, числящихся на I июля, т.е. на начало второго по лугодия данного года, или на 1 января 1998 г., поскольку это могут быть одни и те же штатные едини цы, если даже общее число судей как-то изменилось (некоторые судьи уволились или перешли на дру гую работу, а на их место или на вновь открывшиеся вакансии пришли новые).

Интервальные ряды характеризуют величину изучаемого показателя, полученного за какой-то пе риод времени (интервал). В моментном ряду интервал – промежуток времени между датами учета све дений, а в интервальном ряду интервал – тот же промежуток времени, но за который обобщены приво димые сведения, когда они накапливались. Поэтому месячные данные можно суммировать по кварта лам, квартальные – по годам, годовые – по пятилетиям и т.д. В моментном ряду величина уровня ряда не зависит от размера интервала. И на начало каждого месяца, и на начало каждого года общее число сотрудников прокуратуры в городе N может быть одним и тем же. В интервальном ряду величина уров ня ряда существенно зависит от размера интервала. Число учтенных преступлений за год может быть (примерно) в 12 раз больше, чем за любой из его месяцев. Иногда говорят, что моментный ряд учи тывает состояние на какой-то момент, а интервальный ряд отражает деятельность (совершение пре ступлений, борьба с преступностью, установление юридических фактов и т.д.), сведения о которой ха рактеризуются накопительностью.

На основе рядов динамики абсолютных величин в моментном и интервальном рядах могут быть получены ряды динамики относительных и средних величин, что дает возможность многократно увели чить аналитические возможности динамических рядов. Ряды динамики, выраженные в относительных величинах (процентах, долях, коэффициентах, индексах) или в средних величинах (средней арифмети ческой, средней геометрической, среднем квадратическом отклонении, дисперсии) иногда именуются динамическими рядами обобщающих величин. Это не совсем точно, поскольку суммарные абсолютные показатели, на основе которых рассчитываются относительные и средние величины, тоже являются ве личинами обобщающими.

8.2 Показатели анализа динамики Динамические ряды могут состоять из какого-то n числа варьирующих уровней, которые как всякая статистическая совокупность могут быть выражены в тех или иных показателях.

Наиболее распространенные показатели – это абсолютный прирост или снижение (разность меж ду последующими и предыдущими абсолютными суммарными величинами), темпы роста или сниже ния (изменения уровня ряда в процентах по сравнению с постоянным базовым показателем или пере менным показателем предыдущего уровня), среднегодовые темпы прироста или снижения (средняя геометрическая величина годовых темпов роста или снижения). Наряду с указанными показателями в динамическом ряду может быть рассчитан средний уровень ряда. Он применим для любого ряда ди намики, интервального и моментного, абсолютных, относительных и средних величин.

Для любых интервальных рядов, для интервальных и моментных рядов средних величин средний уровень ряда рассчитывается по правилам средней арифметической:

n Уi i = У =, n где Уi – i-й – годовой уровень;

i = 1,..., n – число уровней.

Наличие среднего уровня ряда динамики позволяет рассчитывать среднее квадратическое отклоне ние отдельных уровней от общей средней (), а также коэффициент вариации (V).

Оперируя этими показателями, особенно в сравнительных исследованиях, можно найти отли чительные характеристики, которые при обычных сравнениях сопоставляемых динамических ря дов не так очевидны.

8.3 Выравнивание динамических рядов В юридической статистике не так часто можно встретиться с плавно меняющимися или неизмен ными уровнями рядов динамики, особенно в наше сложное в правовом отношении время. Уровни ди намики имеют заметные колебания. Эти колебания показателей динамики связаны с непоследователь ностью проведения правовой реформы, недостаточным правовым обеспечением процессов переходного периода, противоречивостью действующего законодательства, формированием новых юридических подходов и многими другими причинами.

В условиях большой колеблемости показателей динамических рядов очень важно выявить три ком понента динамики: 1) основные тенденции, выражающие долговременные изменения;

2) систематиче ские, но кратковременные изменения;

3) несистематические случайные колебания, которые часто обу словлены субъективными и иными частными причинами.

