Закон больших чисел в наиболее простой формулировке звучит следующим образом: количественные закономерности массовых явлений отчетливо проявляется только лишь в достаточно большом их числе.

3. Первичный учет. Задачи, основные документы

Первичный учет – это регистрация различных фактов, событий, производимая по мере их совершения, как правило, на особом документе, называемом первичным учетным документом. Первичный учёт преступлений — это упорядоченная система сбора, регистрации и обобщения информации о преступности и государственных мерах социального контроля над ней и их движения путём сплошного, непрерывного и документального учёта преступлений, лиц, их совершивших, и процессуальной деятельности органов уголовной юстиции на этом направлении.

Основные задачи первичного учёта:

• формирование полной и достоверной информации об объектах статистического наблюдения;

• обеспечение информацией, необходимой внутренним и внешним пользователям статистической отчётности для решения практических и научных задач в области социального контроля над правонарушениями.

Совместным Указанием от 5-6 ноября 1996г. Прокуратуры РФ и МВД России “О введении в действие документов первичного учёта преступлений и лиц, их совершивших” введены в действие следующие документы первичного учёта:

• на выявленное преступление (форма №1);

• о результатах расследования преступления (форма №1.1);

• на преступление, по которому лицо, его совершившее, установлено (форма №1.2);

• на лицо, совершившее преступление (форма №2);

• о движении уголовного дела (форма №3);

• о результатах возмещения материального ущерба и изъятия предметов преступной деятельности (форма №4);

• о результатах рассмотрения дела в суде (форма №6).

В документах первичного учёта содержится обширная информация по разнообразным признакам, характеризующая в большей или меньшей мере, с одной стороны, все элементы состава преступления: субъект преступления, объект посягательства, объективную и субъективную стороны преступления, с другой — процессуальные, криминалистические аспекты деятельности органов уголовной юстиции по обнаружению, раскрытию и расследованию преступлений.

Вместо составления статистических карточек допускается перенос аналогичной информации по ним на магнитные носители с обязательной регистрацией преступления.

4. Основные задачи статистической группировки

Метод группировок применяется для решения задач, возникающих в ходе научного статистического исследования:

- выделение социально-экономических типов явлений;

- изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;

- изучение связей и зависимостей между отдельными при знаками явления.

Для решения этих задач применяют (соответственно) три вида группировок: типологические, структурные и аналитические (факторные).

Типологическая группировка решает задачу выявления и характеристики социально-экономических типов (частных подсовокупностей) путем разделения качественно разнородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки.

Примерами типологической группировки могут служить группировки секторов экономики, хозяйствующих субъектов по формам собственности (группы предприятий государственной собственности, федеральной собственности, муниципальной собственности, частной собственности и смешанной собственности).

Признаки, по которым производится распределение единиц изучаемой совокупности на группы, называются группировочными признаками, или основанием группировки. Выделить типичное можно не по любому признаку, а только по определенному, который должен изменяться в зависимости от условий места и времени. Для правильного выбора группировочных признаков необходимо предварительно выявить возможные типы, четко формулировать познавательную задачу.

Если группировочными признаками выступают признаки атрибутивные (форма собственности, отрасль производства и т.д.), то образовать группы сравнительно просто.

Выделение типов на основе количественного признака состоит в определении групп с учетом границ перехода количественного признака в новое качество, в новый тип явления.

Однако во всех случаях типологических группировок выбор группировочных признаков всегда должен быть основан на анализе качественной природы исследуемого явления. Экономический анализ сущности и закономерности развития явления должен быть направлен на то, чтобы в соответствии с целью и задачами исследования положить в основание группировки существенные признаки. При этом следует иметь ввиду, что один и тот же материал при различных приемах группировки может привести к диаметрально противоположным выводам. Раскрыть закономерности экономического развития помогут те группировки, которые исходят из реально существующих закономерностей.

Структурной группировкой называется группировка, в которой происходит разделение выделенных с помощью типологической группировки типов явлений, однородных совокупностей на группы, характеризующие их структуру по какому-либо варьирующему признаку.

К структурным относится группировка населения по размеру среднедушевого дохода, группировка хозяйств по объему продукции, структура депозитов по сроку их привлечения.

Анализ структурных группировок, взятых за ряд периодов или моментов времени, показывает изменение структуры изучаемых явлений, т. е. структурные сдвиги. В изменении структуры общественных явлений отражаются важнейшие закономерности их развития.

Аналитические (факторные) группировки, в частности, исследуют связи и зависимости между изучаемыми явлениями и их признаками. В основе аналитической группировки лежит факторный признак и каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака. Так, группируя достаточно большое число рабочих по факторному признаку x – квалификации (разряду) с указанием их заработной платы, можно заметить прямую зависимость результативного признака у – средней месячной заработной платы рабочих от квалификации: чем выше квалификация, тем выше и средняя месячная зарплата (хотя у отдельных рабочих с более высоким разрядом она может быть ниже).

Используя в аналитических группировках методы математической статистики, можно определить показатель тесноты (силы) связи между изучаемыми признаками.

В зависимости от степени сложности массового явления и от задач анализа группировки могут производиться по одному или нескольким признакам.

