Савюк Л.К. Правовая статистика

Подождите немного. Документ загружается.

'См.: 1997.

Преступность несовершеннолетних в России (1992—1996 гг.). Стат. сб.

484

Глава XIV. Статистическое изучение взаимосвязи социально-правовых явлений

Продолжение табл. 1

1 2 3 4 5 6 7 8

Всего несо-

вершеннолет-

них, достав-

ленных в ОВД 560022 65630

83771

94069

10321

84,3 9,7

Всего состоя-

ло на учете:

подростков-

правонаруши-

телей 591462 62016

66989

70982

72903

23,3 2,7

допускающих

немедицин-

ское потреб-

ление нарко-

тических

средств 4591 6174 10788 15775 25563 456,8 62,0

В том числе

с диагнозом:

«наркомания» 814 1457 3118 7561 6623 713,6 -12,4

«токсикома-

ния» 2380 161 680 1184 2286 -3,9 93,1

допускающих

немедицин-

ское потреб-

ление сильно-

действующих

и одурманива-

ющих веществ 8199 7041 6532 8979 13280 62,0 47 9

Всего несо-

вершеннолет-

них, в отно-

шении кото-

рых приняты

меры за рас-

питие спирт-

ных напитков

и появление

в пьяном виде

в обществен-

ных местах 113557 15207

22150

26054

30969

172,7 18,9

§ 2. Статистические методы выявления наличия и измерения тесноты связи

485

Окончание табл. 1

2 3 4 5 6 7

Число несо-

вершеннолет-

них, соверши-

вших преступ-

ления:

в состоянии

опьянения 33139 52743 57042 57778 50423 52,2 -12,7

в состоянии

наркотическо-

го и токсичес-

кого возбуж-

дения 507 1093 777 857 1121 121,7 312

Параллельные ряды в отличие от одиночных дают, как видно из приведенных данных, возможность не

только сравнивать изменение явления в целом (всего преступлений, совершенных несовершеннолетними),

но и улавливать и выражать в цифрах направление, тенденцию такого изменения для нескольких видов

(признаков) данного явления сразу (в частности, преступлений, связанных с наркотиками, а также с учетом

характеристики лиц, со-

;

вершивших преступления в состоянии опьянения и наркотического или токсического возбуждения).

Приведенные и другие данные свидетельствуют 6 том, как изменилась в стране ситуация, связанная с

правонарушениями на почве алкоголизма, наркомании и токсикомании подростков. Число

несовершеннолетних, к которым приняты меры воздействия за распитие спиртных напитков или появление

в общественных местах в состоянии опьянения, возросло за пятилетие в 2,7 раза (с 113,6 до 309,7 тыс.

человек). В то Же время число детей, употребивших спиртные напитки и принявших участие в преступной

деятельности, поднялось на 52,2% (с 33,1 до 50,4 тыс. человек), их удельный вес повысился с 17,6 до 26,2%.

В 1992—1996 гг. число подростков, состоящих на учете в ОВД за немедицинское потребление наркотиков,

возросло в пять раз (с 4,6 до 25,5 тыс. человек), в 2,2 раза увеличилось число лиц, совершивших

преступления в состоянии наркотического и токсического возбуждения (с 0,5 до 1,1 тыс. человек).

Одновременно следует учитывать, что латентная наркомания примерно в пять раз превышает официальные

показатели.

486

Глава XW. Статистическое изучение взаимосвязи социально-правовых явлений

§ 2. Статистические методы выявления наличия и измерения тесноты связи

487

Как следствие этого, за анализируемый период число преступлений, совершенных подростками и связанных

с приобретением, хранением, перевозкой или сбытом наркотических средств, выросло в 2,8 раза (с 2,0 до 5,5

тыс.). В 1997 г. этот показатель составил 8811 несовершеннолетних, привлеченных к уголовной ответ-

ственности

Более объективные данные о реальных масштабах опасности дают анонимные опросы школьников,

учащихся бывших ПТУ и техникумов, студентов. Летом 1987 г. ВНИИ МВД СССР вместе с ЦК комсомола

и Минздравом провели такой опрос в Москве, Краснодарском крае и на Украине. Тогда из 3 тыс. ребят,

заполнивших анкеты, примерно 16-17% признались, что хотя бы раз в жизни пробовали наркотики. В

пересчете на страну — это 1 млн пробовавших и 0,5 млн тех, кто употреблял их регулярно.

Сегодня ситуация по меньшей мере на порядок хуже. Анонимный опрос, проведенный в Карелии, показал:

в школах Петрозаводска пробовали наркотики 17,4% респондентов, в системе среднего профтехобразования

— каждый третий, в техникумах — 37,3%, в студенческой среде — каждый пятый. Общий итог: 26,3%

городской молодежи в той или иной степени приобщились к наркотическим веществам разной степени

воздействия. Если в среднем по стране сейчас каждый пятый молодой человек испытал действие

наркотического вещества (в абсолютных числах это 22—24 млн), то в Москве — каждый второй {!). И

Москва лишь один из «лидеров». Еще хуже дела в портовых городах — Санкт-Петербурге, Калининграде,

не уступают и нефтеносные регионы — Тюмень,, Сургут. Причем сейчас пробуют все сразу — алкоголь,

наркотики, беспорядочный секс. И начинают не в 16—17 лет, как десять лет назад, а нередко в 12—142.

