Организация статистического наблюдения в судах, участках мировых судей

 

7. Статистика  прокурорского надзора.

 Самостоятельным подвидом правовой статистики является статистика прокурорского надзора за соблюдением режима законности, количественно отражающей многогранную деятельность прокуратуры как в центре, так и на местах. В первую очередь это надзор за соблюдением прав и свобод человека и гражданина, надзор за соблюдением прав человека органами, осуществляющими оперативно-розыскную деятельность, дознание и предварительное следствие, за соблюдением законности в местах содержания задержанных, предварительного заключения, уголовно-исполнительных учреждений. Это надзор за правотворческой деятельностью в субъектах Федерации и координация деятельности по борьбе с преступностью органов внутренних дел, Федеральной службы безопасности, налоговой полиции, таможенной службы и других правоохранительных органов и т.д.

 

 

8. Статистика виктимности. Объект виктимологической статистики.

Учеными обоснован виктимологический аспект изучения преступности, конечная цель которого — выработка определенных мер, позволяющих избегать ситуаций, в которых поводом к совершению преступлений может быть личность или поведение самой жертвы.

Виктимное поведение — это один из типов социально отклоняющегося поведения, имеющего свою специфику.

Статистика виктимности – раздел уголовно-правовой статистики, изучающий количественную характеристику личности потерпевших и их поведения.

Объект виктимологической статистики –

1) совершенное  преступление, личность обвиняемого и причиненный им вред;

2) демографические, социально-психологические, правовые и другие признаки, характеризующие личность потерпевшего;

3) роль потерпевшего  в конфликтной ситуации (его взаимодействие с обвиняемым, его состояние и поведение в момент совершения преступления, вопрос о «вине» потерпевшего — моральной, совместной, гражданско-правовой, уголовной и пр.)

 

9. Статистическое исследование. Основные этапы

Статистическое исследование – это последовательность следующих этапов:

1. Сбор статистического материала;
2. Классификация собранного материала и вычисление обобщающих показателей;
3. Выявление тенденций, закономерностей и связей в совокупности собранных фактов;
4. Прогнозирование социально-правового явления.

 

10. Понятие генеральной и выборочной совокупности. Ошибка репрезентативности.

Генеральная совокупность – полная совокупность объектов, подвергающихся статистическому исследованию.

Выборочная совокупность – часть генеральной совокупности, взятая для непосредственного изучения.

Ошибка репрезентативности — разность между показателями выборочной и генеральной совокупности. Величина ошибки репрезентативности зависит от способа организации выборки.

 

11. Способы сбора статистического материала

Существует 2 вида сбора статистического материала: статистическое наблюдение и опрос.

Статистическое наблюдение – планомерное, научно организованное и, как правило, систематическое получение данных (сбор сведений) о массовых явлениях и процессах социальной и экономической жизни путем регистрации существенных признаков каждой единицы их совокупности. Объектом статистического наблюдения являются обобщение судебной практики, динамика уголовных дел и т.д.

При опросе источником сведений являются сами опрашиваемые лица. Это способ сбора данных об объективных фактах, мнениях, знаниях и т.д., основанный на непосредственном (очный опрос — интервью) и опосредованном (заочный опрос — анкетирование) взаимодействии между исследователем (интервьюером) и опрашиваемым (респондентом).

 

12. Систематизация (группировка) статистического материала. Ряды распределения.

Для познания структуры и основных свойств исследуемого объекта необходимо классифицировать материал, т.е. сгруппировать его

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.

Для создания группировки необходимо построить ряды распределения. Статистический ряд распределения — упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по определенному варьирующему признаку.

Ряд распределения, построенный по качественному признаку, называется атрибутивным.

Ряд распределения, построенный по количественному признаку, называется вариационным.

 

13. Обобщающие характеристики рядов распределения. Относительные и средние показатели.

Обобщающие показатели рядов распределения рассчитывают для определения свойств изучаемого явления. Обобщающие показатели бывают трех видов: относительные показатели, средние показатели и показатели вариаций.

Относительные показатели – отражают отношение показателя признака с принятой базой.

Средние показатели – это обобщающие показатели, выражающие типичные размеры количественно варьирующих признаков качественно однородных массовых общественных явлений или процессов.

 

14. Показатели вариации. Дисперсия. Коэффициент вариации.

Изучаемые статистикой массовые общественные явления и процессы обладают как общими для всей совокупности, так и особенными, индивидуальными свойствами, различия между которыми называют вариацией.

Дисперсия отражает разброс колебаний признака вокруг средней величины.