Если группы образуются по одному признаку, группировка называется простой (например, распределение населения по возрастным группам, а семей – по уровню доходов и т.д.). Группировка по двум или нескольким признакам называется сложной. Если группы, образованные по одному признаку, делятся на подгруппы по второму, а последние - на подгруппы по третьему и т.д. признакам, т. е. в основании группировки лежит несколько признаков, взятых в комбинации, то такая группировка называется комбинационной (например, дополнив простую группировку населения по возрастным группам группировкой по полу, получим комбинационную группировку). Комбинационная группировка позволяет выявить и сравнить различия и связи между исследуемыми признаками, которые нельзя обнаружить на основе изолированных группировок по ряду группировочных признаков. Однако при изучении влияния большого числа признаков применение комбинационных группировок становится невозможным, поскольку чрезмерное дробление информации затушевывает проявление закономерностей. Даже при наличии большого массива первичной информации приходится ограничиваться двумя - четырьмя признаками.

Использование в статистических исследованиях ЭВМ и статистической теории распознавания образов позволило разработать метод группировки совокупности единиц одновременно по множеству характеризующих признаков. Такие группировки получили название многомерных.

Многомерная группировка или многомерная классификация основана на измерении сходства или различия между объектами (единицами): единицы, отнесенные к одной группе (классу), различаются между собой меньше, чем единицы, отнесенные к различным группам (классам). Мерой близости (сходства) между объектами могут служить различные критерии. Самой распространенной мерой близости является евклидово расстояние между объектами, представленными точками в n-мерном пространстве. Чем меньше это расстояние, тем больше близость.

Задача многомерной группировки сводится к выделению сгущений точек (объектов) в n-мерном пространстве. Группы (кластеры) формируются на основании близости объектов одновременно по всему комплексу признаков, описывающих объект. Нахождение этих групп осуществляется методами кластерного анализа на ЭВМ.

Многомерные группировки позволяют решать целый ряд таких важных задач экономико-статистического исследования, как формирование однородных совокупностей, выбор существенных признаков, выделение типичных групп объектов и др. В зависимости от вида группировочных признаков различают группировки по атрибутивным и количественным признакам. Если атрибутивный признак имеет мало разновидностей, то количество групп определяется числом этих разновидностей. Таковы, например, группировки населения по полу, семейному положению, образованию; распределение населения на городское и сельское. Определение числа групп при группировке по варьирующему количественному признаку (например, распределение населения по уровню доходов, потреблению отдельных продуктов питания и др.) требует специальных расчетов.

5. Величины степени и сравнения

Относительные величины степени и сравнения позволяют сопоставлять различные показатели в целях выявления, какая величина и на сколько больше другой, в какой мере одно явление отличается от другого или схоже с ним, что имеется общего и отличительного в наблюдаемых статистических процессах и т.д. Сравнительный анализ количественных показателей – один из важных приемов в юридической практике статистических обобщений. Он сопровождает все виды относительных и средних величин. В той или иной мере мы апеллировали к методам сравнения при рассмотрении аналитических возможностей относительных величин распределения, интенсивности, динамики.

1 Показатели распределения или структуры совокупности обычно измеряются в процентах удельных весов и открывают большие возможности для сопоставлений.

2 Показатели отношения части к целому, или отношения интенсивности, чаще всего измеряются в коэффициентах (в числе преступлений, осужденных, дел, исков и т.д.) на 100 тыс. населения. Этот относительный показатель был разработан не только для более объективной оценки массовых явлений, но и для сравнения несопоставимых абсолютных величин. Несопоставимые сведения о деятельности юридических учреждений, гражданском и уголовном судопроизводстве, судимости, преступности, правонарушаемости, зафиксированные в разных странах, регионах, районах и населенных пунктах, после пересчета на население становятся более или менее сопоставимыми и сравнимыми.

6. Средняя арифметическая величина

Средняя арифметическая является наиболее распространенным видом степенных средних, используется в случаях, когда объём усредняемого признака является аддитивной величиной, т.е. образуется как сумма его значений по всем единицам статистической совокупности. При этом если индивидуальные значения признака у статистических единиц заменить средней арифметической, то суммарный объем признака по совокупности в целом сохраняется неизменным. Это означает, что средняя арифметическая есть среднее слагаемое.

Средняя арифметическая простая используется при работе с несгруппированными данными и рассчитывается по формуле:

Если в исходных данных отдельные значения усредняемого признака повторятся, то расчет средней проводится по сгруппированным данным или вариационным рядам. В подобных случаях для расчета необходимо применять среднюю арифметическую взвешенную – среднюю сгруппированных величин.

частость, т. е. удельный вес статистических единиц, обладающих определенным значением признака в общем объеме совокупности.

Средняя арифметическая обладает рядом полезных свойств, к важнейшим из которых относятся:

1. Средняя арифметическая постоянной величины равна этой величине:

2. Алгебраическая сумма отклонений вариант от их средней арифметической равно нулю:

3. Если все варианты уменьшить (увеличить) на постоянное число А, то средняя арифметическая из них уменьшится (увеличится) на это же число:

4. Если все варианты одинаково увеличить (уменьшить) в одно и то же число раз, то средняя арифметическая увеличится (уменьшится) во столько же раз: