Введение

В последнее время достаточно остро стоит вопрос о социально-экономических и политических противоречиях в России. Именно поэтому увеличилось количество преступлений.

В наше время в российском обществе проблема преступности привлекает к себе большое внимание, как ученых, так и общество в целом. В течение нескольких лет наблюдается количественный рост преступности и ухудшение ее качественных показателей.

Преступность, представляет собой совокупность преступлений, связанную с социальной средой, имеет свои количественные и качественные характеристики, отличные от характера отдельного преступления. В характеристиках преступности проявляются ее определенные закономерности. Современный подход к преступности как к социальной системе вызывает необходимость рассматривать ее как социально обусловленное явление, характеризующееся системой определенных свойств и параметров, которые могут быть количественно выражены в виде постоянных и переменных величин.

Преступность -- одно из страшных явлений в жизни общества. Она оказывает влияние на все стороны жизнедеятельности населения, накладывает отпечаток на образ жизни человека, напрямую связана с его жизнью, здоровьем, материальным благополучием.

В настоящее время, преступность, как и мировые войны, и глобальные катастрофы представляет огромную угрозу для существования человечества.

Преступность также представляет собой форму движения, т.е. процесс, поскольку масштабные социальные системы не могут находиться в состоянии статистики. Очевидно, поэтому преступность необходимо рассматривать как сложную динамическую социальную систему.

Возможно описание преступности как системы статистического характера набором параметров. Изучение ее процесса связано с необходимостью использования математических методов. Поскольку преступность проявляется в виде статистической совокупности составляющих ее элементов, речь должна идти, прежде всего, о статистических методах. Преступность - статистическая система, подчиняющаяся вероятностным закономерностям.

Объектом данной дипломной работы является уровень преступности в Российской Федерации.

Цель работы - проанализировать уровень преступности с помощью основных статистических методов.

Основные понятия и задачи правовой статистики

Предмет и метод правовой статистики

Основным и обязательным источником информации о преступности как массовой статистической совокупности является уголовная (правовая статистика). Она представляет собой не только статистические данные, но и специальные методы исследования.

Правовая статистика - основанная на общих принципах и содержании юридических наук система положений и приемов общей теории статистики, применяемых к области изучения правонарушений и мер социального контроля над ними. Она количественно исследует разнообразные стороны правовых нарушений - уголовных, гражданских их уровень, структуру, динамику и направление развития, причины и условия, им способствующие, всю совокупность мер борьбы с этими нарушениями.

Различный характер правонарушений, которые призвана учитывать правовая статистика, а также специфические особенности деятельности учреждений, которые практически ею занимаются, обуславливают выделение трех самостоятельных разделов правовой статистики:

1. Уголовно-правовая статистика. Объектом изучения данной статистики является количественная сторона в неразрывной связи с качественными особенностями преступности и мер государственного социального контроля над ней.

2. Административно-правовая статистика. Объект изучения - количественная сторона в неразрывной связи с качественными особенностями административных правонарушений и мер государственного социального контроля над ними.

3. Гражданско-правовая статистика. Объектом изучения является количественная сторона в неразрывной связи с качественными особенностями гражданских правоотношений, рассматриваемых судом, арбитражем, нотариатом и вынесенных ими решений.

Роль правовой статистики заключается в том, чтобы установить, как работают следственные, судебные и исправительно-трудовые учреждения.

Зная, количество зарегистрированных преступлений, располагая сведениями о нарушении семейного, трудового, жилищного права, можно более эффективно осуществлять решение задач в укреплении правопорядка.

Отсюда следует, что предметом правовой статистики будет количественная сторона тех явлений, которые входят в среду деятельности указанных органов. Во-первых, преступности и мероприятий по борьбе с ней, во-вторых, гражданских правонарушений, ставших объектом разбирательства в суде, нотариате или арбитражном суде; и наконец, в-третьих, административных нарушений и мероприятий по их предупреждению со стороны административных органов). Демидов В.Н., Казанцев С.Я., - Правовая статистика - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012 г.

Цель правовой статистики - учет нарушений, которые рассматривают органы МВД, прокуратуры, суда.

Для принятия эффективных мер укрепления правопорядка определения нужно в первую очередь иметь достоверные данные о состоянии преступности, а в частности иметь представления о ее структуре и динамике, причинах и условиях совершения правонарушений. Изучение преступности начинается с обобщения и анализа данных учета зарегистрированных преступлений и лиц, их совершивших, в масштабе города, района, отдельного производственного или иного объекта.

Правовая статистика исследует, как охраняется личность, защищаются права и свободы человека и гражданина, общественный порядок и безопасность.

Правонарушения, которые исследует правовая статистика - это категория конкретно-временная. Ее социальная характеристика проявляется в четырех моментах: во-первых, это их историческое происхождение; во-вторых, это деяния конкретных людей, их сознательные поступки: в-третьих, тот ущерб, который они наносят обществу.

К методам, с помощью которых правовая статистика изучает свой предмет, относятся: Савюк Л.К. - Правовая статистика. - М.: Юристъ, 2011 г.

1) массовое статистическое наблюдение;

2) сводка и группировка данных, которые были получены при наблюдении, по качественно-определенным признакам;

3) статистический количественный анализ показателей;

4) всесторонний качественный анализ статистических материалов.

1. Метод массового статистического наблюдения означает, что только путем изучения большого количества преступлений, правонарушений можно установить объективные закономерности в преступности.

2. Сводка и группировка данных наблюдения по качественно-определенным признакам -- следующий метод правовой статистики. Данные, полученные путем статистического наблюдения, должны быть сгруппированы по нужным признакам, чтобы каждая группа представляла собой определенную качественную однородность. Сводка и группировка данных позволит увидеть структуру изучаемых явлений, сходства и различия.

3. Статистический количественный анализ позволяет углубить изучение, установить и измерить закономерности и взаимозависимости массовых правовых явлений

4. Всесторонний качественный анализ правовых количественных явлений применяется на всех этапах статистического исследования:

При наблюдении

При группировке

При количественном анализе. Качественный анализ является основополагающим.

На всех стадиях используются специальные методы, каждый из которых в дальнейшем имеет самостоятельное значение для изучения и прогнозирования преступности.

Универсальное значение любого научного метода заключается в том, что он не дает указание на причины или другие результаты исследования, а ориентирует на пути поиска причин или других искомых данных. Опираясь на философские категории случайности и необходимости, количества и качества, взаимосвязи и развития явлений и др., а также на математическую теорию статистики, юридическая статистика разрабатывает свои специфические методы, предназначенные для изучения количественной стороны преступности, правонарушаемости, гражданско-правовых деликтов и связанных с ними социальных явлений и процессов. На конкретное содержание этих методов существенное влияние оказывают общая теория права и его различных отраслей, теория криминологии, судебной медицины и других неправовых наук. Теоретические положения упомянутых дисциплин определяют и специальные методики, основанные на статистических методах.

К специфическим методам, с помощью которых юридическая статистика изучает свой предмет, относятся:

• 1) массовое статистическое наблюдение;
• 2) сводка и группировка данных, полученных при наблюдении, по качественно-определенным признакам;
• 3) статистический количественный анализ сведенных и разгруппированных показателей;
• 4) всесторонний качественный анализ статистических материалов.

Перечисленные методы, образуя органически единый процесс статистического исследования, иногда именуются его стадиями или этапами, поскольку каждый последующий метод, как правило, может быть применен с использованием показателей предыдущего. Поэтому любое статистико-правовое, стати- стико-деликтологическое или статистико-криминологическое обследование будет считаться полным и завершенным только тогда, когда оно слагается из названных выше основных стадий (этапов, методов).

1. Метод массового статистического наблюдения применительно к юридической статистике означает, что только путем изучения большого количества преступлений, правонарушений, деликтов, субъектов этих действий и т. д. можно установить объективные закономерности в преступности, правонарушаемости, в их причинности, в правоприменительной деятельности судов, прокуратуры, милиции и других правоохранительных органов. Изучение явлений единичных или в небольшом количестве в силу случайных отклонений не позволяет выявить действительные закономерности. При массовом наблюдении случайные колебания взаимно погашаются и остаются следствия, обусловленные общими причинами.

Давно замечено, что преступления или другие юридически значимые явления, взятые в большом масштабе, обнаруживают по своему числу и своей классификации такую же закономерность, как явления природы. Поэтому для действительно научного фундамента статистических фактов необходимо брать не отдельные факты, пускай даже очень важные, а всю совокупность относящихся к рассматриваемому вопросу фактов, иначе может возникнуть подозрение об их тенденциозном подборе.

Для получения объективных результатов статистическое наблюдение должно охватывать либо всю (в статистике - генеральную) совокупность изучаемых явлений, либо такую ее часть, которая была бы достаточно представительной (репрезентативной) и позволяла бы сказать, что результаты, выявленные на основе неполных данных, имеют такую-то ошибку. Научной опорой в этом случае служит закон больших чисел, который позволяет рассчитать возможную ошибку при неполном изучении фактов.

• 2. Сводка и группировка данных наблюдения по качественноопределенным признакам - следующий специфический метод (этап) юридической статистики. Данные, полученные путем статистического наблюдения, имеют общий характер. В целях проникновения в сущность наблюдаемых явлений они должны быть сведены и разгруппированы по нужным нам признакам, чтобы каждая группа представляла собой определенную 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 положению, прежней судимости). Сводка и группировка данных позволяет увидеть структуру изучаемых явлений, их сходства и различия. Данный метод позволяет увидеть единство количественного и качественного в той или иной совокупности.
• 3. Статистический количественный анализ сведенных и разгруппированных показателей позволяет углубить изучение, установить и измерить закономерности и взаимозависимости массовых правовых, криминологических и социологических явлений. Результаты статистического исследования на этом этапе выражаются в процентах, коэффициентах, индексах и других обобщающих показателях, не включающих в себя частные, индивидуальные или случайные отклонения. В них раскрываются основные тенденции, типичные черты, корреляции, характеристики.

