Статистическое наблюдение

В ряде случаев можно наблюдать множество массовых закономерностей, которые увеличивают вероятность вывода. Это используется в теории доказательств. В статистической литературе был описан случай из американской судебной практики. На женщину напал мужчина и во время борьбы с ней оставил на полу следы крови. Жертва ясно не видела лицо нападавшего, но была совершенно уверена в том, что это был белый с рыжими волосами мужчина более шести футов роста. Анализ крови показал, что это группа крови АВ, содержащая спирохеты. С этими характеристиками был задержан один субъект, для которого была вычислена вероятность того, что именно он может быть преступником. Поскольку группа крови АВ встречается у 3% населения, около 5% имеют рыжие волосы, не более 1% белого населения больны сифилисом и около 10% взрослых мужчин ростом свыше шести футов, вероятность (В) того, что взятый наугад американец обладает всеми указанными выше признаками, составляет: В = 0,03 х 0,01 х 0,05 х 0,10 = 0,00000150. Ничтожно малая вероятность послужила в данном случае одной из серьезных улик для задержанного.

Вероятность (частость) может быть теоретической и эмпирической. Теоретическая, или математическая, вероятность представляет собой отношение количества шансов, способствующих появлению изучаемого события, к количеству всех шансов, как благоприятствующих, так и не благоприятствующих его наступлению. Рассмотрим это на примере с бросанием монет. При десятикратном бросании монеты вероятность выпадения герба равна 10. Количество всех возможных шансов при выпадении герба или решки равно 20. Математическая вероятность выпадения герба равна 10:20=1/2 или 0,5. В зависимости от соотношения благоприятных и неблагоприятных факторов математическая вероятность будет колебаться от 0 до 1, т.е. она заключена между двумя пределами — невозможностью и достоверностью наступления изучаемого явления. Математическая вероятность — теоретическая величина. В ней заложена лишь мера объективной возможности, но последняя может по-разному реализоваться в действительности. Например, при фактическом десятикратном бросании монеты герб и решка выпали не поровну (5 и 5), как предвиделось по математической вероятности, а 3 раза выпал герб и 7 раз — решка.

Отношение числа фактически наступивших явлений к общему числу возможных называется частостью или опытной (эмпирической) вероятностью. В нашем примере эмпирическая вероятность выпадения герба равна 3:10=0,3, выпадения решки — 7:10=0,7. В данном случае фактические результаты существенно расходятся с теоретическими, расчетными. Такое большое расхождение обусловлено малым числом наблюдений, где действие постоянных причин, определяющих равную возможность выпадения обеих сторон монеты (симметричность, расположение центра тяжести в середине и т. п.), нейтрализовано случайными причинами (порывами ветра, разной силой бросания и т. п.). Французский естествоиспытатель XVIII в. Бюффон подбрасывал монету 4040 раз. Герб выпал 2048 раз, решка — 1992 раза. В данном случае опытная вероятность (частость) выпадения герба была равна 0,5069 при математической вероятности 0,5000 (отклонения незначительны).

При малом числе наблюдений фактические результаты (опытная вероятность) могут существенно отклоняться от математической (теоретической) вероятности, а при большом числе наблюдений они становятся близки к расчетным.

Из сказанного можно сделать вывод: чем больше преступлений, дорожно-транспортных происшествий, гражданских исков или других случайных явлений подвергнется изучению в процессе решения социально-правовых, криминологических и других юридических задач, тем надежнее полученные данные, точнее выявленные закономерности. Данный вывод — краеугольный камень всех статистико-правовых и статистико-криминологических изучений. Практическое значение теории вероятностей и закона больших чисел для юридической статистики этим не исчерпывается. Они лежат, например, в основе выборочного метода, позволяющего при неполном исследовании единиц совокупности и заведомо заданной ошибке представительности (репрезентативности) выявить и измерить основные тенденции и закономерности, свойственные всей генеральной совокупности. На теории вероятностей базируются статистические методы анализа, криминологического прогнозирования преступности и решения других задач.

 

 

 

 

3. Основные характеристики статистического наблюдения.