Коэффициент вариации (измеряется в процентах) позволяет оценить однородность признака, выборки. Если коэффициент вариации < 30%, то такая выборка считается однородной, такой средней величине можно доверять.

 

15. Понятие  динамического ряда.  Характеристики динамического ряда.

Ряды динамики (хронологические, временные) представляют собой ряды изменяющихся во времени значений статистического показателя расположенных в хронологическом порядке. Их составными элементами являются цифровые значения данного показателя и периоды или моменты времени, к которым они относятся.

Динамический ряд отражает изменение признака во времени.

Важнейшая характеристика рядов динамики — их уровень. Уровень в статистике — это размер (объем, величина) того или иного явления, достигнутый в определенный период или к определенному моменту. Соответственно, величина членов ряда динамики — его уровень.

Различают начальный, средний и конечный уровни динамического ряда.

Начальный уровень показывает величину первого, конечный — величину последнего члена ряда.

Средний уровень (средняя хронологическая) представляет собой среднюю хронологическую вариационного ряда и исчисляется в зависимости от того, является ли динамический ряд интервальным или моментным.

В интервальном ряду динамики (при равенстве интервалов) средний уровень ряда исчисляется по простой средней арифметической. Он показывает общую характеристику уровня явления за весь наблюдаемый период.

Еще одна важная характеристика динамического ряда — его длина — время, прошедшее от начального до конечного наблюдения, или число таких наблюдений.

 

16. Корреляционный анализ.  Понятие  коэффициента  корреляции.

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 называемый коэффициент корреляции.

Формула коэффициента корреляции:

R= ∑dxdy / √∑dx2dy2 ,

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

 

17. Регрессионный анализ. Понятие регрессии.

Регрессиоонный (линейный) анализ — метод моделирования измеряемых данных и исследования их свойств. Данные состоят из пар значений зависимой переменной (переменной отклика) и независимой переменной (объясняющей переменной).

Регрессия — зависимость математического ожидания (например, среднего значения) случайной величины от одной или нескольких других случайных величин (свободных переменных), то есть . Регрессионным анализом называется поиск такой функции, которая описывает эту зависимость.

 

18. Прогноз. Виды прогнозов.

Прогноз - это результат процесса прогнозирования, выраженный в словесной, математической, графической или другой форме суждения о возможном состоянии объекта  и его среды в будущий период времени.

Виды прогноза можно классифицировать по нескольким признакам.

По временному охвату различают следующие виды прогноза:

– краткосрочный;

– среднесрочные;

– долгосрочные.

По типу прогнозирования различают:

– поисковые;

– нормативные;

– основанные на творческом видении.

По степени вероятности будущих событий:

– вариантные;

– инвариантные.

По способу представления результатов прогноза:

– точечные;

– интервальные.

 

 

19. Прогноз на основе метода экспертных оценок.

 

Экспертные (интуитивные) методы основаны на использовании знаний специалистов-экспертов об объекте прогнозирования и обобщении их мнений о развитии (поведении) объекта в будущем. Экспертные методы в большей мере соответствуют нормативному прогнозированию скачкообразных процессов.

Сущность метода экспертных оценок заключается в проведении экспертами интуитивно-логического анализа проблемы с количественной оценкой суждений и формальной обработкой результатов. Получаемое в результате обработки обобщенное мнение принимается как решение проблемы (в данном случае - прогноз).

 

20. Прогноз на основе метода экстраполяции.

При исследовании динамического ряда может возникнуть необходимость «заглянуть» за пределы динамического ряда и отыскать также на основе изучения известных уровней ряда предполагаемые его уровни в будущем, т.е. осуществить прогноз. В этом случае применяется экстраполяция ряда динамики, т.е. нахождение по динамическому ряду известных значений последующих значений, находящихся за пределами динамического ряда.

Благодаря относительной устойчивости закономерностей развития социальных явлений экстраполяция вполне применима для их прогнозирования на сравнительно короткие сроки.

Для уточнения прогноза методом экстраполяции необходимо выявить связи между факторами внешней среды и системой.

 

Литература

 

Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 1995.

Лялин В.С., Костырь Е.А. Симонеко  А.В.. Правовая статистика. Учебник для вузов. СПБ.2008.

Рыбак А.В. Правовая статистика: Учебно-практическое пособие. –  Хабаровск: ДВЮИ МВД РФ, 2004

Рыбак А.В., Бондарь К.М., Скрипко П.Б.. Правовая статистика: Практикум. – Хабаровск: ДВЮИ МВД РФ, 2008

Савюк Л.К. Правовая статистика: Учебник.— М.: Юристъ, 2004. — 588 с.

Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. 2-е изд., перераб. И доп. М.: Статистика, 1997.