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.

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.).

Аналитическая группировка юридически значимых показателей позволяет обнаружить взаимосвязь и зависимость изучаемых явлений и процессов. По характеру своих задач к аналитической группировке близко стоят группировки корреляционные, когда зависимость между исследуемыми явлениями или процессами может быть относительно точно измерена.

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.

Многомерные группировки формируются на основе одного из методов статистической теории распознавания образов – кластерного анализа (от англ. Сluster – скопление, группа элементов, характеризуемых каким-то общим свойством).

Задача многомерной группировки сводится к выделению сгущения 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.

Вторичные группировки 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 приведении двух и более группировок с различными интервалами к одной сопоставимой; при образовании более укрупненных групп, в которых яснее проявляются реальные тенденции.

Вторичные группировки осуществляются путем сглаживания, укрупнения и смыкания ряда дробных показателей.

Сглаживание рядов динамики различными методами предполагает вычисление средних и иных показателей, в результате чего ряд из данных первичной группировки принимает плавный, сглаженный вид, что способствует более четкому выявлению основных тенденций.

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.

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.

Подсчет данных статистического наблюдения и группировка показателей – это третий элемент рассматриваемого метода.

28. Правовая статистика и криминология.
Связь криминологии и правовой статистики. Одним из основных методов в криминологии по сбору и анализу информации служит статистический метод, он позволяет системно отразить множество преступлений во времени и в пространстве, статистические данные дают общую картину преступности в стране и в отдельных регионах. Статистические данные показывают динамику преступности, способствуют выработке необходимых мер предупреждения преступности.