Необходимость отделения наносного, случайного и временного от устойчивого и закономерного в уровнях динамических рядов диктуется потребностями изучения основных тенденций и закономерно стей развития того или иного явления. С этой целью уровни рядов динамики подвергают различным ма тематическим преобразованиям, которые позволяют выявить главные изменения уровней ряда.

Смыкание динамических рядов имеет особую актуальность в юридической статистике. Изменения законодательства, принципов и форм учета не позволяют дать единый динамический ряд сопоставимых показателей. Например, некоторое время в УК РСФСР был один перечень тяжких преступлений, в г. его существенно расширили, а в 1997 г., после вступления в силу УК 1996 г., принципиально измени ли. В этих условиях обычный ряд динамики тяжких преступлений за 1991 – 1997 гг. не может быть со ставлен, так как имеющиеся данные несопоставимы.

Аналогичные трудности возникают при изменении единиц учета, территории и при других основа ниях несопоставимости. Чтобы выявить общую тенденцию изменения уровня тяжких преступлений, можно осуществить смыкание рядов динамики. Покажем это на конкретном примере.

Таблица Динамика тяжких преступлений в городе N (1991 – 1996 гг.) Показатели 1991 1992 1993 1994 1995 ЧИСЛО ТЯЖ- КИХ ПРЕСТУП 52 60 78 ЛЕНИЙ:

150 155 старый пере чень новый пере чень Сомкнутый 65 75 97,5 100,0 103,3 111, ряд, % В % к 1991 г. 100,0 115,4 150,0 153,8 158,5 171, В табл. 2 мы имеем два фактических ряда: один (1991 – 1994 гг.) – по старому перечню тяжких пре ступлений, другой (1994 – 1996 гг.) – по новому, расширенному. Для смыкания этих несопоставимых рядов мы принимаем уровень 1994 г. по старому и новому перечню за 100 % (за базу), а затем процен тируем к ней влево – уровни преступлений по старому перечню и вправо – уровни преступлений по но вому перечню. После этого мы можем принять относительный показатель 1991 г. за базу (за 100 %) и рассчитать относительные числа к новой базе по всем годам. Таким образом, мы получили сомкнутый динамический ряд, который более или менее точно раскрывает основную тенденцию роста тяжких преступлений в целом.

Сглаживание рядов динамики предполагает приближение их к основной тенденции, к тренду, способами укрупнения интервалов, скользящей средней, выравниванием по прямой, выравниванием по пока- зательной функции, по параболе, при помощи ряда Фурье и другими методами.

8.4 Способы расчета сезонной динамики Сезонные колебания свойственны абсолютному большинству юридически значимых явлений.

Некоторые сезонные волны имеют различные сдвиги по фазе и даже находятся между собой в противофазе. В автономных системах деятельности это не имеет особого значения, а в зависимых системах различия в сезонных колебаниях могут иметь отрицательные последствия. Это замеча ние имеет прямое отношение к системе «преступность – борьба с преступностью».

Сезонные «пики» преступности в целом (некоторые виды деяний имеют свои «пики») чаще всего падают на весну и осень, а точнее, на март и октябрь, а «провалы» регистрируются зимой (декабрь-январь), т.е. в конце и в начале отчетного периода. В летние месяцы (июль) уровни пре ступности ниже, чем весной и осенью. Можно предположить, что уровень преступной деятельно сти как-то коррелирует с активностью работы правоохранительной системы, на которую заметное влияние оказывает отпускной период. Неслучайно некоторые криминологи полагают, что учтен ная преступность – это не столько ее реальный уровень, сколько реальный уровень активности правоохранительных органов. Чем он выше, тем выше и уровень учтенных деяний. Во всяком случае этого нельзя исключать. На кривую сезонности преступности оказывает воздействие се зонная динамика других обстоятельств: криминальных мотиваций, работоспособности милиции, показ полугодовых и годовых (отчетные периоды) «успехов» борьбы с преступностью, расслаб ленность правоохранительных органов в начале года и т.д.

