Виды статистических группировок

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ № 4

 

Тема 3: «Статистическая сводка и группировка»

 

Цель занятия: раскрыть понятия статистической сводки и группировки, приобрести практические навыки группировки статистических данных.

КРАТКИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯ

Понятие и содержание статистической сводки

 

Статистическая сводка– об­работка материалов статистического наблюдения, в целях получения обобщен­ной характеристики изучаемого явления или процесса по ряду существенных для него признаков.

Именно на этом этапе начинается «переход» от харак­теристик случайного и единичного к устойчивому и массовому, от отдель­ных преступлений, правонарушений и других единиц изучения - к пре­ступности, правонарушаемости или целостному представлению о юриди­ческой деятельности как социальным явлениям.

Различают первичную и вторичную сводку.Первичная сводка - об­работка и подсчет первичных статистических 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 в централизованном, децентрализованноми в смешанном порядке.

При централизованной сводке первичные статистические данные сосредоточи­ваются в едином центре, например в Росстате, и обрабатываются только в нем. Децентрализованная сводка позволяет вести обработку и обобщение до­кументов первичного статистического учета на местах. В случае смешанной сводки обработка и обобщение первичного статистического материала ведется частично на местах, а завершается в вышестоящем органе.

К достоинствам централизованной сводки относится возможность бо­лее легкого осуществления методологического руководства, исполь­зования квалифицированных кадров и обработки данных при помо­щи современных вычислительных средств. Существенные недос­татки централизованной сводки - затруднения при исправлении ошибок в первичных документах; получение результатов через некоторое время.

Децентрализованная сводка позволяет проверить на месте достоверность представленных данных и быстро получить необходимые итоговые данные.

Смешанная сводка сочетает оперативность исследований с оптимальным использованием сил и средств, обеспечивая итоговой информацией не только центральный орган, но подразделения на местах.

В судах общей юрисдикции преобладает смешанная форма статистической сводки. 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.

 

 

Рис. 3. Структура статистической сводки.

 

Составными элементами сводки являются:

а) разработка системы показателей, характеризующих совокупность в целом и ее отдельные части;

б) статистическая группировка полученных данных,

в) подсчет общих и групповых ито­гов,

г) оформление результатов в виде статистических таблиц и графиков.

Разработка системы показателей,характеризующих то или иное явление, считается первым, а сама группировка данных - вторымэле­ментом 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 разделение 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 виды преступлений, категории их тяжести; теория кримино­логии - виды криминальных мотиваций, содержание причин и усло­вий и т.д.

Группировочные признаки могут отражать качественную или ко­личественную сторону изучаемого явления. При распределении дан­ных по количественнымпризнакам необходимо выделить общее количест­во групп и определить разницу между максимальным и минимальным значениями признака (интервала) в каждой группе. Причем интерва­лы нельзя выбирать произвольно, они должны отражать существенные стороны явлений и процессов, раскрывать переход количества в качество.

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.

В криминологической литературе выделяются еще и 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 трех лет лишения свободы; преступления сред­ней тяжести – пяти лет; тяжкие - 10 лет; особо тяжкие - свыше 10 лет и более строгое наказание.

Сравнение объектов по «полуколичественному» признаку позво­ляет зафиксировать лишь тот факт, что у одной единицы совокупности 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.

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

 

 

Виды статистических группировок

 

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

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 судебной статистике группировочные признаки заложены в соответствую­щих формах статистической отчетности судов.

В судебной статистике применяются три основных вида группировок: типологическая, структурная и аналитическая.

Под типологическойгруппировкой понимают разделение изучае­мой совокупности преступлений, преступников или других явлений, имеющих юридическое значение, на отдельные качественно однород­ные совокупности по важнейшим существенным качественнымпри­знакам. Наиболее распространенные типологические группировки в уголовно-правовой статистике – 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) 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.

Структурная (вариационная)группировка статистических дан­ных производится для изучения структуры типиче­ски однородных групп преступлений, правонарушителей, гражданских исков и других показателей. Для структурной группировки материала необходимо наличие однородных совокупностей, разделяемых 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.).

В случае группировки по количественному признаку, количество групп можно определить по формуле Стерджесса:

 

n = 1+3,322*lgN,

 

где n – количество групп;

N – число единиц совокупности (объем).

Данная формула подтверждает, что выбор числа групп зависит от объема совокупности. Она дает хорошие результаты, когда совокупность состоит из большого числа единиц, а распределение единиц по группировочному признаку близко к нормальному.

 После установления числа групп определяются интервалы группировки. Интервал группировки – это интервал значений варьирующего признака. Нижняя граница интервала – это наименьшее значение признака в интервале, а верхняя граница – его наибольшее значение. Ширина интервала – это разность между верхней и нижней границами интервала.

Величина равного интервала определяется по формуле:

 

h = R/n = (x_max – x_min)/n,

 

где x_max, x_min – соответственно максимальное и минимальное значения признака в совокупности; n – число групп. Полученную величину h называют шагом интервала.

Если размах вариации признака R в совокупности велик и значения признака варьируют неравномерно, то необходимо использовать группировку с неравными интервалами. Одним из способов построения неравных интервалов является применение прогрессивно-возрастающих и прогрессивно-убывающих интервалов. Для построения неравных интервалов используют арифметическую или геометрическую прогрессию:

 

h_i+1 = h_i + a (для случая арифметической прогрессии),

 

h_i+1 = h_i*q (для случая геометрической прогрессии),

 

где h_i – величина i-ого интервала, а h_i+1 – величина следующего за i-ым интервалом, a и q – константы. Причем для прогрессивно-возрастающих интервалов константа a имеет знак «плюс», а для прогрессивно-убывающих – «минус». Константа q для прогрессивно-возрастающих интервалов имеет значение больше единицы, а для прогрессивно-убывающих – меньше единицы.

Интервалы группировок могут быть закрытыми и открытыми. Закрытыми называют такие интервалы, для которых указаны верхняя и нижняя границы (например: 200 - 300, 300 - 400, 400 - 500). Открытые интервалы имеют только одну границу (например: до 200, 500 и более).

Аналитическаягруппировка 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.

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 правовых и других юридически значимых явлений и процессов, как правило, применяются вместе.

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

Сложныегруппировки 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. Комбинированные группировки помогают решать многие задачи – и выделения типов, и выявления структурных сдви­гов, и изучения взаимосвязей.

Многомерныегруппировки формируются на основе одного из ме­тодов статистической теории распознавания образов –  кластерного анализа (от англ. cluster – скопление, группа элементов, характеризуе­мые каким-то общим свойством). 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. 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.

Вторичныегруппировки 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 проведении двух и более группировок с различными интервалами к од­ной сопоставимой; при образовании более укрупненных групп, в кото­рых яснее проявляются реальные тенденции.

 

ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАДАНИЯ И ПОРЯДОК ИХ ВЫПОЛНЕНИЯ

 

Для закрепления изученного материала предлагается выполнить следующие практические задания.

Задание 1. Определите группировочные интервалы для данных приведенных в таблице, при условии, что они равные.

 

---

Дата добавления: 2018-06-01; просмотров: 873; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

---

---

Мы поможем в написании ваших работ!