Файл: Правовая статистика - пособие.pdf

8.1 Понятие статистического анализа и его задачи в правовой статистике

101

3) глубокий статистический анализ должен базироваться не только на дан-

ных официальной государственной правовой статистической отчетности,
но и учитывать данные специальных социально-правовых обследований.
Для изучения проблем преступности и состояния борьбы с ней недоста-
точно пользоваться данными статистической отчетности МВД, суда, юсти-
ции и прокуратуры, поскольку статистические отчеты всегда ограничены
в объеме и не содержат сведений о мотивах преступлений, о конкретных
причинах и условиях совершения преступлений, многих данных о лично-
сти преступников и др. Необходимую дополнительную информацию мож-
но получить путем выборочного обследования;

4) в процессе статистического выявления причин и условий, способствую-

щих совершению правонарушений, следует сопоставлять данные правовой
статистики с материалами других отраслей статистики (социальной, эко-
номической, демографической, моральной и т. д.) [6].

Проведение комплексного статистического анализа массовых статистических

явлений, имеющих юридическую значимость, должно проходить по следующей
схеме:

• постановка цели и задач анализа;

• общая характеристика изучаемого явления, его территориальное и времен-

ное распределение;

• подбор правового статистического материала и оценка достоверности, пол-

ноты, качества данных;

• сравнительная оценка статистических данных и приведение их в сопоста-

вимый вид;

• сводка и группировка данных;

• формирование и расчет обобщающих показателей;

• выявление и обоснование характерных черт, качественных особенностей,

связей и закономерностей изучаемых явлений и процессов;

• формулирование научных и практических выводов и предложений.

Подготовительный этап должен занимать в статистических исследованиях во-

обще и в исследованиях проблем правовой статистики в частности особое место.
Выбор проблемы исследования, целей и задач анализа предполагает предвари-
тельное ознакомление с объектом исследования, работой, уже проделанной в этом
направлении другими исследователями, и специальной литературой. Правильный
выбор проблемы, характеристика изучаемого явления, объекта исследования, уточ-
нение основных понятий и т. д. требует серьезной теоретической и методологиче-
ской подготовки исследователя.

После определения целей и задач анализа, всесторонней характеристики объ-

екта исследования необходимо определить, какие конкретно методы используются
для сбора правовых статистических данных и на основе каких источников ин-
формации по изучаемой проблеме проводится анализ. Необходимо проверить не
только инструментарий обследования, но и компетентность самих исследователей-
исполнителей, а также оптимальность места и времени проведения исследования.
Особенно это важно, когда в исследовании используются методы опроса в виде

102

Глава 8. Комплексный статистический анализ

анкетирования и интервьюирования граждан, работников правоохранительных ор-
ганов, заключенных и т. д.

Следует отметить, что проведение статистического анализа правовых и юри-

дически значимых явлений не всегда может проходить по рекомендованной схеме
(например, не всегда удается четко сформулировать несколько четких гипотез или
задач анализа), иногда исследователь чувствует что-то лишь интуитивно, исходя из
своего опыта, но именно это и может привести к успеху. Тем не менее всегда необ-
ходимо стремиться к полноте и четкости статистического анализа правовых дан-
ных, к проведению статистического анализа в неразрывной связи с качественным
анализом сущности исследуемых социально-правовых явлений на основе соответ-
ствующих методов изучения их структуры, динамики, связей и закономерностей
из арсенала теории статистики [6].

8.2 Закон больших чисел и теория вероятностей —
научная основа анализа статистических данных

В решении важнейшей задачи — установление и количественное выражение за-

кономерностей и взаимозависимости социальных явлений статистическая наука
опирается на закон больших чисел (ЗБЧ), смысл которого состоит в том, что пра-
вильности и закономерности социальных явлений могут быть обнаружены только
при их массовом наблюдении.

Специфика статистического количественного анализа социальных фактов, в ко-

торых проявляется смысл закона больших чисел, заключается в том, что сделанный
на его основе вывод, обнаруженная тенденция, закономерность относятся к сово-
купности («большому числу») как таковой. Иными словами, закон больших чисел
лежит в основе самой логики статистического умозаключения; на основе ЗБЧ вы-
является массовая закономерность.