Если число учтенных преступлений в разных странах в 1960 г. принять за 100% и соотнести с этими показателями данные 1990 г., то обнаружится главная закономерность развития преступности: за 30-летие зарегистрированная преступность в США увеличилась в 7,2 раза, в Англии и Уэльсе - в 6,1, во Франции - более чем в 5, в СССР - в 3,7, в ФРГ - в 2,8, а в Японии - 1,5 раза. В реальной жизни «кривая» динамики преступности не была строго линейной: преступность в разных странах в те или иные годы росла, сокращалась, оставалась на уровне предыдущего года, вновь росла и сокращалась. Но как бы она ни колебалась, основная тенденция - рост преступности, обгоняющий рост народонаселения - четко пробивалась через массу случайностей.

Рассчитав другой обобщающий показатель - число преступлений на 100 тыс. населения (коэффициент преступности), - мы обнаружим иную иерархию стран по уровню преступности: в Англии и Уэльсе в 1990 г. было совершено 8996 преступлений на 100 тыс. жителей, в ФРГ - 7108, во Франции - 6206, в США (только 8 видов, отслеживаемых в федеральном масштабе) - 5820, в Японии - 1794, в СССР - 1115. Сопоставляя два ряда статистических величин и анализируя их в совокупности с социально-экономическим, правовым и политическим развитием, можно прийти к очень важным выводам, к которым невозможно было бы даже приблизиться на основе абстрактных логических рассуждений.

Подобными возможностями характеризуются и другие приемы количественного статистического анализа.

4. Всесторонний качественный анализ правовых количественных явлений применяется на всех этапах статистического исследования: и при наблюдении, и при группировке, и при количественном анализе. Качественный анализ является основополагающим. Отступая от него, исследователь попадает в плен механистических представлений и схоластических расчетов. Обратимся к примеру качественной оценки деятельности правоохранительных органов за последние годы.

В трудные 1991-1992 гг. в России появился огромный «вал» преступности. В первые месяцы 1992 г. темпы прироста преступности составляли 45%. Это было беспрецедентно. Российские власти потребовали решительной борьбы с преступностью. Прирост преступности за 1992 г. снизился и составил 27,3%. В 1993 г. он уже был равен 1,6%. В 1994 г. преступность не только не увеличилась, но и снизилась на 6%. После некоторого роста в 1995 г. преступность в 1996 г. вновь стала как по команде из месяца в месяц снижаться: в январе - на 0,8%, в феврале - на 1,8%, в марте - на 3,1%, затем - на 3,2; 4,1; 4,6; 4,8% и т. д. На основании количественного анализа можно было бы говорить о серьезных успехах правоохранительных органов.

Борьба с преступностью действительно оживилась, но чтобы в условиях углубляющегося социально-экономического кризиса, обнищания народа, роста безработицы, полугодовых задержках выплаты заработной платы, войны в Чечне, слабости правоохранительных органов темпы прироста преступности сократились более чем в 50 раз, этого объективно не могло быть. Обращение к практике регистрации преступлений, фактической деятельности правоохранительных органов, латентной (скрытой) преступности и другим аспектам качественного анализа показало, что количественное сокращение учтенных преступлений имеет в значительной мере «бумажный» характер. Правоохранительные органы, не имея возможности обуздать преступность, отреагировали на жесткие требования властей традиционно: существенно расширили «управляемую» регистрацию преступлений .

Регистрируемая преступность в 1998 г. увеличилась на 7,7%, а в 1999 г. - на 16,3%. В 2000-2001 гг. уровень преступности удерживался примерно на уровне 1999 г., а в 2002 г. учтенная преступность вдруг резко сократилась на 15%, тяжкая и особо тяжкая - на 24%, причинившая крупный (значительный) ущерб - тоже на 24%, мошенничество - на 12,5%, незаконный оборот оружия - на 14,7%, угроза убийством - на 15,1%, краж - на 27% и т. д. В то же время увеличилось причинение умышленного вреда здоровью (+5%), разбоев (+5%), грабежей (+12,4%), угонов автотранспорта (+43,2%), умышленных поджогов (+44,1%). И последнее: раскрываемость всех преступлений при таком существенном снижении нагрузки почему-то уменьшилась на 26%, тяжких и особо тяжких - на 33%, а число выявленных лиц - на 23,5%. Известно, что структурные соотношения очень инерционны. Поэтому подобные серьезные изменения могут быть только искусственными. И они, вероятнее всего, были связаны с введением в действие нового УПК РФ в середине 2002 г., который существенно осложнил борьбу с преступностью. В первой половине 2003 г. эти тенденции продолжались, но в связи с некоторыми позитивными изменениями УПК РФ их величины были намного меньше. Таким образом, при росте фактической преступности сокращение было выборочным: росли учтенные преступления, которые труднее скрыть, и сокращались те, которыми легче манипулировать. Эти методы давние и общеизвестные. Правда, если раньше такие позитивные сдвиги были чистым мошенничеством правоохранительных органов, то сейчас на помощь им пришел «самый демократичный в мире УПК». На этом фоне безнаказанность, как одна из серьезных причин преступности, существенно увеличилась. Эта безнаказанность отрицательно скажется на преступности ближайших лет .

Научный подход к статистическим данным, умение анализировать их на основе теории и сочетать с глубоким качественным анализом изучаемых фактов - это основополагающий метод, способный извлечь из количественных показателей объективный ответ на поставленные вопросы.

Применение всестороннего качественного анализа в конкретных статистико-правовых и статистико-криминологических исследованиях предполагает глубокое уяснение сущности анализируемых процессов, исходящих из теоретических положений гражданского и уголовного права, криминологии и т. д., и последующее углубление теории этих наук или совершенствование юридической практики на базе полученных результатов.

Основой всякого статистического изучения служит качественный анализ исследуемых явлений в целях установления тенденций и закономерностей их развития в конкретных условиях места и времени.

При проведении конкретных статистико-правовых и иных юридических статистических исследований рассмотренные специфические методы органически включаются в методику тех наук и их социологических разделов, которые обслуживает юридическая статистика, модифицируясь с конкретными задачами каждой юридической науки.

• См.: Лунеев В. В. Контроль над преступностью: надежны ли показатели? //Государство и право. 1995. № 7. С. 89-102.
• См.: Лунеев В. В. Тенденции современной преступности и борьбы с ней вРоссии // Государство и право. 2004. № 1. С. 5-20.

Термин "статистика" появился в середине 18 века. Означал "государствоведение". Получил распространение в монастырях. Постепенно приобрел собирательное значение.

С одной стороны, статистика – это совокупность числовых показателей, характеризующих общественные явления и процессы (статистика труда, статистика транспорта).

С другой – под статистикой понимается практическая деятельность по сбору, обработке, анализу данных по различным направлениям общественной жизни.

С третьей стороны, статистика – это итоги массового учета, опубликованные в различных сборниках.

Наконец, в естественных науках статистикой называются методы и способы оценки соответствия данных массового наблюдения математическим формулам.

Таким образом, статистика – это общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной.

Задачи статистики

(1) Разработка системы гипотез, характеризующих развитие, динамику, состояние социально-экономических явлений.

(2) Организация статистической деятельности.

(3) Разработка методологии анализа.

(4) Разработка системы показателей для управления хозяйством на макро- и микроуровне.

(5) Популяризовать данные статистического наблюдения.

Статистическая совокупность – это множество единиц изучаемого явления, объединенных единой качественной основой, общей связью, но отличающихся друг от друга отдельными признаками. Таковы, например, совокупность домохозяйств, совокупность семей, совокупность предприятий, фирм, объединений и т.п.

Совокупность называется однородной, если один или несколько изучаемых существенных признаков ее объектов являются общими для всех единиц.

Совокупность, в которую входят явления разного типа, считается разнородной. Совокупность может быть однородна в одном отношении и разнородна в другом. В каждом отдельном случае однородность совокупности устанавливается путем проведения качественного анализа, выяснения содержания изучаемого общественного явления.

Признак – это качественная особенность единицы совокупности. По характеру отображения свойств единиц изучаемой совокупности признаки делятся на две основные группы:

признаки, имеющие непосредственное количественное выражение, например возраст, стаж работы, средний заработок и т.д. Они могут быть дискретными и непрерывными;

признаки, не имеющие непосредственного количественного выражения. В этом случае отдельные единицы совокупности различаются своим содержанием (например, профессии – характером труда: учитель, столяр, швея-мотористка и т.д.). Такие признаки обычно называют атрибутивными (в философии «атрибут» – неотъемлемое свойство предмета). В случае, когда имеются противоположные по значению варианты признака, говорят об альтернативном признаке (да, нет). Например, продукция может быть годной или бракованной (не годной); для представителей отдельных возрастных групп существует вероятность дожить или не дожить до следующей возрастной группы; каждое лицо может состоять в браке или нет и т.д.

Вариа́ция - различие значений какого-либо признака у разных единиц совокупности за один и тот же промежуток времени. Причиной возникновения вариации являются различные условия существования разных единиц совокупности. Вариация - необходимое условие существования и развития массовых явлений. Определение вариации необходимо при организации выборочного наблюдения, статистическом моделировании и планировании экспертных опросов. По степени вариации можно судить об однородности совокупности, устойчивости значений признака, типичности средней, о взаимосвязи между какими-либо признаками. Показатели вариации: относительные и абсолютные.

Органы государственной статистики Российской Федерации

В соответствии со ст. 71 Конституции РФ руководство статистикой в стране осуществляет Госкомстат как федеральный орган исполнительной власти.

Госкомстат РФ, его органы в республиках, краях, областях, автономных областях и округах, в городах Москве и Санкт-Петербурге, других городах и районах, а также подведомственные им организации, учреждения и учебные заведения составляют единую систему государственной статистики страны.

Формы и методы сбора и обработки статистических данных, методология расчета статистических показателей, установленные Госкомстатом, являются статистическими стандартами РФ.