 

Статистическое наблюдение – это  планомерное, научно организованное и, как правило, систематическое получение данных  о массовых явлениях  и процессах социальной и экономической жизни путем регистрации существенных признаков каждой единицы их совокупности.

Статистическое наблюдение должно отвечать следующим основным требованиям:

• наблюдаемые факты должны иметь научно-практическую ценность, выражать важные явления и процессы социально-экономической, правовой жизни общества;
• непосредственный сбор массовых данных должен обеспечить полноту фактов, относящихся к рассматриваемому вопросу, учитывая постоянное изменение, движение, развитие явлений и процессов общественной жизни;
• обеспечение соответствия (адекватности) статистических данных исследуемому явлению или процессу путем тщательной и всесторонней проверки (контроля) их качества;
• создание наилучших условий для получения объективных материалов, что обеспечивается теоретическим  обоснованием и научной организацией статистического наблюдения.

Организация статистического наблюдения в судебной статистике включает в себя 4 этапа1:

1) определение целей и задач статистического наблюдения, которые могут быть самыми различными, вытекающими из реальных социально-правовых потребностей, из правоприменительной судебной деятельности жизненно необходимых нужд, связанных с переходом страны к новым социально-экономическим условиям, например: из необходимости снизить количество осуждённых, содержащихся в исправительных учреждениях, замены уголовной ответственности административной и т.п.

2) выбор объекта наблюдения, содержащего совокупность социально-правовых отношений, которые следует изучать для достижения поставленных целей;

3) установление единиц наблюдения, единиц совокупности и единиц измерения, их сопоставимость - это важнейшее требование статистического наблюдения;

4) составление программы статистического наблюдения, то есть составление перечня четко сформулированных вопросов, на которые должны быть получены достоверные ответы в процессе проведения наблюдения.

Организационные формы сбора статистической информации включают в себя:

- Официальные учет и отчетность, которые организуются в судах в качестве их функциональной деятельности;

- Специально организованные статистические обследования, осуществляемые в стране, регионе, в Судебном департаменте, что позволяет собрать сведения, которых нет в официальных учете и отчетности.

Отчетность – это основная форма статистического наблюдения, с помощью которой статистические органы в определенные сроки получают необходимые данные в виде установленных в законном порядке отчетных документов, скрепляемых подписями лиц, ответственных за их представление и достоверность собираемых сведений, Таким образом, отчетность – это официальный документ, содержащий статистические сведения.

Отчетность как форма статистического наблюдения основана на первичном учете и является его обобщением. Первичный учет представляет собой регистрацию различных фактов, событий, производимую по мере их совершения.

Для отчетности характерно то, что она утверждается органами государственной статистики. Представление информации по неутвержденным формам является нарушением отчетной дисциплины.

Специально организованное статистическое наблюдение проводится с целью получения сведений, отсутствующих в отчетности, или для проверки ее данных. Наиболее простым примером такого наблюдения является перепись.

Перепись – это специально организованное наблюдение, повторяющееся, как правило, через равные промежутки времени, с целью получения данных о численности, составе и состоянии объекта статистического наблюдения по ряду признаков.

Характерными особенностями переписи являются: одновременность проведения ее на всей территории, которая должна быть охвачена обследованием; единство программы наблюдения; регистрация всех единиц наблюдения по состоянию на один и тот же критический момент времени. Программа наблюдения, приемы и способы получения данных по возможности должны оставаться неизменными. Это позволяет обеспечить сопоставимость собираемой информации и получаемых в ходе разработки материалов переписи обобщающих показателей. Тогда можно не только определить численность и состав исследуемой совокупности, но и проанализировать ее количественное изменение в период между двумя обследованиями.

Полнота охвата единиц совокупности и непрерывность учета фактов во времени являются основными критериями видового деления статистических наблюдений.

При этом необходимость выбора того или иного варианта сбора статистических данных, в наибольшей мере соответствующего условиям решаемой задачи, определяется наличием нескольких видов наблюдения, различающихся прежде всего по признаку характера учета фактов во времени.

