§ 2. Виды статистических группировок
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 соответствии с этими задачами в юридической статистике применяются три основных вида группировок: типологическая, структурная и аналитическая.
Под типологической группировкой понимают расчленение изучаемой совокупности преступлений, преступников или других явлений, имеющих юридическое значение, на отдельные качественно однородные совокупности по важнейшим существенным качественным признакам. Наиболее распространенные типологические группировки в криминальной сфере – это деление преступлений по формам и видам вины (умышленные и неосторожные, которые в свою очередь делятся на преступления, совершенные с прямым
Рабочая книга социолога. М., 1976. С. 223.
161
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 несудимые, осужденные и оправданные; подозреваемые, обвиняемые, подсудимые, осужденные, заключенные), сфере деятельности (экономическая, социальная, духовная) и т. д. Качественные признаки нередко переплетаются между собой, образуя сложную типологическую группировку деяний.
Обратимся к делению преступлений в официальной отчетности правоохранительных органов на качественно однородные уголовно-правовые типы. В Особенной части УК РФ имеется шесть разделов: 1) преступления против личности, 2) преступления в сфере экономики, 3) преступления против общественной безопасности и общественного порядка, 4) преступления против государственной власти, 5) преступления против военной службы, 6) преступления против мира и безопасности человечества.
В большинстве разделов, за исключением последних двух (включающих в себя по одной одноименной главе), имеется по 3-5 глав. Всего же Особенная часть насчитывает 19 глав и 266 статей, каждые из которых предусматривают качественно особые группы и виды преступлений. Полная сложная структура уголовно-правовых типов, групп и видов преступлений воспроизводится лишь в отчетах МВД формы 1-Г и отчасти в отчетах Минюста форм 10 и 11. В остальных отчетах, а также официальных и оперативных сборниках о преступности, она используется выборочно. Этот отбор строится на двух взаимосвязанных критериях: опасности деяний и их распространенности. В него, как правило, не попадают опасные, но единичные преступления (например, терроризм) или распространенные, но малозначительные деяния (скажем, побои). Они учитываются обычно в строке «иные преступления». Однако в любом случае типологическая группировка строится не по одному, а по двум-трем и более признакам, что делает ее сложной или комбинированной.
В основе типологического деления лежат существенные признаки, отражающие качественно типические стороны тех или иных преступлений. Опираясь на существующие типологии, ГИЦ МВД РФ изменяет и дополняет их, исходя из криминологической об-
162
становки, требований жизни и практики борьбы с преступностью, ее отдельными видами и группами. При этом следует иметь в виду, что статистика должна давать не произвольные столбцы цифр, а количественное освещение различных типов изучаемого явления, которые наметились или намечаются жизнью.
В качестве примера приведем комбинированную типологическую группировку в большинстве своем «новых» преступлений так называемой экономической направленности, зарегистрированных в первые месяцы действия УК 1996 г. Она является неполной, но в ней отражены наиболее актуальные разнопорядковые качественные признаки экономической преступности.
Таблица 1 Преступления экономической направленности (январь–май 1997 г.)
Виды преступлений
Абсолютное число
Доля, %
Из них крупного размера
Абсолютное число
Доля, %
Всех видов
98205
–
15061
15,3
В том числе:
предварительное следствие
по которым обязательно
70753
100,0
13 121
18,5
Из них:
тяжкие и особо тяжкие,
45333
64,1
8624
19,0
связанные с:
потребительским рынком
7236
10,2
2048
28,3
финансово-кредитной
системой
10079
14,2
2853
28,3
внешнеэкономической
деятельностью
996
1,4
439
44,1
приватизацией
706
1,0
211
29,9
Против собственности
45053
63,7
9586
21,3
В том числе:
присвоение, растрата
17442
24,7
2720
15,6
мошенничество
18231
25,8
6001
32,9
В сфере экономической
деятельности
8100
П,4
2984
36,8
В том числе:
лжепредпринимательство
1253
1,8
844
67,4
незаконное получение
кредита
16
0,02
14
87,5
подделка денег
3228
4,6
72
2,2
контрабанда
1479
2,1
903
61,1
163
Продолжение табл. 1
Против интересов службы
в коммерческих и иных
организациях
441
0,6
12
2,7
Против государственной
власти, интересов госслужбы
7688
10,9
192
2,5
В том числе:
взяточничество
3046
4,3
142
4,7
Из приведенных примеров и табл. 1 видно, что некоторые типологические группировки переходят в классификации, имеющие устойчивый долговременный характер и фундаментальное не только статистическое, но и уголовно-правовое, криминологическое, криминалистическое, уголовно-процессуальное и пенитенциарное значение. Аналогичные классификации заложены в 13 справочниках для кодированного заполнения документов первичного учета преступлений и лиц, их совершивших, в целях сжатия кодированной информации. Справочник № 1 – классификатор отраслей, справочник №2 -- место совершения преступления, справочник № 5 – национальности, справочник № 8 -наркотические средства, справочник № 9 – социальное положение 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.