В соответствии с положением основными задачами Госкомстата России являются:

1) предоставление официальной статистической информации Президенту, правительству, федеральному собранию РФ, федеральным органам исполнительной власти, общественности;

2) разработка научно обоснованной статистической методологии, соответствующей международным стандартам;

3) координация статистической деятельности в государстве;

4) разработка экономико-статистической информации, ее анализ, составление национальных счетов, проведение необходимых балансовых расчетов;

Основные функции Госкомстата России состоят в том, что он:

1) организует проведение государственных статистических наблюдений по разработанным им или согласованным с ним программам, формам и методикам;

2) обеспечивает функционирование ЕГРПО (Единого государственного регистра предприятий и организаций);

3) обеспечивает сбор, обработку, хранение и защиту статистической информации, соблюдение государственной и коммерческой тайны, необходимую конфиденциальность данных (конфиденциальный – секретный, доверительный);

4) сопоставляет основные социально-экономические показатели России с аналогичными показателями других стран, совместно с Центробанком составляет платежный баланс страны;

5) проводит единую техническую политику в области сбора, обработки и передачи статистической информации, в разработке и формировании федеральных программ по вопросам, порученным Госкомстату.

Большую роль играет Научно-исследовательский институт статистики Госкомстата РФ. В этой работе принимает участие и Научно-методологический совет Госкомстата РФ, который объединяет ведущих работников государственной статистики и представителей экономической и статистической науки.

Организация международной статистики осуществляется статистическими службами Организации Объединенных Наций (ООН), специализированных учреждений (МОТ, ФАО, ВОЗ и др.) и других международных организаций - Организации экономического сотрудничества и развития (ОЕСД), Европейского сообщества (ЕС), Международного валютного фонда (МВФ), Мирового банка и т.д. Деятельность статистических служб этих организаций включает разработку международных стандартов, обеспечивающих сравнимость статистических показателей разных стран, осуществление международных сопоставлений, публикацию данных по группам стран, регионам и миру в целом. Зарубежные национальные и международные статистические публикации, так же как и отечественные, можно подразделить на сводные, включающие данные по всем разделам статистики, и специализированные, включающие данные по какой-либо одной отрасли, например по финансовой, демографической, сельскохозяйственной и другой статистике. Из сводных изданий важнейшим является ежегодник ООН - Statistical Yearbook. Научным международным центром в области статистики является Международный статистический институт (ISI).

Координация деятельности статистических служб стран - членов СНГ осуществляется созданным в 1992 г. Статистическим комитетом Содружества Независимых Государств. Публикуются статистические сборники по странам СНГ и другим государствам ближнего зарубежья.

Методы статистики:

1. Статистическое наблюдение

Количественная характеристика социально-экономических процессов в непосредственной связи с их качественной сущностью невозможна без глубокого статистического исследования. Использование различных способов и приемов статистической методологии предполагает наличие исчерпывающей и достоверной информации об изучаемом объекте, что включает этапы сбора статистической информации и ее первичной обработки, сведения и группировки результатов наблюдения в определенные совокупности, обобщения и анализа полученных материалов.

Если при сборе статистических данных допущена ошибка или материал оказался недоброкачественным, это повлияет на правильность и достоверность как теоретических, так и практических выводов. Поэтому статистическое наблюдение от начальной до завершающей стадии должно быть тщательно продуманным и четко организованным.

Статистическое наблюдение – это первая стадия всякого статистического исследования, представляющая собой научно организованный по единой программе учет фактов, характеризующих явления и процессы общественной жизни, и сбор полученных на основе этого учета массовых данных.

К статистическому наблюдению предъявляются следующие требования:

1) полноты и практической ценности статистических данных;

2) достоверности и точности данных;

3) их единообразия и сопоставимости.

Любое статистическое исследование необходимо начинать с точной формулировки его цели и конкретных задач, а тем самым и тех сведений, которые могут быть получены в процессе наблюдения. После этого определяются объект и единица наблюдения, разрабатывается программа, выбираются вид и способ наблюдения.

Объект наблюдения – совокупность социально-экономических явлений и процессов, которые подлежат исследованию, или точные границы, в пределах которых будут регистрироваться статистические сведения. Например, при переписи населения необходимо установить, какое именно население подлежит регистрации – наличное, т.е. фактически находящееся в данной местности в момент переписи, или постоянное, т.е. живущее в данной местности постоянно.

В ряде случаев для отграничения объекта наблюдения пользуются тем или иным цензом. Ценз есть ограничительный признак, которому должны удовлетворять все единицы изучаемой совокупности.

Единицей наблюдения называется составная часть объекта наблюдения, которая служит основой счета и обладает признаками, подлежащими регистрации при наблюдении.

Так, например, при переписи населения единицей наблюдения является каждый отдельный человек.

Программа наблюдения – это перечень вопросов, по которым собираются сведения, либо перечень признаков и показателей, подлежащих регистрации. Программа наблюдения оформляется в виде бланка (анкеты, формуляра), в который заносятся первичные сведения. Необходимым дополнением к бланку является инструкция (или указания на самих формулярах), разъясняющая смысл вопроса. Состав и содержание вопросов программы наблюдения зависят от задач исследования и от особенностей изучаемого общественного явления.

Организационные вопросы статистического наблюдения включают в себя определение субъекта, места, времени, формы и способа наблюдения.

В статистической практике используются две организационные формы наблюдения – отчетность и специальное статистическое обследование.

Отчетность – это такая организационная форма, при которой единицы наблюдения представляют сведения о своей деятельности в виде формуляров регламентированного образца.

Особенность отчетности состоит в том, что она обязательна, документально обоснована и юридически подтверждена подписью руководителя.

Примером второй формы наблюдения – специального статистического обследования – является проведение переписей населения.

В зависимости от задач статистического исследования и характера изучаемого явления учет фактов можно производить:
- систематически, постоянно охватывая факты по мере их возникновения – это будет текущее наблюдение (отчетность);
- регулярно, но не постоянно, а через определенные промежутки времени – это будет периодическое наблюдение (переписи населения).

Рис. Формы, виды и способы статистического наблюдения

С точки зрения полноты охвата фактов статистическое наблюдение может быть сплошным и несплошным. Сплошное наблюдение представляет собой полный учет всех единиц изучаемой совокупности. Несплошное наблюдение организуют как учет части единиц совокупности, на основе которой можно получить обобщающую характеристику всей совокупности. К видам несплошного наблюдения относятся: способ основного массива, выборочные наблюдения, монографические описания.

При непосредственном учете фактов сведения получают путем личного учета единиц совокупности: пересчета, взвешивания, измерения и т.д.

Документальный способ сбора статистической информации базируется на систематических записях в первичных документах, подтверждающих тот или иной факт.

В ряде случаев для заполнения статистических формуляров прибегают к опросу населения, который может быть произведен экспедиционным, анкетным или корреспондентским способом.

Существуют различные способы формирования выборочной совокупности. Это, во-первых, индивидуальный отбор, включающий такие разновидности, как собственно случайный, механический, стратифицированный, и, во-вторых, серийный, или гнездовой, отбор.

2. Сводка и группировка данных статистического наблюдения

Собранный в процессе статистического наблюдения материал нуждается в определенной обработке, сведении разрозненных данных воедино. Научно организованная обработка материалов наблюдения (по заранее разработанной программе), включающая в себя кроме обязательного контроля собранных данных систематизацию, группировку материалов, составление таблиц, получение итогов и производных показателей (средних, относительных величин), называется в статистике сводкой.

Сводка представляет собой второй этап статистического исследования. Целью сводки является получение на основе сведенных материалов обобщающих статистических показателей, отражающих сущность социально-экономических явлений и определенные статистические закономерности.

Статистическая сводка осуществляется по программе, которая должна разрабатываться еще до сбора статистических данных, практически одновременно с составлением плана и программы статистического наблюдения. Программа сводки включает определение групп и подгрупп; системы показателей; видов таблиц.

Группировка – это разбиение совокупности на группы, однородные по какому-либо признаку. С точки зрения отдельных единиц совокупности группировка – это объединение отдельных единиц совокупности в группы, однородные по каким-либо признакам.

Устойчивое разграничение объектов выражается классификацией, которая основывается на самых существенных признаках (например, классификация отраслей народного хозяйства, классификация основных фондов и т.д.). Таким образом, классификация – это узаконенная, общепринятая, нормативная группировка.

Метод группировки основывается на следующих категориях – это группировочный признак, интервал группировки и число групп.

Группировочный признак – это признак, по которому происходит объединение отдельных единиц совокупности в однородные группы.

Интервал очерчивает количественные границы групп. Как правило, он представляет собой промежуток между максимальными и минимальными значениями признака в группе. Интервалы бывают:

равные, когда разность между максимальным и минимальным значениями в каждом из интервалов одинакова;

неравные, когда, например, ширина интервала постепенно увеличивается, а верхний интервал часто не закрывается вовсе;

открытые, когда имеется только либо верхняя, либо нижняя граница;

закрытые, когда имеются и нижняя, и верхняя границы.

Определение числа групп. Здесь необходимо учитывать несколько условий:

а) число групп детерминируется уровнем колеблемости группировочного признака. Чем значительнее вариация признака, тем больше при прочих равных условиях должно быть групп;

б) число групп должно отражать реальную структуру изучаемой совокупности;

в) не допускается выделение пустых групп. Если проблема пустых групп все же возникает, при проведении структурных группировок используют неравные интервалы.

Виды группировок:

При проведении группировки приходится решать ряд задач:

1) выделение группировочного признака;

2) определение числа групп и величины интервалов;

3) при наличии нескольких группировочных признаков описание того, как они комбинируются между собой;

4) установление показателей, которыми должны характеризоваться группы, т.е. сказуемого группировки.

Статистические группировки и классификации преследуют цели выделения качественно однородных совокупностей, изучения структуры совокупности, исследования существующих зависимостей. Каждой из этих целей соответствует особый вид группировки: типологическая, структурная, аналитическая (факторная).

Типологическая группировка решает задачу выявления и характеристики социально-экономических типов (частных подсовокупностей).

Структурная дает возможность описать составные части совокупности или строение типов, а также проанализировать структурные сдвиги.

Аналитическая (факторная) группировка позволяет оценивать связи между взаимодействующими признаками.

В зависимости от числа положенных в их основание признаков различают простые и многомерные группировки.

Группировка, выполненная по одному признаку, называется простой.

Многомерная группировка производится по двум и более признакам. Частным случаем многомерной группировки является комбинационная группировка, базирующаяся на двух и более признаках, взятых во взаимосвязи, в комбинации.

Структурная группировка применяется для характеристики структуры совокупности и структуры сдвигов.

Структурный называется группировка, в которой происходит разделение выделенных с помощью технологической группировки типов явлений, однородных совокупностей на группы, характеризующие их структуру по какого либо варьирующему признаку. Например, группировка населения по размеру среднедушевого дохода. Анализ структурных группировок взятых за ряд периодов или моментов времени, показывает изменения структуры изучаемых явлений, то есть структурные сдвиги. В изменении структуры общественных явлений отражаются важнейшие закономерности их развития.

Показатель численности групп представлен либо частотой (количеством единиц в каждой группе), либо частотностью (удельным весом каждой группы).

Среди простых группировок особо выделяют ряды распределения.

Ряд распределения – это группировка, в которой для характеристики групп (упорядоченно расположенных по значению признака) применяется один показатель – численность группы. Другими словами, это ряд чисел, показывающий, как распределяются единицы некоторой совокупности по изучаемому признаку.

Ряды, построенные по атрибутивному признаку, называются атрибутивными рядами распределения.

Ряды распределения, построенные по количественному признаку, называются вариационными рядами.

Примером атрибутивных рядов могут служить распределения населения по полу, занятости, национальности, профессии и т.д.

Примером вариационного ряда распределения могут служит распределения населения по возрасту, рабочих – по стажу работы, заработной плате и т.д.

Вариационные ряды распределения состоят их двух элементов вариантов и частот.

Вариантами называются числовые значения колличественного признака в ряду распределения, они могут быть положительными и отрицательными, абсолютными и относительными.

Частоты – это численности отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда. Сумма всех частот называется объемом совокупности и определяет число элементов всей совокупности.

Вариационные ряды в зависимости от характера вариации подразделяются на дискретные и интервальные.

3.Статистические таблицы и графики

Статистические таблицы являются средством наглядного выражения результатов исследования.

Практикой выработаны определенные требования к составлению и оформлению таблиц.

1. Таблица по возможности должна быть краткой.

2. Каждая таблица должна иметь подробное название, из которого становится известно:

а) какой круг вопросов излагает и иллюстрирует таблица;

б) каковы географические границы представленной статистической совокупности;

в) за какой период времени, которому они относятся;

г) каковы единицы измерения (если они одинаковы для всех табличных клеток). Если единицы измерения неодинаковы, то в верхних или боковых заголовках обязательно следует указывать, в каких единицах приводятся статистические данные (тонн, штук, рублей и пр.).

3. Таблица может сопровождаться примечаниями, в которых указываются источники данных, более подробно раскрывается содержание показателей, даются и другие пояснения, а также оговорки в случае, если таблица содержит данные, полученные в результате вычислений.

4. При оформлении таблиц обычно применяются такие условные обозначения: знак тире (-) – когда явление отсутствует; х – если явление не имеет осмысленного содержания; многоточие (...) – когда отсутствуют сведения о его размере (или делается запись «Нет сведений»). Если сведения имеются, но числовое значение меньше принятой в таблице точности, оно выражается дробным числом (0,0).

Округленные числа приводятся в таблице с одинаковой степенью точности (до 0,1; до 0,01 и т.п.). Если в таблице приводятся проценты роста, то во многих случаях целесообразно проценты от 300 и более заменять отношениями в разах. Например, писать не «1000 %», а «в 10,0 раз».

Использование графиков для изложения статистических показателей позволяет придать последним наглядность и выразительность, облегчить их восприятие, а во многих случаях помогает уяснить сущность изучаемого явления, его закономерности и особенности, увидеть тенденции его развития, взаимосвязь характеризующих его показателей.

Статистические графики можно классифицировать по разным признакам: назначению (содержанию), способу построения и характеру графического образа.

По содержанию или назначению можно выделить графики сравнения в пространстве, графики различных относительных величин (структуры, динамики и т.п.), графики вариационных рядов, графики размещения по территории, графики взаимосвязанных показателей. Возможны и комбинации этих графиков, например графическое изображение вариации в динамике или динамики взаимосвязанных показателей и т.п.

По способу построения графики можно разделить на диаграммы, картодиаграммы и картограммы.

По характеру графического образа различают графики точечные, линейные, плоскостные (столбиковые, почасовые, квадратные, круговые, секторные, фигурные) и объемные.

1. Предмет статистики как общественной науки.
2. Предмет, методологические основы и методы правовой статистики.
3. Правовая статистика и ее основные отрасли.
4. Значение учета и статистики в жизни общества.
5. Понятие статистических рядов, их виды.
6. Преобразование динамических рядов (укрупнение интервалов,
сглаживание, смыкание динамического ряда).
7. Понятие статистического наблюдения.
8. Виды статистического наблюдения.
9. Общее понятие о теории вероятности. Закон больших чисел.
10. Понятие статистической группировки.
11. Выборочное наблюдение и его основные категории.
12. Статистическая сводка и статистические таблицы. Виды статистических
таблиц.
13. Способы отбора единиц в выборочную совокупность.
14. Общее понятие об ошибке репрезентативности (от фр. .
15. Графическое изображение статистических данных.
16. Формы статистического учета в органах МВД, суда и прокуратуры.
17. Формы статистической отчетности в органах МВД, суда и прокуратуры. 18.
18. Понятие и задачи статистического анализа.
19. Статистический анализ деятельности правоохранительных органов
(основные направления).
20. Статистический анализ преступности (общие направления).
21. Средние величины. Общая характеристика и правила выведения.
22. Средняя арифметическая (простая и взвешенная).
23. Мода и медиана.
24. Относительные величины интенсивности. Коэффициента преступности. Коэффициент преступной пораженности.
25. Относительные величины структуры совокупности.
26. Относительные величины динамики. Базисный и ценной способы их
расчета.
27. Относительные величины выполнения плана. Показатель раскрываемости
преступлений.
28. Задачи и виды обобщения судебной практики.
29. Приемы и методы статистического анализа.
30. Интерполяция, экстраполяция и прогнозирование.
31. Показатели динамических рядов.
32. Общее положение о закономерностях и ее видах.
33. Статистическая закономерность и ее особенности.
34. Этапы статистического наблюдения.
35. Программа статистического наблюдения.
36. Функциональные и корреляционные связи.
37. Основные группировки. Правила образования групп и интервалов групп.
38. Виды статистических группировок. Вторичные группировки.
39. Ряды распределения.
40. Средняя прогрессивная.
41. Показатели вариации . Способы расчета показателей вариации.
42. Условия правильности построения динамических рядов.
43. Понятие и виды индексов.
44. Особенности применения индексов в правовой статистике.
45. Современная организация статистики в РФ и основные задачи.
46. Общая характеристика мировой криминологической статистики.
47. Прогнозирование и прогноз преступности в России.
48. Прогноз преступности в мире.
49. Понятие относительных величин . Применение относительных величин в
правовой статистике.
50. Применение средних величин в правовой статистике.

1. Предмет и метод статистической науки.

Предмет статистики - это количественные характеристики интересую­щих исследователя массовых явлений и процессов с целью выявления их каче­ственного своеобразия и скрытых закономерностей. Количество и качество вы­ступают в статистике как две стороны единого. Количество - это мера вещей и явлений, выражаемая с помощью тех или иных единиц измерения и статисти­ческих показателей. Количество в статистике всегда имеет качественную опре­деленность. Качество - это свойства вещей и явлений, выражающиеся в неотъ­емлемой от бытия предмета или явления социальной определенности, в связи с чем объект изучения является именно этим, а не другим. Для изучения своего предмета статистика разрабатывает и применяет разнообразные методы, совокупность которых образует статистическую мето­дологию. Применение и статистическом исследовании конкретных методов предопределяется поставленными при этом задачами и зависит от характера исходной информации.

Общей основой разработки и применения статистической методологии являются принципы диалектического подхода к изучению явлений жизни общества. Важнейшим положением диалектического метода познания является рас­смотрение изучаемого явления в развитии, движении от возникновения до ис­чезновения. Статистика изучает динамику общественных явлений в их исторической обуслов­ленности.

Статистика опирается на диалектические категории случайного и необхо­димого, единичного и массового, индивидуального и общего.

Метод статистики - это совокупность специфических приемов и способов изучения массовых явлений, основными из которых являются: метод статисти­ческого наблюдения; метод статистической сводки и группировки; метод выве­дения обобщающих показателей; метод статистического анализа.

Статистические наблюдения - массовая регистрация фактов интере­сующего нас явления в соответствии с программой статистического наблюдения. При этом под программой статистического наблюдения понимают пере­чень признаков и вопросов, по которым осуществляется изучение данного яв­ления.

Статистическая сводка - это подытоживание результатов статистиче­ского наблюдения, подсчет групповых и общих итогов наблюдения.

Статистическая группировка - расчленение единиц совокупности по однородным признакам.

Выведение обобщающих показателей - это подсчет (расчет)различного рода количественных показателей в соответствии с разработанными процеду­рами математического и статистического характера.

Под статистическим анализом понимается научно обоснованная интер­претация (истолкование) полученных в ходе статистического исследования аб­солютных и обобщающих показателей, выведение новых или констатация уже известных закономерностей.

Наряду с методологией, методом статистика использует и методику ис­следования.

Методика исследования - это совокупность тактических приемов и спо­собов наиболее целесообразного проведения исследования. В области обшей теории статистики и соответственно в правовой статистике в качестве методик выступают наиболее отработанные способы и приемы реализации статистиче­ского наблюдения, расчета тех или иных обобщающих показателей, статисти­ческие таблицы и графики, группировки и перегруппировки и т. д.

2. Предмет и метод правовой статистики.

Правовая статистика - одна из отраслей статистической науки. В дорево­люционной России она называлась судебной или уголовной статистикой. За ру­бежом - чаще всего моральной статистикой. После Октябрьской революции, в 1918 году в составе ЦСУ был образован отдел моральной статистики, переиме­нованной позднее в отдел социальных аномалий. В середине 20-х годов отделу было возвращено его первоначальное название - отдел моральной статистики. Однако в 1930 г. работы по моральной статистики были запрещены. В 1988 г. в соответствии с постановлением ЦК КПСС «О повышении роли марксистско-ленинской социологии в решении узловых социальных проблем советского общества» в составе Госкомитета СССР вновь создан Отдел моральной статистики.

Предмет правовой статистики : изучение количественных ха­рактеристик массовых правовых и аморальных проявлений и процессов, направ­ленное на выявление их качественного своеобразия и скрытых закономерностей. Метод правовой статистики : это совокупность специфических приемов и методов изучения массовых явлений, т. е. статистическое наблюдение, стати­стические сводки и группировки, расчет обобщающих показателей и статисти­ческий анализ.

Предметом административно-правовой статистики являются соответст­венно статистические закономерности, характеризующие движение администра­тивных правонарушений , лиц, допустивших эти правонарушения, и меры административного характера, применяемые к нарушителям. Соответствующие ста­тистические формы по этим фактам заполняются органами, применяющими ме­ры административного характера, к нарушителям. судами, МВД, ГАИ, различного рода инспекциями, администрацией предприятий и учреждений, регистрирующей дисциплинарные нарушения и взыскания .

Основные задачи правовой статистики состоят в следующем:

Изучение показателей и закономерностей, характеризующих структуру, динамику и общее состояние преступности и правонарушений;
- выявление показателей, характеризующих причины и условия, спо­собствующие совершению преступлений, правонарушений;

Изучение с помощью статистических показателей особенностей и за­кономерностей, характеризующих личность правонарушителя;

Изучение количественных характеристик работы, предпринимаемой в стране в плане обеспечения законности и правопорядка,
- статистическое изучение с целью сравнения и использования положи­тельного опыта в области укрепления законности и правопорядка в других странах.

3. Правовая статистика и ее основные отрасли.

Правовая статистика в соответствии с тремя отраслями права делится на три основные отрасли: уголовно-правовую, гражданско-правовую и администра­тивно-правовую.

В качестве предмета уголовно-правовой статистики выступают статисти­ческие закономерности, характеризующие движения, во-первых, преступности во всех ее проявлениях, во-вторых, преступников и, в-третьих, наказаний и иных мер, применяемых к лицам, совершившим преступления.

Более конкретную характеристику признаков, по которым изучается пре­ступление, дает форма № 1, единая статистическая карточка на выявленное пре­ступление, применяемая следственными органами для статистического учета преступлений. Детальная характеристика личности преступника предусматрива­ется в форме № 2 (единая статистическая карточка на лицо, совершившее пре­ступление).

После вынесения приговора в зависимости от вида наказания осуществ­ляется учет осужденных статистикой исполнения приговоров. Предметом гражданско-правовой статистики является: иски - истцы и от­ветчики - решения по искам, Вся основная информация об этом отражается в соответствующих карточках-формах, заполняемых судьями после рассмотрения каждого гражданского дела.

Предметом административно-правовой статистики являются соответст­венно статистические закономерности, характеризующие движение администра­тивных правонарушений, лиц, допустивших эти правонарушения, и меры административного характера, применяемые к нарушителям. Соответствующие ста­тистические формы по этим фактам заполняются органами, применяющими ме­ры административного характера, к нарушителям. Соответствующие статисти­ческие формы по этим фактам заполняется, органами, применяющими меры ад­министративного характера: судами, МВД, ГАИ, различного рода инспекциями

администрацией предприятий и учреждений, регистрирующей дисциплинарные нарушения и взыскания.

Хотя рассмотренные отрасли правовой статистики охватывают довольно широкий круг вопросов, они многое упускают. Так, в порядке разработки мо­ральной статистики как единой системы информационного обеспечения науки по изучению и профилактике антиобщественных явлений, предлагается вклю­чить в нее в качестве самостоятельных разделов виктимологическую статистику, статистику аморальных проступков, государственно-правовую и международно-правовую статистику, статистику несовершеннолетних.

4. Значение учета и статистики в жизни общества

В современных условиях используется три основных учета: бухгалтер­ский оперативный и статистический.

Средние величины также, как и относительные, являются разновидно­стью обобщающих показателей.

Однако в отличие от относительных величин они характеризуют интере­сующее нас явление не по качественному, а по количественному признаку и выражаются именованными, а не отвлеченными числами.

Например, средний срок наказания лиц, осужденных за убийство из рев­ности, составляет 10 лет; средняя продолжительность жизни у мужчин в России составляла в 1994 году 57,3 года, у женщин - 71, I года; средний размер месяч­ной пенсии по старости у пенсионеров Томской области в 1996 году равняло 206794 руб., в 1997 году - 243551 руб. и т. д. Подобных примеров можно приводить, сколько угодно, что говорит о широком применении средних величин. В то же время необходимо всегда помнить, что средние величины дают правильное представление об исследуемом явлении лишь в том случае, когда они используются для характеристики каче­ственно однородных групп.

В связи с этим важнейшим условием получения надежных и достоверных средних величин является то, что эти величины должны вычисляться лишь на базе предварительных научно обоснованных группировок.

Невыполнение этого условия может привести к неправильным выводам или нелепым курьезам, если, например, объединить в одну совокупность так называемых «новых русских» и полунищих пенсионеров, а потом вычислять их средний годовой доход.

В правовой статистике средние величины используются чаще для харак­теристики среднего размера иска, средних сроков рассмотрения той или иной категории дел, среднего размера ущерба, средней нагрузки следователей и су­дей, среднего возраста осужденных и т. д. По своему содержанию и способу ис­числения средне величины подразделяются на несколько видов: средняя арифметическая (простая и взвешенная);

Структурные средние (мода и медиана);

Средняя прогрессивная и другие (например, средняя геометрическая, средняя гармоническая).

22. Средняя арифметическая .

Средняя арифметическая является наиболее распространенным видом средних величин. Она бывает двух видов: средняя арифметическая простая и средняя арифметическая взвешенная.

Средняя арифметическая простая есть частное от деления суммы вели­чин на их число. Средняя арифметическая взвешенная применяется в тех случаях, когда значения признаков повторяются по нескольку раз. Например, в городском 12 уголовных дел в месяц рассматривает не один, а 10 следователей, по 10 уголовных дел - 18 следователей по 18 дел - 5 и по 8 дел - 7 следователей. Иными словами, средняя арифметическая взвешенная есть частное от де­ления суммы произведений каждого значения признака на число единиц имеющих это значение, - на общее число единиц совокупности.

Иногда значение признака выражается не в виде определенного числа, а виде интервала «от - до».

В этом случае необходимо сначала определить центры интервалов (как среднюю арифметическую интервала), а потом производить расчеты.

23. Мода и медиана.

Мода и медиана - это наиболее простые виды средних величин, которые не требуют специальных расчетов.

Модой называется величина (численное значение признака), которая наиболее часто встречается в изучаемой совокупности. Например, 1000 осуж­денных за изнасилование распределились по возрасту следующим образом:

от 14 до 20 лет - 650 чел. от 20 до 30 лет - 250 чел. от 30 до 40 лет - 80 чел. Свыше 40 лет - 20 чел.

В изучаемой совокупности наиболее часто (650) встречается численное значение признака «от 14 до 20 лет». Это и будет мода, которая не требует ка­ких-либо специальных расчетов.

Медианой называется показатель, который расположен в центре так на­зываемого ранжированного ряда.

Например, за массовые беспорядки (ст.212 УК ч.1) предусматривает­ся наказание в виде лишения свободы на срок от 4-х до 10 лет. Ранжированный ряд, построенный по возрастанию предусмотренной законом санкции с интер­валом о I год, будет выглядеть следующим образом: 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10. Медианой санкции в данном случае будет срок наказания 7 лет, т. к. именно этот по­казатель расположен в центре ранжированного ряда.

24. Относительные величины интенсивности. Коэффициенты.

Относительные величины – это обобщающие показатели, которые хар-ют явления в их соотношении друг с другом. По своему содержанию отн величины подразд на неск видов: отношение части к целому(=отн интенсивности); отн хар-ющие структуру совокупности; динамику; выполнение плана; отношения степени и сравнения.

Отношение части к целому (относит единицы интенсивности)-показатели, кот хар-ют отношение величины исследуемого явления к численности среды в кот это явление существует. Часто применяются в уголовно-правовой статистике для хар-ки коэффицента преступности-распространенности преступлений по отдельным территориям или к-л территории за неск лет. Кпр=(П/Н)*Е, где П-абсолютное число соверш прест, Н-числ населения, Е-единица среды распространения. Коэффициент прест пораженности – хар-ют соотношение удельного веса преступников определенной группы в их общем числе к удельному весу этой же возрастной группы в общей численности населения. Коэфф пп: К1/К2.

25. Относительные величины структуры совокупности.

Отношения, характеризующие структуру совокупности (относитель­ные величины структуры, отношения распределения) - представляют собой обычно процентные величины отдельных частей изучаемой совокупности к их общему итогу, принимаемому за 100.

Структура преступности - это соотношение или удельный вес отдельных видов преступления к их общему итогу.

Отношения, характеризующие структуру совокупности (отношения рас­пределения), широко применяются для характеристики осужденных по полу, по возрасту, социальному, семейному положению, по уровню образования и дру­гим признакам.

Относительные величины, характеризующие структуру совокупности для наглядности нередко изображается в виде столбиковых или секторных графи­ков. С=(Ч/Ц)*100%.

26. Отношения, характеризующие динамику.

Относительные величины динамики - это показатели, характеризую­щие изменение во времени интересующих нас явлений. Они широко применя­ются при изучении динамики преступности или динамики отдельных видов преступлений. Динамика преступности - это изменение его основных показате­лей за тот или иной отрезок времени, это движение преступности в сторону роста, снижения или ее стабилизация.

Относительные величины динамики (темпы роста, темпы снижения) представляют собой процентное отношение уровня изучаемого явления на ин­тересующую нас дату к уровню, принятому за базу.

Таким образом, темпы роста (снижения) определяются по следующей формуле: Троста=(Ур. инт/Ур. базы)*100%,

где Ур. инт-уровень интересующий исследователя, т. е. численное значе­ние явления на определенную дату; Ур. базы - численное значение явления на дату, принятую за точку отсчета (базу).

Различают базисные и ценные темпы роста (снижения). Когда за точку отсчета (базу) берегся одна, постоянная величина на определенную дату, то по­лучают базисные темпы роста (снижения).

Когда же величина каждого последующего периода сопоставляется с предыдущей величиной ряда, то получаю ценные темпы роста (снижения). Цепные темпы роста вычисляются путем сопоставления каждого последующего показателя с предыдущим (а не с базовым).

27. Относительные величины выполнение плана. Показатель раскрываемости преступлений.

Относительные величины, характеризующие выполнение плана (до­ говора): процентное отношение динамического выполне­ния какой-то работы к плановому (договорному) обязательству.

Техника вычисления этих величин чрезвычайно проста: план принимает­ся за базу, а фактическое выполнение процентируется к плановому (договорно­му) обязательству. Вплана=(Факт\план)*100%.

Относительные величины выполнения плана (договора) наиболее часто применяются в экономической статистике, тем не менее работникам правоох­ранительных органов, юристам, работающих в хозяйственной сфере, очень час­то приходится сталкиваться с этими видами относительных величин.

Относительные величины степени служат для сравнения между собой разнородных величин, выраженных в различных единицах измерения.

Относительные величины сравнения также представляют собой част­ное от деления одной величины от другую. Однако сравниваемые величины должны быть однородными (в отличие от отношений степени), сопоставимыми по содержанию либо по единицам из­мерения.

29. Основные приемы и методы статистического анализа.

Статистический анализ базируется на весьма большом многообразии раз­личных приемов и методов исследования статистических показателей.

Наиболее распространенные приемы и методы статистического анализа-метод группировки изучаемых явлений по определенным признакам на качественно однородные виды или типы (типологические , структурные, вариационные, ана­литические, вторичные). Это ряды распределения (атрибутивные и вариаци­онные), динамические и параллельные ряды, это обобщающие показатели (относительные и средние величины).

Для более глубокого и всестороннего анализа используется широкий комплекс иных, более специализированных приемов и способов. Так, напри­мер, наряду с общим коэффициентом (коэффициент преступности) широко применяются дифференцированные коэффициенты распространенности преступности или судимости по различным регионам, среди различных групп населения, среди специальных субъектов преступлений и т. д.

Значительно реже при анализе преступности применяются такие наибо­лее сложные методы, как метод факторного статистического анализа, ин­дексный метод анализа преступности и другие.

Статистический анализ нередко начинается с изучения абсолютных по­казателей интересующего нас явления.

После этого необходимо, исходя из целей и задач исследования, разбить, например, все зарегистрированные преступления на качественно однородные группы или по видам (убийства, изнасилования, кражи, грабежи, разбои и т. д.), или в зависимости от характера и степени общественной опасности по катего­риям (небольшой тяжести, средней тяжести, тяжкие и особо тяжкие), или по другим признакам, которые интересуют исследователя.

На этом этапе широко применяется метод груп­пировки.

Кроме метода группировки для установления соотношений, связей и за­кономерностей изучаемых явлений исключительно важное место в статистике занимают обобщающие показатели, которые подразделяются на относитель­ные и среднее величины.

Из относительных величин при проведении статистического анализа пре­ступности наиболее широко применяются относительные величины , характери­зующие:

1) распространенность или интенсивность явления (например, коэффициент

преступности, коэфф престпораж);

2) структуру преступности(объект посягательств, объективной стороны преступлений, субъектов прест, мер наказания);

3) динамику.

Анализ динамики предполагает умение пользоваться такими статистиче­скими приемами, как вычисление абсолютного прироста (снижения), темпов роста (снижения), темпов прироста и величины одного процента прироста (снижения).

30. Интерполяция, экстраполяция и прогнозирование

Интерполяцией называется приблизительный расчет недостающего уровня, находящегося внутри ранжированного динамического ряда (или внутри однородного периода колеблющегося ряда)

Экстраполяцией называется приблизительный расчет недостающего уровня, находящегося в начале или конце ранжированного ряда. В тех случаях, когда отыскивается уровень в начале ряда, т. е. обращенный в прошлое, экстраполяция называется ретроспективной, т тех же случаях, когда в будущее, она называется перспективной, или проспективной.

Интерполяция и экстраполяция в обязательном порядке основывается на предположении, что тенденция (закономерность), выявленная для изучаемого периода времени, сохранится на какое-то время в будущем. На этом основываются и прогностические возможности экстраполяции: предполагается, что в развитии изучаемого явления никаких потрясений не произойдет, что хотя бы какой-то промежуток времени оно будет развиваться в том же направлении. Вместе с тем, поскольку никакое более – менее сложное социальное явление не может в своем развитии оставаться совершенно неизменным, то такое прогнозирование носит вероятностный характер, и ошибка прогнозирования в таком случае будет равняться ошибке экстраполяции.

При использовании экстраполяции как метода прогнозирования, в том числе правовых и криминологических процессов неизбежно возникает 2 вопроса:

Насколько длительным может быть такой прогноз? Однозначного ответа на него нет, общее же суждение состоит в следующем: чем устойчивее, постояннее являются динамический ряд и скрываемое за ним явление в целом, тем более длительным (и достоверным) может быть прогноз и, наоборот, чем неустойчивее ряд, тем краткосрочнее и менее надежным должен быть прогноз.

Насколько длительным, «большим» должен быть динамический ряд, на базе которого осуществляется прогнозирование методом экстраполяции? На первый взгляд, казалось бы, чем длительнее предшествующий период, тем надежнее может быть прогноз. Но это не всегда так: дело в том, что чем длительней период, тем более меняются условия существования и изучаемого явления и отражающего его динамического ряда. Следовательно, в качестве основного критерия при определении длины исходного для прогнозирования динамического ряда должно быть не формальное предположение по принципу «чем больше, тем лучше», а степень постоянства или изменчивости среды обитания прогнозируемого явления и статистического ряда: чем условия постояннее и устойчивее, тем длиннее может быть исходный ряд; чем условия неустойчивее и изменчивей, тем ряд должен быть короче.

По общему правилу, например, при криминологическом прогнозировании используются динамические ряды за 5-10 лет.

31. Показатели динамических рядов.

Существуют несколько видов показателей, которые используются для характеристики динамического ряда, - это абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное значение одного процента прироста.

Абсолютный прирост - это разность между уровнями (показателями) ря­да последующего и предыдущего периодов (при ценном способе расчета) или разность между интересующим нас и базисным уровнем (при базисном способе расчета). Темп роста - это процентное соотношение уровня (показателя) после­дующего периода к предыдущему (при ценном способе расчета). При базисном способе расчета темп роста представляет собой процентное отношение интере­сующего нас уровня к уровню, принятому за базу сравнения. Темп прироста - это процентное отношение абсолютного прироста к ба­зисному уровню (или к уровню предыдущего периода при ценном способе рас­чета). Абсолютное значение одного процента прироста - это частное от деле­ния абсолютного прироста на темп прироста.

Темпы прироста могут быть рассчитаны и более простым способом (если известны темпы роста): достаточно от показателя темпа роста отнять 100%.

32. Общее понятие о закономерности и ее видах.

Закономерности - это наиболее существенное, необходимое, устойчивое, повторяющееся в явлениях реального мира, и в связях между собой.

С учетом своего происхождения закономерности делятся на эмпириче­ские, выражающие связи между чувственно наблюдаемыми свойствами вещей и явлений (например, закон Бойля-Мариатта и др.), и теоретические, раскры­вающие и объясняющие глубинные связи процессов и механизмы их протека­ния прежде всего на основе перехода от количественных характеристик к каче­ственным и логико-математическим методам исследования.

В зависимости от сферы действия закономерности делятся на общие, или универсальные, и специфические. К числу первых относятся такие законы природы, как закон сохранения и превращения энергии, закон всемирного тяготе­ния, законы материалистической диалектики и другие. Ко вторым - законы, от­носящиеся к той или иной конкретной форме движения материи или сферы действительности - биологические, психологические, экономические и др.

С точки зрения строгости детерминации, отношений причины и следст­вия, закономерности делятся на динамические и статистические.

Динамические закономерности - это закономерности, выражающие жест­ко необходимую причинную связь, при котором взаимоотношения между при­чиной и следствием носит однозначный, строго детерминированный характер. Например, закон Архимеда можно проследить и на тысяче предметов, погру­женных в жидкость, и на одном каком-нибудь предмете.

Статистические закономерности - это такие закономерности, которые выражают диалектическое единство необходимости и случайности, в силу чего последующее состояние явления или системы явлений носит вероятностный характер. Например, закономерности рождаемости, смертности, преступности и т. д.

По своему качественному содержанию (общество-природа) закономерно­сти делятся на общественные и природные. Природные - это закономерности физического, химического, биологического и т. п. характера.

Общественные, или социальные закономерности - это объективно су­ществующие, повторяющиеся, существенные связи явлений общественной жизни или этапов исторического процесса, характеризующие поступательное развитие истории.

К числу социальных закономерностей относятся все процессы происходящие в общественной жизни, в том числе правовые и криминологические.

33. Статистические закономерности и их основные особенности.

Статистические закономерности - это закономерности, которые выражают диалектическое единство необходимости и случайности, в силу чего последующее состояние явления или системы явлений приобретает вероятностный, неоднозначный характер.

Они проявляют себя лишь при массовых статистических на­блюдениях. В большом числе наблюдений осо­бенности, относящиеся только к отдельным фактам и нехарактерные для суще­ства всей исследуемой совокупности, взаимно погашаются и тем самым прояв­ляется закономерность во всей ее качественно-количественной определенности как результат основных, существенных причин.

В статистических закономерностях реализуется диалектическое единство необходимости и случайности , в резуль­тате чего будущее состояние явления всегда носит неоднозначный, вероятност­ный характер.

