Предмет статистики как общественной науки

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.

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.

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. 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.

Если бухгалтерский и оперативный учет направлены на регистрацию и изучение совершения конкретных и, следовательно, единичных фактов, то суть статистического учета заключается о регистрации и изучении массовых процессов и явлений, т. е. массовых фактов. Однако нужно иметь в виду, что в реальной действительности все эти три формы учета очень тесно взаимосвязаны, так как накопление массового, по общему правилу, происходит путем учета единичного.

Значение статистики и учета в жизни общества проявляется о следующем:

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

- они позволяют осуществлять постоянное наблюдение за ходом выполнения различных народно-хозяйственных, программ и выявляют диспропорции, отклонения на тех или иных участках развития;

- они выступают в качестве важнейшего средства сопоставления показателей развития различных стран друг с другом;

- могут выступать в качестве важнейшей основы научного планирования дальнейшего развития общества.

В конечном счете значение учета и статистики в жизни общества может быть сведено к двум ключевым терминам - познавательное и практическое.

Правовая статистика играет существенную роль в деле борьбы с нарушителями законности, в улучшении деятельности суда, прокуратуры, органов внутренних дел и юстиции. Статистические материалы используются

всего для оперативного руководства работой этих органов в целях контроля и выявления положительных и отрицательных сторон в их деятельности. Учет в области осуществления правосудия является одновременно и контролем над следственной и судебной практикой.

Следует также иметь в виду использование материалов правовой стати­стики в сфере законодательства. Разработка проектов законов в области раз­личных отраслей права, уголовного, гражданского и арбитражного процесса, а также в области судоустройства не может обойтись без целого ряда показате­лей, отражающих распространенность конкретных видов нарушений, практиче­ского применения отдельных статей действующего законодательства. Иллюст­рируя своими данными практику применения тех или иных законов, характери­зуя движения определенных нарушений, правовая статистика подтверждает це­лесообразность или, наоборот, нецелесообразность действия в данный период конкретного закона, его эффективность. Отсюда может возникнуть необходи­мость установления новых форм борьбы с определенными нарушениями. Ог­ромная роль правовой статистики и в деле изучения и предупреждения преступности.

5. Понятие статрядов, их виды.

Результаты сводки и группировки материалов статнаблюдения оформляются в виде статрядов 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».

Динамические ряды-числа, кот хар-ют изменение изучаемого явления во времени. Нередко наз-ют хронологическими рядами. 3 вида: интегральные, моментные, ряды из средних или относительных величин. Инт ряды хар-ют изменение изуч явления за опред периоды времени. Моментные-по состояние на опред момент времени. Динам и зсредних и тд величин-построенные на основе или средних или относит величин. Нужно для правильности построения: сопоставимость уровней ряда(одни единицы измерения, единая метолдика подсчета, одна полнота охвата), достоверность, научная обоснованность показателей. Виды показателей для хар-ки: абсол прирост, темп прироста, роста, абсол значение 1 процента прироста.

Параллельные ряды???

6. Преобразование динамических рядов.

Преобразование динамических рядов осуществляется с целью выявления обшей тенденции ряда и, следовательно, общей тенденции, закономерности развития изучаемого явления.

Дело в том, что не всякий динамический ряд сразу позволяет нам обна­ружить ту или иную тенденцию, поскольку часто динамические ряды получа­ются колеблющимися, "прыгающими", в которых показатели то растут, то сни­жаются.

Для выявления скрытых закономерностей, тенденций применяют различные приемы преобразования динамических рядов. Среди различных приемов преобразования динамических рядов наиболее часто применяют такие, как сглаживание, укрупнение периодов, смыкание рядов динамики.

Сглаживание (метод скользящей среднем) динамического ряда заключается в том, что конкретные показатели ряда заменяются сглаженными (сколь­зящими средними), в результате чего обнаруживается та или иная тенденция ряда.

Укрупнение периодов динамического ряда заключается в суммировании показателей ряда за более продолжительные отрезки времени. Если, например, динамика преступности по району, городу или области представлена по меся­цам, то месячные показатели можно сгруппировать (укрупнить) в квартальные, и получить новый преобразованный динамический ряд, в котором случайные "перепады" в месячных показателях нейтрализуются и выявляется та или иная тенденция ряда. Таким же образом можно квартальные показатели укрупнять (группировать) в годовые, а годовые - в показатели за 3 года, 5 лет и т. д.

Смыкание динамических рядов. К этому методу прибегают тогда, когда имеет место несопоставимость показателей ряда вследствие территориальных или иных организационных изменений.

7. Понятие статистического наблюдения.

Статистическое наблюдение - это массовая регистрация интересующих исследователя фактов в соответствии с программой статистического наблюде­ния.

Регистрация фактов означает, что при статистическом наблюдении ис­следователь никогда не ограничивается лишь визуальным наблюдением; стати­стическое наблюдение всегда означает документальное фиксирование инфор­мации в программе статистического наблюдения.

Массовая регистрация означает, что по общему правилу в статистическом наблюдении речь идет о регистрации не одного, а многих фактов - десятков, сотен, тысяч, а иногда и сотен миллионов (например, при переписи населения).

Программа статистического наблюдения - это перечень признаков и во­просов, по которым наблюдается данное явление, данная совокупность фактов, которая и будет подлежать изучению в дальнейшем.

Статистическое наблюдение складывается из трех основных этапов:

1.  подготовительные работы;

2.  непосредственное получение данных, т. е. заполнение статистических
документов, программ статистического наблюдения.

3.  контроль получаемой информации.

Наиболее сложным и ответственным является этап подготовительных работ. При подготовке к проведению статистического наблюдения возникает ряд вопросов, требующих своего решения. К их числу относятся следующие:

- определение цели статистического исследования в связи с общими це­лями и задачами исследования;

- составление плана статистического наблюдения, в котором определя­ются объект и единица наблюдения (отчетности), единица совокупно­сти и единица измерения, время и место наблюдения и ряд организа­ционных вопросов;

- разработка программы (или нескольких программ) статистического наблюдения.

Что касается 3 этапа статистического наблюдения - контроль полученной инфор­мации. Отклонения или разности между исчисленными показателями и дейст­вительными (истинными) величинами исследуемых явлений называются ошиб­ками. Чтобы предупредить их возникновение или уменьшить их размеры, необ­ходимо в процессе подготовки и проведения наблюдения предусмотреть и осуществить ряд мероприятий. Во-первых, необходимо обеспечить правильный подбор и обучение персонала, на который будут возложены проведение наблюдения, статистический контроль за ходом наблюдения. Во-вторых, следует предусмотреть соответствующие меры во избежание сознательного искажения фактов, приписок и т. д.

Ошибки бывают непреднамеренные, случайные, и преднамеренные.

Для выявления и устранения допущенных при регистрации ошибок может применяться счетный и логический контроль собранного материала.

Счетный (арифметический) контроль заключается в проверке точно­сти арифметических расчетов, применявшихся при составлении отчетности или заполнении формуляров обследования. Очень важной бывает, например, про­верка совпадения суммы слагаемых в статистической таблице с зарегистриро­ванными в формуляре (таблице) итоге.

Логический контроль заключается в проверке ответов на вопросы про­граммы наблюдения путем их логического осмысливания или путем сравнения полученных данных с другими источниками по этому же вопросу.

8. Виды стат наблюдения.

Выделяются по нескольким признакам: по времени, способу организации, полноте охвата единиц совокупности.

1.По времени учета интересующих фактов: текущее:пост, те по мере появления единиц наблюдаемой совокупности. Периоди: через равные промежутки времени. Единовр:через длит промежутки времени.

2. По способу орг: отчетное набл: изучение интересующих явлений на основе гос или ведомств статотчетности Бывает срочная, текущая(мес), годовая;почтовая, телеграфная.

