Учебно-методический комплекс по дисциплине «Юридическая статистика» (стр. 6 )

3.  В результате проведенного обследования посещаемости занятий и успеваемости по определенному предмету студентов первого курса получены следующие данные:

Успеваемость	Посещаемость	Итого
посещают	Не посещают
Успевают	25	5	30
Не успевают	7	13	20

Определить взаимосвязь между успеваемостью и посещаемостью занятий.

Вариант 8.

1.  Определите объект и единицу статистического наблюдения: Обследование промышленных предприятий с целью изучения уровня оплаты труда. Обоснуйте свой вывод.

2.  Изобразите с помощью линейной диаграммы данные о количестве гражданских дел за гг. в N-м районе некоторого населенного пункта:

Годы	1999	2000	2001	2002	2003	2004
Гражданские дела, шт.	344	529	730	917	1100	1200

Обоснуйте выбор линейной диаграммы для отображения указанных данных.

3.  По данным микропереписи 1999 г. получено следующее распределение населения, проживающего в месте постоянного жительства с рождения:

Продолжительность проживания в месте постоянного жительства, лет	Доля населения в % к итогу
Менее 2 2-5 6-9 10-14 15-24 25 и более Итого	7,5 11,0 10,5 12,3 21,1 37,6 100

Определите среднее квадратическое отклонение продолжительности проживания в месте постоянного жительства.

5. 5. Вопросы к зачету:

1.  Юридическая статистика и судебная практика.

2.  Организация статистической работы в правоохранительных органах, органах юстиции, судах.

3.  Проблемы совершенствования юридической статистики в современных условиях: обеспечение достоверности и повышение доступности информации о деятельности правоохранительных органов, судебно-правовой статистики.

4.  Статистическая отчетность и ее значение. Виды отчетнос­ти и порядок ее рассмотрения и утверждения. Ответственность за нарушение порядка представления государственной статистичес­кой отчетности

5.  Статистический учет в судебной системе.

6.  Статистический учет в организациях, подведомственных министерству юстиции.

7.  Отчетность в судах и органах юстиции.

8.  Отчетность в органах МВД и прокуратуры.

9.  Вариационные ряды. Ряд распределения как частный случай вариационного ряда, принципы его построения и использования

10.  Графическое изображение вариационных рядов

11.  Построение полигона, гистограммы

12.  Построение кумуляты (эмпирической функции распределения)

13.  Статистические таблицы, виды таблиц, их значение и использование. Принципы построения таблиц. Реквизиты таблицы и важность точного их оформления. Чтение и анализ таблиц

14.  Графический метод изображения статистических данных. Виды графиков. Диаграммы, картограммы, картодиаграммы. Картограммы и картодиаграммы

15.  Сезонные колебания в рядах динамики

16.  Юридическая статистика и обобщение практики органов МВД, прокуратуры и судов.

6. Методические указания для преподавателей

Изучение статистической науки играет важную роль в подготовке высококвалифицированных юристов – как практиков (в особенности сотрудников правоохранительных органов), так и научных работников. Статистический метод исследования применяется практически во всех областях научного знания. Особенно широко пользуются статистическим методом социально-экономические науки. Он необходим для исследования общественной жизни, любых социальных явлений, имеющих массовый характер.

Специалист в области общественных наук, юридических в частности, должен овладеть основными вопросами теории статистики – статистической методологией как совокупностью приемов и методов, в определенной мере инвариантных к конкретному содержанию используемых статистических данных о ее предмете и методе, законе больших чисел, статистическом наблюдении, группировках, обобщающих показателях и статистическом анализе. Освоение этих вопросов расширяет кругозор, помогает глубже ориентироваться в сложных социально-экономических и правовых явлениях и процессах и способствует, как показывает опыт, лучшему усвоению студентами-правоведами многих юридических дисциплин.

Статистика имеет огромное значение: криминологическое, уголовно-правовое, уголовно-процессуальное, пенитенциарное, криминалистическое, административно-правовое. Ни одна из этих наук не может плодотворно развиваться вне данных как уголовной, так и других отраслей юридической статистики. Соответствующие ее показатели нужны специалистам по административному, гражданскому, налоговому, трудовому и другим отраслям права, судебным психиатрам и юридическим психологам. Без использования данных правовой статистики немыслимо совершенствование деятельности правоохранительных органов – судов, прокуратуры, органов юстиции и внутренних дел, адвокатуры.