Ус­ тойчивость или стабильность . Они проявляют свое действие как тенденции . Тенденция - определенная направленность процесса, как результат модификации различными обстоятельствами. Это означает, что тенденция роста может реализовываться и через временные снижения - через временные периоды подъема явления. Это подтверждается и практикой анализа динамиче­ских рядов преступности и других правовых процессов.

Ир­регулярность, т. е. внешняя независимость отдельных фактов друг от друга, ко­торые в целом, в обычной их массе проявляют себя как статистические законо­мерности. Иначе говоря, внешняя независимость событий друг от друга есть индивидуальное проявление общего глубинного начала событий.

Рассмотренные особенности статистических закономерностей являются лишь частью действительного их многообразия.

34. Этапы статистического наблюдения.

Статистическое наблюдение – это массовая регистрация интересующих исследователя фактов в соответствии с программой статнаблюдения. Регистрация означает что исследователь никогда не ограничивается лишь визуальным наблюдением, нужно документально фиксировать инфу. Массовая регистрация: речь идет о регистрации не 1 , а многих фактов. Программа- перечень признаков и вопросов, по кот наблюдается данное явление, совокупность фактов, кот и будет подлежать изучению в дальнейшем. 3 этапа статнабл: 1.Подготовительные работы. Решаемые вопросы:цель; составление плана статнабл, в котором определяются объект и единица наблюдения (отчетности), единица совокупности и ед измерения, время и место наблюдения и ряд оргвопросов; разработка программы (или неск прог)статнабл. 2.Непосредственное получение данных, те заполнение статдокументов, прог статнаблюдения; 3.Контроль получаемой инфы. Отклонения или разности между исчисленными показателями и истинными величинами наз-ся ошибками, бывают: случайными и преднамер. Может применяться счетный и логический контроль.

35. Программа статистического наблюдения.

Программа статистического наблюдения - это перечень, система при­знаков и вопросов, на основе которых осуществляется изучение данного явления. От того, насколько хорошо разработана программа наблюдения, во многом зависит качество собранного материала, его ценность. Конкретное содержание программы зависит от многих факторов, - от объекта наблюдения, от целей и задач исследования, от полноты охвата единиц совокупности и т. д.

Статистическая теория и практика выработала ряд принципов и требова­ний правильного построения программы статистического наблюдения: необходимо выбирать наиболее существенные признаки, характеризующие изучаемое явление. При отборе признаков для наблюдения следует исходить из необходимости рассмотрения признаков и явлений в их взаимосвязи и взаимной обуслов­ленности. Программа статистического наблюдения должна разрабатываться с таким расчетом, чтобы была обеспечена возможность получения максимально дос­товерной и полной информации. Важна простота, точность и однозначность избранных текстологических формулировок вопросов и признаков, гарантирующих их однообразное тол­кование и понимание всеми участниками исследования. Необходимо обеспечить сравнимость полученной информации с данными статистических исследований предшествующих периодов, а возможно и па­раллельных исследований. Успешному построению программы наблюдения способствует также опре­деление объекта наблюдения, единицы наблюдения, а равно четкое установ­ление цели и задачи статистического исследования.

Программа статистического наблюдения нередко создается в несколько этапов: подготовка варианта программы; апробирование его на небольшом мас­сиве; учет выявленных недостатков; разработка второго варианта программы; возможно новое апробирование и т. д.

Программа статистического наблюдения всегда представляет единый до­кумент или, иначе говоря, статистический формуляр.

Статистические формуляры -это бланки определенных форм учета и отчетности. В условиях машинной обработки результатов наблюдения носите­лями информации служат технические средства: перфокарты, перфоленты, магнитные диски (ленты, карты) и др.

Различают два вида носителей информации: индивидуальные и списоч­ные формуляры.

Индивидуальный формуляр содержит сведения об одной единице сово­купности (например, единая статистическая карточка на выявленное преступ­ление (Ф. № 1).

В списочном формуляре содержатся данные по нескольким единицам совокупности.

37. Основание группировки. Правила образования групп и интервалов групп.

Основание группировки -это группировочные признаки, положенные в основу расчленения совокупности на однородные группы и подгруппы. От правильности выбора основания гр зависит весь х-р исследования и его выводы. Выбор гр признака должен осуществляться на базе глубокого предварит, профессионального исследования сущности изуч явления и с учетом конкретно-истор и территориальных условий, в кот раскрывается изучаемое явление, с учетом сложности явления, от чего может зависеть число группировочных признаков. По своему происхождению основания группировки делятся на: естест-природные, общесоциалные, специальзированные. По хар-ру групп признаки мб атрибутивными и количественными. Атр или качественные признаки всегда выражаются в виде тех или иных свойств, хар=ных особенностей явлений или предметов. Не могут выражаться в цифровом виде. Колич-выражаюся в виде численных величин. Бывают дискретными(лишь в целых единицах) и непрерывные. Интервал группировки - мин и макс значение количеств признака., бывают открытыми и закр, равными и нет, специализированными. Откр: с 1 обозначенной границей. Неравные: величина шага различна(до года, от года до 3 итд). Специализ: на основе специфич хар-ных для каких-то явлений признаков и размеров, например: группировка городов по числу жителей. При определении интервалов нужно: чтобы инт объединяли 1родные единицы; изменение признака внутри инт не приводило к появлению нового кач-ва; избран инт совпадали с инт кот установлены в дейстующем зак-ве; чтобы они обеспечивали сравнимость инфы с аналогичными группировками; избранные инт позволяли выявить наиболее значимые группы единиц совокупности.

38. Виды статистических группировок. Вторичные группировки.

Применяют типологические, структурные, вариационные и аналитические группировки. На практике применяют­ся в комплексе.

Типологические группировки - это группировки, направленные на вы­явление наиболее крупных типов явлений (в том числе социально-экономических) и осуществляемые посредством расчленения разнотипной мас­сы явлений на однородные, качественно не сводимые друг к другу совокупно­сти. Широко применяются в правовой статистике. Например, распределение преступлений по главам уголовного кодекса , распределение осужденных по видам примененных к ним наказаний, расчлене­ние осужденных по полу, по социальному положению и т. п. Главное во всех случаях - качественная несводимость одной группы к другой. Структурные группировки - расчленение на отдельные группы в целом однородных по своей сущности совокупностей. Вариационные группировки - это по существу разновидность струк­турных группировок. Если учесть, что структурные строятся на основе качест­венных (атрибутных) признаков, то вариационные создаются на основе коли­чественного варьирующего, т. е. изменяющегося признака, общего для данной совокупности. Например, группировка осужденных к лишению свободы по сроку наказания, группировка исков о возмещении вреда по размерам и т. п.

Аналитические группировки - это группировки, направленные на вы­явление взаимосвязи между двумя или несколькими признаками изучаемого явления или самими явлениями. Эти признаки делятся на факторные и резуль­тативные. Факторными называются признаки, под воздействием которых из­меняются другие, зависящие от них признаки, называемые результативными.

Помимо группировок, которые можно назвать первичными в статистике встречаются и так называемые вторичные группировки , т. е. перегруппировки уже сгруппированного материала. К вторичной группировке прибегают тогда когда ранее производимые группировки не дают возможности глубоко исследовать изучаемые явления, установить закономерности их развития, их типические особенности.

39. Ряды распределения.

Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюде­ния оформляются в виде статистических рядов распределения и таблиц.

Рядами распределения называются ряды числовых показателей, характеризующие распределение единиц изучаемой совокупности в зависимости с группировочного признака. Они характеризуют состав (структуру) изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изме­нения, закономерностях развития наблюдаемого объекта.

В зависимости от группировочного признака ряды распределения могут быть: 1) атрибутивными, если они образованы по качественному признаку (специальность, национальность, пол и т. п.); 2) вариационными, если они образованы по количественному признаку (срок лишения свободы, размер штраф сумма иска и т. п.).

Вариационные ряды подразделяются на два вида: дискретные и интер­вальные. В дискретных рядах распределение признака дается только в виде целых чисел. Например, количество обвиняемых, приходящихся на одно уго­ловное дело. В интервальных рядах вариация исследуемого признака дается в виде непрерывно изменяющейся величины, т. е. значение признака может быть вы­ражено любым дробным числом. Например, сроки лишения свободы, варьи­рующие в пределах года (6 месяцев, 9 месяцев и пр.). Для интервальных вариационных рядов характерно, что они строятся на основе количественного при­знака, выражающегося в виде интервала «от... до».

40. Средняя прогрессивная.

Средняя прогрессивная - это средняя арифметическая, рассчитанная из показателей, которые выше средней арифметической по всей совокупности.

Например, 5 спортсменов пробежали 100-метровку со следующими ре­зультатами:

1-й за 15 сек., 2-ой за 12 сек., 3-й за 10 сек., 4-й за 14 сек., 5-й за 19 сек. Средняя арифметическая по всей совокупности будет равна 14 сек. Средняя прогрессивная будет равна 11 сек. И наоборот, средняя арифметическая, рассчитанная из показателей, которые по ему значению уступают средней арифметической всей совокупности может быть названа средней регрессивной , т. е. средней по худшим показателям, какими показателями в нашем примере есть показатели 1-го (15 сек.) и 5-го 19(сек.) спортсменов. Таким образом, средняя регрессивная будет равна 17 сек, те (17+19)\2.

41. Показатели вариации

Для харак­теристики степени однородности изучаемой совокупности, степени колеблемости индивидуальных знаний признака от средней по всей совокупности применяются так называемые показатели вариации: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение и коэффициент ва­риации. Размах вариации - это разность между максимальным и минимальным значением признака по данной совокупности. Показывает лишь разницу между максималь­ным и минимальным значением изучаемого признака, не касаясь степени колеблемости (варьирования) признаков остальных единиц совокупности.

Среднее линейное отклонение - это средняя арифметическая, получен­ная из абсолютных отклонений индивидуальных значений признака от средней арифметической по всей совокупности.

