Понятие и виды статистических группировок

Понятие и содержание статистической сводки

Статистическая сводка — второй этап статистического исследо­вания — представляет собой проверку, систематизацию, научную об­работку материалов статистического наблюдения (подсчет первичного статистического материала, например, карточек на лиц, совер­шивших преступления), подытоживание отдельных единиц и сведения их в массы или совокупности в целях получения обобщен­ной характеристики изучаемого явления по ряду существенных для него признаков (например, число несовершеннолетних, совершив­ших преступления).

Целью сводки является систематизация первичных данных и по­лучение на этой основе сводной характеристики объекта исследова­ния в целом при помощи обобщающих статистических показателей. То есть если при статистическом наблюдении собирают данные о тех или иных признаках каждой единицы объекта, то результатом свод­ки являются подробные сведения, отражающие в целом всю сово­купность.

Сводка в узком понимании представляет собой операцию по под­счету итоговых данных, характеризующих совокупность.

Сводка в широком понимании представляет собой научную обра­ботку первичных статистических сведений, включает в себя группи­ровки исследуемых явлений, получение системы показателей для ха­рактеристики типичных групп и подгрупп, подсчет групповых и об­щих итогов, внесение их в формы статистических таблиц.

Различают первичную и вторичную сводку. Первичная сводка - об­работка и подсчет первичных данных (по документам первичного учета), непосредственно собранных в процессе статистического на­блюдения; вторичная сводка - обработка и подсчет сведенных дан­ных первичной сводки. Она производится по данным отчетности и специально организованных статистических наблюдений.

По форме обработки статистических данных сводка может про­изводиться как в централизованном (первичные данные сосредоточи­ваются в одном центральном органе, например, Росстате, ГИЦ МВД России, и обрабатываются только в нем), децентрализованном (до­кументы первичного учета обобщаются на местах и в. вышестоящий орган направляются уже в подытоженном виде), так и в смешанном (обработка первичного материала происходит частично на местах и завершается полностью в вышестоящем органе) порядке.

К достоинствам централизованной сводки относится возможность бо­лее легкого осуществления методологического руководства, исполь­зования квалифицированных кадров и обработки данных при помо­щи современных вычислительных средств. Существенные ее недос­татки - затруднения в исправлении ошибок первичных документов в необходимых случаях; замедленное получение некоторых итогов, важных для местных органов.

Децентрализованная сводка дает большую возможность, чем централизованной, проверить на месте точность представленных данных и быстро получить необходимые итоговые данные.

К смешанной форме статистической сводки прибегают и при широких специально организованных стати­стических изучениях разового характера. Она сочетает оперативность исследований с экономным использованием сил и средств в центре, обеспечивая искомой информацией не только центр, но и другие административно-территориальные единицы.

В судах преобладает смешанная форма. Суды на ос­новании документов первичного учета составляют отчеты в подыто­женном виде, в субъектах Федерации они обобщаются в объеме рес­публики, края, области или округа, а в Судебном департаменте Верхов­ного Суда РФ ведомственная сводка данных завершается.

Составными элементами сводки являются:

а) разработка системы показателей, характеризующих преступность или другое социально-правовое явление в целом и ее отдельные группы;

б) статистическая группировка полученных данных,

в) подсчет групповых и общих ито­гов,

г) оформление результатов в статистических таблицах и графиках.

Разработка системы показателей, характеризующих то или иное явление, считается первым, а сама группировка данных - вторым эле­ментом рассматриваемой стадии сводки и группировки статистиче­ских показателей. Эти элементы тесно связаны между собой, так как в основе любой сводки количественных материалов всегда лежит груп­пировка показателей, собранных в процессе наблюдения. Группировка статистических данных, определяемая задачами и целями исследова­ния, предполагает расчленение показателей о преступлениях, адми­нистративных правонарушениях, уголовном и гражданском судопро­изводстве на качественно однородные группы по существенным при­знакам. Правильный отбор таких признаков - наиболее важный мо­мент, поскольку один и тот же материал может дать диаметрально противоположные выводы при различных приемах группировки. По­этому выбор существенных (группировочных) признаков требует все­стороннего анализа полученных сведений на основе сущности изучае­мых явлений, теории криминологии, уголовного и гражданского пра­ва, уголовного и гражданского процесса, административного права, криминалистики и других наук.