Все вышесказанное обуславливает значимость рассматриваемой дисциплины и ее место, роль в подготовке специалистов в сфере юридической деятельности. Теория статистики является фундаментальной дисциплиной. Ее задачи и методы не устаревают на протяжении нескольких поколений и способствуют получению наиболее значительных результатов исследований как в теории, так и в практике юридической деятельности.

В курсе теории юридической (правовой) статистики изучаются общие категории, принципы и методы статистической науки, последовательно рассматриваются вопросы, возникающие на стадиях статистического исследования – статистического наблюдения, сводки первичного материала, его последующей обработки, статистической проверки гипотез, оценивания параметров и анализа.

Цель преподавания состоит в обучении будущих юристов использованию в юридической деятельности полученных знаний и навыков по следующим разделам статистической науки:

Наблюдение статистических совокупностей. Исследование вариаций свойств массовых явлений. Исследование взаимосвязей массовых явлений. Статистическая проверка гипотез. Оценка параметров распределения.

Задачей изучения дисциплины является формирование общетеоретического кругозора, профессиональных знаний и практических навыков, необходимых юристу любого профиля для успешного проведения статистических наблюдений, анализа взаимосвязей статистических явлений и исследования динамики массовых социально-экономических и правовых процессов.

В результате изучения дисциплины «Юридическая статистика» студент должен знать:

·  научные принцип организации статистических служб систем Госкомстата России и правоохранительных органов, их современную организацию;

·  принципы и методы организации сбора статистических данных о правонарушениях и деятельности органов охран порядка по контролю за ними;

·  принципы и методы обработки результатов статистического исследования;

·  сущность обобщающих показателей – абсолютных и относительных величин, показателей вариации, динамики, взаимосвязей и анализа статистических данных.

уметь:

·  планировать и проводить сплошное и несплошное наблюдение правовых явлений;

·  строить различные виды статистических таблиц;

·  исчислять статистические показатели;

·  анализировать обобщающие показатели о правонарушениях, социальном контроле над ними и грамотно формулировать выводы и предложения.

Лекция – важнейшая форма организации обучения, т. к. она призвана вскрыть и освятить содержание закономерностей, которым подчиняются процессы возникновения, функционирования, развития и “умирания” некоторой стороны объективной действительности. Лекция (от лат. lectio - чтение), систематическое устное изложение учебного материала, какого-либо вопроса, научной темы.

Раскрывая содержание закономерностей, лекция, тем самым, позволяет обучаемому овладеть не просто содержанием проблемы, но и проникнуть в ее сущность. Деятель, владеющий сущностью, способный выражать ее формальными средствами – вооружен практически. Это означает, что какой бы конкретный случай практически не встретился деятелю, он будет в состоянии провести его анализ, сформулировать задачи, выбрать средства и методы ее решения, более того, в нужных случаях, создать необходимые средства и методы решения задач или ориентации в ситуации.

Содержание лекции должно отвечать следующим требованиям:

·  изложение материала от простого к сложному, от известного к неизвестному;

·  логичность, четкость и ясность в изложении материала;

·  возможность проблемного изложения, дискуссии, диалога с целью активизации деятельности обучающихся в ходе лекции;

·  опора смысловой части лекции на подлинные факты, события, явления, статистические данные;

·  тесная связь теоретических положений и выводов с практиков и будущей профессиональной деятельностью обучающихся.

Выбор конкретных методик зависит от индивидуальных особенностей и предпочтений преподавателя, а также от особенностей аудитории. При чтении лекций по «Юридической статистике» лектор должен особое внимание уделять разъяснению сущности, содержания используемых формул, их назначения с учетом специфики студентов гуманитарной специальности.

Целесообразно предоставить студентам возможность предварительно ознакомиться с планом лекций, ее тезисами. При чтении лекций желательно использовать раздаточный материал, для экономии времени в случае рассмотрения различных примеров.

В связи со сказанным преподаватель, читающий лекции, должен ориентировать студентов на следующую организацию деятельности учения в части лекций:

1.  Подготовка к лекции: накануне для чтения лекции внимательно ознакомиться с раздаточным материалом. Прежде всего, ознакомиться с темой лекции и рассматриваемыми на ней вопросами. Установить связи предстоящей лекции с уже прочитанными. Обдумать вопросы, возникшие в связи с изучением раздаточного материала. Сформулировать их и записать против соответствующего тезиса в раздаточных материалах.