Изучать сезонность юридически значимых явлений необходимо в интересах адекватной организа ции управленческой деятельности. Статистика выработала несколько способов определения сезонности.

Наиболее простой метод выявления и измерения сезонных колебаний – это расчет среднего уровня (средней арифметической) изучаемых явлений по месяцам за год и сопоставление месячных данных со средним уровнем. Это отношение уровней, выраженное в процентах, именуется индексом сезонности.

Он рассчитывается по формуле Ум ИС = 100 %, У где ИС – индекс сезонности;

Ум – уровень по месяцам (реальный);

У – средний уровень ряда за год.

Контрольные вопросы 1 Дайте определение тренда и приведите примеры трендов в статистике.

2 Что называют в динамике рядами динамики? Назовите их виды.

3 С какой целью исследуются данные рядов динамики правонарушений?

4 Что такое показатель анализа динамики? Какие виды показателей вы знаете?

5 Перечислите основные способы выравнивания динамических рядов.

6 Каким образом можно рассчитать сезонную динамику правонарушений?

Контрольные задания 1 Определить индексы сезонности преступлений в Тамбовской области в период с 1998 по 2000 гг.

и выявить закономерности развития преступности. Данные приведены в следующей таблице.

Число преступлений Месяц 1998 г. 1999 г. 2000 г.

Январь 1023 1037 Фев- 956 944 раль Март 1073 1061 Ап- 1054 1069 рель Май 1275 1290 Июнь 1385 1398 Июль 1372 1384 Август 1424 1442 Сен- 1401 1431 тябрь Ок- 1283 1306 тябрь Но- 1169 1148 ябрь Де- 1087 1072 кабрь 9 СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ ЮРИДИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ 9.1 Понятие статистических взаимосвязей и причинности Общественные явления, в том числе и юридически значимые, взаимосвязаны между собой, зависят друг от друга и обусловливают друг друга. Имеющиеся взаимосвязи реализуются в форме причинности, функциональной связи, связи состояний и т.д. Особая роль во взаимосвязях общественных явлений при надлежит причинности, т.е. частице всемирной связи, но не субъективной, а объективно реальной. Эта объективно необходимая связь, в которой одно или несколько взаимосвязанных явлений, именуемых причиной (фактором), порождают другое явление, именуемое следствием (результатом), и может быть названа причинностью.

Между причинностью в криминологии и в праве имеется не только общность, но и существенные различия. Причинная связь между криминогенными факторами и совершением преступления (причи нами и преступностью) по времени предшествует причинной связи между общественно опасным дейст вием (бездействием) и преступными последствиями. Последней присущи главным образом динамиче ские закономерности и функциональные связи, а между криминогенными факторами и преступным по ведением в основном действуют статистические закономерности и корреляционные связи.

Любая закономерная связь предполагает повторяемость, последовательность и порядок в явлениях, но рассматриваемые связи проявляются по-разному: функциональные – в каждом единичном случае, а корреляционные – в большой массе явлений. Например, между ударом ножом и телесным повреждени ем существует прямая причинная функциональная связь (если, конечно, повреждение не осложнено за ражением раны, неквалифицированной медицинской помощью и т.д.). Функциональная зависимость характеризуется тем, что изменение какого-либо одного признака, являющегося функцией, сопряжено с изменением другого признака. Эта взаимосвязь одинаково проявляется у всех единиц любой совокуп ности.

Причинная зависимость между каждым признаком-фактором и признаком-следствием характеризу ется неоднозначностью: тот или иной признак-следствие изменяется под воздействием комплекса при знаков-фак-торов, а каждому значению признака-фактора соответствуют (под влиянием других призна ков-факторов) несколько значений признака-следствия. Поэтому связь между причиной (совокупностью причин) и следствием (преступлением или преступностью) многозначна и носит вероятностный ха рактер.

Многозначность заключается не только в том, что каждое правонарушение (и правонарушаемость в целом) есть результат действия многих причин, но и в том, что каждая причина, взаимодействуя с тем или иным набором других причин, может порождать не одно, а несколько следствий, в числе которых – различные виды противоправного и правомерного поведения.