Статистические наблюдения по непрерывности учета фактов во времени могут быть периодическими, текущими и единовременными.

Систематическое наблюдение, осуществляемое непрерывно и обязательно по мере возникновения признаков явления, называется текущим. Текущее наблюдение проводится на основе первичных документов, содержащих информацию, необходимую для достаточно полной характеристики изучаемого явления.

Статистическое наблюдение, проводимое через некоторые равные промежутки времени, называется периодическим. Наблюдение, проводимое время от времени, без соблюдения строгой периодичности либо в разовом порядке, называется единовременным.2

Статистические наблюдения по полноте охвата единиц совокупности наблюдения бывают сплошными и не сплошными.

Сплошным наблюдением в статистике называется полный учет всех известных единиц совокупности. В не сплошном наблюдении исследуется какая-то часть, которая дает относительно надежные и достоверные данные.

В статистической практике применяются различные виды не сплошного наблюдения:

- монографическое описание, которое используется для глубокого изучения единичных, типичных в криминологическом или в социально-правовом плане объектов, а также применим при исследовании вопросов, которые не могут быть разобраны при массовых наблюдениях и ограниченных силах и средствах; этот способ допустим лишь при типичности;

- обследование основного массива, где собираются наиболее крупные  или комплексные единицы наблюдения; необходимо помнить, что для некоторых  выводов по этому способу представительность  основного массива может быть недостаточной, чтобы судить о городе, регионе или стране в целом;

- анкетный или социологический  способ, как правило, проводится  в форме специально организованных  статистических обследований и  имеет своей целью собрать  сведения, не имеющиеся в соответствующих учреждениях и их официальных документах;

- выборочное наблюдение позволяет  с большей надежностью проводить  изучение, рассчитывать необходимые  пределы точности и вводить  соответствующие поправки в полученные  результаты.

Статистическая информация может быть получена различными способами, важнейшими из которых являются непосредственное наблюдение, документальный учет фактов и опрос.

Непосредственным называют такое наблюдение, при котором сами регистраторы путем непосредственного замера, взвешивания, подсчета или проверки работы и т. д. устанавливают факт, подлежащий регистрации, и на этом основании производят записи в формуляре наблюдения.

Документальный способ наблюдения основан на использовании в качестве источника статистической информации различного рода документов, как правило, учетного характера. При надлежащем контроле за постановкой первичного учета и правильном заполнении статистических формуляров документальный способ дает наиболее точные результаты.3

Опрос – это способ наблюдения, при котором необходимые сведения получают со слов респондента. Он предполагает обращение к непосредственному носителю признаков, подлежащих регистрации во время наблюдения, и используется для получения информации о явлениях и процессах, нс поддающихся непосредственному прямому наблюдению.

 

 

4. Классификация измерений по уголовно-правовым признакам.

 

Измерение является важнейшим понятием в правовой статистике. Это организованное действие человека, выполняемое для количественного познания свойств социального явления с помощью определения опытным путем значения какой-либо величины.

Существует несколько видов измерений. При их классификации обычно исходят из характера зависимости измеряемой величины от времени, вида уравнения измерений, условий, определяющих точность результата измерений и способов выражения этих результатов.

По характеру зависимости измеряемой величины от времени измерения разделяются на:

• статические, при которых измеряемая величина остается постоянной во времени;
• динамические, в процессе которых измеряемая величина изменяется и является непостоянной во времени.

По способу получения результатов измерений их разделяют на:

• прямые;
• косвенные;
• совокупные;
• совместные.

Прямые - это измерения, при которых искомое значение величины находят непосредственно из опытных данных. Косвенные - это измерения, при которых искомую величину определяют на основании известной зависимости между этой величиной и величинами, подвергаемыми прямым измерениям, т.е. измеряют не собственно определяемую величину, а другие, функционально с ней связанные. Совокупные - это производимые одновременно измерения нескольких одноименных величин, при которых искомую определяют решением системы уравнений, получаемых при прямых измерениях различных сочетаний этих величин. Совместные - это производимые одновременно измерения двух или нескольких неодноименных величин для нахождения зависимостей между ними.