Экспедиц набл: связано с выходом регистратора на местонах единиц совокупности. Корреспондентских способ: рассылка статформуляров, кот потом высылают обратно. Саморегистр: представители стат органов или исследователи предлагают самост заполнение статформуляра соотв лицами или учреждениям путем раздачи этих формуляров. Спецорг статнабл: изучаются явления, кот не охвачены гос или ведомств стат отчетностью.

3.По полноте охвата: сплошное: по возможности регистр все без исключения совокупности изуч объекта. Несплошное:часть, бывает: выборочное, анкетное, наблюдение основного массива, монографическое.

9.Общее понятие о теории вероятности.

Теория вероятности занимается изучением событий, наступление которых достоверно неизвестно. Она позволяет судить о разумности ожидания наступления одних событий по сравнению с другими, хотя приписывание численных значений вероятностям событий часто бывает излишним или невозможным. Лапласу она «по существу представляет собой не что иное, как здравый смысл, сведенный к вычислениям». Слово «вероятно», его синонимы и производные от него могут употребляться в различных значениях. Примерами некоторых из них являются следующие утверждения: «Возможно, завтра будет дождь», «Вероятно, теория естественного отбора Дарвина верна» и «Если я брошу монету 100 раз, то, вероятно, что она выпадет вверх „орлом“ от 40 до 60 раз».

Закон больших чисел, сформулированный Я. Бернулли и опубликованный в «Искусстве предположений» в 1713 его братом И. Бернулли утверждает, что при любом  > 0

Массовый характер общественных законов и своеобразие их действий

предопределяет необходимость исследования совокупных данных. Закон

больших чисел порожден особыми свойствами массовых явлений. Последние в

силу своей индивидуальности, с одной стороны, отличаются друг от друга, а с

другой – имеют нечто общее, обусловленное их принадлежностью к

определенному классу, виду. Причем единичные явления в большей степени

подвержены воздействию случайных факторов, нежели их совокупность. Закон

больших чисел в наиболее простой форме гласит, что количественные

закономерности массовых явлений отчетливо проявляются лишь в достаточно

большом их числе. Таким образом, сущность его заключается в том, что в числах,

получающихся в результате массового наблюдения, выступают определенные

правильности, которые не могут быть обнаружены в небольшом числе фактов.

Закон больших чисел выражает диалектику случайного и необходимого. Он дает возможность установить количественную характеристику связи, существующей между числом подвер­гаемых наблюдению фактов и степенью проявления общей закономерности, присущей этим фактам. На каждое явление наряду с главными, решающими причинами влияют второстепенные, случайные причины, что и создает специ­фику, индивидуальные особенности данного явления.

Тенденции и закономерности, вскрытые с помощью закона больших чисел, имеют силу лишь как массовые тенденции, но не как законы для каждого отдельного случая. Таким образом, под законом больших чисел понимается весьма общий принцип, в силу которого совокупное действие большого числа случайных фактов приводит к результату, ничем не зависящему от случая. При суммировании большого числа единичных явлений выступают наружу закономерности их движения, которые остаются незамет­ными при малом числе наблюдений.

10. Обще понятие о статистической группировке.

Статистическая группировка - второй этап статистического ис­следования. Полученные в результате статистического наблюдения первичные данные, представляют собой первичный материал, который должен быть соот­ветствующем образом обработан, чтобы из него можно было получить обоб­щающие выводы о данном явлении.

Под статистической группировкой понимается расчленение изучаемой совокупности на од­нородные группы в соответствии с теми или иными существенными признака­ми данного явления. По общему правилу, группировка осуществляется по при­знакам, которые ранее уже были заложены в программе статистического на­блюдения, однако возможно выделение и новых, более обобщающих признаков важно лишь, чтобы в материалах наблюдения содержалась соответствующая информация для этого.

Нельзя понимать статистическую группировку в качестве какой-то технической операции по сортировке, раскладке или подсчету показателей.

Положив начало научной систематизации и обработке исходной инфор­мации, группировка статистических данных служит тем самым базой для осуществления всестороннего анализа и прогнозирования.