Уголовное право, например, задает группы и виды преступлений, категории их тяжести; теория кримино­логии - виды криминальных мотиваций, содержание причин и усло­вий; уголовный процесс - стадии уголовного судопроизводства, про­цессуальные фигуры лиц, совершивших преступления (подозревае­мый, обвиняемый, подсудимый, осужденный, оправданный); крими­налистика - способы совершения преступлений и т.д.

Группировочные признаки могут отражать качественную или ко­личественную сторону изучаемого явления. При распределении дан­ных по количественным признакам (возрасту правонарушителей, числу лиц в организованной преступной группе; количеству судимостей, срокам лишения свободы и др.) необходимо выделить общее количест­во групп и определить разницу между максимальным и минимальным значениями признака (интервала) в каждой группе. Причем интерва­лы нельзя выбирать произвольно, исходя из внешних признаков, ра­венства и т.д. Они должны отражать существенные стороны явлений и процессов, раскрывать переход количества в качество.

Например, при группировке правонарушителей по возрасту, беря за основу определенные качественно-возрастные особенности, соче­таемые с уголовно-правовыми или уголовно-процессуальными поло­жениями, можно наметить несколько групп с разными интервалами:

1) от 14 до 16 лет (малолетняя). Лица этого возраста несут ограниченную уголовную ответственность по видам деяний и мерам наказания. Расследование дел в отношении данных лиц имеет множество процес­суальных особенностей;

2) от 16 до 18 лет (несовершеннолетняя). Эти лица несут уголовную ответственность за любые уголовно-наказуемые деяния, но для них есть ряд уголовно-правовых и уголовно-процессуальных особенностей;

3) от 18 до 25 лет (молодежная). При расследовании дел в отношении данных лиц нет никаких уголовно-правовых и уголовно-процессуальных особенностей, но с криминоло­гической точки зрения это наиболее активная в криминальном отно­шении возрастная группа. Она имеет самый высокий коэффициент поражаемости преступностью;

4) от 25 до 30 лет и т.д.

Аналогичные обоснования необходимы при определении интервалов и по другим количественным группировочным признакам.

Статистические группировки, отражающие качественные (атрибу­тивные) признаки (степень общественной опасности и тяжести пре­ступлений, вид деяний, содержание мотивации преступного поведе­ния, социальное положение правонарушителей, условия нравственно­го формирования личности в семье, характер гражданского иска, вид гражданско-правового деликта и т.д.) широко распространены в соци­ально-правовых изучениях. Выбор признаков для формирования ста­тистических показателей требует еще более глубокого проникновения в содержание изучаемых явлений, чем при распределении по количе­ственным признакам. Например, какое существенное качество при­знака необходимо положить в основу группировки условий нравствен­ного формирования личности правонарушителей: воспитание в не­полной семье, в многодетной семье, в семье с антисоциальными тра­дициями, в тяжелых материальных условиях, в неблагоприятных жилищных условиях, в семье с низким уровнем культуры, в семье с отягченной наследственностью и т.д.?

Официальные статистические данные правоохранительных орга­нов группируются по качественным и количественным признакам уголовно-правового (по главам и статьям уголовного закона, формам вины, категориям тяжести деяния, видам и размерам уголовного нака­зания) и криминологического характера (сферам социальной жизни, причинам, мотивам, обстоятельствам совершения преступления, социально-демографическим признакам правонарушителей и др.). В данном случае группировочные признаки заложены в соответствую­щих формах статистической отчетности судов. Упорядочен­ное распределение единиц совокупности по качественным или коли­чественным признакам представляет собой соответственно атрибу­тивные или вариационные ряды распределения, которые и лежат в основе различных видов статистических группировок.

В криминологической литературе выделяются еще и качественно-количественные или «полуколичественные» признаки, по которым обладающие ими объекты могут сравниваться в понятиях «больше - меньше». «Полуколичественным» признаком, например, является об­щественная опасность, отраженная в категориях преступлений (ст. 15 УК РФ). По этому признаку все преступления, исходя из их общест­венной опасности (качественный признак) и максимальных мер нака­зания в годах лишения свободы (количественный признак), делятся на деяния небольшой тяжести, за совершение которых максимальное на­казание не превышает двух лет лишения свободы; преступления сред­ней тяжести - пять лет; тяжкие - 10 лет; особо тяжкие - свыше 10 лет и более строгое наказание.

При сравнении силы выраженности «полуколичественного» при­знака изучаемые объекты как бы выстраивались по порядку. Первым ставился объект, у которого признак выражен слабее, чем у всех ос­тальных, вторым - объект, у которого признак выражен сильнее, чем у первого, но слабее, чем у последующих, и т.д. Каждому объекту при­сваивался порядковый номер (ранг). В силу этого объекты ранжирова­лись от меньшего к большему или наоборот.