2.  Работа на лекции: Сосредоточиться и внимательно слушать лектора, следя за логикой его изложения, ориентируясь при этом на тезисы раздаточного материала. Вести конспект, дополняя им раздаточные материалы.

Если встречаются неизвестные термины или терминологические словосочетания – выделить их особо, и, спросить о них лектора, а также работать со словарями. По каждому вопросу в конспективной форме сформулировать выводы. На лекции могут задаваться вопросы по теме.

3.  Работа с лекционным материалом: Помнить, что на каждый час прочитанной лекции студент должны запланировать 2-3 часа самостоятельной работы. В данную самостоятельную работу должно входить:

§  Дополнительное прочтение конспекта лекций и литературы;

§  выделение основных положений, дополнение содержания лекционных материалов материалами из литературных источников;

§  формулировка и запись общих выводов по теме лекции;

§  в случае необходимости - консультация у преподавателя.

Преподаватель, читающий лекционные курсы в вузе, должен знать существующие в педагогической науке и используемые на практике приемы изложения лекционного материала, их дидактические и воспитательные возможности, а также их роль в структуре учебного материала.

Содержательно курс создан на основе преподавания юридической (правовой) статистики на юридических специальностях высших учебных заведений.

Практические занятия, представляя собой важную форму организации обучения студентов, призваны закрепить знания закономерностей, изученных на лекционных занятиях и приобретенных в процессе самостоятельной работы.

На первом практическом занятии преподаватель знакомится со студентами группы, объясняет им порядок работы в течении семестра и характер предъявляемых требований для получения итогового зачета. В процессе вводной беседы решаются организационные вопросы.

Практические занятия по курсу предполагают два вида занятий: 1) обсуждение теоретических вопросов, 2) обсуждение теоретических вопросов с последующим решением задач по теме. Работа организуется в форме семинара.

При подготовке к практическим занятиям студент должен проработать конспект лекций, заучить определения и детально разобрать рассматривавшиеся схемы. Кроме того, необходимо изучить дополнительный материал, рекомендованный преподавателем.

Для закрепления знаний, полученных на лекционных занятиях, преподаватель, ведущий практические занятия, по юридической статистике: проводит обсуждение вопросов рассматриваемой темы и решение задач и тренировочных тестовых заданий.

Выполнению заданий может предшествовать обсуждение теоретического материала, в ходе которого преподаватель выясняет уровень овладения студентами закономерностями, которым подчиняются процессы возникновения, функционирования, развития рассматриваемых на данном занятии сторон объективной действительности. В процессе выполнения заданий на занятиях следует уточнить у преподавателя непонятные или сложные моменты задания. Большая часть заданий практикума выполняется непосредственно в аудитории при совместном разборе различных ситуаций. По результатам выполненных заданий студенты представляют письменные отчеты.

Решение задач по юридической статистике может осуществляться как поэтапным решением задачи группой под руководством преподавателя, так и самостоятельно студентами с последующим совместным обсуждением либо без такового.

Студенты, пропустившие занятия (независимо от причин), не подготовившиеся к занятиям обязаны явиться на консультацию к преподавателю и отчитаться по теме, изучавшейся на занятии.

Работа каждого студента на практических занятиях отмечается преподавателем в своем журнале и обязательно учитывается при проведении зачета.

Преподавание дисциплины предусмотрено в объеме 34 часа аудиторных занятий: 18 часов лекционных занятий и 16 часов практических занятий. Форма итогового контроля знаний: зачет.

К сдаче итогового зачета преподаватель допускает студента при выполнении всех требуемых работ. Зачет студент получает в случае усвоении содержания курса. Последнее проверяется путем собеседования со студентом.

7. Словарь терминов

АНАЛИЗ СТАТИСТИЧЕСКИЙ – заключительная стадия статистического исследования. Проводится на уровне народного хозяйства, отраслей, объединений, предприятий. В процессе анализа статистического исследуются характерные особенности структуры, связь явлений, тенденции, закономерности развития социально-экономических явлений, для чего используются специфические экономико-статистические и математико-статистические методы. Анализ статистический завершается интерпретацией полученных результатов, формулировкой теоретических и практических выводов и предложений.

ВАРИАЦИОННЫЙ РЯД – расположение значений случайной выборки (x1, x2, …, xn) с функцией распределения F(x) в порядке их возрастания: x(1) ≤ x(2) ≤ …≤ x(i) ≤ … ≤ x(n), где i-й член вариационного ряда x(i) называется i-й порядковой статистикой, а номер члена вариационного ряда – рангом, порядком (статистики). Вариационный ряд служит для построения эмпирической функции распределения Fn(x) = mx/n, где mx – число членов ряда, меньших x. Важными характеристиками вариационного ряда являются его крайние члены x(1) = min xi ,

1 ≤ i ≤ n

x(n) = max xi

1 ≤ i ≤ n

и размах Rn = x(n) – x(1). Вариационному ряду находят широкое применение при первичной обработке статистических данных, в частности при сравнении уровней экономических показателей объектов (отраслей, предприятий и т. д.).

ВАРИАНТ – значение признака у единицы совокупности, отличное от значений его у других единиц. Некоторые единицы могут иметь одинаковое значение (один и тот же вариант) признака. Например, вариант признака: пол человека – мужчина, женщина; вариант урожайности пшеницы: 20 ц. с 1 га., 30 ц. с 1 га. и т. п. Иногда вместо вариант говорят варианта.

ВАРИАЦИЯ – колеблемость, изменение величины признака и совокупности статистической, т. е. принятие единицами совокупности или их группами разных значений признака (см. Вариационный ряд). Например, колеблемость урожайности пшеницы в колхозах области, колеблемость заработной платы у рабочих предприятий. Вариация является следствием действия на единицы совокупности множества различных факторов (причин). Вариация измеряется и характеризуется системой показателей вариации. Если признак принимает одно из двух противоположных значений, то вариация называется альтернативной (например, человек состоит в браке – не состоит). При измерении такой вариации значения признака обозначаются 1 и 0. Если вариация (изменение) признака идет в определенном направлении (но изменение не обусловлено внутренним законом развития явления), то ее называют систематической, если же вариация не имеет явно выраженного направления – случайной.

ВЕЛИЧИНА ИНТЕРВАЛА – разность между максимальными и минимальными значениями признака в каждой группе. Интервалы могут быть равные и неравные.

ВЕРОЯТНОСТЬ – число, характеризующее степень возможного наступления случайного события. Классическое определение вероятности события А основано на понятии элементарных исходов (событий), т. е. таких равновозможных событий, из которых состоят все другие события. Вероятность р тогда определяется отношением р = р(А) = m/n, где m – число благоприятствующих исходов, т. е. тех элементарных событий, которые приводят к наступлению А; n – общее число исходов (элементарных событий). В общем случае, когда число элементарных событий бесконечно, вероятность определяется вероятностной мерой на множестве событий. Эта мера должна удовлетворять определенным свойствам.

При конечном числе n повторений заданных условий доля числа случаев m, в которых данное событие появится (частность m/n), как правило, мало отличается от вероятности р.

ВЕСА (в статистике) – числа, в виде абсолютных величин или относительных величин определяющие значимость (весомость, «вес») того или иного варианта признака в данной совокупности статистической, используемые для вычисления обобщающих показателей – средних величин, индексов, темпа роста.

ВЗАИМОСВЯЗЬ ИНДЕКСОВ – связь между определенными индексами, обусловленная как реальными связями социально–экономических явлений, отображенных ими, так и математическими свойствами индексов. Например, индекс товарооборота равен произведению индекса цен на индекс физического объема товарооборота; индекс издержек производства равен индексу себестоимости, умноженному на индекс физического объема производства, взвешенный по базовой себестоимости. Эту и ей подобные связи между индексами в общем виде можно представить так:

Σ x1 f1 ——— = Σ x0 f0

Σ x1 f1 ——— · Σ x0 f1

Σ f1 x0 ——— . Σ f0 x0

Существует следующая связь между индексами базисными и индексами цепными: произведение цепных индексов равно последнему базисному индексу, в общем виде:

x1 — · x0

x2 — · x1

x3 — x2

…

xn —— = xn - 1

xn — ; x0

частное от деления двух базисных индексов (последующего на предшествующий) равно соответствующему цепному, в общем виде:

x2 — : x0

x1 — = x0

x2 — . x1

Эти взаимосвязи сохраняются для сводных индексов только с постоянными весами. В общем виде (кратко, для примера) это можно представить так (по аналогии с индексами индивидуальными):

Σ x1 f2 ——— · Σ x0 f2

Σ x2 f2 ——— = Σ x1 f2

Σ x2 f2 ——— ; Σ x0 f2

Σ x2 f2 ——— : Σ x0 f2

Σ x1 f2 ——— = Σ x0 f2

Σ x2 f2 ——— . Σ x1 f2

ВЗВЕШИВАНИЕ (в статистике) – способ вычисления статистических обобщающих показателей (средних величин, показателей вариации, индексов), заключающийся в том, что в расчет принимаются веса.

С помощью взвешивания учитывается значимость (вес) величины каждого варианта признака (показателя) в совокупном (общем) итоге.

ВРЕМЯ НАБЛЮДЕНИЯ – время, к которому относятся данные собранной инофрмации.

ВЫБОРОЧНОЕ НАБЛЮДЕНИЕ – это такое несплошное наблюдение, при котором отбор подлежащих обследованию единиц осуществляется в случайном порядке, отобранная часть изучается, а результаты распространяются на всю исходную совокупность.

ГИСТОГРАММА – способ графического изображения интервальных распределений. Строится в прямоугольной системе координат. По оси абсцисс откладываются отрезки, изображающие интервалы значений варьирующего признака. На этих отрезках, как на основаниях, строят прямоугольники, высота которых при равных интервалах соответствует частотам или частостям, а при неравных – плотностям распределения соответствующих интервалов. Получаем ступенчатую фигуру в виде сдвинутых друг к другу прямоугольников, площади которых пропорциональны частотам (частостям).

ГРАНИЦЫ ИНТЕРВАЛОВ – числа, обозначающие наименьшее и наибольшее значения признака в выделяемом интервале при группировках, называемые соответственно нижней и верхней границами интервала. Например, группы колхозов по числу договоров могут обозначаться: до 200, 201 – 300, 301 – 500, 501 и более. Часто границы интервала обозначаются так, что одно и то же значение признака служит верхней и нижней границами двух смежных интервалов, т. е. верхняя граница предыдущего интервала служит нижней границей следующего интервала. Например, группы колхозов по размеру валового дохода на 100 га пашни (тыс. руб.) могут быть обозначены: до 5, от 5 до 10, от 10 до 15 и т. д. Нередко для крайних интервалов указывается только одна из двух границ: для первого интервала – верхняя, для последнего – нижняя, как в первом из приведенных примеров.

ГРАЖДАНСКО – ПРАВОВАЯ статистика подразделяется на два раздела:

1)  статистику гражданского судопроизводства, отражающую работу судов всех инстанций по рассмотрению гражданских споров. Этот раздел включает, во-первых, учет основных процессуальных действий суда: сроки рассмотрения, вынесение решений, рассмотрение дел в кассационной и надзорной инстанциях и пр. Сюда же относится учет деятельности органов прокуратуры в области надзора за работой судов по рассмотрению ими гражданских дел. В данном разделе отражается также деятельность арбитражных судов и нотариата;

2)  статистику исполнения судебных решений, освещающую деятельность судебных исполнителей по приведению в исполнение решений судов по гражданским делам. Аналогичные разделы имеет и административно-правовая статистика.

ГРАФИК РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СОВОКУПНОСТИ – графическое изображение вариационных рядов в форме полигона распределения, гистограммы, кривой распределения, кумуляты, огивы. Показывает, как распределяются единицы совокупности по различным вариантам группировочного признака.

ГРУППИРОВКИ СТАТИСТИЧЕСКИЕ, метод обработки и анализа статистич. данных, при к-ром изучаемая совокупность явлений расчленяется на однородные по отд. признакам группы и подгруппы и каждая из них характеризуется системой статистич. показателей. Напр., группировка населения по полу, возрасту, на городское и сельское. Своё конкретное выражение Г. с. находят в групповых и комбинац. таблицах. Широко применяются в статистике в целях выявления резервов, изучения эффективности произ-ва

и т. д.