Для статистических закономерностей весьма характерно сложное переплете-

ние внутренних и внешних причин, необходимого и случайного. Эти закономер-
ности образуются в результате действия внутренних необходимых причин.

Множество вариаций и случайных отклонений сглаживаются (элиминируют)

именно в массе, что приводит к образованию статистических закономерностей.
Проявление такой закономерности и есть результат действия закона больших чи-
сел, которое состоит в том, что совокупность большого числа случайных явлений
имеет определенные, не зависящие от случая характеристики, выражаемые коли-
чественными, показателями. То есть представление о ЗБЧ и его действии нельзя
отрывать от представления о статистической закономерности как формы, в кото-
рую облекается закономерность массового явления, изучаемая статистикой с коли-
чественной стороны. Причем ЗБЧ проявляется тем отчетливее, чем крупнее стати-
стическая совокупность [6].

Массовые закономерности, а вместе с ними и ЗБЧ, проявляются в самых раз-

личных областях действительности. Особенно наглядны они в области демогра-
фии, криминальной статистике.

В малом числе наблюдений (например, отдельные преступления) случайные

факторы не дают возможности обнаружить закономерность. Напротив, при сумми-

8.2 Закон больших чисел и теория вероятностей

103

ровании большого числа единичных явлений случайности парализуют друг друга,
что позволяет установить законы, которые при малых масштабах маскируются ин-
дивидуальными отклонениями.

Статистическая закономерность — это не особая форма движения материи,

а лишь внешнее проявление этого движения в статистических распределениях
и обобщающих статистических характеристиках. Статистически установленные
правильности в изменениях количественных показателей, повторяемость и устой-
чивость фактов свидетельствуют лишь о том, что в исследуемом массовом явлении
заложена известная закономерность, вскрытие которой составляет задачу соответ-
ствующей науки (например, криминологии, социологии).

Закономерности массового явления, объективные связи, заложенные в этом яв-

лении, находят свое выражение не в отдельных показателях, а в средней величине,
в характере распределения.

Стоит отметить, что закон больших чисел не создает уровней, а лишь регули-

рует случайные отклонения от заданных природой данного явления уровней.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Таким образом, закон больших чисел основывается на понятии
случайности и вероятности — уменьшение степени случайности
и возрастание степени вероятности наличия определенного при-
знака происходит по мере увеличения статистической совокупно-
сти [6].
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Естественнонаучное обоснование, точная формулировка и условия примени-

мости закона больших чисел даются в теории вероятностей. Другими словами,
теория вероятностей является математическим обоснованием закона больших
чисел. Объект теории вероятностей — измерение объективной возможности резуль-
татов, возникающих в массе однородных случайных событий, и выведение на этом
основании количественных закономерностей, которым они подчиняются.

С ее помощью вычисляются шансы возможного наступления случайного со-

бытия. Случайный характер варьирующих от единицы к единице совокупности
признаков позволяет оценивать, насколько велика вероятность появления того или
иного признака в ней. Отношение количества фактически появившихся интере-
сующих нас фактов к общему количеству всех возможных фактов, выраженное
в виде процента или десятичной дроби, называется частостью или опытной (эм-
пирической) вероятностью.

Вероятность — «математическая, числовая характеристика степени возможно-

сти появления какого-либо определенного события в тех или иных определенных,
могущих повторяться неограниченное число раз условиях».

Вероятность обычно обозначается буквой P. Например, выражение P

(A) = 0,5

означает, что вероятность наступления события A равна 0,5.

Вероятность принято классифицировать по следующей шкале:

• 0,00 — полностью исключено;

• 0,10 — в высшей степени неопределенно;

• 0,20 — весьма неправдоподобно;

104

Глава 8. Комплексный статистический анализ

• 0,30–0,40 — неправдоподобно;

• 0,60 — вероятно;

• 0,70 — весьма вероятно;

• 0,80–0,90 — в высшей степени вероятно;

• 1,00 — полностью достоверно.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Выводы

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Таким образом, вероятность получает определенное количественное выраже-

ние, несмотря на то, что наличие того или иного признака или его колебания яв-
ляется случайным [6].