Сравнение объектов по «полуколичественному» признаку позво­ляет зафиксировать лишь тот факт, что у одних из опрошенных этот признак выражен сильнее, чем у других. Вопрос о том, насколько силь­нее он выражен, остается при этом открытым. Тем не менее, такой способ группировки позволяет выявить некоторые качественно-количественные сдвиги в структуре изучаемых явлений.

В настоящее время сводка первичной статистиче­ской информации производится при помощи вычислительной техники и паке­тов прикладных программ.

Процедуре сводки независимо от ее способов предшествует про­верка правильности заполнения статистических формуляров. Стро­гий контроль обеспечивает достоверность статистических данных.

Статистическая группировка - это один из основных методов обработки и анализа первичной статистической информации, за­ключающийся в расчленении совокупностей на группы по сущест­венным для данного исследования признакам.

Центральная задача группировки в том, чтобы на основе всесто­роннего анализа полученных в результате статистического наблюде­ния данных разбить их на качественно однородные виды или типы. Соблюдение принципа однородности исследуемых единиц — одно из важнейших требований теории статистики к научно обоснованно­му анализу.

Содержание группировок имеет важное значение в социально-правовых и криминологических изучениях, так как они позволяют:

а) выявлять качественно однородные совокупности (типы);

б) раскры­вать структуру совокупностей;

в) наблюдать структурные сдвиги в за­висимости от варьирования показателей;

г) исследовать взаимосвязи между юридически значимыми показателями, с одной стороны, и раз­личными социальными явлениями — с другой.

В соответствии с этими задачами в судебной статистике применяются три основных вида группировок: типологическая, структурная и аналитическая.

Под типологической группировкой понимают расчленение изучае­мой совокупности преступлений, преступников или других явлений, имеющих юридическое значение, на отдельные качественно однород­ные совокупности по важнейшим существенным качественным при­знакам. Наиболее распространенные типологические группировки в криминальной сфере — это деление преступлений по формам и видам вины (умышленные и неосторожные, которые в свою очередь делятся на преступления, совершенные с прямым или косвенным умыслом, по легкомыслию или небрежности), категориям тяжести (небольшой тя­жести, средней тяжести, тяжкие и особо тяжкие), содержанию мотива­ции (насильственные, корыстные и др.), личности виновных (мужчи­ны и женщины, взрослые и несовершеннолетние, ранее судимые и не-судимые, осужденные и оправданные; подозреваемые, обвиняемые, подсудимые, осужденные, заключенные), сфере деятельности (эконо­мическая, социальная, духовная) и т.д. Качественные признаки неред­ко переплетаются между собой, образуя сложную типологическую группировку деяний.

Обратимся к делению преступлений в официальной отчетности на качественно однородные уголовно-правовые типы. В Особенной части УК РФ имеется шесть разделов:

1) преступления против личности,

2) преступления в сфере экономи­ки,

3) преступления против общественной безопасности и обществен­ного порядка,

4) преступления против государственной власти,

5) пре­ступления против военной службы,

6) преступления против мира и безопасности человечества.

Полная сложная структура уголовно-правовых типов, групп и видов преступлений воспроизводится лишь отчасти в отчетах Судебного департамента Верхов­ного Суда форм 10 и 11. В остальных отчетах, а также официальных и оперативных сборниках о преступности, она используется выборочно. Этот отбор строится на двух взаимосвязанных критериях: опасности деяний и их распространенности. В него, как правило, не попадают опасные, но единичные преступления (например, геноцид) или рас­пространенные, но малозначительные деяния (скажем, побои). Они учитываются обычно в строке «иные преступления». Однако в любом случае типологическая группировка строится не по одному, а по двум-трем и более признакам, что делает ее сложной или комбинированной.

Классификации признаков заложены в 13 справочниках для коди­рованного заполнения документов первичного учета преступлений и лиц, их совершивших, в целях сжатия кодированной информации. Справочник № 1 — классификатор отраслей, справочник № 2 — ме­сто совершения преступления, справочник № 5 — национальности, справочник № 8 — наркотические средства, справочник № 9 — соци­альное положение и т.д.

Те же задачи решают типологические группировки в гражданско-правовой статистике. Анализ гражданских дел невозможен без изна­чальной типологической группировки их по категориям или по отрас­лям права: трудовые, жилищные, семейные, имущественные, финан­совые, о наследовании, авторском или изобретательском праве и др. Далее они классифицируются по категориям, видам истцов и ответчи­ков, характеру решений и санкций.

