37048 (606828), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Більш складнішу схему становить собою шаховий баланс міжрайонних або міжгалузевих зв'язків по вантажообігу, виробничому споживанню продукції тощо. Аналіз таких балансів дозволяє глибоко дослідити закономірності процесу відтворення і спиратися на них при плануванні.
Балансовий метод вивчення взаємозв`язків застосовується дуже часто в економічній статистиці. У правовій статистиці цей метод використовується рідко. Його можна використовувати в практичній діяльності правоохоронних органів лише для побудови балансу руху кримінальних, цивільних або адміністративних справ в правоохоронних органах, органах суду.
Метод порівняння паралельних рядів. Цей метод широко застосовується для встановлення зв'язку між явищами, які пов`язані між собою. Сутність його полягає в тому, що дані ряду факторної ознаки розміщуються за принципом її зростання, або зменшення, або за якимось іншим принципом, і паралельно наводиться ряд даних результативної ознаки, яка залежить від факторної. Шляхом порівняння наведених рядів виявляються наявність і напрямок зміни результативної ознаки від зміни факторної ознаки. У тих випадках, коли зростання факторної ознаки тягне за собою зростання і величини результативної ознаки, можна казати про наявність прямої кореляційної залежності. Якщо ж із збільшенням факторної ознаки, величина результативної ознаки має тенденцію до зменшення, то можна припустити наявність оберненого зв`язку між ознаками.
Наявність великої кількості різних значень результативної ознаки ускладнює сприйняття таких паралельних рядів, особливо за наявністю значної кількості одиниць, які складають статистичну сукупність. В цьому випадку доцільно для встановлення факту наявності або відсутності зв`язку використовувати групові таблиці.
Паралельні ряди можна порівнювати як в статиці, тобто за один і той же час порівняння, так і в динаміці, порівнювати дані за окремі хронологічні періоди. Якщо порівнювати ряди динаміки однойменних показників на різних територіях, то можна порівнювати не тільки абсолютні прирости і темпи зростання, а й рівні на однакові дати, щоб одержати відповідь на запитання, наскільки рівень одного ряду більше або менше іншого. Можна порівнювати ряди динаміки середніх і відносних величин, що робить статистичний аналіз більш глибоким та всебічним.
Ряди розподілу можна використовувати для порівняння розподілу усього населення і осіб, які вчинили злочини, за віком, статтю, соціальним, родинним станом тощо. При цьому порівнянні можна встановити наскільки часто, за той чи інший проміжок часу зустрічається та чи інша група серед осіб, які вчинили злочини, ніж серед усього населення.
Краще порівнювати ряди динаміки, ніж ряди розподілу. При порівняльному аналізі рядів динаміки з метою наочного встановлення взаємозалежності між явищами доцільно привести ряди до однієї основи, до загальної бази порівняння. За загальну базу порівняння може бути прийнято не тільки який-небудь безпосередній рівень ряду, а й середній рівень. Приводити ряди динаміки до однієї основи треба тоді, коли ряди характеризують динаміку різних, безпосередньо не сумісних, але взаємопов`язаних рядів. Цей метод використовується в статистичній практиці для виявлення щільності між показниками досліджуваних явищ. За допомогою цього методу можна аналізувати однойменні дані, які відносяться до різних територій, наприклад, порівнювати динаміку коефіцієнта злочинності в різних країнах за певний проміжок часу.
Інколи виникає запитання: в яких випадках при вивченні паралельних рядів можна порівнювати їх рівні по відношенню до базисного (початкового) рівня, а в яких – до середнього рівня? У загальній теорії статистики існує така точка зору: якщо ряд динаміки має сталу тенденцію до зростання або зменшення, то лише тоді його треба порівнювати по відношенню до базисного рівня. У правовій статистиці краще порівнювати рівні паралельних рядів по відношенню до базисного рівня без урахування тенденцій зміни того чи іншого явища.