ДИАГРАММА – графическое изображение статистических данных, наглядно показывающее соотношение между сравниваемыми величинами. По форме графического образа наиболее распространенные в статистике диаграммы подразделяются на линейные, плоскостные, изобразительные; по задачам изображения различают диаграммы сравнения, структурные, динамики структуры, балансовые, поточные, выполнения плана.

ДИНАМИКА (в статистике) – движение (изменение размеров) явления во времени. Динамика отображается рядом за последовательные промежутки времени, например данных о размерах производства чугуна в СССР за ряд лет или месяцев. Для изучения динамики строят ряды динамики и рассчитывают их показатели: прирост абсолютный, темп роста, темп прироста, абсолютное значение одного процента прироста. Динамика изучается также с помощью индексного метода, методов выравнивания динамических рядов, метода динамических моделей (уравнений регрессии).

ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ – статистический метод качественного решения задачи измерения связи. Устанавливает структуру связи между результативным признаком и факторными признаками; предложен Р. Фишером.

Решение задачи измерения связи опирается на разложение суммы квадратов отклонений наблюдаемых значений результативного признака Y от общей средней на отдельные части, обусловливающие изменение Y.

В соответствии с предполагаемой структурой связи строят план или дисперсионный комплекс наблюдений (экспериментов). Основным элементарным объектом и понятием плана или комплекса является ячейка или клетка. Получаемые данные изображают в виде комбинационной таблицы (или ряда таблиц), на пересечении строк и столбцов которой помещаются данные, принадлежащие конкретной ячейке комплекса. Такие таблицы служат исходными в дисперсионном анализе и предназначены для получения оценок параметров распределения результативного признака совокупности генеральной в зависимости от факторных значений, а также статистических выводов об отсутствии или наличии влияния факторов на результативный признак.

Предполагается, что результативный признак Y в генеральной совокупности распределен нормально. Наблюдения, попавшие в каждую ячейку, образуют однородную группу не коррелированных между собой (и, в силу нормальности, независимых) случайных величин, имеющих одинаковые математические ожидания и дисперсии. Часть дисперсии, обусловлена действием всех неконтролируемых факторов, объединяемых в один общий (случайный) фактор, называется остаточной и обозначается s2.

В зависимости от характера контролируемых факторов рассматриваются различные модели дисперсионного анализа. Если все контролируемые факторы имеют неслучайные, фиксированные уровни, то модель называется линейной детерминированной (модель М1). Если все контролируемые факторы имеют случайные уровни, то модель называется случайной (модель М2). Модель называется смешанной, если в ней имеются факторы как со случайными, так и с фиксированными уровнями. Выбор модели определяется практическими соображениями, в частности возможностью или необходимостью распространения статистических выводов на генеральную совокупность (модель М2 и смешанная) по каким–нибудь факторам (или взаимодействиям) либо достаточностью выводов относительно включенных в наблюдение экспериментов уровней факторов (модель М1 смешанная).

Основным критерием проверки гипотезы об отсутствии влияния отдельного фактора или взаимодействия факторов является критерий Фишера (F–критерий).

Наиболее полный дисперсионный анализ (без предварительных условий) структуры трехфакторного, четырехфакторного и т. д. комплексов возможно провести для детерминированной модели (М1); вычисления значительно упрощаются при одинаковом числе наблюдений в каждой клетке.

ДИСПЕРСИЯ (от лат. dispersio - рассеяние) в матем. статистике и теории вероятностей, мера рассеивания (отклонения от среднего). В статистике Д. s2={(х1-x)2+...+(хn-x)2}:n есть ср. арифметическое из квадратов отклонений наблюдённых значений (x1, x2, ..., xn) случайной величины от их ср. арифметического x=(x1+x2+...+xn):n. В теории вероятностей Д. случайной величины - матем. ожидание квадрата отклонения

случайной величины от её матем. ожидания.

ДОВЕРИТЕЛЬНЫЕ ГРАНИЦЫ – границы оценки интервальной (концы доверительного интервала), имеют случайные значения.

ДОСТОВЕРНОСТЬ ИНФОРМАЦИИ – степень адекватности отображения информацией описываемых ею явлений, событий и процессов. Информация считается достоверной, если она полно и правильно отображает описываемые ею явления, события или процессы. Наличие ошибок в информации, а также неполнота сведений об описываемом явлении, событии или процессе снижают достоверность информации.