Трудовые дела чаще всего связаны с возмещением ущерба, причиненного гражданам при исполнении трудовых обязанностей, с восстановлением на работе неправомерно уволенных лиц, взысканием невыплаченной заработной платы и другими спорами. Жилищные дела группируются по характеру спора (выселение, принудительный обмен, раздел жилого помещения), видам жилого фонда (приватизированное, неприватизированное, ведомственное, отдельное, коммунальное жилье), санкциям (выселение без предоставления другого помещения, выселение с предоставлением другого жилого помещения). Особое место занимают семейные дела о расторжении брака, классифицируемые по при-
164
чинам распада семьи, усыновлении (удочерении) детей, признании отцовства и др. Гражданские дела классифицируются по результатам рассмотрения (рассмотрено с вынесением решения, прекращено, оставлено без рассмотрения, передано в другие суды)
Структурная, или вариационная, группировка статистических данных может производиться, чтобы изучить изменение структуры типически однородных групп преступлений, правонарушителей, гражданских исков и других показателей. Для структурной группировки материала необходимо наличие однородных совокупностей, расчленяемых 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.).
Количественные сдвиги в структуре изучаемых явлений за несколько лет свидетельствуют об изменении объективных тенденций и закономерностей, следственной или судебной практики, о результативности деятельности правоохранительных или других юридических органов. Взяв, например, абсолютные и относительные показатели судимости за много лет, мы выявим тенденции в судебной практике и ее связь с реальной преступностью. Изучив динамику абсолютных чисел учтенных преступлений какого-то вида, динамику его удельного веса в структуре всей преступности, мы обнаружим тенденции развития этого деяния.
Для начала рассмотрим структурную группировку динамики оконченных и неоконченных (покушений) умышленных убийств за длительный период времени (по десятилетиям).
Таблица 2
Динамика умышленных убийств в СССР (1960-1990 гг.)
Год
Число (доля, %)
Доля убийств
Доля
умышленных убийств
без покушений,
покушений,
с покушениями
%
%
1960
14258 (100,0)
55,7
44,3
1970
15 265 (100,0)
69,2
30,8
1980
21 430 (100,0)
79,9
20,1
1990
24875(100,0)
87,8
12,2
165
В табл. 2 четко просматривается уменьшение доли покушений на умышленное убийство и адекватно этому – рост оконченных умышленных убийств. Показатели реальные. Их серьезные структурные сдвиги свидетельствуют о росте агрессивности убийц, их стремлении доводить задуманное до конца. С этими выводами согласуется и рост применения огнестрельного оружия для совершения умышленных убийств. Если учесть, что за указанные 30 лет умышленные убийства увеличились на 75%, то данная структурная группировка раскрывает вполне определенные тенденции и закономерности постепенного объективного роста умышленных убийств. Он более интенсивно продолжился после распада СССР. За последние 5 лет (к 1995 г.) умышленные убийства на территории бывшего СССР увеличились в 2 раза и их уровень приблизился к 50 тыс. зарегистрированных деяний.
Структурные группировки могут быть построены на основе долевого распределения преступлений по сферам и объектам преступного посягательства, субъектам Федерации, регионам и территориям (табл. 3). Структурные различия в этом случае могут раскрывать особенности криминологической обстановки в том или ином регионе.
Таблица 3
Соотношение численности населения, числа правонарушений и преступлений в СССР по союзным республикам (ранжированы по доле населения, 1990 г.)
