Главная

Популярная публикация

Научная публикация

Случайная публикация

Обратная связь

ТОР 5 статей:

Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия

Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века

Ценовые и неценовые факторы

Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка

Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы

КАТЕГОРИИ:






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).

Таким образам, базисные темпы роста в соответствии с вышеприведен­ной формулой вычисляются следующим образом.

 

 

Цепные темпы роста вычисляются путем сопоставления каждого последующего показателя с предыдущим (а не с базовым).

 

27. Относительные величины выполнения плана. Показатель раскрываемости преступлений.

Относительные величины, характеризующие выполнение плана (до­говора) представляет собой 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.

Например, автомобильный завод по плану (договору) должен был выпус­тить в 1995 году 600 тыс. автомобилей, а фактически выпустил 650 тыс., отсю­да относительная величина выполнения плана будет равна:

 

 

Это означает, что план (договор) выполнен на 108,3 % (перевыполнен на 8,3 %).

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. Напри­мер, число жителей и площадь территории в квадратных километрах. Этим по­казателем характеризуется плотность населения, которая вычисляется путем деления числа жителей на площадь в квадратных километрах.

Или, например, показатель производительности труда, который вычисля­ется путем деления объема выпущенной продукции на число рабочих или на количество затраченного времени в часах.

Отношения степени нередко называют статистическими коэффициента­ми, которые имеют широкое применение в экономической статистике. Особен­ностью относительных величин степени является то, что по сравнению с дру­гими видами относительных величин, они выражаются именованными числа­ми.

Например, плотность населения в России равна 7 чел. На 1 км.

Относительные величины сравнения также представляют собой част­ное отделения одной величины от другую.

Однако сравниваемые величины должны быть однородными (в отличие от отношений степени), сопоставимыми по содержанию либо по единицам из­мерения.

Например, сравнение коэффициентов преступности города "Л", где уро­вень преступности в расчете на 100 тыс.населения составляет 18 и города "Б", где этот показатель равен 9.

Относительная величина сравнения будет равна 18:9=2. Это означает, что уровень преступности в городе "А" в два раза выше чем в городе "Б".

Иногда сравниваемые величины представляют собой разнокачественные части одной и той же совокупности. Например, соотношение числа одного вида преступлений с другим или отношение числа осужденных мужчин к числу осужденных женщин.

Некоторые авторы такую разновидность относительных величин сравне­ния называют "величинами координации".

 

28. Задачи и виды обобщения судебной практики.

 

Судебная практика понимается в узком и широком смыслах. В узком – это исключительно правоприменительная деятельность по отправлению правосудия (рассмотрение гражданских, административных и уголовных дел). В широком – это деятельность суда в целом (организация, процесс, итоги).

 

Задачи обобщения судебной практики:

· Обеспечить улучшение деятельности судов и выявить недостатки в их работе.

· Обеспечить судебный контроль.

 

Виды обобщения судебной практики

 

Осуществляемое по объекту:

· Обобщается судебная практика дел отдельной категории (ст. 158, ст. 105 и др.).

· Обобщается судебная практика в зависимости отточки зрения решения какого-либо вопроса – например, основания применения отсрочки, условного осуждения.

· Обобщение кассационной и надзорной практики (с целью установить качество работы судов первой инстанции и устранения наиболее типичных ошибок).

По объему исследования:

· Общее обобщение судебной практики – оцениваются все стороны деятельности суда по конкретному направлению, например, борьба с хищениями (от профилактики до надзорного производства).

· Частное обобщение судебной практики – анализируется одна или несколько сторон деятельности суда по конкретному направлению, например, назначение наказания за причинение тяжкого вреда здоровью.

 

В зависимости от сферы деятельности суда:

· Процессуальное обобщение - связано с отправлением правосудия (сроки, качество, количество оправдательных, обвинительных приговоров и др.).

· Непроцессуальное обобщение – оценка материально-технической, организационной стороны деятельности суда.

 

В зависимости от сроков и времени проведения обобщения:

· Одноразовые, эпизодические обобщения.

Обобщение, которое проводится по плану совестно с научными сотрудниками, работниками прокуратуры. Как правило, каждый квартал идет обзор судебной практики.

 

29. 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 нами уже были рассмотрены в предыдущих главах - это, прежде всего, 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. Так, например, при изучении преступ­ности исследователь, прежде всего, интересуется, сколько всего зарегистриро­вано преступлений в течение определенного периода времени, сколько лиц осуждено всего, а также по отдельным видам преступлений, сколько пригово­ров отменено или изменено и т.д.