Даже беглый взгляд на приведенные данные убеждает, какое большое значение для анализа социально-

правовых явлений имеют параллельные ряды.

Однако установление параллелизма в изменении признаков нескольких исследуемых рядов (параллельное

уменьшение или увеличение) еще не говорит об их причинной зависимости.

В некоторых случаях, когда приходится иметьдело с параллельными рядами, состоящими из сотен или

тысяч показателей, на-

i См.: Состояние преступности о России за 1997 г. М., 1998. С. 16. г См.: Невинная И. Проклятие века. Шприи поя ковром //

Российская газета. 1997. 26 июля.; Наркомания в России: угроза нации // Российская газета. 1998. 3 марта.

пример данные по регионам, судам или сведения, характеризующие изменение какого-либо признака за

длительный период времени и т.п., нелегко, а иногда и вообще невозможно подметить какую-либо

устойчивость или зависимость, тем более что отдельные показатели ряда охватывают зачастую не большое,

а малое число наблюдений и, следовательно, интересующие исследователя связи будут скрыты действием

причин случайного характера. Для обнаружения действительной зависимости между такими парал-

лельными рядами и приходится прибегать к методу вторичной группировки, заключающемуся в том, что

показатели одного ряда, обычно считаемого за причину, разделяются на группы (например, население по

уровню потребления спиртных напитков), а затем выясняется, как эти же группы населения

характеризуются по другому признаку (например, по уровню правонарушений). Иными словами, при

вторичной группировке члены одного ряда берутся в основу группировки для другого, в результате чего

может быть вскрыта имеющаяся между ними связь.

Рассмотренные статистические приемы выявления связи дают возможность установить лишь характер

взаимозависимости между исследуемыми явлениями, позволяют определить только наличие или отсутствие

связи, оставляя совершенно открытым вопрос о мере этой связи, о степени ее тесноты, о ее количественном

выражении.

Для количественной характеристики зависимости между исследуемыми признаками статистика разработала

целый ряд методов (приемов) изучения и измерения статистической связи признаков. Один из наиболее

совершенных и надежных — метод корреляционного анализа.

Поскольку зависимости между признаками социальных явлений имеют статистический характер, значению

одного признака (в отличие от функциональной связи) соответствует множество значений другого

признака, которые варьируют около средней этого признака и выражаются его средней. Это следствие

множественности причин, воздействующих на социальные явления одновременно и во взаимной связи.

Поэтому связь между двумя причинами, обнаруживающаяся не в каждом отдельном случае, а лишь при

массовом сопоставлении, при сравнении средних значений признаков, называется корреляционной связью,

или просто корреляцией.

Для определения количественной характеристики зависимости между изучаемыми признаками статистика

применяет так 488

Глава XIV, Статистическое изучение взаимосвязи социально-правовых явлений

называемый коэффициент корреляции. Формула коэффициента корреляции следующая:

Ydxdy °--^-

(1)

где R — обозначение коэффициента корреляции; dx — отклонение от средней чисел первого ряда; dy —

отклонение от средней чисел второго ряда.

Предположим, мы имеем два ряда произвольно взятых цифр, характеризующих по отдельным районам за

определенный год душевое потребление спиртных напитков и число осужденных за хулиганство на 100

тыс. человек населения. Ранжированный ряд этих данных в возрастающем порядке по количеству

потребляемого алкоголя обнаруживает тенденцию к росту коэффициента хулиганских проявлений в тех

районах, где при прочих равных условиях это потребление больше (табл. 2).

Табл и ца 2 Взаимосвязь потребления алкоголя и правонарушений

Душевое потребление Уровень осужденных за

Теоретический ряд,

вы-

алкоголя населением хулиганство (на 100 тыс. ровненный на основе

отдельных районов,

чел. населения) —

фак-

прямолинейного корре-

литр/год тический ряд

ляционного

уравнения*

3,5 85

4 87

4,5 86

5 91

5,5 103

6 96

6,5 87

'Формулы прямолинейного корреляционного уравнения и техника их вычисления подробно излагаются в учебниках по

математической статистике.

Нетрудно обнаружить, что фактический ряд влияния алкоголя на совершение хулиганства затемняется

влиянием других факторов — в некоторых районах при большем потреблении алкоголя уровень

хулиганства меньше, нежели в других районах, где потребление алкоголя ниже. Выровненный на основе

прямолинейного корреляционного уравнения ряд элиминировал (устранил)

§ 2. Статистические методы выявления наличия и измерения тесноты связи

489

влияние всех иных факторов (например, образования, семейных, материальных и других условий).