Вероятностная сторона многозначности причинной связи в криминологии и социологии права «со стоит в том, что при замене какого-либо условия, даже при одной и той же причине, получается иной результат». Такая форма причинной связи, при которой причина определяет следствие не однозначно, а лишь с определенной долей вероятности, является неполной и называется корреляционной связью.

Она отражает статистическую закономерность и действует во всех неавтономных, зависящих от по стоянно меняющихся внешних условий системах с очень большим количеством элементов (факторов).

Между криминогенными факторами и преступностью существует прямая корреляционная связь (со знаком «+»). Например, чем выше уровень алкоголизации в обществе, тем выше преступность, при чем преступность специфичная («пьяная»). Между факторами антикриминогенными и преступностью действует обратная корреляционная зависимость (со знаком «–»). Например, чем выше социальный контроль в обществе, тем ниже преступность. И прямые, и обратные связи могут быть прямолинейными и криволинейными.

Прямолинейные (линейные) связи проявляются тогда, когда с увеличением значений признака фактора происходит возрастание или уменьшение величины признака-следствия. Математически такая связь выражается уравнением прямой (уравнением регрессии):

у = а + bх, где у – признак-следствие;

а и b – соответствующие коэффициенты связи;

х – признак-фактор.

Криволинейные связи носят иной характер. Возрастание величины факторного признака оказывает неравномерное влияние на величину результирующего признака. Вначале эта связь может быть прямой, а затем – обратной. В юридической науке такие связи почти не изучались, а они наличествуют. Извест ный пример – связь преступлений с возрастом правонарушителей. Вначале криминальная активность лиц растет прямо пропорционально увеличению возраста правонарушителей (приблизительно до лет), а затем с увеличением возраста преступная активность снижается. Причем вершина кривой рас пределения правонарушителей по возрасту сдвинута от средней влево (к более молодому возрасту) и является асимметричной.

Корреляционные прямолинейные связи могут быть однофакторными, когда исследуется связь меж ду одним признаком-фактором и одним признаком-следствием (парная корреляция). Они могут быть многофакторными, когда исследуется влияние многих взаимодействующих между собой признаков факторов на признак-следствие (множественная корреляция).

Парная корреляция давно находит применение в юридической статистике, а множественная корреляция практически не используется, хотя в криминологии, деликтологии и социологии права многофакторные связи, можно сказать, доминируют. Это обусловлено рядом трудностей: неналажен ным учетом признаков-факторов, недостаточной математической, статистической и социологической подготовкой юристов и другими обстоятельствами объективного характера.

Корреляционные связи одних явлений с другими видны уже на первых стадиях статистической обработки данных. Сводка и группировка статистических показателей, исчисление относительных и средних величин, построение вариационных, динамических, параллельных рядов позволяют ус тановить наличие взаимосвязи изучаемых явлений и даже ее характер (прямой и обратный). Если, построив вариационный ряд преступников по возрасту, мы обнаруживаем, что основные частоты группируются в интервале молодежного возраста, у нас есть достаточные основания полагать, что молодежный возраст – наиболее криминогенный. Хотя возраст (как мы установили в предыдущих главах) и выступает не в своем собственном значении, а лишь как интегрированный выразитель криминогенных условий, взаимодействующих с соответствующими возрастными изменениями человека.

9.2 Измерение связей между качественными признаками Для измерения связи между качественными (атрибутивными) признаками в статистике широко используются коэффициент ассоциации К. Пирсона и коэффициент сопряженности А.А. Чупрова, 1 Коэффициент ассоциации К. Пирсона (Kп) в плане исчисления – относительно простой показа тель сопряженности величин. Он применяется к вариации двух качественных признаков, распределен ных по двум группам. Его расчет производится на основе табл. 3, именуемой таблицей четырех полей.

Этими полями являются клетки а, b, с, d. Расчет осуществляется на основе сопряжения по строкам а и b, с и d, а также по графам а и с, b и d. Формула для расчета Kп:

ad - bc Kп =.

