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

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.