Более конкретно роль группировок заключается в следующем:

1)  они помогают выявить наиболее существенные черты изучаемых яв­лений;

2)  позволяют обобщить цифровой материал сделать его наглядным и пригодным для анализа (с помощью статистических таблиц и графи­ков);

3)  дают возможность получить важную информацию об абсолютном уровне в отдельных группах, об отношениях между объемами в от­дельных группах, о взаимосвязях между отдельными группами.

Основание группировки - это группировочные признаки, положенные в основу расчленения совокупности на однородные группы и подгруппы. От правильности выбора основания группировки зависит весь характер исследо­вания и в первую очередь его выводы.

В статистической науке выработано несколько основных правил выбора группировочного признака. Выбор должен осуществляться:

1)  на базе глубокого предварительного, профессионального исследования сущ­ности изучаемого явления, поскольку лишь такие данные позволяют выде­лить наиболее существенные его признаки;

2)  с учетом конкретно-исторических и территориальных условий, в которых развивается изучаемое явление;

3)  с учетом сложности явления, от чего может зависеть число группировочных признаков.

11.Выборочное наблюдение.

Сущность выборочного наблюдения за­ключается в том, что регистрации подвергается только часть (выборка) интере­сующей нас по какому-либо признаку совокупности. Полученные результа­ты служат характеристикой всей совокупности. Показатели достаточно точно воспроизводят показатели всей исслед совокупности в целом. Выборочные наблюдения широко применяются в исследовательской практике. У выборочного наблюдения есть существенный недостаток — ошибка репрезентативности, т. е. погрешность, возникающая за счет того, что наблюде­нию подвергается не вся генеральная совокупность, а лишь часть ее, и порой весьма незначительная. Иначе говоря, ошибка репрезентативности - это раз­ность между итогами сплошного и выборочного наблюдения.

Для правильной организации выборочного обследования нужно соблю­дать следующие условия:1.Число взятых единиц должно быть достаточно велико, поскольку только при массовом наблюдении могут быть выявлены закономерности;

2..Выбор отдельных единиц должен происходить таким образом, чтобы каждая единица исследуемой совокупности (например, любое уголовное дело) име ла совершенно одинаковые шансы со всеми другими единицами данной со­вокупности попасть в выборку;

3.Выбор должен быть произведен из всех частей изучаемой совокупности (на­пример, из всех категорий исследуемых преступлений). Если обследовать все без исключения интересующие нас явления (100%), то мы получим так называемую генеральную совокупность (например, общее число заключенных). Часть генеральной совокупности, подлежащей выбо­рочному обследованию по определенным признакам, называется выбороч­ной совокупностью (например, 10% общего числа заключенных, обследуе­мых для установления причин и условий совершения преступлений). Чис­ленность единиц, попавших в выборочную совокупность, называется объе­мом выборки.

Для обеспечения репрезентативности выборочного наблюдения необхо­димо чтобы отбор единиц, входящих в выборку, производился на основе прин­ципа равновозможности и случайности. Существует три основных способа отбора единиц совокупности при выборочном наблюдении: случайный, механический и типический. Применяются и некоторые другие способы отбора: индивидуальный и се­рийный, одноступенчатый и многоступенчатый и т. п.

12. Статистическая сводка и статистические таблицы. Виды статистических таблиц.

Статсводка и группировка-2ой этап статисследования. Статистическая сводка - научная обработка пер­вичных материалов статистического наблюдения с целью выявления обоб­щающих характеристик изучаемого явления по избранным существенным признакам.

Выделяют два вида сводки. Под статической сводкой в широком смысле слова понимается такая обработка первичных статистических материалов, ко­торая включает в себя подсчет итоговых данных не только по всей статистиче­ской совокупности и ее основным частям, но и по результатам группировок.

Сводка в узком смысле слова понимается как операция подсчета итого­вых данных по изучаемой совокупности.

По своей организации сводка мб централиз(соответ обработка в центре) и децентр. По способу выполнение техника мб ручной и механизированной. Этапы: контроль материалов, шифровка, раскладка, подсчет.

Результаты сводки и группировки материалов наблюдения, как правило представляются в виде статистических таблиц. Это наиболее рациональная форма представления результатов статистической сводки.

