Предмет и метод статистической науки.

Предмет и метод статистической науки.

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

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

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

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

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

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

Статистическая группировка - расчленение единиц совокупности по однородным признакам.

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

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

Наряду с методологией, методом статистика использует и методику ис­следования.

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

 

 

Предмет и метод правовой статистики.

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

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

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

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

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

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

Основные задачи правовой статистики состоят в следующем:

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

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

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

 

 

Понятие статрядов, их виды.

Результаты сводки и группировки материалов статнаблюдения оформляются в виде статрядов распределения и таблиц. Рядами распределения называются ряды числовых показателей, характеризующие распределение единиц изучаемой совокупности в зависимости с группировочного признака. Они характеризуют состав (структуру) изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изме­нения, закономерностях развития наблюдаемого объекта.

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

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

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

Параллельные ряды???

 

 

6. Преобразование динамических рядов.

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

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

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

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

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

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

 

Виды стат наблюдения.

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

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

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

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

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

Выборочное наблюдение.

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

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

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

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

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

Понятие средней величины.

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

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

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

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

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

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

- структурные средние (мода и медиана);

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

 

 

22. Средняя арифметическая.

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

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

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

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

 

 

Мода и медиана.

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

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

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

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

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

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

 

 

Ряды распределения.

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

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

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

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

 

 

Средняя прогрессивная.

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

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

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

 

 

Показатели вариации

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

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

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

 

Предмет и метод статистической науки.

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

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

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

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

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

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

Статистическая группировка - расчленение единиц совокупности по однородным признакам.

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

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

Наряду с методологией, методом статистика использует и методику ис­следования.

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