Коэффициент корреляции, характеризующий меру тесноты (силы) связи, тем больше, чем более жесткая

зависимость. При коэффициенте корреляции, равном нулю, связь отсутствует, если он равен единице —

связь не корреляционная, а функциональная, т.е. изменению факторного признака соответствует

определенное изменение результативного признака. Коэффициент корреляции, равный + 1 или -1,

характеризует полную прямую (+) или обратную (-) связь между сопостаыяемыми признаками.

Следовательно, дроби, в пределах от 0 к 1, будут определять степень корреляции — большая дробь

(например, 0,9) свидетельствует о большей корреляции, а меньшая (0,3) — о меньшей.

По степени тесноты связи различают следующие количественные критерии оценки тесноты связи (табл.

3). , ■

Табл ица 3 Количественные критерии оценки тесноты связи

Коэффициент корреляции

Характер связи

До {0,3} {±0,3} - {±0,5} {±0,5} - {±0,7}

{±0,7}-{±1.0}

Практически отсутствует

Слабая Умеренная Сильная

Вычисленный на основе приведенной ранее формулы (1) коэффициент корреляции между потреблением

спиртных напитков и интенсивностью хулиганства весьма высок: +0,79, т.е. по принятой в статистике

классификации по характеру такая связь считается сильной

Более подробное рассмотрение как приведенных, так и иных более сложных приемов количественной

характеристики зависимости между социально-правовыми явлениями, весьма редко применяющихся в

аналитической практике правоохранительных органов и в научной работе в области юриспруденции,

выходит за пределы нашей программы.

В заключение следует обратить внимание на недопустимость абсолютизации результатов любых

математических выкладок, в том чис-

Технику вычисления коэффициента корреляции по указанной формуле см.: Остроумов С.С. Советская судебная статистика. С.

278, откуда и позаимствован приведенный пример.

490

Глава XIV. Статистическое изучение взаимосвязи социально-правовых явлений

ле и коэффициента корреляции, применительно к социально-правовым явлениям. Даже самый высокий

коэффициент корреляции еще ничего не говорит о действительной причинной связи между сравниваемыми

явлениями. «Сам корреляционный метод не вскрывает причин между явлениями и лишь констатирует

степень вариабельности (изменчивости) интересующего нас признака... Следовательно, там, где есть

причинность, имеется корреляция, но где есть корреляция, прямого причинного отношения может и не

быть»'.

Контрольные вопросы и задания

1. Охарактеризуйте основные виды связи между социально-правовыми явлениями.

2. В чем состоит отличие между корреляционной и функциональной связью?

3. Какие основные проблемы решает исследователь при изучении корреляционных зависимостей

социально-правовых явлений?

4. Какие,,показатели являются мерой тесноты связи между двумя признаками социально-правовых

явлений?

5. Какое значение имеет расчет коэффициента корреляции социально-правовых явлений?

6. На основе репрезентативной выборки вычислено, что коэффициент тесноты связи между уровнем

образования правонарушителей и совершенным ими уголовно наказуемым жестоким обращением с животными равен

0,75. Интерпретируйте этот факт.

Задание 1. Необходимым условием разработки эффективных мер предупреждения преступности является

установление и изучение характера и меры взаимосвязи ее с другими социальными явлениями и процессами,

оказывающими на нее влияние.

Какие наиболее распространенные статистические методы установления взаимосвязи преступности с другими

социальными явлениями вы знаете?

В чем заключается сущность метода параллельных рядов и какие задачи могут быть решены с его помощью при

анализе преступности?

Задание 2. С помощью каких статистических методов и каким образом можно установить взаимосвязь между

преступностью и уровнем материального обеспечения населения, уровнем потребления алкоголя, между уровнем

преступности и уровнем миграции, между образовательным уровнем преступников и образовательным уровнем всего

населения региона, между уровнем второгодничества и уровнем преступности учащихся подростков?

Рубанов Г.В. Предвидение и случайность. Минск, 1974. С. 55.

Контрольные вопросы и задания

491

Задание 3. В городе А. пять округов. В 1 -м проживает 65 тыс. человек, за отчетный период совершено 785

преступлений, из них 60% неочевидных; во 2-м — проживает 86 тыс. человек, совершено 940 преступлений, из них

58% неочевидные; в 3-м — проживает 78 тыс. человек, совершено 650 преступлений в условиях очевидности; в 4-м —

проживает 69 тыс. человек, за отчетный период совершено 810 преступлений, из них 45% очевидные; в 5-м —

проживает 81 тыс. человек, совершено 420 неочевидных преступлений.

Используя метод факторных группировок, необходимо установить, имеется ли связь между активностью по

раскрытию неочевидных преступлений и уровнем преступности на территории города.

Примечания: 1. Неочевидными преступлениями в данном примере должны считаться только те, на момент получения

информации о которых не имеется данных о подозреваемых.

2. Практическое применение метода факторных группировок предполагает последовательное решение следующих

трех статистических процедур:

а) первая — явление, от которого мы хотим установить зависимость преступности, необходимо

разгруппировать по факторному признаку;

б) вторая — по каждой образованной группе исчислить среднее значение результативного признака, т.е.

средний уровень преступности;

в) третья — проанализировать изменение (варьирование) результативного признака (среднего уровня

преступности) от группы к группе, которое является результатом влияния факторного признака.

Задание 4. По 10 населенным пунктам обследуемого региона имеются следующие данные:

Населенные пункты 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Число подростков,

которые не учатся и не

работают (на 1000

несовершеннолетних) 13 10 16 15 9 17 5 19 11 22

Уровень преступности

несовершеннолетних

(на 1000 несовершен-

нолетних)

6 3,2 8 4 6 6,2 2 10 3 11,2

С использованием метода корреляционного анализа рассчитайте коэффициент корреляции рангов на приведенных

выше данных и установите направление и тесноту связи между степенью общественно полезной занятости подростков

и уровнем преступности несовершеннолетних.

Примечания: 1) Коэффициент корреляции между двумя рядами рангов рассчитывается по формуле Спирмена:

492

Глава XIV. Статистическое изучение взаимосвязи социально-правовых явлений

N[N

где Р — коэффициент корреляции рангов; d — разность между парными рангами; N — количество ранжированных

объектов; и — число рангов.

Коэффициент корреляции рангов изменяется от +1 до - 1, что означает прямую и обратную связь. Чем ближе

коэффициент к единице, тем теснее связь между изучаемыми явлениями.

2) Чтобы установить меру взаимосвязи между социальными явлениями с помошью указанного коэффициента,

необходимо проделать пять статистических процедур:

1-я — ранжировать в порядке возрастания или убывания показатели явлений, между которыми необходимо установить

меру взаимосвязи;

2-я — расположить изучаемые объекты по порядку с указанием соответствующего им ранга;

3-я — установить разность между величинами рангов;

4-я — определить сумму квадратов разностей;

5-я — рассчитать коэффициент рангов по формуле Спирмена.

Рекомендуемая литература

Аванесов Г.А., Рутгайзер В.М., Брушлинасий Н.Н. Количественный анализ в исследованиях по исправительно-

трудовому праву (с применением методов математики). М., 1969.

Бабаев М.М. Статистические методы анализа судимости // Сов. юстиция. 1969. № 17.

Блувштейн Ю.Д. Криминологическая статистика (статистические методы в анализе оперативной обстановки). Минск,

1981.

Елисеева И.И. Статистические методы измерения связей. Л., 1982.

Остроумов С.С. Советская судебная статистика. М., 1976.

Кузнецова Н Ф. Проблемы криминологической детерминации. М., 1984.

Сиськов В. И. Корреляционный анализ в экономических исследованиях. ML, 1975.

Шураков В.В. Автоматизированное рабочее место для статистической обработки данных. М., 1990.

Глава XV. ОБЩИЕ ВОПРОСЫ АНАЛИЗА И ОБОБЩЕНИЯ ДАННЫХ ПРАВОВОЙ СТАТИСТИКИ

§ 1. Понятие о статистическом анализе и его основные задачи

Научная обработка и анализ статистических данных — третья, завершающая стадия статистического

исследования. Как заключительный этап статистического исследования анализ статистических данных —

это процесс изучения, сопоставления, сравнения полученных цифровых данных (между собой и с данными

других отраслей социально-экономической статистики), их обобщения, истолкования и формулирования

научных и практических выводов.

Анализ — это научный метод исследования объекта путем рассмотрения его отдельных сторон, свойств и

составных частей'. В рассматриваемом аспекте анализ — это единство познания и оценки. Через систему

признаков, характеристик в процессе познания исследователь получает фактические данные о

правонарушениях и государственных мерах социального контроля над ними. Оценка же предполагает

соотнесение рассчитанных статистических показателей с рядом других в целях выработки необходимых уп-

равленческих решений.

Конечная цель анализа правонарушений — совершенствование государственных мер социального контроля

над ними на основе свойственных им тенденций и закономерностей, установленных и количественно

измеренных взаимосвязей и взаимозависимостей.

Как философская категория анализ (от греч. analysis — разложение, расчленение) — процедура мысленного, а часто

также и реального расчленения предмета (явления, процесса), свойства предмета (предметов) или отношения между

предметами; процедура, обратная анализу, — синтез, с которым анализ часто сочетается в практической или

познавательной деятельности (см.: Философский энциклопедический словарь. 2-е изд. М., 1989. С. 25).

494

Глава W. Общие вопросы анализа и обобщения данных правовой статистики

«Анализ правонарушений» — более широкое понятие, чем «статистический анализ правонарушений», хотя,

очевидно, последнему в нем отводится ведущая роль.