Они позволяют охва­тить материалы статистической сводки в целом. Статистические таблица, по существу, является системой мыслей об исследуемом объекте, излагаемые цифрами на основе определенного порядка в расположении систематизирован ной информации.

По внешнему виду статистические таблицы представляют собой ряд пе­ресекающихся вертикальных и горизонтальных линий, образующих по гори­зонтали строки, а по вертикали - графы (столбцы, колонки).

В образовавшиеся внутри таблицы клетки записывается соответствующе информация.

Статистическая таблица имеет свое подлежащее и сказуемое. Подлежа­щее таблицы показывает, о каком явлении идет речь в таблице, и представляет собой группы и подгруппы, которые характеризуются рядом показателей. Ска­зуемым таблицы называются показатели, с помощью которых изучается объект т. е. подлежащее таблицы. В основном в сказуемом отражаются численные значения и характеристики изучаемого явления.

В зависимости от вида подлежащего статистические таблицы смогут быть трех видов: простые (или перечневые), групповые и комбинационные.

Простые (перечневые) -это такие таблицы, подлежащее которых состо­ит из перечня, списка отдельных единиц изучаемой совокупности и соответст­вующих количественных их характеристик. Например, в подлежащем указыва­ется наименования судов, перечень административных районов, численность населения на отдельные даты и пр.

Групповой называется таблица, в подлежащем которой содержатся груп­пы, образованные по одному признаку (например, по видам преступлений). в зависимости от характера признака, число групп может быть различное - от двух и более.

Комбинационной является таблица, подлежащее которой содержит группировки по двум и более числу признаков, связанных между собой (на пример, по видам преступлений и статьям УК). Статистические группировки находят свое конкретное выражение форме групповых и комбинационных таблиц.

13. Способы отбора единиц в выборочную совокупность.

Существует три основных способа отбора единиц совокупности при выборочном наблюдении: случайный, механический и типический.

Случайный отбор, когда обследуемые единицы отбираются из всей совокупности наугад, т. е. каждая единица имеет совершенно одинаковые шансы попасть в выборку (например, с помощью жребия, жетонов). В ряде случае применяется способ отбора с помощью таблиц случайных чисел. С помощью жребия, в ряде случаев, сначала отбирают буквы алфавита, а затем по ним берут единицы совокупности из списков или архивов, дел, размещенных в алфавитном порядке. Поскольку начальная буква фамилии никак не влияет на вели чину, наличие или отсутствие каких-либо признаков личности и ее поведения то такой отбор тоже является случайным.

Механический отбор - это отбор каждой 5-ой, 10-ой, 20-ой и т. д. единицы совокупности. Например, из 600 уголовных дел о краже (генеральная совокупность), решено подвергнуть выборочному наблюдению 120 дел (объем выборки), разделив 600 на 120, получаем 5. Это значит, что отбирая механически каждое 5 дело, можно получить выборку, свободную от субъективного влияния исследователя.

Типический (типичный) отбор заключается в том, что генеральная со­вокупность сначала расчленяется на однородные (типичные) группы, из кото­рых затем производится пропорциональный отбор, например, каждой пятой, восьмой, десятой и т. д. части каждой группы. Полученная таким образом выбо­рочная совокупность представляет собой как бы уменьшенную модель гене­ральной совокупности с сохранением всех ее основных свойств и признаков. Таким способом, например, можно произвести отбор уголовных дел при одно­временном изучении всего разнообразия преступлений, беря для наблюдения пропорционально от каждой категории дел соответствующую часть.

Применяются и некоторые другие способы отбора: индивидуальный и се­рийный, одноступенчатый и многоступенчатый и т. п.

14. Общее понятие об ошибке репрезентативности.