Однако это только начало статистического анализа, когда исследователь приступает решению первой задачи, т.е. дает цифровую характеристику со­стояния и уровня преступности, а также деятельности правоохранительных ор­ганов, ведущих борьбу с преступностью.

После этого необходимо, исходя из целей и задач исследования, разбить, например, же 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, как нам уже известно, широко применяется метод груп­пировки. Для разбивки преступления по видам и категориям используются типологические или структурные группировки, которые строятся на основе качественных (атрибутивных) признаков.

Для разбивки преступников по возрасту, по срокам лишения свободы применяют, так называемые, вариационные группировки, которые строятся на основе какого-либо изменяющегося количественного признака (варьирую­щего признака). Для выявления взаимосвязи между двумя или несколькими признаками изучаемого явления (например, между числом осужденных за авто­транспортник преступления и длительностью стажа работы водителей) широко используются аналитические группировки, которые позволяют установить не­которые условия совершения преступлений, выявить взаимосвязи между признаками иного изучаемого нами явления или самими явлениями.

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);

2) структуру совокупности;

3) динамику.

Распространенность или интенсивность изучаемого явления (преступно­сти) характеризуется не только общими коэффициентами преступности или судимости, о которых мы говорили ранее (см.4 3 Гл.6), но и множеством других дифференцированных коэффициентов. Примером может служить коэффи­циент пораженности, который характеризует соотношение удельного веса преступников определенной группы (например, возрастной) в их общем числе к удельному весу этой же возрастной группы в общей численности населения.

Например, если удельный вес несовершеннолетних преступников (14-18 лет) составляет 12%, а доля этой возрастной группы в общей численности насе­ления 10%, то коэффициент пораженности равен 12:10=1,2. Если доля преступ­ников больше соответствующей доли данного возраста в общей численности населения (как в нашем примере), то коэффициент пораженности больше еди­ницы, что говорит о высокой криминогенности изучаемой группы. Данный ме­тол определения степени распространенности преступности можно применять и по отношению к другим группам населения (по полу, роду занятий, социаль­ному положению, месту жительства и т.д.).

Показатели, характеризующие структуру преступности или судимо­сти могут широко использоваться не только при анализе объектов посяга­тельств (распределение преступлений по главам и статьям УК РФ), но и при исследовании объективной стороны преступлений (по месту, времени, спо­собам совершения преступлений, преступным результатам), а также при анали­зе субъективной стороны (мотивы, формы вины), субъектов преступлений (социально-демографические и юридические признаки), мер наказания. Абсолютные величины, а также относительные величины, характеризующее распространенность преступности и ее структуру, - все они отражают состояние преступности. Если же эти показатели взять в сравнении за различ­ные периоды времени, то они будут отражать динамику преступности Ком­плексный подход к изучению динамики преступности или судимости как раз и требует анализа всех трех групп и показателей в их совокупности и взаимосвязи.

Анализ динамики предполагает умение пользоваться такими статистиче­скими приемами, как вычисление абсолютного прироста (снижения), темпов роста (снижения), темпов прироста и величины одного процента прироста (снижения), о чем говорилось в Гл.8.

 

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.

Таким образом, абсолютный прирост при базисном способе расчета пред­ставляет собой разности между интересующим нас периодом и периодом, при­нятом за базу (в натек примере за базу принят уровень 1993 года, т.е. число

5315).

Значит абсолютный прирост преступности в 1994 году по сравнению с 1993 годом составит: 4977-5315=-338 преступлений; в 1995 году: 7687-5315~2372 преступлений и т.д.

При ценном способе расчета находится разность между каждым после­дующим и предыдущие периодами.

Она выражается «юлами - 338, 2710, 2585, 3041.

При базисном способе расчета темпы роста - это процентные отношения интересующих нас уровней к уровню 1993 года.

При ценном способе расчета темпы роста представляют собой проценты отношения уровня последующего периода к предыдущему: и т.д. Темпы прироста при базисном способе расчета будут равны…

 

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

Применительно к нашему примеру темпы прироста будут равны: 93,6% 100%= - 6,4%; 144,6%-100%=44,6% и т.д.

Аналогичным образом следует поступать и при расчете темной прирост; ценным способом:

93,6%-100%=-6,4%; 154,5%-100%=54,5% и т.д.