Правовая статистика — важный инструмент анализа социально-правовых явлений. Всем арсеналом ее

методов и приемов, как отмечалось, удается вскрывать закономерные связи правонарушений с другими

социальными явлениями, устанавливать, например, взаимодействие разных видов преступности, выявлять

количественную определенность качественных характеристик и основное направление ее изменений и т.д.

Предмет статистического анализа — совокупность качественных и количественных характеристик

правонарушений в их единстве и развитии. Это могут быть данные, характеризующие изучаемое явление на

отдельном предприятии, в отрасли, районе, области, в целом по стране; он может распространяться и на

данные по совокупности стран (например, при сравнительном анализе состояния преступности в разных

странах).

Правовая статистика не может ограничиться только собиранием информации о признаках социально-

правовых явлений или созданием «фундамента из точных и бесспорных фактов». Статистик, будучи

одновременно и представителем соответствующей науки (в нашем случае — юриспруденции),

систематизирует, анализирует их и стремится обнаружить в них причинные и иные связи, тенденции и

закономерности.

Правильность и эффективность выводов анализа по данным пра-. вовой статистики зависят от знания

социально-правовой природы изучаемого явления и надлежащего использования правил и приемов

анализа.разрабатываемых теорией статистики.

Анализ опирается на всю совокупность относящихся к рассматриваемому явлению фактов, значение

которых оценивается в общем контексте социальной ситуации. Поэтому всякий анализ данных правовой

статистики является и социально-статистическим. При анализе комплексно используются данные

различных отраслей статистики и разнообразные приемы их обработки.

При статистическом анализе социально-правовых явлений может ставиться задача получения полной и

всесторонней картины состояния и развития явления в целом в определенной связи и взаимоотношении его

различных сторон и форм развития, с одной стороны. С другой — статистический анализ может быть ог-

раничен и решением частных задач: выяснением состояния явле-

§ 1. Понятие о статистическом анализе и его основные задачи

495

ния в данных условиях места и времени и оценки этого состояния; изучением взаимосвязи признаков;

изучением динамики, например, преступности и определяющих ее факторов. Выявляя взаимосвязи,

зависимости, соотношения, статистический анализ помогает изучать и в определенной степени объяснять

характер и причины социально-правовых явлений, условий и механизма их развития, закономерностей

существования.

Здесь, конечно, следует оговориться, что недопустимо слепое поклонение, увлечение методами

математической статистики, их фетишизирование в надежде на то, что они полностью вскроют причины

изучаемых правовой статистикой явлений и исчерпывающе ответят, почему именно таково положение дел в

данной сфере, почему именно таков их уровень и механизм развития соци-■ ального явления. Не следует

забывать, что социальные процессы по своей природе не могут быть полностью формализованы и из-

мерены. Для исчерпывающего ответа на поставленные вопросы нужно использовать весь методологический

арсенал обществоведения, дополнительную (не только статистическую) информацию, необходимо

комплексное, системное, многоуровневое всестороннее изучение. Статистический анализ, как отмечалось,

сводится к выяв-.лению лишь типичных количественных взаимосвязей, зависимостей, соотношений,

закономерностей. В этом, собственно, его суть. Выяснение же характера этой взаимосвязи требует

обращения к содержательному анализу материалов о правонарушениях (уголовных, административных и

гражданских дел), других данных.

Нетрудно обнаружить, что задачи анализа данных правовой статистики производны от основных функций

статистики как метода познания массовых социальных явлений и процессов.

Ими являются:

— описание состояния, структуры, распространенности, динамики правонарушений и реализации

государственных мер социального контроля над ними, поддержание в стране режима за-

■i конности (описательная функция);

— выявление статистической связи, зависимости, соотноше-■ ния структуры и динамики

правонарушений с факторами, их .. обусловливающими, а также с деятельностью государства и обше-""

ства в этом направлении (объяснительная функция):

— определение тенденций изменения правонарушений, составление статистического

(криминологического) прогноза (прогностическая функция);

496

Глава W. Общие вопросы анализа и обобщения данных правовой статистики

— выявление «тревожных» моментов в характеристике преступности, положительных сторон и недостатков

в деятельности правоохранительных органов для принятия на основе этих данных своевременного решения

и разработки мер по распространению положительного опыта или устранению недостатков.

Применительно к работе правоохранительных органов и суда статистический анализ должен показать, как

работают эти органы, в чем заключаются положительные (например, высокий процент раскрываемости

преступлений) и отрицательные (например, нарушение сроков судебного рассмотрения дел) стороны их де-

ятельности.

В этой связи необходимо признать, что ученые в долгу перед практикой — низовыми подразделениями

правоохранительных органов и судов: ощущается дефицит научно обоснованных рекомендаций по

методике использования многообразных показателей статистической отчетности в целях анализа состояния

преступности и государственных мер социального контроля над ней

. Особенно это актуально сейчас, в

связи с легализацией данных правовой статистики и внедрением новых форм первичного учета и

статистической отчетности, существенно расширяющих возможности аналитической работы низовых

органов МВД, прокуратуры и суда.

