Правовая статистика

Так, использование показателей преступности, соотнесенных с численностью населения, свидетельствует о существенной ограниченности аналитических возможностей абсолютных величин. Поэтому, если опираться только на них, можно прийти к ошибочным выводам.

Таким образом, объективный статистический анализ нельзя осуществить, опираясь только на абсолютные именованные числа. Во взаимосвязанном социальном мире социально-правовые и криминологические абсолютные величины не существуют сами по себе. Они связаны с целым рядом других показателей. Поэтому обращение к абсолютным данным должно быть лишь первым шагом в обобщении социально-правовых или криминологических реалий. Следующим шагом должен быть расчет многочисленных относительных обобщающих показателей, которые связывают абсолютные величины с другими данными и «объективизируют» их.

Относительные величины в статистике представляют собой важные обобщающие показатели, которые раскрывают числовую меру соотношения двух сопоставляемых статистических величин. При исчислении относительных величин наиболее часто сравнивают две абсолютные, но можно сопоставлять и средние, и относительные величины, получая новые относительные показатели. Важно лишь, чтобы эти величины были сопоставимыми по взаимосвязям, единицам измерения, временному периоду, территории и другим параметрам.

Чисто технически можно сопоставить  любые величины. Но такое сопоставление  мало что дает, если эти величины не взаимосвязаны. Что даст, например, сопоставление количества рассмотренных  гражданских дел в судах с объемом выпуска телевизоров, если даже какое- то количество исков было связано с телевизионной промышленностью и реализацией ее продукции? Ничего. Но сопоставление тех же гражданских дел с числом судей, их рассмотревших, с численностью населения, характеристикой истцов и ответчиков, со сроками рассмотрения дел и другими данными дает возможность получить важные обобщающие сведения о нагрузке гражданских судей, интенсивности обращения граждан в суды, распределении исков по группам истцов и ответчиков и т.д.

Единицы измерения сравниваемых величин  должны быть одними и теми же или  вполне сопоставимыми. Например, нельзя объективно выявить изменения преступности в России путем сопоставления  учетных данных 20-х и 90-х гг., так как в 20-е гг. преступность как таковая не регистрировалась, а учитывалось лишь количество рассмотренных уголовных дел и число осужденных по ним правонарушителей. Числа преступлений, уголовных дел и осужденных — показатели коррелируемые, т.е. взаимосвязанные, но не сопоставимые по единицам измерения. В одном уголовном деле может быть рассмотрено несколько преступлений и осуждена группа лиц; несколько осужденных могут совершить одно преступление и, наоборот, один осужденный — множество деяний. Числа преступлений, дел и осужденных сопоставимы с численностью населения, количеством персонала системы уголовной юстиции, уровнем жизни народа и другими данными одного и того же года. Более того, в течение одного года рассматриваемые показатели вполне сопоставимы и между собой. Можно, например, рассчитать, сколько осужденных или преступлений падает на одно дело, но нельзя взяв за какой-то год число осужденных, сопоставить их с числом учтенных преступлений последующих лет.

Сопоставляемые данные обязательно  должны соответствовать друг другу  по времени или территории их получения  либо по тому и другому параметрам вместе. Скажем, можно сравнивать преступность в Швеции и России, хотя эти страны несопоставимы по территориям и численности населения, но такое сравнение возможно за одни и те же годы; можно сравнивать преступность или судимость за разные годы, но на одной и той же территории, и т.д. Более детальные требования к сопоставимости показателей будут рассмотрены применительно к различным видам относительных величин.

Абсолютная величина, с которой  сравниваются другие величины, называется основанием или базой сравнения, а сравниваемый показатель — величиной сравнения. Например, при расчете отношения динамики, преступности в России в 1990—1997 гг. данные 1990 г. будут базовыми. Они могут приниматься за единицу (тогда относительная величина будет выражена в форме коэффициента), за 100 (в процентах), за 1000 (в промилле), за 10 000 (в продецимилле). В зависимости от размерности сравниваемых величин выбирают наиболее удобную, показательную и наглядную форму выражения относительной величины.

Если сравниваемая величина намного  превосходит основание, то получаемое отношение лучше выразить в коэффициентах  и разах. В процентах относительные  величины выражаются тогда, когда величина сравнения не очень сильно отличается от базы. При малых различиях можно  использовать промилле или продецимилле. Последние две формы выражения относительных величин в юридической статистике практически не применяются, но используются в социальной и демографической статистике, к которым нередко обращаются юристы. Например, рождаемость и смертность в демографической статистике исчисляются на 1000 душ населения, т.е. в промилле.

В юридической статистике применяются различные виды относительных величин:

1. отношения, характеризующие структуру совокупности, или отношения распределения;
2. отношения части к целому, или отношения интенсивности;
3. отношения, характеризующие динамику;
4. отношения, характеризующие выполнение плана;
5. отношения степени и сравнения.

К относительным величинам примыкают индексы. В общей и экономической статистике они имеют свое особое самостоятельное значение и поэтому в учебниках чаще всего излагаются в отдельной главе. В юридической статистике применение индексов ограничено, и мы их рассматриваем вместе с относительными величинами. По сути своей они таковыми и являются.

Использование этих величин дает возможность  лицу, изучающему юридически значимые явления и процессы, рассматривать  их как в целом, так и по отдельным группам, во взаимосвязи и взаимозависимости путем сопоставления численности отдельных групп (видов) преступлений, дел, исков друг с другом, с их общим итогом, с прошлыми периодами, с численностью населения и т.д.

 

 

 

Глава III. Практическое задание.

1. Относительные показатели координации

Показатели распределения  или структуры совокупности обычно измеряются в процентах удельных весов и открывают большие  возможности для сопоставлений. Например, удельные веса насильственных и корыстных преступлений традиционно  и существенно различаются между  собой. Доля корыстных преступлений в структуре учтенной преступности колеблется от 70 до 90%, а насильственных — от 5 до 10%. В связи с этим их можно соотнести как 1:7—1:9. Это означает, что на 7-9 корыстных деяний приходится одно насильственное посягательство. Последняя количественная характеристика более выразительна, чем вышеприведенные проценты. Такой тип относительных показателей сравнения называют показателями координации или соотношением отдельных частей.

Поскольку корыстные и  насильственные преступления не всегда выделяются в учете преступности, подобные соотношения можно конкретизировать в соотношении убийств и краж, которые более или менее удовлетворительно  регистрируются. Меру их соотношения  можно выявить по годам, регионам, странам. В России в 1991 г. доля учтенных краж составляла 57,2%, а умышленных убийств  — 0,7%, т.е. на одно убийство приходились 82 кражи (57,2:0,7 = 81,7). В последующие  годы удельный вес умышленных убийств  рос, а краж — падал. В 1996 г. на одно убийство приходилось уже только 42 кражи, т.е. вдвое меньше. Анализ этих величин может привести к выявлению  очень важных тенденций самой  преступности, ее регистрации, к более  объективной оценке деятельности милиции.

Подобный метод сравнения  можно распространить на удельные веса тех же умышленных убийств в разных странах, регионах и районах. В 1990 г. в Италии их доля равнялась 0,15%, в Испании — 0,09%, во Франции и Бельгии — 0,07%, в Греции — 0,06%, в ФРГ и Дании — 0,05%, в Великобритании — 0,04%, в России — 0,9%, или в 22,5 раза больше, чем в Великобритании, и в 6 раз, чем в Италии.

Сравнивая удельные веса отдельных  видов и групп преступлений, очень  важно учитывать различия в уголовном  законодательстве, следственно-судебной практике, учете преступлений. Например, доля умышленных убийств в США в структуре «серьезной» преступности (8 видов) в 1990 г. составляла 0,16%, тогда как их действительный удельный вес в структуре всей преступности, которая в федеральном масштабе не учитывается, а рассчитывается, не превышал 0,05%. Поэтому при сравнении удельного веса этого деяния с аналогичными показателями других стран необходимо либо рассчитать удельный вес убийств в структуре 8 видов тех же преступлений, либо в структуре всей преступности. В противном случае сопоставляемые данные окажутся несопоставимыми.