Трудовые дела чаще всего связаны с возмещением ущерба, причи­ненного гражданам при исполнении трудовых обязанностей, с восста­новлением на работе неправомерно уволенных лиц, взысканием невы­плаченной заработной платы и другими спорами. Жилищные дела группируются по характеру спора (выселение, принудительный обмен, раздел жилого помещения), видам жилого фонда (приватизированное, неприватизированное, ведомственное, отдельное, коммунальное жи­лье), санкциям (выселение без предоставления другого помещения, выселение с предоставлением другого жилого помещения). Особое ме­сто занимают семейные дела о расторжении брака, классифицируемые по причинам распада семьи, усыновлении (удочерении) детей, при­знании отцовства и др. Гражданские дела классифицируются по ре­зультатам рассмотрения (рассмотрено с вынесением решения, прекра­щено, оставлено без рассмотрения, передано в другие суды).

Структурная, или вариационная, группировка статистических дан­ных может производиться, чтобы изучить изменение структуры типиче­ски однородных групп преступлений, правонарушителей, гражданских исков и других показателей. Для структурной группировки материала необходимо наличие однородных совокупностей, расчленяемых по ве­личине изменяющегося (варьирующего) признака. Если в основе типо­логической группировки лежат качественные признаки, то в основу ва­риационной положены количественные (удельные веса преступлений, лиц, дел, возраст правонарушителей, сроки наказания, число судимо­стей, число оконченных классов, суммы ущерба, суммы иска, сроки расследования и рассмотрения уголовных или гражданских дел и т.д.).

Количественные сдвиги в структуре изучаемых явлений за не­сколько лет свидетельствуют об изменении объективных тенденций и закономерностей, судебной практики, о результа­тивности деятельности судов. Взяв, например, абсолютные и относительные показатели су­димости за много лет, мы выявим тенденции в судебной практике и ее связь с реальной преступностью. Изучив динамику абсолютных чисел учтенных преступлений какого-то вида, динамику его удельного веса в структуре всей преступности, мы обнаружим тенденции развития это­го деяния.

Структурные группировки могут быть построены на основе до­левого распределения преступлений по сферам и объектам преступ­ного посягательства, субъектам Федерации, регионам и территори­ям (табл. 3). Структурные различия в этом случае могут раскрывать особенности криминологической обстановки в том или ином ре­гионе.

К структурным (вариационным) группировкам примыкают ряды распределения единиц совокупности по варьирующим признакам.

Аналитическая группировка юридически значимых показателей позволяет обнаружить взаимосвязь и зависимость изучаемых явлений и процессов. В определенной мере эта задача решается и типологиче­ской, и структурной группировками. Но аналитическая группировка данных специально предназначена для решения этой задачи.

В статистике явления, влияющие на другие, называются факториальными, а те, которые изменяются под воздействием факториальных явлений или зависят от них, - результативными. Примером таких группировок могут служить многочисленные дан­ные, показывающие зависимость преступности от уровня воспита­ния, наличия в семье обоих родителей, пьянства, безработицы и т.п.

Статистические взаимосвязи существуют не только между факториальными и результативными явлениями, но и внутри самих «резуль­тативных» явлений.

Аналитические группировки имеют большое значение для всех от­раслей судебной статистики. Они дают возможность выявить мно­гие скрытые зависимости и взаимосвязи, что имеет важное значение для принятия практических решений и развития юридической науки. Аналитический потенциал есть и у других видов группировок, а также иных статистических приемах, но собственно аналитическая группи­ровка прямо преследует установление зависимостей между исследуе­мыми явлениями.

По характеру своих задач к аналитической группировке близко стоят группировки корреляционные, когда зависимость между исследуемыми явлениями или процессами может быть относительно точно измерена.

Все виды рассмотренных группировок при анализе социально-правовых, деликтологических и криминологических аспектов, как правило, применяются вместе.

На основе рассмотренных базовых группировок могут формиро­ваться группировки сложные, комбинированные, многомерные, вто­ричные и другие.

Сложные группировки обычно отражают разнородность изучае­мых явлений, когда последние имеют несколько противоречивых тен­денций динамики и распределения. Наиболее распространенный вид сложных группировок — комбинированные, которые формируются не по одному, а многим признакам, нередко иерархизированным между собой (см. табл. 3). Комбинированные группировки помогают решать многие задачи — и выделения типов, и выявления структурных сдви­гов, и изучения взаимосвязей.