Цей метод вивчення взаємозв’язків між явищами може застосовуватися і у правовій статистиці. Можна, наприклад, порівнювати ряди про кількість засуджених за хуліганство і про кількість спожитого алкоголю на 100 тис. населення по окремих районах, містах або за окремі роки; кількість вчинених злочинів, кількість осіб, які вчинили злочини, і кількість засуджених. У цивільно-правовій статистиці можна порівнювати ряди кількості побудованого житла і інтенсивності житлових спорів (на 10 тис. населення); кількості зареєстрованих шлюбів і розлучень на 10 тис. населення по окремих районах або за окремі періоди тощо.
Проаналізуємо за допомогою паралельних рядів, чи стають більш молодими злочинці в районі міста за декілька років. Молодими у кримінально-правовій статистиці вважаються особи до 30 років (табл. 1).
Таблиця 1. Дані про кількість зареєстрованих злочинів в районі міста
Кількість осіб, які вчинили злочини | 1998 | 1999 | 2000 | 2001 | 2002 |
Усього | 1269 | 1217 | 907 | 679 | 684 |
В віці до 30 років | 661 | 601 | 474 | 390 | 403 |
Питома вага в віці до 30 років | 52,1 | 49,4 | 52,2 | 57,4 | 58,9 |
Абсолютні і відносні дані, які наведені в табл. 1, не дають змоги встановити наявність чи відсутність тенденції про вчинення злочинів у віці до 30 років. З метою встановлення чи відсутності такої залежності побудуємо паралельні ряди, які охарактеризують зміну питомої ваги осіб до 30 років. Усі дані братимемо по відношенню до 1998 р., тому що він є початковим. Розрахунок показників наведемо в таблиці 2.
Таблиця 2 Дані про зміну злочинності в районі міста (в % до 1998 року)
Показники | 1998 | 1999 | 2000 | 2001 | 2002 |
Усього осіб | 100 | 95,9 | 71,4 | 53,5 | 53,9 |
Осіб віці до 30 років | 100 | 90,9 | 71,6 | 59,0 | 60,9 |
Питома вага осіб до 30 років | 100 | 94,8 | 100,2 | 110,2 | 113,1 |
Тільки обчисливши усі дані по відношенню до 1998 року, можна побачити, що дійсно відбувалося в районі міста “омолодження” злочинності (третій рядок таблиці 2). Даний числовий приклад дає змогу зрозуміти можливість застосування паралельних рядів для статистичного аналізу і складність його використання. При цьому шляхом попереднього теоретичного аналізу слід з`ясувати наявність залежності між показниками і за якими критеріями його можна оцінити.
Метод статистичних групувань. Цей метод у порівнянні з методом середніх та відносних величин має велике значення для вивчення взаємозв’язку між явищами суспільного життя.
Щоб вивчити взаємозв’язок з допомогою методу групувань, необхідно розгрупувати всі одиниці за ознакою, вплив якої треба визначити, і в межах кожної групи обчислити середню величину іншої ознаки, залежної від групувальної ознаки(результативної). Порівнюючи середні значення похідної (результативної) ознаки з ознакою, яка покладена в основу групування, встановлюємо зв'язок між ознаками. Отже, поєднання методу групувань з методом середніх дає змогу обчислити групові середні, які використовуються для вимірювання взаємозалежності явищ.
При визначенні залежності будь-якої ознаки не від однієї, а від декількох ознак, треба провести групування за цими ознаками, взятими в сукупності, тобто в комбінації. На базі цього групування слід побудувати комбінаційну таблицю, в підметі якої будуть групи і підгрупи, утворені за кількома ознаками, взятими в комбінації, а в присудку – середні розміри ознаки, обумовлені групувальними ознаками.
За допомогою таких групувань можна вивчити зв`язок між злочинністю і “фоновими” явищами (алкоголізмом, наркоманією, розпутством тощо), між злочинністю неповнолітніх та їх сімейно-побутовими умовами життя, між злочинністю і рівнем освіти осіб, які вчинили злочини, і т.п. Цей метод дає змогу встановити наявність чи відсутність зв`язку між явищами, а також загальну тенденцію цієї залежності. Для проведення таких групувань є достатньо даних в статистичній звітності правоохоронних органів.
Наприклад, ми маємо такі дані про роботу 15 суддів місцевого суду (табл. 3).
Таблиця 3. Відомості про кількість розглянутих справ і якість їх розгляду
№ судді | Кількість розглянутих справ | % нескасованих вироків |
1 | 201 | 79,2 |
2 | 183 | 76,3 |
3 | 154 | 90,2 |
4 | 128 | 88,4 |
5 | 113 | 100 |
6 | 98 | 96,0 |
7 | 94 | 100 |
8 | 86 | 91,0 |
9 | 80 | 100 |
10 | 79 | 100 |
11 | 72 | 83,2 |
12 | 68 | 100 |
13 | 49 | 94,1 |
14 | 31 | 94,2 |
15 | 26 | 100 |
Використовуючи метод групування, розіб’ємо усі дані на п`ять груп з рівними інтервалами. Для цього від максимальної кількості розглянутих справ (201 справа) віднімемо мінімальну кількість розглянутих справ (26 справ) і одержаний результат поділимо на 5. Інтервали дорівнюватимуть 35 справам. Після цього шляхом нескладних арифметичних розрахунків одержимо такі дані, які будуть наглядно свідчити про залежність якості розгляду справ від завантаженості суддів. Зростання кількості розглянутих справ призводить до зниження якості судочинства і, як наслідок, до зростання питомої ваги скасованих вироків (табл. 4).
Таблиця 4. Залежність якості судочинства від завантаженості суддів.
Групи суддів за кількістю розглянутих справ | Число суддів | Середній відсоток нескасованих вироків на одного суддю |
25 – 60 | 3 | 95 |
61 – 95 | 6 | 96 |
96 – 130 | 3 | 94 |
131 – 165 | 1 | 90 |
Більше 165 | 2 | 78 |
Всього: | 15 | 90 |
Метод групувань, як й інші методи, дає змогу встановити наявність чи відсутність залежності між явищами, а також встановити загальний напрямок цієї залежності.
За допомогою статистичних групувань можна встановити вплив двох і більше факторів на зміну результативної ознаки (комбінаційні групування). Групування важливі і для вивчення зв'язків між якісними та кількісними показниками. Але метод групувань та інші розглянуті методи не дають змоги і не ставлять своїм завданням числове вираження щільності зв'язку. Це питання розв’язується в статистиці лише за допомогою методів кореляції, розроблених математичною статистикою.
Графічний метод. Він використовується для попереднього встановлення наявності зв`язку між явищами та розкриття характеру цього зв’язку, а також для вибору форми зв`язку. У статистиці його застосовують таким чином, на прямокутній системі координат наносяться індивідуальні значення ознаки (факторної) і відповідних йому значень результативної у вигляді окремих точок. (рис 1). На даному рисунку нанесені одночасно вік злочинців і кількість вчинених ними фактів хуліганства в окремих районах міста. Для умовного приклада ми взяли чотири райвідділи міста. Як видно з графіку, ця залежність є оберненою, чим старше злочинці, тим менше фактів хуліганства вони вчиняють . (Приклад умовний, дані наведені в табл. 5).
Таблиця 5. Дані про кількість виявлених осіб, які вчинили хуліганство
№ райвідділу | Вік, кількість років | Всього | |||||||
16 | 20 | 24 | 28 | 32 | 36 | 40 | |||
1 | 20 | 17 | 11 | 11 | 9 | 11 | 4 | 83 | |
2 | 18 | 15 | 12 | 11 | 10 | 6 | 3 | 75 | |
3 | 16 | 14 | 10 | 12 | 9 | 6 | 4 | 71 | |
4 | 14 | 8 | 13 | 12 | 10 | 6 | 2 | 65 | |
Всього | 68 | 54 | 46 | 46 | 38 | 29 | 13 | 294 | |
Середня кількість | 17 | 13,5 | 11,5 | 11,5 | 9,5 | 7,25 | 3,25 | 73,5 |
Рис. 1. Залежність кількості виявлених хуліганств від віку осіб, які їх вчинили.