Доля, %
Число правона-
Республика
рушителей на
Население
Административ-
Преступления
одно преступ-
ные правонару-
ление
шения
Эстония
0,5
Нет данных
0,9
Нет данных
Латвия
0,9
1,0
1,2
13,2
Армения
1,2
0,3
0,4
13,3
Литва
1,3
1,1
1,3
13,6
Туркменистан
1,3
1,1
0,7
26,9
Киргизия
1,5
1,1
1,1
16,1
Молдавия
1,5
1,6
1,5
16,9
Таджикистан
1,8
1,5
0,6
40,6
Грузия
1,9
0,9
0,7
20,4
Азербайджан
2,5
0,4
0,5
10,6
Белоруссия
3,6
4,2
2,7
25,1
Казахстан
5,8
5,4
5,3
16,5
Узбекистан
7,0
6,7
3,2
34,3
Украина
17,9
16,1
13,3
26,9
Россия
51,3
58,5
66,0
14,5
166
Логично было бы предположить, что доли правонарушений и преступлений должны быть близки к доли населения в стране. В действительности этого нет. В Азербайджане проживало 2,5% населения Союза, правонарушения там составили только 0,4%, а преступления – 0,5, т. е. в 5 раз ниже. В Эстонии проживало 0,5% населения, а было зарегистрировано 0,9% всех преступлений. В России проживало 51,3% населения, тогда как правонарушений было зарегистрировано 58,5%, а преступлений – 66,0. Еще более существенные структурные сдвиги наблюдались в том, сколько учтенных административных правонарушений приходилось на одно преступление. Различия достигают четырехкратной величины. Всем этим структурным диспропорциям есть объяснения. Мы не углубляемся в них. Наша задача показать, какие возможности открывают структурные группировки для анализа криминологических, уголовно-правовых, уголовно-процессуальных и административно-правовых реалий.
К структурным (вариационным) группировкам примыкают ряды распределения единиц совокупности по варьирующим признакам. Примером такой группировки может служить табл. 4 об образовании правонарушителей, совершивших преступления против порядка прохождения военной службы в 70-е гг.
Таблица 4
Распределение доли преступлений по образовательному признаку, %
Виды преступлений
Число оконченных классов
Итого
4
5
6
7
8
9
10
11
Против порядка прохождения военной службы
11,0
20,1
20,8
27,1
8,3
4,7
5,3
2,7
100,0
В том числе: Самовольная отлучка
12,5
18,0
18,0
29,5
9,2
4,3
6,0
2,5
100,0
Самовольное оставление части
10,2
25,0
19,3
23,8
6,8
5,6
5,4
3,9
100,0
Дезертирство
0,0
20,1
50,2
19,9
9,8
0,0
0,0
0,0
100,0
Членовредительство
6,2
17,6
41,1
23,9
5,8
5,4
0,0
0,0
100,0
Как видно из таблицы, 79% всех правонарушителей имели образование в пределах четырех–семи классов, а среди дезертиров и членовредителей их насчитывалось соответственно 91,2 и 88,8% и
167
не было ни одного с законченным средним образованием. Различия между структурными группировками и рядами распределения в наших примерах заключаются в том, что первые вскрывают закономерности изменения структуры во времени или пространстве, а вторые – закономерности в характере распределения данных.
Аналитическая группировка 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.
В статистике явления, влияющие на другие, называются фак-ториальными, а те, которые изменяются под воздействием факториал ьных явлений или зависят от них – результативными. Если бы эти термины были приемлемы в социологии права или криминологии, то показатели преступности следовало бы отнести к результативным явлениям, а ее причины и условия – к фактори-альным. Примером таких группировок могут служить многочисленные данные, показывающие зависимость преступности от уровня воспитания, наличия в семье обоих родителей, пьянства, безработицы и т. п. В качестве иллюстрации приведем табл. 5, раскрывающую зависимость преступлений от трудоустройства и состояния опьянения правонарушителей в России.