Абсолютное значение одного процента прироста как частное отделение абсолютного прироста на темп прироста будет равно: -338: (-6,4)=52,8 2372:44,6=53,2 и т.д. Это означает, что за каждый 1% снижения или прирост скрывается 52,8 и 53,2 преступления.

 

32. Общее положение о закономерностях 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 при роды, 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. Статистическая закономерность и ее особенности.

 

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

Первая специфическая особенность статистических закономерностей со­стоит в том, что они проявляют себя лишь при массовых статистических на­блюдениях. Исследуемые статистикой совокупности охватывают такие факты, которым присущи индивидуальные, случайные особенности (например смерт­ность отдельных мужчин и женщин). В большом числе наблюдений эти 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.

Например, для выяснения определенных взаимосвязанностей и соотно­шений, существующих между преступностью и общеобразовательным и куль­турным уровнем преступника, уголовная статистика всегда сводит те или иные материалы, полученные от отдельных судов, органов прокуратуры, мест заклю­чения и т.п. В каждом отдельном случае образовательный и культурный уро­вень преступника может быть самый различный, в том числе и весьма высокий. Но лишь закон больших чисел, т.е. результаты массового наблюдения, вскры­вают здесь типические и характерные особенности, заключающиеся в том, что этот уровень значительно ниже, чем в среднем у граждан в стране в целом. Массовое наблюдение устанавливает также, что чем больше судимостей у пре­ступника, тем ниже его образование, его культурный уровень. 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.

Вторая особенность статистических закономерностей вытекает из харак­тера причинно-следственных отношений: в статистических закономерностях реализуется диалектическое единство необходимости и случайности, в резуль­тате чего будущее состояние явления всегда носит неоднозначный, вероятност­ный характер.

Необходимость и случайность неразрывно связаны друг с другом, они представляют собой единство противоположностей, переходящих друг в друга, причем случайность есть форма проявления необходимости. В каждом отдель ном факте основную закономерность могут затушевать или исказить действия случайных обстоятельств, но в достаточно большом числе событий необходи­мость будет выявлена в полной степени.

Закон больших чисел является одним из выражений диалектической свя­зи между случайностью и необходимостью. 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. При большом числе на­блюдений более ясно выступают, обнаруживающая черты и свойства, являю­щимися существенными для всех единиц данного типа.

Третьей особенностью статистических закономерностей является их ус­тойчивость или стабильность. Это значит, раз появившись или проявившись, они не могут тотчас исчезнуть, развитие их и существование носит многовеко­вой, многолетний, или, во всяком случае, длительный характер. Например, за­кономерности, выявленные в отношении преступности, не сегодня возникают и не завтра исчезнут. Это означает, что в принципе невозможны ситуации мимо­летных возникновений и исчезновений статистических закономерностей.

Четвертая особенность статистических закономерностей заключается в том, что они проявляют свое действие как тенденции. Эта особенность являет­ся продолжением или одной из сторон предыдущей - устойчивости, т.к. речь может идти об устойчивости обнаруженных тенденций. Однако здесь есть своя специфика. 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.

Следующей особенностью статистических закономерностей является 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. Иррегулярность применительно к преступности проявляется в том, что индивидуальные акты преступного поведения (конкретные преступления), входящие в массовую совокупность, осуществляются независимо один от другого и с точки зрения целого носят случайный характер. Преступления отдельных лиц, как правило не связаны друг с другом (за исключением случаев соучастия). Эта независи­мость преступлений, их иррегулярность и придает преступности в целом стати­стический характер.

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. Основ­ные из них следующие:

1. Разрабатывать программу наблюдения следует лишь на основе предвари­тельного определения исходных теоретических позиций исследователя в от­ношении изучаемого явления.

В современной науке типичной является ситуация, когда в отношении одно­го и того же явления высказано несколько подходов, теорий, концепций: Например, по проблеме причин преступности, личности преступника. По­этому невозможно построить программу наблюдения без четкого определе­ния и выбора наиболее научно обоснованной, с точки зрения исследователя, концепции. Иначе программа исследования обречена на поверхностность и не научность.

2. Необходимо выбирать наиболее существенные признаки, характеризующие
изучаемое явление.

Если наблюдаемое явление относится к достаточно изученным, то перечень его наиболее существенных признаков, как правило, хорошо известен и но­сит четко сформулированный характер.

Если же явление слабо изучено и смысл исследования заключается в выяв­лении его существа (и самих существенных признаков), то программа на­блюдения является лишь приблизительной, поисковой.