Более надежное сравнение  данных разных стран возможно при  схожем уголовном законодательстве. Такое положение, например, было в 1991—1992 гг. в странах, образованных на территории бывшего СССР. В последующие годы уголовное законодательство этих стран  стало существенно расходиться. В 1992 г. доля умышленных убийств в Грузии была в 7,8 раза выше, чем в Латвии, и в 4,9 раза выше, чем в России. Эти расхождения имели под собой реальные причины. Еще более надежными подобные сравнения могут быть при сопоставлении удельных весов деяний, совершенных в разных регионах (районах) одной и той же страны, где действует единое уголовное законодательство и единые принципы учета деяний. Если, к примеру, в 1996 г. в Адыгее было учтено 13,7% групповых преступлений, в Татарстане — 10,4%, а в Санкт-Петербурге — 7,5%, то изучение имеющихся расхождений поможет правильно оценить криминологическую обстановку в том или ином регионе.

 2. Укажите, как называется этап статистического исследования, в процессе которого осуществляется массовая цифровая регистрация определенных индивидуальных явлений по тем или иным интересующим нас показателям.

1. Статистическое наблюдение

2. Сбор статистических  данных

3. Сводка и группировка  статистических данных

4. Научная обработка статистических  данных.

3. Решить задание:

1. Подсчитайте количество букв в каждом слове в предложении.
2. Постройте распределение частот числа букв в слове.
3. Найдите медианное значение числа букв в слове.

«Теперь самое время для всех надежных, кредитоспособных людей прийти на помощь партии».

а)

6

5

5

3

4

8

16

5

6

2

6

6

б)

Длина слова	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16
кратность	0	1	1	1	3	4	0	1	0	0	0	0	0	0	0	1	N=12

в)

Так как данные содержат четное число различных значений, то медианой является значение, лежащее посередине между двумя центральными значениями:

M_e= (1+0) ÷ 2 = 0, 5.

Для более точного определения  медианы существует специальная формула:

 

W - Начало класса, в котором находится Медина;

n - Общее число данных;

K - Величина классового промежутка;  

Σ- сумма частот классов; 

f - Частота медианного класса.

Исходя из выше изложенного, мы можем подставить соответствующие  данные в формулу и выявить  медиану:

 

Медианное значение равно 1.

 

Заключение

Подводя итоги написания  данной работы, хочется выделить главное.

Мы изучили, какие именно показатели статистической отчетности используют ОВД, прокуратуры, суда, органов юстиции. И какова взаимосвязь абсолютных и относительных величин. Данные теоретические знания мы закрепили выполнением практических заданий, решением задачи.

В статистической отчетности ОВД, прокуратуры, суда и органов  юстиции, используются несколько видов  отчетности:

• Единый учет преступлений;
• Административный учет правонарушений;
• Учет и отчетность судов и органов юстиции.

Все эти системы тесно связаны между собой. Они могут формировать единую информационно-вычислительную сеть органов внутренних дел, наркоконтроля, таможенной службы, прокуратуры и судов. Информация одной автоматизированной информационной системы может быть важной для  другой и наоборот. Поэтому стратегическая цель при информатизации деятельности правоохранительных органов — это применение новейших информационных технологий на базе создания интегрированных банков данных справочного, статистического и аналитического характера, объединяя их в единое информационное пространство, доступное с рабочих мест сотрудникам правоохранительных органов.

В результате статистического наблюдения, сводки и группировки собранного статистического материала мы можем получить разностороннюю информацию об изучаемых явлениях или процессах. Итоговые данные по изучаемой совокупности в целом, по ее отдельным группам и подгруппам представляют собой обобщающие показатели. Они могут быть абсолютными и относительными.