Выявление конкретных причин обнаруженных дефектов и выработка мероприятий но их минимизации —

основная задача анализа материалов правовой статистики. Естественно, для решения этих задач мало

одной статистики. Здесь необходимы глубокие знания как теории юриспруденции (криминологии,

уголовного, административного и гражданского права и процесса и др.), так и практики деятельности

правоохранительных органов и суда. Только в этом случае можно рассчитывать на плодотворные

результаты.

Для того чтобы выводы и рекомендации, сделанные в результате статистического анализа, имели

объективный, научно достоверный характер, необходимо соблюдать следующие требования: 1)

количественный анализ статистических показателей должен базироваться на глубоком знании основных

теоретических поло-

i См., напр.: Анализ состояния преступности и планирования профилактических мероприятий в городе (экс пери ментальная

разработка). М., 1976; Методика анализа преступности- Методическое пособие. М., 1986; Савюк U.K. Организации и методика

изучения преступности органами внутренних дел: Учеб. пособие. М.. 1988; идр.

§ 1. Понятие о статистическом анализе и его основные задачи

497

жении юридических наук, изучающих природу учитываемых правовой статистикой явлений; т.е. измерение

закономерностей, связей и взаимозависимостей, объективно существующих между объективными

явлениями, статистика может осуществлятьлишь после того, как на основе научной теории проведен анализ

сущности, качественных особенностей этих явлений;

2) исследуемая статистическая совокупность должна состоять из достаточно большого числа

единиц, собранных на большой территории и за ряд лет;

3) при анализе статистического материала необходимо использовать не только данные официальной

государственной статистической отчетности, но и другие материалы, полученные в результате специальных

обследований или, например, во время проведения контрольно-инспекторских проверок или социально-

правовых (в частности, криминологических) исследований и т.д.;

4) в процессе изучения правонарушений (в частности, преступности.) и связанных с ними проблем

следует учитывать материалы других отраслей статистики (экономической, демографической, статистики

культуры, здравоохранения и тд.).

Проведение статистического анализа требует последовательного выполнения следующих

исследовательских задач:

а) постановка целей анализа;

б) подбор статистического материала и критическая оценка дан-

■ пых (т.е. проверка их полноты, качества, достоверности, научной . обоснованности);

в) приведение отобранныхданных в систему и расчет недостающих показателей;

г) сравнительная оценка и обеспечение сопоставимости дан-.', ных;

д) формирование обобщающих показателей;

е) фиксация и обоснование существенных свойств, особенно-I стей, сходств и различий, связей и

закономерностей изучаемых яв-

лений и процессов;

ж) формулировка выводов и практических предложений.

В заключение еще раз напомним, что статистический анализ дан-■■; ных проводится в неразрывной связи

теоретического, качественно-

■ го анализа сущности исследуемых социально-правовых явлений и соответствующего

количественного инструментария изучения их структуры, связей и динамики из арсенала теории

статистики.

498

Глава XV. Общие вопросы анализа и обобщения данных правовой статистики

§ 2. Закон больших чисел и теория вероятностей — научная основа анализа статистических данных

В решении важнейшей задачи — установления и количественного выражения закономерностей и

взаимозависимости сопи-альных явлений статистическая наука опирается на закон больших чисел (ЗЬЧ),

смысл которого состоит в том, что правильности и закономерности социальных явлении могут быть

обнаружены только при их массовом наблюдении.

Конечно, всякая наука, каждая в своей области, имеет дело с массовыми явлениями, ибо в законе

отражается массовидное, существенное, необходимое. И хотя любая закономерность носит об-ший, а

потому массовый характер, но в статистике, как мы уже убедились (гл. 1), понятие массовости специфично.

Оно становится очевидным, если вспомнить деление закономерностей на динамические и статистические

(гл. XIV). Статистика оперирует не родовыми, а групповыми понятиями, в которых речь идет о средних

результатах, и то время как в родовых — о каждой входящей в него единице. Поэтому в правовой

статистике знание о право-нарушаемосш как статистической совокупности не есть одновременно знание о

конкретных преступлениях, входящих в нее. Хотя в данном случае статистик имеет дело не с чисто

случайными явлениями, а с индивидуальными, которым присущи случайные отклонения.

В этом и заключается специфика статистического количественного анализа социальных процессов, в

котором проявляется смысл закона больших чисел: сделанные на его основе выводы, обнаруженная

тенденция, закономерность относятся к совокупности («большому числу») как таковой. То естьЗБЧ лежит в

основе самой логики статистического умозаключения; на основе ЗБЧ выявляется массовая закономерность

Для статистических закономерностей весьма характерно сложное переплетение внутренних и внешних

причин, необходимого и случайного.