Среднее квадратичное отклонение определяется путем извлечения корня квадратного, из суммы квадратов линейных отклонений, поделенных число индивидуальных значений признаков изучаемой совокупности. Коэффициент вариации :процентное отношение среднего квадратичного отклонения к средней арифметической.

42. Условия правильного построения динамических рядов.

Основным условием правильного построения динамического ряда - это обеспечение сопоставимости уровней ряда (числовых значений изучаемого явления).

Сопоставимость уровней (показателей) ряда обеспечивается путем стро­гого соблюдения целого ряда правил построения динамического ряда.

1. все показатели динамического ряда должны быть выражены в одних и тех же единицах измерения. Если, например, анализируется динамика преступности, то все показатели динамического ряда должны быть выражены или в количестве зарегистриро­ванных преступлений; или в количестве лиц, осужденных за преступления и т. д. Понятно, что эти показатели могу значительно отличаться друг от друга.

2. все показатели динамического ряда рассчитываются по еди­ной методике, одним и тем же способом.

3. все показатели динамического ряда должны быть одинаковы по полноте охвата изучаемой совокупности. Это означает, что все показатели динамического ряда должны относиться к равным периодам времени (или за месяц, или за квартал, или за год и т. д.), к одной и той же территории.

Наконец, вполне понятно, что для правильного построения динамическо­го ряда необходимо обеспечить полную достоверность всех показателей ряда, их научную обоснованность, так как любая небрежность, неточность может и корне исказить исследуемую закономерность (тенденцию).

43. Понятие и виды индексов.

Индекс-относительная величина (показатель) , выражающая изменение

сложного явления во времени, в пространстве или по сравнению с планом. В связи с этим различают динамические, территориальные индексы, а также индексы выполнения плана.

либо к различным периодам времени, либо к плановому заданию, либо к

различным территориям. В связи с этим различают базисный период (период, к

которому относится величина, подвергаемая сравнению) и отчетный период

(период, к которому относится сравниваемая величина) . При исчислении важно

правильно выбрать период, принимаемый за базу сравнения. Индексы могут

относиться либо к отдельным элементам сложного явления, либо

ко всему явлению в целом. Показатели, характеризующие изменение более или менее однородных объектов, входящих в состав сложного явления, называются индивидуальными индексами . Индекс получает название по названию индексируемой величины. В большинстве случаев в числителе стоит текущий уровень, а в знаменателе –

базисный уровень. Индексы измеряются либо в виде процентов (%) , либо в виде

коэффициентов. Сложные явления, для которых рассчитывается сводный индекс, отличаются той особенностью, что элементы, их составляющие, неоднородны и, как

правило, несоизмеримы друг с другом. Сопоставимость может быть достигнута различными способами: сложные явления могут быть разбиты на такие простые элементы, которые в известной степени являются однородными; Цель теории индексов – изучение способов получения относительных величин, используемых для расчета общего

изменения ряда разнородных явлений.

Сводные индексы в агрегатной форме позволяют нам измерить не только относительное изменение отдельных элементов изучаемого явления и явления в целом в текущем периоде по сравнению с базисным, но и абсолютное изменение.

Агрегатная форма индекса – одна из важнейших, но не единственная. В практических расчетах очень часто используются средние индексы. Частное от деления последующего базисного индекса на предыдущий индекс дает нам цепной индекс за соответствующий период.

45. Современная организация государственной статистики в РФ, ее задачи.

Принципы: централизованное руководство, единое организационное строение

и методология, неразрывная связь с органами государственного управления .

Система государственной статистики имеет иерархическую структуру. Эта

структура имеет федеральный, республиканский, краевой, областной, окружной,

городской и районный уровни. Госкомстат имеет управления, отделы, вычислительный центр . Задачи статистики: Организация статистической деятельности. Разработка методологии анализа. Популяризовать данные статистического наблюдения. Вообще, задачи статистики проявляются о следующем:

Давать объективную картину состояния общества, его экономики, культуры, науки, нравственных и других важнейших показателей благополучия или (и) неблагополучия на конкретный момент времени;

Позволять осуществлять постоянное наблюдение за ходом выполнения различных народно-хозяйственных, программ и выявляют диспропорции, отклонения на тех или иных участках развития.+ Разработка системы показателей для управления хозяйством на макро - и микроуровне.;

Могут выступать в качестве важнейшей основы научного планирования дальнейшего развития общества.

49. Понятие относительных величин. Применение в статистике.

Все статист величины можно разделить на 2 большие группы: абсолютные величины и обобщающие показатели(относит и средние величины). Относит величины: обобщающие показатели, кот хар-ют явления в их соотношении друг с другом. По форме выражения выступают обычно в виде кратных отношений(когда за базу принимается единица) или в виде процентов. По своему содержанию подразделяютя на неск видов: отношение части к целому(отн интенсивности); хар-щие структуру совокупности; динамику;выполнение плана;отношения степени и сравнения. Требования для расчета: сопоставимость показателей по времени, месту, иным данным в базе сравнения.

Относительная величина показывает, во сколько раз

сравниваемая величина больше или меньше базисной или какую долю первая

составляет по отношению ко второй. В ряде случае относительная величина

показывает, сколько единиц одной величины приходится на единицу другой.

Важное свойство – относительная величина абстрагирует различия

абсолютных величин и позволяет сравнивать такие явления, абсолютные размеры

которых непосредственно несопоставимы.

Широко используются в разл отраслях статистики, позволяют наиболее глубоко анализировать изучаемые явления, давая им не только количественные, но и качественные оценки.

50. Применение ср величин в правовой ст.

Средние величины- разновидность обобщающих показателей, характеризующих интересующее нас явление не по качест а по количеств признаку и выражаются именованными, а не отвлеченными числами. В прав стат средние величины используются чаще для хар-ки среднего размера иска, средних сроков рассмотрения той или иной категории дел, среднего размера ущерба, ср нагрузки следователей и судей, ср возраста осужденных и тд.

Виды статистического наблюдения.

Статистическое наблюдение подразделяется:

По охвату единиц совокупности - на сплошное и несплошное;

По времени проведения - на непрерывное (текущее), единовременное и периодическое;

По способу организации - на специально организованное статистическое наблюдение и отчётность (рассмотрели на предыдущей лекции);

По источникам сведений - на непосредственное наблюдение, документальное и опрос;

По способу регистрации - экспедиционный, анкетный, корреспондентский, саморегистрация.

Статистические методы - методы анализа статистических данных.

Выделяют методы прикладной статистики, которые могут применяться во всех областях научных исследований и любых отраслях народного хозяйства, и другие статистические методы, применимость которых ограничена той или иной сферой. Имеются в виду такие методы, как статистический приемочный контроль, статистическое регулирование технологических процессов, надежность и испытания, планирование экспериментов.

Целесообразно выделить три вида научной и прикладной деятельности в области статистических методов анализа данных (по степени специфичности методов, сопряженной с погруженностью в конкретные проблемы):

а) разработка и исследование методов общего назначения, без учета специфики области применения;

б) разработка и исследование статистических моделей реальных явлений и процессов в соответствии с потребностями той или иной области деятельности;

в) применение статистических методов и моделей для статистического анализа конкретных данных.

Кратко рассмотрим три только что выделенных вида научной и прикладной деятельности. По мере движения от а) к в) сужается широта области применения конкретного статистического метода, но при этом повышается его значение для анализа конкретной ситуации. Если работам вида а) соответствуют научные результаты, значимость которых оценивается по общенаучным критериям, то для работ вида в) основное - успешное решение конкретных задач той или иной области применения (техники и технологии, экономики, социологии, медицины и др.). Работы вида б) занимают промежуточное положение, поскольку, с одной стороны, теоретическое изучение свойств статистических методов и моделей, предназначенных для определенной области применения, может быть весьма сложным и математизированным (см., например, монографию ), с другой - результаты представляют не всеобщий интерес, а лишь для некоторой группы специалистов. Можно сказать, что работы вида б) нацелены на решение типовых задач конкретной области применения.

Описание вида данных и, при необходимости, механизма их порождения – начало любого статистического исследования. Отметим, что для описания данных применяют как детерминированные, так и вероятностные методы. С помощью детерминированных методов можно проанализировать только те данные, которые имеются в распоряжении исследователя. Например, с их помощью получены таблицы, рассчитанные органами официальной государственной статистики на основе представленных предприятиями и организациями статистических отчетов. Перенести полученные результаты на более широкую совокупность, использовать их для предсказания и управления можно лишь на основе вероятностно-статистического моделирования. Поэтому в математическую статистику часто включают лишь методы, опирающиеся на теорию вероятностей, оставляя детерминированные методы экономической учебной дисциплине «Общая теория статистики».

Количественная сторона государственно-правовых явлений является предметом научного изучения с помощью методов статистики. В частности, криминологическая статистика исследует различные количественные стороны правонарушений - уголовную, гражданскую, административную, их структуру и динамику, их причины и условия, эффективность мер борьбы.

Одним из методов статистики является метод массовых наблюдений , что опирается на использование закона больших чисел, под последним понимается общий принцип, под влиянием которого совокупное действие большого числа случайных фактов приводит к результату, почти не зависит от случая. Это дает возможность выявить закономерность там, где чувственно можно наблюдать лишь поверхность явлений.

Метод группировки позволяет совокупность фактов , которые исследуются, разделить на отдельные качественно однородные виды (например, на виды преступлений в соответствии с Особенной частью Уголовного кодекса). Группировки обычно подразделяются на три вида:

типологические, что расчленяют різнотипну массу явлений на качественно однородные категории или типы (например, разбивка хищений по отдельным отраслям народного хозяйства);

вариационные, характеризующие структуру совокупности по любому количественной признаку (например, возрастная структура осужденных);

аналитические, с помощью которых устанавливаются взаимозависимости явлений (например, зависимость между преступностью и определенными соц. условиями).

Метод обобщающих показателей направлен на превращение абсолютных величин на так называемые обобщающие показатели - средние и относительные величины , характер-е одним числом типичные, распространенные стороны исследуемых явлений, отвлекаясь от частного, индивидуального и случайного, а это дает возможность установить и измерить закономерности различных массовых процессов.