(a + b)(c + d)(a + c)(b + d) Ассоциируемые показатели могут быть как абсолютными, так и относительными.

Коэффициент ассоциации измеряется от –1 до +1 и интерпретируется так: чем ближе коэффи циент к 1, тем теснее связь, положительная или отрицательная. Считается, что если Kп достигает 0,3, то это свидетельствует о существенной связи между признаками.

Таблица Таблица четырех полей Признаки 1 2 Сумма Группы 1 а b a + b 2 с d c + d Сумма а + с b + d – 2 Коэффициент взаимной сопряженности, разработанный отечественным статистиком А.А. Чу провым (Kч), в отличие от коэффициента Пирсона применяется для измерения связи между соотноше нием двух атрибутивных признаков по трем и более группам. Он рассчитывается по формуле Kч =, (m1 -1)(m2 -1) где Kч – коэффициент взаимной сопряженности А.А. Чупрова;

2 – показатель взаимного сопряжения (фи-квадрат);

т1 и т2 – число групп по каждому признаку.

Поскольку число групп всегда известно, то для расчета Kч необходимо найти 2.

Коэффициент А.А. Чупрова в отличие от коэффициента ассоциации варьирует от 0 до 1. Если исхо дить из формулы, то его значение не может быть отрицательным. Но суть интерпретации та же. Связь считается существенной при величине Kч = 0,3. Чем ближе его значение к единице, тем сильнее связь.

Особая роль в выявлении связей не только между качественными, но и количественными признака ми принадлежит параллельным статистическим рядам. С одной стороны, они представляют собой относительно самостоятельный и важный метод выявления корреляционной зависимости, с другой, с их сопоставления начинается расчет однофакторных, многофакторных и иных корреляций.

Параллельные ряды в этом смысле представляют собой сопоставление двух и более статистических вариационных или динамических рядов показателей, причинно или иным способом связанных между собой. Они дают возможность не только увидеть изменения одного явления в рядах распределения или динамики, но и установить взаимосвязанное изменение двух или более явлений.

Параллельные ряды в юридической статистике применимы также для сопоставления рядов динами ки преступности и раскрываемости, преступности и выявленных правонарушителей, преступности и судимости, преступности, судимости и числа заключенных. Эти ряды могут свидетельствовать о ре зультативности борьбы с преступностью, степени соответствия судебной практики криминогенным тенденциям, месте и роли лишения свободы в борьбе с преступностью и т.д. Обратимся еще раз к дина мическим рядам уровней преступности и выявленных правонарушителей.

Между уровнем преступности и выявленными правонарушителями существует связь состояний. И преступность, и выявленные правонарушители имеют одни и те же причины. Выявленные правонару шители по сути своей – раскрытая часть учтенной преступности. Но на динамику уровня выявленных правонарушителей влияют и другие факторы: уголовная политика, степень соблюдения презумпции не виновности, дееспособность правоохранительных органов и др.

9.3 Парная линейная корреляция Парная, или однофакторная, корреляция – это неполная прямая или обратная связь между одним признаком-следствием и одним признаком-фактором. Она позволяет относительно адекватно измерить выявленную связь, чего не дают другие методы статистического анализа. Ценность корреляционного анализа следует оценивать, исходя из известного постулата: наука начинается с измерения.

Корреляционное измерение связи, как правило, производится после установления ее наличия и ха рактера (прямая, обратная) в процессе других видов статистического анализа: сводки и группировки данных, расчета относительных и средних величин, составления вариационных, динамических и осо бенно параллельных рядов.

Допустим, у нас имеются два ряда данных, имеющих значения xi (признаки-факторы) и yi (призна ки-следствия), взаимосвязанных между собой. Необходимо определить коэффициент парной корреля ции для этих рядов.

Порядок расчета парного коэффициента корреляции:

1 Выбирается вид теоретической зависимости между значениями xi и yi, которая будет описывать взаимосвязь между значениями xi и yi с минимальной погрешностью. Наи более простой является линейная зависимость, имеющая следующий вид:

~ yi = a + bxi, ~ где уi – значение выровненного теоретического ряда признака-следствия;

a и b – постоянные коэффициенты.