И эти закономерности образуются отнюдь не в ходе «игры случая», а прежде всего в результате действия

внутренних необходимых причин. Множество вариаций и случайных отклонений, как от-

1 См.: Яхот О.О. Закон больших чисел и социальная статистика // Вопросы философии. 1965. № 12. С. 86.

§ 2. Закон больших чисел и теория вероятностей - научная основа анализа даны» 499

мечалось (гл. X), сглаживаются (элиминируют) именно в массе, что приводит к образованию

статистических закономерностей. Проявление такой закономерности и есть результат действия закона

больших чисел, которое состоит в том, что совокупность большого числа случайных явлений имеет

определенные, не зависящие от случая характеристики, выражаемые количественными показателями. То

есть представление о ЗБЧ и его действии нельзя отрывать от представления о статистической

закономерности как формы, в которую облекается закономерность массового явления, изучаемая

статистикой с количественной стороны. Причем ЗБЧ проявляется тем отчетливее, чем крупнее статистичес-

кая совокупность.

Массовые закономерности, а вместе с ними и ЗБЧ проявляются в самых различных областях

действительности. Особенно наглядны они в демографии, в криминальной статистике. Так, в странах с

рыночной экономикой в рабочей среде рождаемость и смертность обратно пропорциональны уровню

заработной платы; во всех странах с высокой продолжительностью жизни жен-шины долговечнее мужчин;

смертность мужчин во всех возрастных когортах, начиная с детской и кончая самой пожилой, в 2— 3 раза

превышает смертность женщин (что для многих явилось неожиданным выводом)

; рождаемостьдевочек и

мальчиков постоянно соответствует пропорции 51:49; постоянную величину составляют число браков,

половое распределение преступников, мотивов, орудий убийств и т.д. при данных условиях и т.д.;

обнаруживается значительная устойчивость несчастных случаев в отдельные периоды года и часы суток; по

данным русской почтово-телеграф-ной статистики, констатировалась значительная устойчивость вынутых

на каждый миллион из почтовых ящиков писем (1906—1910 гг.) без указания адресата (25—27) или без

указания места назначения (21—29) и др.

i «Вследствие биологических факторов, как показывают некоторые исследования, женский организм по своей природе должен

рассматриваться как сильный пол. а отнюдь не как слабый» (Социология в СССР. Т. 2. М., 1965. С. 458). Это подтверждают и

статистические данные. За минувшие пятьлет после всеобщей переписи населения < 1989 г.) продолжительность жизни мужчин

уменьшилась^ 64,2 ло 58,9 лет, женщин — с 74,5 до 71,9 лет. Об этом свидетельствует и статистика самоубийств: если из мужчин в

возрасте от 50 до 59 лет сводят счеты с жизнью 118 из 100 тыс. их сверстников, а в возрасте от 70 лет — 103 из 100 тыс. стариков,

то из женщин в этом возрасте — лишь 29 из 100 тыс. человек (см.: Российская газета. 19%. 16 февр.).

500

Глава XI/. Общие вопросы анализа и обобщения данных правовой статистики

В малом числе наблюдений (например, отдельные преступления) случайные факторы не дают возможности

обнаружить закономерность. Напротив, при суммировании большого числа единичных явлений

случайности парализуют друг друга, что позволяет установить законы, которые при малых масштабах

маскируются индивидуальными отклонениями.

Статистическая закономерность — это не особая форма движения материи, а лишь внешнее проявление

этого движения в статистических распределениях и обобщающих статистических характеристиках.

Статистически установленные правильности в изменениях количественных показателей, повторяемость и

устойчивость фактов свидетельствуют лишь о том, что в исследуемом массовом явлении заложена

известная закономерность, вскрытие которой составляет задачу соответствующей науки (например,

криминологии).

Закономерность массового явления, объективные связи, заложенные в этом явлении, находят свое

выражение не в отдельных показателях, а в средней величине, в характере распределения. Средняя

арифметическая большого числа случайных величин — практически величина не случайная, а необходимая,

закономерная (см. гл. X). В эТом-то и состоит действие ЗБЧ, если подходить к его трактовке с философско-

методологических позиции. Поэтому иногда ЗБЧ называют еще законом средних величин.

Рассмотрение ЗБЧ как одного из законов объективной действительности вместе с тем исключает его

отношение к уровню констатированных им обобщающих статистических характеристик. Этот уровень

определяется условиями, вытекающими из самой природы массового явления. Правильно отмечается, что

ЗБЧ не создает уровней, а лишь регулирует случайные отклонения от заданных природой данного явления

уровней

Из сказанного ясно, что ЗБЧ основывается на понятии случайности и вероятности — уменьшение

степени случайности и возрастание степени вероятности наличия определенного признака происходит по

мере увеличения статистической совокупности. Это может быть проиллюстрировано таким примером:

если известно, что население города предстаалено соотношением 48% мужчин и 52% женщин, то

небольшая совокупность людей (например, посетителей те-

1 Си.. Дружинин Н. Что такое статистика (взгляд на науку в историческом контексте) // Вестник статистики. 1992. №1. С. 43—51.

jj 2. Закон больших чисел и теория вероятностей - научная основа анализа данных 501

атра, футбольного матча и т.д.) может значительно отклониться от этих характеристик; если же увеличивать

исследуемую совокупность, то последует приближение к указанным характеристикам.

Естественнонаучное обоснование, точная формулировка и условия применимости ЗБЧ даются в теории

вероятностей. Другими словами, теория вероятностей является математическим обоснованием ЗБЧ.

Объект теории вероятностей — измерение объективной возможности результатов, возникающих в массе

однородных случайных событий, и выведение на этом основании количественных закономерностей,

которым они подчиняются. Сразу оговоримся, что детальное рассмотрение теории вероятностей выходит

за пределы изучаемого курса'.

С ее помощью вычисляются шансы возможного наступления случайного события. Случайный характер

варьирующих от едини-, цы к единице совокупности признаков позволяет оценивать, насколько велика

вероятность появления того или иного признака в ней. Отношение количества фактически появившихся

интересующих нас фактов к общему количеству всех возможных фактов, выраженное в виде процента или

десятичной дроби, называется частостью, или опытной (эмпирической) вероятностью. Например, если

при 50-кратном бросании монеты 30 раз выпал орел, а 20 реш-

ка, то частость орла будет равна 0,6 (30:50),

а частость решки" — ,0,4(20:50).

Вероятность— «математическая, числовая характеристика степени возможности появления какого-либо

определенного события в тех или иных определенных, могущих повторяться неограниченное число раз

условиях»

Вероятность обычно обозначается буквой Р. Например, выра-

Жение Р(Л) = 0,5 означает, что вероятность

наступления события Л равна 0,5.

Вероятность принято классифицировать по следующей шкале:

0,00 — полностью исключено

0,10 — в высшей степени неопределенно .

0,20 — весьма неправдоподобно

0,30—0,40 — неправдоподобно

0,60 — вероятно

Подробнее см.. напр.: Ягяом A.M., Ягяом ИМ. Вероятность и информация. , 1973-

Колмогоров А. И. Вероятность// БСЭ. Изд. 3-е. Т.

4. М., 1971.

502

Глава XI/. Общие вопросы анализа и обобщения данных правовой статистики

0,70 — весьма вероятно

0,80—0,90 — в высшей степени вероятно

1,00 — полностью достоверно

Таким образом, вероятность получает определенное количественное выражение, несмотря на то, что

наличие того или иного признака или его колебания является случайным.

Если в урну поместить черный и белый шары, то при выемке одинаково можно обнаружить любой из них.

При этом проявляется альтернативная изменчивость, которая заключается в возможности лишь двух

исходов: из урны можно вынуть только белый шар либо только черный шар. То же происходит и при

подбрасывании монеты. Это обстоятельство одинаковой возможности выпадания любой стороны монеты

называется равновозможностью. Событие называется равновозможным, если нет причин, делающих одно

из этих событий более возможным, чем другое. Событие называется несовместимым в том случае, когда

появление одного делает появление другого невозможным.

При многократном подбрасывании монеты или при многократной выемке шаров из урны образуется

совокупность единичных опытов, которая обладает свойствами статистической совокупности. В отдельном

опыте результат может быть различным — орел или решка, черный или белый шар, а в совокупности

опытов проявляется определенная закономерность в соотношении между числом выпавших гербов и решек

или числом вынутых черных и белых шаров.

Результат каждого единичного опыта с монетой или шарами также зависит от двух групп факторов:

основных, связанных со свойствами явления, и случайных, не связанных с этими свойствами. Однако

удобством монетной или урновой модели является, во-первых, то, что в ней легко отделить основные

причины и свойства явления от побочных; во-вторых, на этой модели легко проследить, как действует

каждая группа причин и что является результатом действия каждой из них.

В рассматриваемых примерах главное свойство монеты — ее симметричность, в силу чего при

подбрасывании шансы на выпадение герба или решки совершенно равны; главное свойство урны с шарами

— соотношение между числом черных и белых шаров. Если, например, в урне 100 черных и 100 белых

шаров,

I См.: Лапотников Л. И. Эконом и ко-мате мат и чес кий словарь. М., 1987. С. 58.

g 2. Закон больших чисел и теория вероятностей - научная основа анализа данных 503

то при выемке одного шара шансы на появление черного или белого шара совершенно одинаковы, а если в

урне в два раза больше черных, чем белых, то соответственно больше и шансов выемки черного шара.

Чтобы априори, т.е. до опыта, определить вероятность наступления какого-либо случайного явления,

нужно знать число шансов, благоприятствующих его наступлению, а также число всех возможных шансов

(как благоприятствующих, так и неблагоприятст-вующих). Отношение первой величины ко второй

называется математической вероятностью. Она выражается в виде дроби, где в числителе указывается

число благоприятствующих шансов, а в знаменателе — число всех возможных шансов. Например, при