Таблица 5
Взаимосвязь некоторых криминогенных факторов и видов преступлений
в 1995 г., %
Факторы
Умышленные убийства
Изнасилования
Хулиганство
Разбой
Грабеж
Кража
Взяточничество
Все прочие
Нет постоянного источника доходов
54,3
46,4
40,7
63,4
54,1
50,5
11,4
47,2
Состояние
алкогольного
73,5
77,6
69,8
59,7
57,0
37,7
0,0
39,0
опьянения
Состояние
наркотического
0,5
0,4
0,1
0,6
0,4
0,2
0,0
0,4
опьянения
168
Взаимосвязь между перечисленными факторами и традиционными насильственными, насильственно-корыстными и корыстными деяниями очевидна. Но криминогенное влияние трех факторов на различные виды преступлений далеко не одинаково. Например, отсутствие постоянного источника дохода регистрируется у 63,4% разбойников, но 46,4% насильников; состояние опьянения -- у 69,7% хулиганов, но совершенно отсутствует у взяточников.
Статистические взаимосвязи существуют не только между фак-ториальными и результативными явлениями, но и внутри самих «результативных» явлений, например внутри различных показателей преступности и судимости (табл. 6). Для этих целей можно посмотреть аналитическую группировку о динамике взаимосвязей между преступностью и судимостью.
Таблица 6 Основные показатели преступности и судимости в России (1991-1996 гг.), %
Показатели
1991
1992
1993
1994
1995
1996
Рассмотрено заявлений о преступлениях
100,0
121,5
123,2
114,0
125,2
117,0
Зарегистрировано преступлений
100,0
127,3
129,1
121,4
127,1
121,1
Выявлено подозреваемых
100,0
120,2
132,0
150,8
166,8
169,2
Привлечено к уголовной ответственности
100,0
119,1
147,7
170,6
199,5
211,7
Осуждено
100,0
111,7
133,4
155,7
174,4
187,3
В абсолютных показателях разница между числом рассмотренных заявлений о преступлении и количеством осужденных лиц является почти четырехкратной (даже в 1995 г. поступило 3,7 млн заявлений и сообщений о преступлениях, а осуждено было чуть более 1 млн человек, а в прежние годы это различие было большим), существенные расхождения имеются и между другими показателями, а их динамика различается менее рельефно. Она свидетельствует лишь об одном: с 1993 г. идет усиление репрессий. Темпы роста числа лиц, выявленных, привлеченных к уголовной ответственности и осужденных, существенно обгоняют темпы роста учтенной преступности. При углублении этих констатации можно прийти к важным выводам.
169
Аналитические группировки имеют большое значение для всех отраслей юридической статистики. Они дают возможность выявить многие скрытые зависимости и взаимосвязи, что имеет важное значение для принятия практических решений и развития юридической науки. Аналитический потенциал есть и у других видов группировок, а также иных статистических приемах, но собственно аналитическая группировка прямо преследует установление зависимостей между исследуемыми явлениями.
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 социально-правовых, деликтологических и криминологических аспектов, как правило, применяются вместе. Например, для установления общественной опасности и тяжести совершаемых преступлений мы можем расчленить их совокупность по категориям деяний и формам вины (типологическая группировка). Для определения результативности борьбы с преступностью различных правоохранительных органов (внутренних дел, налоговой полиции, таможенной службы, прокуратуры, службы безопасности) мы можем исследовать варьирование раскрываемости преступлений в упомянутых ведомствах (вариационная группировка). Для того чтобы установить причины и условия роста или снижения преступности в городе, регионе, стране, следует применить целый ряд аналитических группировок.
На основе рассмотренных базовых группировок могут формироваться группировки сложные, комбинированные, многомерные, вторичные и другие.
Сложные группировки 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 (см. табл. 3). Комбинированные группировки помогают решать многие задачи – и выделения типов, и выявления структурных сдвигов, и изучения взаимосвязей.
Многомерные группировки формируются на основе одного из методов статистической теории распознавания образов – клас-
170
мерного анализа (от англ, cluster – скопление, группа элементов, характеризуемые каким-то общим свойством). Кластерный анализ включает в себя большое количество вычислений и обязательно связан с использованием быстродействующих ЭВМ, что в настоящее время не является препятствием. Эти вычисления производятся не последовательно по отдельным признакам (как при комбинированной группировке), а одновременно по большому набору признаков. Этот набор образует так называемое «признаковое пространство».