2 Используя метод наименьших квадратов, определяются неизвестные коэффициенты a и b:

n n n n n n n - yi n yi - xi xi yi xi xi xi xi i=1 i=1 i=1 i=1 i =1 i=1 i= a = ;

b =.

2 n n n n 2 n - n - xi xi xi xi i=1 i=1 i=1 i= 3 Полученные значения a и b подставляются в исходное уравнение и получается теоретическая за висимость в явном виде.

4 Осуществляется непосредственный расчет коэффициента корреляции по следующей формуле:

n n - x)(~ - y) d y (xi dx y i=1 i = R = =, n n n - x)2(~ - y)2 )2 ) y (xi (dx (d y i =1 i =1 i = где dx – отклонение от среднего значения признаков факторов;

dу – отклонение от среднего признаков следствий.

Возможные значения степени тесноты лежат в пределах от –1 до +1. Коэффициенту, равному – 1, соответствует полная обратная связь, 0 – отсутствие всякой связи, +1 – полная прямая связь, а дробным значениям – определенная степень прямой или обратной связи.

Контрольные вопросы 1 Что такое статистическая взаимосвязь между правовыми явлениями?

2 Что понимается под корреляционной связью? Приведите примеры корреляционных связей меж ду различными правовыми явлениями.

3 В чем основное различие между коэффициентами Спирмена и Чупрова?

4 В чем заключается смысл коэффициента парной линейной корреляции? Перечислите основные этапы вычисления данного коэффициента.

Контрольные задания 1 Определить коэффициент ассоциации Пирсона между двумя качественными признаками: число раскрытых и нераскрытых преступлений в зависимости от вида преступлений: убийства и другие пре ступления. Исходные данные записаны в виде таблицы:

Вид преступления Раскрыты Не раскрыты Сумма a b Убийства 150 Другие преступ- c d ления 500 Сумма 2 Определить коэффициент взаимной сопряженности Чупрова между двумя качественными признаками: число погибших и раненных в автомобильных авариях в зависимости от причины аварий: по вине пьяных водителей, по вине неисправности автомобиля и по вине пешеходов. Ис ходные данные представлены в таблице:

Причины ава- Число погиб- Число ранен Итого рий ших ных Пьяные води 100 тели Неисправности автомобилей 200 Вина пешехо дов Итого 10 КОМПЛЕКСНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ЕГО ПРИМЕНЕНИЕ В ЮРИДИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКЕ 10.1 Понятие статистического анализа Статистический анализ (от греч. analysis – разложение) в общем понимании представляет собой научный метод мысленного или реального разложения, расчленения исследуемого явления, процесса на составные элементы, признаки, свойства, отношения, которые затем исследуются в отдельности и во взаимосвязи с расчлененным целым в целях получения нового знания или систематизации уже имею щихся знаний.

Криминология изучает преступность и другие фактические отношения, с ней связанные, граждан ское или уголовное право изучает право- вые отношения, но на основе несхожих категорий, понятий, норм и фактической деятельности. Все это отражается на характере статистического анализа.

Статистический анализ в социально-правовом исследовании включает в себя расчленение изу чаемого явления (процесса) на составные части, определяемые той или иной отраслью права, количест венное измерение этих составных частей, установление взаимосвязей между ними и другими социаль ными явлениями, выявление реальных закономерностей развития явления или процесса.

Статистический анализ в криминологическом исследовании предполагает расчленение пре ступности, ее причин, мер предупреждения и т.д. на составные элементы в целях установления и коли чественного измерения взаимосвязей и закономерностей преступности и связанных с ней массовых со циальных явлений и процессов.

Статистический анализ юридически значимых показателей помогает различным отраслям юридиче ской науки не утратить связь с социальными реалиями при выполнении ею своих четырех функций:

описательной, объяснительной, прогностической и организационно-практической.