3. При отборе признаков для наблюдения следует исходить из необходимости рассмотрения признаков и явлений в их взаимосвязи и взаимной обуслов­ленности.

4. Программа статистического наблюдения должна разрабатываться с таким расчетом, чтобы была обеспечена возможность получения максимально дос­товерной и полной информации. Это означает, что в программу заведомо не должны включаться признаки, по которым невозможно получение достовер­ной информации или имеются серьезные основания сомневаться в такой возможности. В случае необходимости проблема достоверности должна обеспечиваться специальным набором приемов и способов ее обеспечения:
разработкой системы взаимопроверяемых признаков и вопросов, использо­ванием информации по аналогичным регионам или исследованиям, эксперт­ных оценок, тщательным изучением относящейся к теме документации и т.п. Необходимо тщательно продумывать последовательность постановки во­просов и возможность их взаимопроверяемости, имея в виду, что это в зна­чительной степени упрощает возможность логического контроля получае­мой информации.

5. Важна простота, точность и. однозначность избранных текстологических формулировок вопросов и признаков, гарантирующих их однообразное тол­кование и понимание всеми участниками исследования.

6. Необходимо обеспечить сравнимость полученной информации с данными статистических исследований предшествующих периодов, а возможно и па­раллельных исследований. Это не значит, что программы должны быть идентичными, но предполагается, что в них существует хотя бы несколько идентичных признаков или вопросов.

7. 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. Например, при переписи населения члены каждой семьи запи­сываются в один переписной лист. Списочная форма носителя информации более удобна для машинной обработки, при которой с меньшими затратами про изводятся такие трудоемкие операции, как шифровка, перфорация и др.

Индивидуальные формуляры легче обрабатывать вручную. К статистическим формулярам составляется инструкция.

Инструкцией называется совокупность разъяснений и указаний главным образом по программе статистического наблюдения. 13 инструкции подроби разъясняются цели и задачи исследования, объект и единица статистического наблюдения, указываются способы проведения наблюдения, даются подробны указания к записям ответов на вопросы.

 

36. Функциональные и корреляционные связи.

 

Различают 2 вида связей между разл явлениями и их признаками: функциональную или жестко детерминированную, с 1 стороны, и статистическую, или стохатически детерминированную,-с др. Функ связи хар-ся полным соответствием между изменением факторного признака и изменением результативной величины, и каждому значению признака фактора соответствуют вполне определенные значения результативного признака. Функ связь 2х величин возможна лишь при условии, что 2ая из них зависит только от 1ой и ни от чего более. Напротив, стохатически детерминированные связи не имеют ограничений и условий. При стат связи разным значениям 1 ой переменной соотв разные распределния значений др переменой. Важнейший частный случай статистической связи-корреляционная связь. Кор зависимость-взаимосвязь между признаками, состоящая в том, что средняя величина значений 1 го признака меняется в завис-ти от изменения др признака. В индивидуальных случаях при опред значении 1го признака мб разные значения др. В статистике разл 3 варианта зависимостей:парная корреляция-связь между 2мя признаками или 2мя факторами; частная корреляция-зав-мость между результативным и 1 факторным признаками при фиксированном значении др факторных признаков; множественная корр-зав-мость результативного и 2х или более факт признаков, подвергаемых обследованию. Корр связь между признаками может возникать разными путями:причинная зависимость, взаимосвязь признаков, каждый из которых-и причина, и следствие,и корр связь между 2мя следствиями общей причины.

 

37. Основные 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.

 

Содержание и пределы группировок многообразны. Различны и задачи, выполняемые ими. Однако принято выделять следующие основные задачи, решаемые с помощью метода статистических группировок: образование типов исследуемых явлений: изучение строения изучаемых явлений и структурных изменений, происходящих в них; выявление связи между изучаемыми призна­ками.

Для решения этих задач соответственно применяют типологические, структурные, вариационные и аналитические группировки. Следует отметить, что приведенная классификация статистических группировок по выполняемым задачам имеет некоторую условность, поскольку они 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.

В основу типологической группировки могут быть положены как атрибу­тивные (описательные), так и количественные признаки. Главная задача любой типологической группировки состоит в том, чтобы она адекватно отражала ре­ально существующие типы изучаемых явлений.

При использовании метода типологических группировок важное значе­ние имеет правильный выбор группировочного признака. При атрибутивном признаке с незначительным разнообразием его значений число групп опреде­ляется свойством изучаемого явления: группировка населения по половозрастному признаку, предприятий и хозяйств - по формам собственности, стран - по типу государственного устройства и т.п.

Выделение типов на основе количестденного признака состоит в определении групп с учетом значений (величины) изучаемых признаков. При этом очень важно правильно установить интервал группировки на основе которого количественно различаются одни группы от других, намечаются гранит выделения их нового качества.

Типологические группировки необходимо отличать от классификаций Классификация представляет собой расчленение совокупности явлений на однородные в качественном отношении группы, классы, разряды на основании и сходства и различия бел характеристики каждой из них числовыми показателя ми. Классификация, таким образом, это простой перечень - однотипных групп простое разбиение явлений на классы, в то время как типологическая группировка немыслима без количественных характеристик каждого из выделяемых типов явления.

Типологические группировки 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. Например, при изучении от­дельных видов преступлений - хищений, убийств, хулиганства и т.д. В качестве структурных группировок будут выступать группировки хищений по способам, размерам хищений; группировки убийств по мотивам, по формам вины, груп­пировки хулиганств по квалифицирующим обстоятельствам и т.д.

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.

Суть взаимосвязи проявляется в том, что с изменением значения фактор­ного признака соответственно возрастает или убывает значение признака ре­зультативного.

Наглядным примером такой зависимости является взаимосвязь между се­бестоимостью продукции и производительностью труда: чем выше производи­тельность труда, тем ниже в среднем себестоимость продукции. Аналитические группировки позволяют выявить также взаимосвязи и в сфере социально-правовых отношений. Например, чем больше преступлений, тем ниже в среднем сроки наказания. Объясняется это тем, что «массовые преступления имеют свойство быстро перерастать в норму жизни».'

Статистические группировки производят, как правило, на основе мате риалов первичного учета: карточек на обвиняемого, на уголовное дело и т.п. Но помимо таких 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 (первичные) не дают возможности глубоко исследовать изучаемые явления, установить закономерности их развития, их типические особенности. Например, есть необходимость сравнить уро­вень преступности по ряду областей за несколько лет, причем по первой облас­ти имеется материал сгруппированный по отдельным месяцам, по второй — по кварталам, а по третьей - по годам. Очевидно, что для сравнения мы вынужде­ны будем перегруппировать материалы по первой и второй областям, т.е. ук­рупнить интервалы до одного года. Только после такой вторичной группировки можно сопоставить данные по всем трем областям.

 

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.).

Вариационный ряд обычно изображается в виде двух срок, первая строка характеризует значение или варианты изучаемого варьирующего признака, вторая строка указывает, сколько раз (как часто) данное значение встречается. Первая строка называется строкой значений или вариантов, а вторая - строка частот. В нашем примере сроки лишения свободы будут вариантами, а число осужденных — частотой.

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.

Значит, прогрессивная должна средняя рассчитываться только из тех показателей, которые по своему значению превосходят среднюю арифметическую всей совокупности (14 сек.). А это есть показатели 2-го (12 сек.) и 3-го (10 с спортсменов.

Таким образом, средняя прогрессивная будет равна 11 сек., т.е. на 3 сек. отличается от средней арифметической всей совокупности. И оборот, 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 сек.) спортсменов.

Таким образом, средняя регрессивная будет равна 17 сек.

 

41. Показатели вариации. Способы расчета показателей вариации.

 

В начале данной главы говорилось о том, что средние величины не должны применяться огульно, что они используются для характеристики качественно однородных групп изучаемой совокупности, в которых колеблемо (варьирование) индивидуальных знаний признака не столь велико. Для харак­теристики степени однородности изучаемой совокупности, степени колеб. индивидуальных знаний признака от средней по всей совокупности и меняются, так называемые показатели вариации: размах вариации, средне линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение и коэффициент ва­риации.

Размах вариации - это разность между максимальным и минимальным значением признака по данной совокупности. Возьмем для примера две группы по 5 человек, осужденных к различным срокам наказания в виде лишения сво­боды: 1) I год, 4 года, 6 лет, 9 лет и 15 лет; 2) 4 года, 6 лет, 7 лет, 8 лет и 10 лет.

Средний срок лишения свободы для 1-ой и 2-ой группы будет одинаков-7 лет:

Однако степень однородности этих двух групп, степень колеблемости (варьирования) индивидуальных значений признака в этих группах резко отли­чаются (вторая группа более однородна по сравнению с первой). Подтвердим этот вывод путем применения различных показателей вариации. Итак, размах вариации как разность между максимальным и минимальным значением при­знака для первой группы будет равен 14 лет (15-1), а для второй — всего 6 лет (10-4). Однако размах вариации показывает лишь разницу между максималь­ным и минимальным значением изучаемого признака, не касаясь степени колеблемости (варьирования) признаков остальных единиц совокупности.

Поэтому для более полной, более точной характеристики степени колеблемости индивидуальных значений признака изучаемой совокупности дает по­казатель среднего линейного отклонения (Л).

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

Таким образом, среднее линейное отклонение для первой группы будет равно:

 

Среднее линейное отклонение, по сравнению с размахом вариации, фиксирует, таким образом, отклонения индивидуальных значений признака каждой единицы совокупности от общей средней по всей совокупности.

Среднее квадратичное отклонение определяется путем извлечения корня квадратного, из суммы квадратов линейных отклонений, поделенных число индивидуальных значений признаков изучаемой совокупности.

Таким образом, в нашем примере среднеквадратичное отклонение для первой группы будет равно:

 

Среднее квадратичное отклонение для второй группы будет равно:

Как показатель вариации среднее квадратичное отклонение применяет

Среднее линейное отклонение для второй группы будет равно:

 

Применительно к нашему примеру коэффициент вариации (Кв.) для правой группы можно рассчитать по формуле

 

42. Условия правильности 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.

Какие это правила?

Во-первых, псе 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.

Во-вторых, все показатели динамического ряда рассчитываются по еди­ной методике, одним и тем же способом.

Например, динамика наполняемости следственного изолятора (СИЗО) должна рассчитываться или по среднегодовым показателям, или по показателям на определенный момент времени (например, на I января каждого года).

Эти показатели также могут в значительной степени отличаться друг от друга.

В-третьих, 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 (необходимо учитывать укрупнение или разукруп­нение территории региона за исследуемый период).

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 изменениесложного 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 относятсялибо к различным периодам времени, либо к плановому заданию, либо кразличным территориям. В связи с этим различают базисный период (период, ккоторому относится величина, подвергаемая сравнению) и отчетный период(период, к которому относится сравниваемая величина). При исчислении важноправильно выбрать период, принимаемый за базу сравнения. Индексы могутотноситься либо к отдельным элементам сложного явления, либоко 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 видекоэффициентов. Сложные явления, для которых рассчитывается сводный индекс, отличаются той особенностью, что элементы, их составляющие, неоднородны и, какправило, 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 общегоизменения 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.

 

  1. Особенности применения индексов в правовой статистике.

 

Индекс-относительная величина, выражающая изменение сложного явления во времени, пространстве, по сравнению с планом.

На применение цепных индексов в правовой статистике существенное влияние оказывают процессы введения или отмены(декриминализации)правовых запретов. Применение базисных индексов:сравнивать преступность по нормам постсоциального угол права и УК РСФСР практически возможно лишь по ограниченному кругу преступлений. Территориальные применяются для межрегиональных сравнений.

 

45. Современная организация статистики в РФ и основные задачи.

 

Принципы: централизованное руководство, единое организационное строениеи методология, неразрывная связь с органами государственного управления. Система государственной статистики имеет иерархическую структуру. Этаструктура 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.

 

  1. Общая характеристика мировой криминальной статистики.
  2. Прогнозирование и прогноз преступности в России.

 

48. Прогноз преступности в мире.

 

1. Абсолютный и относительный рост преступности в мире – не просто фиксированный рост, но и относительно с другими социальными процессами в обществе.

Отставание социального контроля над преступностью. Уголовное законодательство как правило регулирует деяния, которые уже совершены. Проблема в деятельности судебных учреждений и правоохранительных органов. Как правило, для авторитарных государств преобладающей является численность полицейских.

 

49. Понятие относительных величин. Применение относительных величин в правовой 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 разсравниваемая величина больше или меньше базисной или какую долю перваясоставляет по отношению ко второй. В ряде случае относительная величинапоказывает, сколько единиц одной величины приходится на единицу другой. Важное свойство – относительная величина абстрагирует различияабсолютных величин и позволяет сравнивать такие явления, абсолютные размерыкоторых непосредственно несопоставимы.

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

 

50. Применение средних величин в правовой статистике.

 

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

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
 | год - Бобина Вера Александровна


Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:

vikidalka.ru - 2015-2024 год. Все права принадлежат их авторам! Нарушение авторских прав | Нарушение персональных данных