Каждому признаку придается смысл координаты. Если в наборе большое число (обозначим его символом «и») 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. Мерой близости (сходства) между объектами могут служить различные критерии: коэффициент корреляции, евклидово расстояние между объектами и др. 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 группы1. Освоение многомерных группировок юридическими статистиками на основе современных компьютерных программ поможет решить многие сложные проблемы в криминологии, деликтологии и социологии права в тех случаях, когда число различных факторов (объектов) исчисляется сотнями и даже тысячами, а их взаимосвязи при обычных статистических методах выявляются с трудом.
Вторичные группировки представляют собой образование новых группировок на основе имеющихся. Это осуществляется пу-
1 См.: Ряузов Н.Н. Общая теория статистики. М., 1979. С. 92; Социальная статистика. М., 1988. С. 36-38.
171
тем 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 приведении двух и более группировок с различными интервалами к одной сопоставимой; при образовании более укрупненных групп, в которых яснее проявляются реальные тенденции.
Вторичные группировки могут решать и более сложные задачи. Нидерландский криминолог Берг, не владея закрытой в 80-е гг. уголовной статистикой СССР, на основе огромного числа открытых советских публикаций (отдельных сведений и таблиц), в которых приводились абсолютные и относительные (в процентах) показатели об уровне, структуре и динамике преступности и судимости в СССР, рассчитал и построил единый статистический ряд данных о судимости в СССР за 1920-1982 гг.1 Нельзя признать, что его вторичное обобщение было абсолютно точным, но полученные сведения близки к данным официальной статистики и относительно полно раскрывали уровень и тенденции судимости в нашей стране2, где они в эти годы имели гриф «Совершенно секретно».
Вторичные группировки осуществляются путем сглаживания, укрупнения и смыкания ряда дробных показателей.
Сглаживание рядов динамики различными методами предполагает, когда из данных первичной группировки вычисляются средние и иные показатели, в связи с чем ряд принимает плавный, сглаженный вид, что способствует более четкому выявлению основных тенденций. Например, динамический ряд преступности по среднепятилетним арифметическим данным устраняет случайные колебания в отдельные годы и выявляет главную тенденцию сокращения или роста преступных проявлений в городе, регионе или стране.
Проиллюстрируем это на динамике преступности в России за последние 20 лет (табл. 7).
1 Ger P. Van den Berg. The Soviet System of Justice: Figures and Policy. Dordrecht / Boston/ Lancaster, 1985. P. 11, 12.
2 См.: Лунеев В.В. Преступность XX века. Мировые, региональные, российские тенденции. М., 1997. С. 55.
172
Таблица 7
Динамика преступности в России (1976-1995 гг.)
Год
Зарегистрировано преступлений
Прирост (снижение), %
Средние данные по пятилетиям
Прирост по пятилетиям, %
1976 1977 1978 1979 1980
834 998 824 243 889 599 970 514 1028 284
-1,3 +7,9 +9,1 +6,0
909 526
1981 1982 1983 1984 1985
1087908 1128558 1398 239 1402 694 1418935
+5,8 +3,7 +23,9 +0,3 + 1,0
1286 867
+41,5
1986 1987 1988 1989 1990
1338424 1185914 1220 361 1619 181 1839451
-5,5 -11,4 +2,9 +32,7 + 13,6
1440 666
+ 12,0
1991 1992 1993 1994 1995
2167964 2760 652 2799 614 2632 708 2755 669
+17,9
+27,3 +1,4 -6,0 +4,7
2623321
+82,1
Ежегодный прирост (снижение) преступности был скачущим. По нему трудно судить о ее реальных тенденциях. Сглаженный ряд по пятилетиям свидетельствует только о росте преступности, темпы которого заметно увеличились в последние годы. Всего за 20 лет преступность увеличилась в 3,4 раза и ее среднегодовой прирост составил 6,95%. Это тоже усредненные показатели, свидетельствующие о неуклонном росте преступности, несмотря на существенные перепады ее уровня по годам.
Укрупнение ряда представляет собой суммирование данных за более продолжительные отрезки времени, что постоянно практикуется в правоохранительных и других юридических органах. Например, месячные юридически значимые сведения суммируются по кварталам и по годам без усреднения данных, как при сглаживании. Иногда такое укрупнение идет по нарастающей. Например, в 1996 г. в России в январе месяце учтенная преступность увеличилась по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года на 6,9%. В январе–феврале прирост составил 3,2%.
173
Затем началось снижение преступности. В январе–марте этот показатель составил –0,1; в январе–апреле - –0,8; в январе–мае --1,8 и далее: -3,1; -3,2; -4,1; -4,5; -4,4; -4,8; -4,7. Таким образом, за 1996 г. в целом преступность сократилась на 4,7%. Последовательное укрупнение показателей на каждом этапе раскрывало реальный совокупный прирост за прошедшие месяцы года.
Смыкание рядов динамики применяется при наличии несопоставимости анализируемых показателей. Например, в какие-то годы преступность учитывалась в уголовных делах или в осужденных, а затем – в преступлениях. В подобных случаях берут год, за который могут быть получены данные в прежнем и измененном объемах. Каждый из объемов принимается за базу (100%), и от нее вперед и назад строится непрерывный (сомкнутый) динамический ряд. Предположим, что до 1990 г. преступность учитывалась в осужденных и с этого же года стала учитываться в преступлениях. В 1990 г. было осуждено 897 299 человек и зарегистрировано 1 839 451 преступление. Число осужденных принимается за 100% и все предыдущие данные процентируются от этой базы. В 1989 г. оказалось 94,5%, в 1988 г. – 93,0% и т. д. Число учтенных преступлений в 1990 г. также принимается за 100% и все последующие данные рассчитываются в процентах, исходя из этой базы. В 1991 г. оказалось 117,9%, в 1992 г. – 150,1 и т. д. С непрерывным рядом показателей далее возможны любые операции. Полученные данные будут не совсем точными, но они более или менее правильно отражают имеющиеся закономерности единого ряда статистических величин.
Статистика располагает и более сложными приемами преобразования, такими как аналитическое выравниваеие ряда динамики по прямой и другими математическими методами, которые требуют специальной подготовки.
Подсчет данных статистического наблюдения и группировка показателей – это третий элемент рассматриваемого метода. Раньше он, как правило, производился вручную, в 70-е гг. – на счетно-перфорационных машинах, а ныне идет интенсивный переход на ЭВМ с большой памятью и быстродействием. Однако ручная сводка материала в социально-правовых и криминологических изучениях еше достаточно широко применятся в настоящее время.
Если статистическое наблюдение было ограничено официальной отчетностью, то сводка его упрощается, поскольку уже сами отчеты представляют собой сложную и разнообразную группи-
174
ровку показателей с подсчетом итогов. Сводка данных в этом случае ограничивается работой с месячными и квартальными (годовыми) отчетами, выбором из них необходимых данных и последующих вторичных и комбинационных группировок, необходимых для решения тех или иных задач.
В случаях, когда статистическое наблюдение проводилось в форме специально организованного обследования, то в итоге наблюдения изучающий получает огромную массу рабочих карточек, анкет, записей, несущих в себе разнообразную информацию. Сводка полученного материала, если он не переносится на перфокарты или магнитные носители, может производиться только вручную путем разметки карточек и сортировки их каждый раз на отдельные группы для непосредственного подсчета показателей по каждой группе и совокупности в целом.
Применение перфокартных систем, которые ныне себя изживают, в недалеком прошлом позволяло относительно быстро находить информационные данные, несмотря на то, что карты в массиве расположены бессистемно, и это значительно облегчало сводку показателей. Перфокартная система была большим шагом вперед по сравнению с ручной обработкой данных. Для их подсчета существовали счетно-перфорационные машины, машины-табуляторы и нехитрые приспособления для ручной обработки. Это позволяло относительно легко работать с ними с помощью буквенных и числовых ключей и некоторых механических приспособлений. Там, где не представляется возможным использовать ЭВМ, можно воспользоваться перфокартными системами.
Широкое внедрение ЭВМ и разнообразного программного обеспечения для решения практически любых статистических задач серьезно облегчает сводку и обработку данных статистического наблюдения, распечатку их в нужных таблицах и графиках, проведение сложной и объемной аналитической работы.
«все книги «к разделу «содержание Глав: 77 Главы: < 35. 36. 37. 38. 39. 40. 41. 42. 43. 44. 45. >