В описательной функции уголовного и гражданского права, криминологии и других юридических дисциплин статистический анализ играет основополагающую роль. Он позволяет получить качествен но-количест-венную характеристику изучаемого явления, описать его составные части, установить их соотношение, выявить различные особенности и характерные черты. Наиболее полно возможности ста тистического анализа используются при описании преступности, административной правонарушаемо сти, гражданско-правовой деликтности, а также результатов деятельности правоохранительных и дру гих юридических органов, гражданского и уголовного судопроизводства, исполнения наказания.

Статистический анализ, применяемый для объяснительной функции юридической науки и практи ки, обладает огромным арсеналом средств, способов и методов, позволяющих проникнуть вглубь изу чаемого явления, выявить его внутренние и внешние взаимосвязи, установить реальные тенденции и причинную базу происходящих изменений.

Для доказательства тех или иных связей требуется глубокий факторный, корреляционный и при чинный статистический анализы. Только в этом случае сделанные выводы принесут реальную помощь при выработке практических или теоретических решений.

Статистический анализ дает достаточно оснований для осуществления прогностических функций той или иной отрасли науки и практической деятельности. Самый упрощенный метод осуществления прогноза на ближайшее будущее – экстраполяция статистических тенденций и закономерностей на предстоящие годы. Если эти тенденции и закономерности выявлены объективно, то они могут дать от носительно надежную базу для возможных предположений.

Описательная, объяснительная и прогностическая функции юридической науки и практики должны иметь возможность влиять на законодательную, исполнительную, судебную власти в целях совершен ствования механизмов функционирования правового государства, т.е. для реализации организационно практической функции юридических наук. При выработке практических мер могут быть использованы методы статистического моделирования, экспериментальных решений (в настоящее время, например, в нескольких субъектах Федерации проводится эксперимент с введением суда присяжных) и другие приемы статистического анализа.

Статистический анализ в его широком понимании включает в себя частные методы статистики, многие из которых применяются при статистической сводке и группировке, при исследовании обоб щающих величин (абсолютных, относительных, средних), статистических рядов, корреляции и других способов изучения взаимосвязей. Перечисленные методы позволяют решить большинство задач, кото рые обычно ставятся перед традиционным статистическим анализом. Дальнейшее углубление количе ственного анализа возможно на основе многочисленных математических методов, применение которых требует серьезной профессиональной подготовки.

10.2 Статистические возможности анализа преступности Статистический анализ преступности заключается в установлении ее реального состояния. Вопрос этот сложный, противоречивый и неоднозначный. С одной стороны, есть хорошо разработанные учет и отчетность, с другой – ни в одной стране мира, и особенно в современной России, учтенная пре ступность не отражает реальной криминологической обстановки. Уровень регистрируемой преступ ности в среднем колеблется в пределах от одной четверти до половины от фактически совершаемых преступлений.

Поэтому установление более или менее реального состояния преступности – главная и осново полагающая задача статистического анализа на любом административно-территориальном уровне.

На первом этапе сбора данных о преступности используется основная форма статистического на блюдения – официальная статистическая отчетность правоохранительных органов. Документы первич ного учета (статкарты Ф. 1, Ф. 1.1, Ф. 1.2, Ф. 2, Ф. 3, Ф. 4, Ф. 6) содержат до 3500 единиц информации о различных аспектах преступности.

Для изучения преступности следует использовать отчеты о зарегистрированных, раскрытых и не раскрытых преступлениях (Ф. 1), о состоянии преступности и результатах расследования преступлений (Ф. 1-А), единый отчет преступности (Ф. 1-Г), отчет о рассмотрении заявлений и сообщений о преступ лениях (Ф. 2-Е) и многие другие.

На втором этапе сбора данных необходимо получить те сведения, которые в силу различных при чин не нашли отражение в учете и отчетности. Осознание неполноты и искаженности учета преступно сти – важное условие объективности изучения ее фактического состояния.

Задача состоит в приближении выводов об изучаемой преступности к ее фактическому состоя нию, в корректировке уровня и структуры учтенной преступности соответственно имеющимся реалиям, в более или менее адекватном учете «темной» цифры преступности при разработке мер борьбы с ней.