Ошибка репрезентативности-погрешность, возникающая за счет того, что наблюде­нию подвергается не вся генеральная совокупность, а лишь часть ее, и порой весьма незначительная. Иначе говоря, ошибка репрезентативности - это раз­ность между итогами сплошного и выборочного наблюдения. Например, 10-процентная выборка из уголовных дел показала, что такие мотивы убийств, как месть и ревность, составили - первая 20% и вторая 13%, в то время, как на ос­нове сплошного обследования (100% дел) месть составила 18%, а ревность -10% по отношению к общему итогу. Следовательно, ошибка репрезентативно­сти будет составлять в первом случае 2% (20% - 18%) и во втором — 3% (13% -10%). Здесь надо иметь в виду, что опираясь на формулы, устанавливаемые теорией вероятностей, можно всегда рассчитать, как велика эта ошибка, зави­сящая от числа единиц, попавших в выборку, и от разнообразия (колеблемости) состава обследуемой совокупности.

Для правильной организации выборочного обследования нужно соблю­дать следующие условия:

1.  Число взятых единиц должно быть достаточно велико, поскольку только при массовом наблюдении могут быть выявлены закономерности;

2.  Выбор отдельных единиц должен происходить таким образом, чтобы каждая единица исследуемой совокупности (например, любое уголовное дело) име ла совершенно одинаковые шансы со всеми другими единицами данной со­вокупности попасть в выборку;

3. Выбор должен быть произведен из всех частей изучаемой совокупности (на­пример, из всех категорий исследуемых преступлений). Если обследовать все без исключения интересующие нас явления (100%), то мы получим так называемую генеральную совокупность (например, общее число заключенных). Часть генеральной совокупности, подлежащей выбо­рочному обследованию по определенным признакам, называется выбороч­ной совокупностью (например, 10% общего числа заключенных, обследуе­мых для установления причин и условий совершения преступлений). Чис­ленность единиц, попавших в выборочную совокупность, называется объе­мом выборки.

Для обеспечения репрезентативности выборочного наблюдения необхо­димо чтобы отбор единиц, входящих в выборку, производился на основе прин­ципа равновозможности и случайности.

15. Графическое изображение в статистике.

Логическим продолжением статистических таблиц в процессе обобщения и анализа статистической информации являются графические изображения. Статистический график представляет собой чертеж, на котором при помощи линий, точек и других символиче­ских знаков изображаются статистические данные. В статистическом графике различают следующие основные элементы: поле графика, графический образ, пространственные или масштабные ориенти­ры, экспликация графика.

Полем графика является место на котором он выполняется. Это листы бумаги, географические карты, план местности и т. п. Поле графика характери­зуется его форматом (размерами и пропорциями сторон).

Графический образ - это символические знаки, с помощью которых изображаются статистические данные. Они весьма своеобразны: линии, точки, плоские геометрические фигуры (прямоугольники квадраты, круги и т. д.). В качестве графического образа выступают и отдельные фигуры.

Пространственные ориентиры определяют размещение графических образов на поле графика. Они задаются координатной сеткой или контурными линиями и делят поле графика на части, соответствующие значениям изучае­мых показателей.

Масштабные ориентиры статистического графика придают графиче­ским образам количественную значимость, которая передается с помощью сис­темы масштабных шкал.

Масштаб графика - это мера перевода численной величины в графиче­скую (например, 1 см соответствует 100 рублям). Чем длиннее отре­зок линии, принятый за числовую единицу, тем крупнее масштаб.

Масштабной шкалой является линия, отдельные точки которой читаются (в соответствии с принятым масштабом) как определенные числа. Экспликация графика - это пояснение его содержания, включает в себя заголовок графика, объяснения масштабных шкал, пояснения отдельных элементов графического образа.

Заголовок графика в краткой и четкой форме поясняет основное содер­жание изображаемых данных.

Помимо заголовка на графике дается текст, делающий возможным чтением графика. Цифровые обозначения шкалы дополняются указанием единиц изме­рения.

В статистике выделяют требования правильного построения и оформле­ния графиков. К ним относятся следующие:

график должен соответствовать наиболее точному отражению сути изображаемого явления;

график должен строиться на основе выверенных статистических дан­ных, иначе он может превратиться в схему изображаемого явления;

график должен строиться в соответствии с избранным единым мас­штабом;

должен содержать оптимальный объем информации и наиболее ра­циональным является график с 2-4 мя. фигурами;

график должен обеспечивать возможность быстрого его чтения и по­нимания и содержать предельно ясные и краткие элементы экспликации.