Многомерные группировки формируются на основе одного из ме­тодов статистической теории распознавания образов — кластерного анализа (от англ. cluster — скопление, группа элементов, характеризуе­мые каким-то общим свойством). Кластерный анализ включает в себя большое количество вычислений и обязательно связан с использова­нием быстродействующих ЭВМ, что в настоящее время не является препятствием. Эти вычисления производятся не последовательно по отдельным признакам (как при комбинированной группировке), а од­новременно по большому набору признаков. Этот набор образует так называемое признаковое пространство.

Каждому признаку придается смысл координаты. Если в наборе большое число (обозначим его символом n) признаков, то каждый объект рассматривается как точка в n-мерном пространстве. Задача мно­гомерной группировки сводится к выделению сгущений точек (группы объектов) в этом пространстве. Геометрическая близость двух или не­скольких точек (объектов) в этом пространстве означает как бы их количественную однородность по описываемым признакам. Мерой бли­зости (сходства) между объектами могут служить различные критерии: коэффициент корреляции, евклидово расстояние между объектами и др. Чем меньше это расстояние, тем больше сходства.

Задача многомерной группировки сводится к выделению сгуще­ний точек объектов в образуемом пространстве. Группы объектов (кла­стеры), сформированные на основе «близости», описывают объект од­новременно по всему комплексу признаков. На основании многомер­ных группировок совокупность статистических признаков расчленяют на однородные группы таким образом, что различия между признака­ми, попавшими в одну группу, оказываются менее значительными, чем между признаками, попавшими в разные группы. Освоение мно­гомерных группировок судебными статистиками на основе совре­менных компьютерных программ поможет решить многие сложные проблемы в криминологии, деликтологии и социологии права в тех случаях, когда число различных факторов (объектов) исчисляется сот­нями и даже тысячами, а их взаимосвязи при обычных статистических методах выявляются с трудом.

Вторичные группировки представляют собой образование новых группировок на основе имеющихся. Это осуществляется путем изме­нения (укрупнения) интервалов в вариационных группировках или пу­тем долевых перегруппировок имеющихся показателей в типологиче­ских и аналитических группировках. Такая необходимость возникает при преобразовании группировок, построенных на основе количест­венных признаков, в качественные однородные группировки; при рриведении двух и более группировок с различными интервалами к од­ной сопоставимой; при образовании более укрупненных групп, в кото­рых яснее проявляются реальные тенденции.

Вторичные группировки осуществляются путем сглаживания, ук­рупнения и смыкания ряда дробных показателей.

Сглаживание рядов динамики различными методами предполага­ет, когда из данных первичной группировки вычисляются средние и иные показатели, в связи с чем ряд принимает плавный, сглаженный вид, что способствует более четкому выявлению основных тенденций. Например, динамический ряд преступности по среднепятилетним арифметическим данным устраняет случайные колебания в отдельные годы и выявляет главную тенденцию сокращения или роста преступ­ных проявлений в городе, регионе или стране.

Укрупнение ряда представляет собой суммирование данных за бо­лее продолжительные отрезки времени, что постоянно практикуется. Например, ме­сячные юридически значимые сведения суммируются по кварталам и по годам без усреднения данных, как при сглаживании. Иногда такое укрупнение идет по нарастающей.

Смыкание рядов динамики применяется при наличии несопоста­вимости анализируемых показателей. Например, в какие-то годы пре­ступность учитывалась в уголовных делах или в осужденных, а затем — в преступлениях. В подобных случаях берут год, за который могут быть получены данные в прежнем и измененном объемах. Каждый из объе­мов принимается за базу (100%), и от нее вперед и назад строится не­прерывный (сомкнутый) динамический ряд. С непрерывным рядом показа­телей далее возможны любые операции. Полученные данные будут не совсем точными, но они более или менее правильно отражают имею­щиеся закономерности единого ряда статистических величин.

Статистика располагает и более сложными приемами преобразова­ния, такими как аналитическое выравнивание ряда динамики по пря­мой и другими математическими методами, которые требуют специ­альной подготовки.

Если статистическое наблюдение было ограничено официальной отчетностью, то сводка его упрощается, поскольку уже сами отчеты представляют собой сложную и разнообразную группировку показате­лей с подсчетом итогов. Сводка данных в этом случае ограничивается работой с месячными и квартальными (годовыми) отчетами, выбором из них необходимых данных и последующих вторичных и комбинаци­онных группировок, необходимых для решения тех или иных задач.

Дата добавления: 2014-01-04