Особая роль в решении этой задачи принадлежит известным статистическим и социологическим методам:

- сравнительному статистическому анализу структурных соотношений внутри учтенной преступ ности;

- сопоставлению сведений о зарегистрированной преступности с другими статистическими пока зателями;

- непосредственному изучению заявлений, сообщений и жалоб граждан о совершенных против них посягательствах и действиях правоохранительных органов;

- специально организованным опросам граждан, сотрудников правоохранительных органов и осу жденных о реальном уровне виктимизации населения.

1 Соотношение различных видов преступлений в структуре преступности имеет более или ме нее устойчивый характер. Например, средняя доля умышленных убийств в нашей стране за последние 40 лет составляла 1,4 %, краж – 31,1 % и т.д. Изменение удельных весов может служить одним из инди каторов роста или снижения латентности. Рост доли учтенных краж с 30,6 до 59,8 % в конце 80-х и в начале 90-х гг., в период так называемой отпущенной регистрации (т.е. когда вышестоящие власти не обращали внимания на рост учтенной преступности) свидетельствовал не только о реальном росте краж в те годы, но и о более или менее полной регистрации тех, которые становились известными милиции.

Снижение доли тех же краж в 1992 – 1997 гг. с 59,8 до 46,0 % – главным образом результат интенсивно го роста их латентности за счет выборочного и направленного учета, поскольку реального сокращения этих деяний нет.

2 Сравнительный анализ взаимосвязанных показателей криминальной статистики по категори ям преступлений (небольшой тяжести, средней тяжести, тяжких и особо тяжких) может дать более об щие данные о латентной преступности. Статистическая закономерность распределения этих групп дея ний такова: чем ниже доля особо тяжких и тяжких преступлений, а соответственно – выше доля престу плений небольшой и средней тяжести, тем ниже уровень латентной преступности. Наоборот, малый удельный вес преступлений небольшой и средней тяжести и соответственно высокий удельный вес тяжких и особо тяжких деяний свидетельствуют о высоком уровне латентности. В качестве условного эталона «нормальных» удельных весов можно использовать средние показатели за много лет по анали зируемому городу или району либо средние показатели по стране, региону, субъекту Федерации.

3 Определенную помощь в изучении скрытых преступлений может оказать сопоставление дан ных уголовного учета и статистики гражданско-правовых, административных и дисциплинар ных правонарушений. Между разными видами противоправного поведения также существуют опре деленные статистические связи, напоминающие корреляции между тяжкой и менее тяжкой преступно стью. Рост учтенных административных правонарушений, например, обычно свидетельствует о сниже нии уровня латентных деяний. Наоборот, уменьшение уровня административной правонарушаемости – один из признаков роста уголовно-правовой латентности. Это особенно показательно при сопоставле нии однородных (однообъектных) преступлений и правонарушений, посягающих на здоровье и права граждан, собственность, экологию, порядок дорожного движения, правила торговли и т.д.

4 Следующее важное статистическое направление установления скрытых преступлений, которое широко применяется надзорными и контролирующими органами, – это сопоставление учтенных пре ступлений с иными сведениями. Эти сведения находятся в журналах регистрации заявлений и сооб щений о преступлениях;

сигналов срабатывания охранной сигнализации;

учета подростков, доставлен ных в инспекцию по делам несовершеннолетних;

сообщений о преступлениях, поступивших по телефо ну;

а также имеются в представлениях и постановлениях прокуроров;

постановлениях об отказе в воз буждении уголовных дел;

материалах по розыску без вести пропавших граждан и установлению лично сти неопознанных трупов;

книгах регистрации фактов обращения граждан в бюро судебных экспертиз для определения тяжести телесных повреждений;

документах о выплате страховых компенсаций;

кни гах учета лиц, обратившихся за медицинской помощью по поводу телесных повреждений и отравлений;

сообщениях средств массовой информации и др.

5 Особое место в установлении латентной преступности занимает опрос граждан о противоправ ных действиях, жертвами которых оказались они сами или их родственники и знакомые;

Pages:     || 2 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.