В результате в этих карточках отражается около 1500 признаков, характеризующих выявленное и раскрытое преступление: краткое описание преступления, его квалификация и категория, место, способ, мотивы преступления, кем выявлено и расследовано преступление, движение дела и т.д.
Учет лиц, совершивших преступления, охватывает всех лиц, в отношении которых утверждено обвинительное заключение, либо санкционированы направление протокола с материалами в суд или передача материалов для применения мер общественного воздействия без возбуждения уголовного дела. Также подлежат учету лица, в отношении которых уголовные дела либо прекращены, либо в возбуждении уголовного дела отказано по ряду причин.
Учет уголовных дел отражает движение уголовных дел в процессе расследования и осуществляется на основании карточек на выявленное преступление (форма №1) и движение уголовного дела (форма №3). Карточка о движении уголовного дела заполняется прокурором, следователем или работником органа дознания.
Методология и задачи статистической сводки
Статистическая сводка состоит в приведении в определенный порядок, систематизации и сведении вместе первичных материалов статистического наблюдения. На этой стадии многочисленные характеристики индивидуальных проявлений отдельных варьирующих признаков конкретных преступлений, административных правонарушений и гражданско-правовых деликтов перерастают в характеристику изучаемой совокупности в целом (процентов, коэффициентов, средних).
Статистическая сводка позволяет перейти от первичных материалов из статистических карточек, журналов учета и т.д. к обобщающей характеристике совокупности в целом (от отдельных преступлений к преступности как социально-правовому явлению и т.п.), осуществлять анализ и прогнозировать развитие изучаемых явлений и процессов.
Статистическая сводка не менее важна, чем статистическое наблюдение, так как неправильная обработка материалов может привести к утрате первоначального (истинного) смысла первичных данных. Поэтому статистическая сводка должна проводиться по определенной программе и плану.
Программа статистической сводки включает следующие этапы:
− разработка системы показателей, характеризующих преступность или другое социально-правовое явление в целом и его отдельные группы;
− статистическая группировка полученных данных;
− подсчет групповых и общих итогов (техника (вручную, на ЭВМ) и способы сводки);
− разработка макетов сводных статистических таблиц для представления результатов сводки (например, форм статистической отчетности).
Содержание программы сводки определяется задачами конкретного статистического исследования. План статистической сводки содержит информацию о последовательности и сроках выполнения отдельных этапов сводки, ее исполнителях и порядке представления результатов.
По форме (способу) обработки статистических данных сводка может быть децентрализованной (документы первичного учета сводятся на местах и в вышестоящий орган направляются уже в окончательном варианте), смешанной (обработка первичного материала осуществляется частично на местах и завершается полностью в вышестоящем органе) и централизованной (первичные данные обрабатываются в центральном органе, например Госкомстате РФ или ГИЦ МВД РФ).
Наиболее распространенной в правоохранительных органах и органах юстиции является смешанная форма сводки. Местными органами внутренних дел, прокуратурой или судом на основании первичных документов составляется отчетность, которая обобщается по региону на уровне субъекта Федерации, а затем ведомственная обработка данных завершается в ГИЦ МВД РФ, Генеральной прокуратуре или Министерстве юстиции РФ, и в виде государственной статистической отчетности предстает в Госкомстат РФ, где обобщается вместе с отчетностью по другим отраслям.
Составными элементами сводки являются:
• разработка системы показателей, характеризующих процесс или явление, как в целом, так и отдельные его группы;
• статистическая группировка полученных данных;
• подсчет групповых и общих итогов;
• оформление результатов в статистических таблицах и графиках.
Для рационального, наглядного, компактного и систематизированного изложения результатов статистической сводки группировки используются статистические таблицы и графики. Таблицы бывают простые, групповые и комбинационные. График – наглядное изображение статистических величин при помощи геометрических линий и фигур (диаграмм) и географических картосхем (картограмм). Статистическая таблица содержит два основных элемента: подлежащее и сказуемое. Подлежащее – объект изучения или перечень единиц совокупности, которые характеризуются в таблице. Сказуемое – перечень показателей, характеризующих подлежащее.
Показатели вариации и способы их вычисления
Конкретные условия, в которых находится каждый из изучаемых объектов, а также особенности их собственного развития (социальные, экономические и пр.) выражаются соответствующими числовыми уровнями статистических показателей. Таким образом, вариация, т.е. несовпадение уровней одного и того же показателя у разных объектов, имеет объективный характер и помогает познать сущность изучаемого явления.
Для измерения вариации в статистике применяют несколько способов.
Наиболее простым является расчет показателя размаха вариации Н как разницы между максимальным (Xmax) и минимальным (Xmin) наблюдаемыми значениями признака:
H=Xmax - Xmin.
Однако размах вариации показывает лишь крайние значения признака. Повторяемость промежуточных значений здесь не учитывается.
Более строгими характеристиками являются показатели колеблемости относительно среднего уровня признака. Простейший показатель такого типа – среднее линейное отклонение Л как среднее арифметическое значение абсолютных отклонений признака от его среднего уровня:
При повторяемости отдельных значений Х используют формулу средней арифметической взвешенной:
Показатель среднего линейного отклонения нашел широкое применение на практике. С его помощью анализируются, например, состав работающих, ритмичность производства, равномерность поставок материалов, разрабатываются системы материального стимулирования. Но, к сожалению, этот показатель усложняет расчеты вероятностного типа, затрудняет применение методов математической статистики.
Основы дисперсионного анализа
Дисперсионный анализ, предложенный Р. Фишером, является статистическим методом, предназначенным для выявления влияния ряда отдельных факторов на результаты экспериментов.
В основе дисперсионного анализа лежит предположение о том, что одни переменные могут рассматриваться как причины (факторы, независимые переменные), а другие как следствия (зависимые переменные). Независимые переменные называют иногда регулируемыми факторами именно потому, что в эксперименте исследователь имеет возможность варьировать ими и анализировать получающийся результат.
Основной целью дисперсионного анализа является проверка статистической значимости различия между средними (для групп или переменных). Эта проверка проводится с помощью разбиения суммы квадратов на компоненты, т.е. с помощью разбиения общей дисперсии (вариации) на части, одна из которых обусловлена случайной ошибкой (то есть внутригрупповой изменчивостью), а вторая связана с различием средних значений. Последняя компонента дисперсии затем используется для анализа статистической значимости различия между средними значениями. Если это различие значимо, нулевая гипотеза отвергается и принимается альтернативная гипотеза о существовании различия между средними.
Поэтому в статистических научных исследованиях для измерения вариации чаще всего применяют показатель дисперсии.
Дисперсия признака (s2) определяется на основе квадратической степенной средней:
.
Показатель s, равный , называется средним квадратическим отклонением.
В общей теории статистики показатель дисперсии является оценкой одноименного показателя теории вероятностей и (как сумма квадратов отклонений) оценкой дисперсии в математической статистике, что позволяет использовать положения этих теоретических дисциплин для анализа социально-экономических процессов.
Если вариация оценивается по небольшому числу наблюдений, взятых из неограниченной генеральной совокупности, то и среднее значение признака определяется с некоторой погрешностью. Расчетная величина дисперсии оказывается смещенной в сторону уменьшения. Для получения несмещенной оценки выборочную дисперсию, полученную по приведенным ранее формулам, надо умножить на величину n / (n – 1). В итоге при малом числе наблюдений (< 30) дисперсию признака рекомендуется вычислять по формуле
.
Обычно уже при n > (15÷20) расхождение смещенной и несмещенной оценок становится несущественным. По этой же причине обычно не учитывают смещенность и в формуле сложения дисперсий.
Если из генеральной совокупности сделать несколько выборок и каждый раз при этом определять среднее значение признака, то возникает задача оценки колеблемости средних. Оценить дисперсию среднего значения можно и на основе всего одного выборочного наблюдения по формуле
,
где n – объем выборки; s2 – дисперсия признака, рассчитанная по данным выборки.
Величина носит название средней ошибки выборки и является характеристикой отклонения выборочного среднего значения признака Х от его истинной средней величины. Показатель средней ошибки используется при оценке достоверности результатов выборочного наблюдения.
Заключение
Развитие теории как общей, так и отраслевой статистики, способствовало становлению статистического учета (практической статистики) преступлений, иных правонарушений, судимостей, количества заключенных, деятельности правоохранительных органов, гражданско-правовых решений и других явлений и процессов, характеризующих правоприменительную практику.
Значение правовой статистики состоит прежде всего в том, что она представляет собой самостоятельный специфический метод исследования общественных процессов и явлений, позволяющий обнаруживать закономерности и тенденции правонарушений и давать им количественную оценку.
Регистрация, обобщение и тщательное изучение массы фактов правонарушений и государственных мер социального контроля над ними на основе методов правовой статистики является основой эффективного управления процессом борьбы с этими правонарушениями.
Материалы статистики играют важную роль в обобщении и распространении положительного опыта и координации деятельности разных правоохранительных органов, преодолении их разобщенности. Они находят также применение в сфере законотворчества. Важным направлением использования материалов правовой статистики являются теоретические исследования правонарушений и проблем борьбы с ними.
Правовая статистика, отражая количественную сторону совершенных преступлений и связанных с ними социальных явлений и процессов, обеспечивает науку и практику борьбы с преступностью необходимыми сведениями эмпирического характера, выполняя роль фактической основы, без опоры на которую невозможно проводить целеустремленную, научно обоснованную борьбу с преступностью.
Правовая статистика обеспечивает все основные направления этой работы.
Список литературы
1. Брусникина С.Н. Правовая статистика: Учебно-методический комплекс. – М.: Изд. центр ЕАОИ. 2008.
2. Горемыкина Т.К. Общая и правовая статистика. – М.: МГИУ, 2006.
3. Лунеев В.В. Юридическая статистика: Учебник. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Юристъ, 2004.
4. Правовая статистика: Учеб. пособие / Под ред. Ф.Л. Шарова. – М.: МИЭП, 2007.
5. Савюк Л.К. Правовая статистика: Учебник. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Юристъ, 2005.
6. Чернова Т.В. Экономическая статистика Учебное пособие. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999.
[1] Правовая статистика: Учеб. пособие / Под ред. Ф.Л. Шарова. – М.: МИЭП, 2007.С.46.
[2] Брусникина С.Н. Правовая статистика: Учебно-методический комплекс. – М.: Изд. центр ЕАОИ. 2008. С.25
[3] Савюк Л.К. Правовая статистика: Учебник. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Юристъ, 2005.
[4] Брусникина С.Н. Правовая статистика: Учебно-методический комплекс. – М.: Изд. центр ЕАОИ. 2008.
Страницы: 1, 2