По способу построения графики подразделяются на диаграммы, карто­граммы и кардиограммы.

Диаграмма представляет чертеж, на котором статистическая информация изображается посредством геометрических фигур или символических знаков.

Чаше всего для изображения динамики явлений в статистике применяют­ся линейные графики – диаграммы. Еще-столбиковые диаграммы, ленточные графики, круговые диагр, фигурные.

Картограмма - это схематическая (контурная) карта, или план местно­сти, на которой отдельные территории в зависимости от величины изображаемого показателя обозначаются с помощью графических символов (штриховки расцветки, точек). Картограммы подразделяется на фоновые и точечные.

Картодиаграмма представляет собой сочетание контурной карты с диаграммой.

18. Понятие и задачи статистического анализа.

Анализ является третьей (после статнаблюдения и группировки), завершающей стадией статистического исследования, сутью которой является выявление взаимосвязей и зако­номерностей изучаемого явления, формулировка выводов и предложений.

Однако термин «статистический анализ» нередко употребляется в широ­ком смысле слова, когда под ним понимается статистическое исследование вообще, которое включает в себя все специфические методы исследования, т. е. статистическое наблюдение, статистическую сводку и группировку, выведении обобщающих показателей и, наконец, непосредственно, статистический анализа (в узком смысле слова), как завершающую стадию исследования.

В любом случае, статистический анализ представляет собой процесс изучения и сопоставления полученных цифровых данных, их обобщения.

Прежде чем приступить к анализу, необходим проверить, соблюдены ли условия, обеспечивающие его правильность:1.достоверность первичных цифровых данных;

2.полнота охвата изучаемой совокупности;3.сопоставимость показателей (по единицам учета, территории, методике подсчета).

Применительно к уголовно-правовой статистике основные задачи анализа можно конкретизировать следующим образом:

1. Дать цифровую характеристику состояния, уровня, структуры, динамики преступности и деятельности правоохранительных органов по борьбе с ней.

2. Выявление взаимо­связей, взаимозависимости, закономерности в состоянии, структуре и дина­мике преступности и в деятельности правоохранительных органов, зависи­мости этих показателей от других социальных явлений (например, от изме­нений в структуре и динамике населения, уровня образования, социального положения и т. д.).

3.  Определить тенденции развития преступности, дать статистический прогноз

4. Оганизатор­ская или управленческая, поскольку она призвана «обслуживать» практику: выявлять «узкие» места в характеристике преступности, а также в работе
правоохранительных органов (например, низкий уровень раскрываемости преступлений, низкое качество расследования уголовных дел и т. д.).

20.Статистический анализ преступности (общие направления).

Статанализ представляет собой процесс изучения и сопоставления полученных цифровых данных, их обобщения. Чтобы успешно решать задачи статистического анализа преступности, нужно обладать хорошей теоретической подготовкой в области уго­ловного права, криминологии, социологии, экономики. Кроме того, необходимо знать и правильно использовать различные ме­тоды статистического исследования, знать практику работы правоохранитель­ных органов. А правильная организация первичного учета, которая бы обеспечивала точную и своевременную регистрацию каждой единицы совокупности, имеет ис­ключительно важное значение для проведения любого научно-статистического обосно­ванного анализа.

К основным направлениям стати­стического изучения преступности относятся:

1. определение состояния преступности, ее уровни, структуры и динамики;

2. выявление причин и условий, способствующих совершению преступлений;

3. изучение личности преступника;

4. изучение всей системы мер борьбы с преступностью.

Эти направления обуславливают задачи статанализа применительно к уголовно-правовой статистике.

21. Понятие средней величины.

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 (до­говора): 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.

Ус­тойчивость 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.

Чтобы рассчитать индексы, необходимо сравнивать различные уровни, которые относятся

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.