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Если в урну поместить черный шар и белый шар, то при выемке одного шара из

урны одинаково возможно появление любого из них. При этом проявляется альтер-
нативная изменчивость, которая заключается в возможности лишь двух исходов:
из урны можно вынуть только белый шар либо только черный шар. То же про-
исходит и при подбрасывании монеты. Это обстоятельство одинаковой возможно-
сти выпадания любой стороны монеты называется равновозможностью. Событие
называется равновозможным, если нет причин, делающих одно из этих событий
более возможным, чем другое. Событие называется несовместимым в том случае,
когда появление одного делает появление другого невозможным.

Результат каждого единичного опыта с монетой или шарами также зависит от

двух групп факторов: основных, связанных со свойствами явления, и случайных, не
связанных с этими свойствами. Однако удобством монетной или урновой модели
является, во-первых, то, что в ней легко отделить основные причины и свойства
явления от побочных; во-вторых, на этой модели легко проследить, как действует
каждая группа причин и что является результатом действия каждой из них.

Чтобы априори, т. е. до опыта, определить вероятность наступления какого-

либо случайного явления, нужно знать число шансов, благоприятствующих его
наступлению, а также число всех возможных шансов (как благоприятствующих,
так и неблагоприятствующих). Отношение первой величины ко второй называется
математической вероятностью. Она выражается в виде дроби, где в числителе
указывается число благоприятствующих шансов, а в знаменателе — число всех воз-
можных шансов. Например, при подбрасывании монеты возможно два исхода. Ес-
ли считать выпадение орла благоприятным исходом, то вероятность его равна 1

/2.

Если считать благоприятным исходом появление черного шара из урны, в кото-
рой находится 70 черных шаров и 30 белых шаров, то вероятность благоприятного
исхода при выемке одного шара равна 70

/100, а вероятность неблагоприятного

исхода равна 30

/100 [6].

8.3 Основные направления анализа данных уголовно-правовой статистики 105

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Вероятность — основное понятие теории вероятностей, которая,
по образному выражению автора классических трудов по теории
вероятностей П. С. Лапласа (1749–1827), есть здравый смысл, пе-
реложенный на вычисление.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

В числовом выражении вероятность равна доле признака во всей совокупно-

сти, как, например, доле черных или белых шаров в урне. Но доля характеризует
состав совокупности, а вероятность является оценкой степени объективной воз-
можности того или иного результата при отборе наудачу одной единицы из всей
совокупности.

Вероятность органически связана с категориями причины и следствия. В са-

мом деле, наблюдаемые на поверхности процессов частности — не что иное, как
следствие тех или иных внутренних причин, определяющих вероятность явления.
Таким образом, вероятность выражает объективную меру связи, причины со след-
ствием, выступает мощным средством исследования причинности в массовых яв-
лениях. Теория вероятностей показывает, что при достаточно большом (но не ис-
черпывающем) числе наблюдений могут быть выявлены и измерены правильности
и закономерности, которые присущи изучаемой совокупности.

Применение теории вероятностей к социальным явлениям, в частности к пре-

ступности, обусловлено наряду с независимостью отдельных событий (иррегуляр-
ностью преступлений) еще и их известной устойчивостью.

Преступность представляет собой типичную статистическую совокупность,

обладающую относительно устойчивыми характеристиками, позволяющими кон-
кретно изучать ее и даже прогнозировать ее изменения [6].

8.3 Основные направления анализа данных
уголовно-правовой статистики

Уголовно-правовая статистика направлена на изучение количественной сторо-

ны преступности, мероприятий по предупреждению преступных проявлений и ис-
правлению правонарушителей.

Большую роль играет уголовно-правовая статистика и в процессе выработки

рекомендаций и практических мер контроля над преступностью.

Источниками информации в процессе анализа явлений уголовно-правового ха-

рактера служат:

• документы первичного учета (статистические карточки форм №1, 1.1, 1.2,

2, 3, 4, 6) и официальной статистической отчетности правоохранительных
органов (отчеты о зарегистрированных, раскрытых и нераскрытых пре-
ступлениях (форма №1), о состоянии преступности и результатах расследо-
вания (форма №1-А), единый отчет о преступности (форма №1-Г) и многие
другие);

• данные отчетов о работе прокурора (форма П) и прокурорских проверок

состояния законности;