Реферат: Контрольна робота з дисципліни: Правова статистика План

Контрольна робота з дисципліни: Правова статистика

План


Введення
   І. Поняття і основні положення вибіркового спостереження та способи відбору одиниць у вибіркову сукупність.
      1.1 Вибірковий метод та його значення для вивчення правових явищ
      1.2 Основні положення вибіркового спостереження
      1.3 Способи відбору одиниць у вибіркову сукупність

   ІІ. Показники кримінально-правової статистики.
Висновки
Список використаної літератури

Вступ

 

На відміну від інших соціальних ідей і політичних орієнтацій демократична правова держава при верховенстві правового закону і пріоритеті прав людини і громадянина практично сприйнята суспільством як майбутнє державного ладу України. Рішення цієї задачі зв'язано не тільки зі створенням сучасного законодавства, забезпеченням законності діяльності держави і його органів, муніципальної системи і суспільних формувань, надійної, швидкої і справедливої юстиції, незалежного правосуддя, і, головне, формування високого рівня правової культури суспільства і кожної людини.

 

Необхідною умовою розвитку цих процесів є їхній правовий супровід і забезпечення державою - єдиної на території країни політичної організації, що здійснює суверенітет, джерело якого - народ України. Але держава і право мають не тільки інструментальне значення і самостійну цінність. Одночасно це право жити цивілізованим життям і засіб забезпечити людині відповідні свободи. До цієї мети суспільство прийде тільки через підвищення відповідальності, покладеної на інститути державної влади, рішучі дії по економічному, політичному і соціальному реформуванню, створенню якісної правової бази для таких дій.

 

Усе вищесказане в особливому ступені стосується кримінально-правових наук, у тому числі і правовій статистиці.

 

Статистика взагалі — це барометр соціального життя країни. Правова статистика своїми показниками завжди характеризує тенденції і характер законодавчої, правоохоронної та правозастосовної діяльності державних органів. Тому вона має велике наукове і практичне значення при вирішенні різноманітних проблем розбудови правової держави.

 

Статистичні дані — це джерело для оперативного керівництва правоохоронними органами, оскільки вони характеризують їх діяльність. Це дає змогу керівництву відповідного міністерства або відомства систематично контролювати діяльність підвідомчих органів, виявляти позитивні та негативні сторони статистичної роботи та приймати відповідні рішення для її вдосконалення.

 

Наприклад, показники, що характеризують роботу органів внутрішніх справ, дають змогу встановити, які недоліки наявні в їх роботі, які досягнення вони мають у справі розкриття злочинів, якими є тенденції в тому чи іншому регіоні стосовно зниження або зростання криміногенної обстановки і які заходи необхідні для її поліпшення.

 

Дані статистики органів суду дають змогу встановити обсяг і якість роботи судів по здійсненню правосуддя: тривалість судочинства, навантаження на кожного окремого суддю, тривалість розгляду справ, якість їх розгляду, характер судової репресії, застосування тих чи інших видів покарань.

 

Статистичні звіти дають змогу керівним органам встановлювати основні тенденції в діяльності органів суду, прокуратури, міліції та виправно-трудових установ, виявляти типові недоліки в їх діяльності і застосовувати заходи щодо їх ліквідації та недопущення в майбутньому.

 

Статистичні дані мають дуже велике значення у справі контролю і визначення напрямку діяльності органів правосуддя. Зрозуміло, що це не єдина форма такого контролю, але разом з іншими матеріалами (обстежень, ревізій та вивчення окремих категорій справ) статистичні показники становлять найважливіше джерело для контролю за роботою цих органів.

 

Показники правової статистики широко використовуються при узагальненні судової та прокурорської практики. Статистика дає, наприклад, змогу визначити основні напрямки в розвитку судової репресії, виявити, наскільки типові недоліки при встановленні кримінальних покарань. Тому важливо постійно використовувати такі дані, що дозволяють виявити основні недоліки в роботі, а також їх причини та вжити заходів щодо їх усунення.

 

Виключно великою є роль правової, в першу чергу кримінально-правової, статистики при вивченні та попереджені злочинності. Кримінально-правова статистика дає вичерпну інформацію про стан злочинності, її структуру та динаміку, особу злочинця, позитивні та негативні моменти в діяльності міліції, прокуратури, суду та установ виконання покарання, прогнозування динаміки злочинності. Статистичний метод — це один із основних методів кримінологічних досліджень.

 

Відрив цих наук може привести лише до схоластичних побудов завдань і програм боротьби зі злочинністю.

 

Отже, основними формами використання даних правової статистики є: загальна характеристика рівня, структури і динаміки правових явищ; характеристика правоохоронної діяльності; оперативне керівництво правоохоронними органами; контроль за їх діяльністю та напрямками цієї діяльності; узагальнення судової, слідчої і прокурорської практики; вивчення та попередження злочинності та інших правопорушень; вирішення питань матеріально-технічного і фінансового забезпечення діяльності правоохоронних органів; вирішення питань внесення змін до чинного законодавства; проведення наукових досліджень.

 

Недостатнє використання кримінально-правової статистики в недалекому минулому, її таємність та закритість були однією із суттєвих причин відриву правової науки від практики боротьби зі злочинністю та іншими правопорушеннями. Тільки застосовуючи масові дані статистичного спостереження, можна виявити основні тенденції в розвитку кримінально-правових, цивільно-правових та адміністративно-правових явищ в країні та окремих її регіонах.

 

 

І. Поняття і основні положення вибіркового спостереження та способи відбору одиниць у вибіркову сукупність.

 

Вибіркове спостереження є найбільш поширеним видом несуцільного спостереження, який застосовують при вивченні різноманітних закономірностей суспільного життя. Відмінність його від інших видів несуцільного спостереження полягає в тому, що його проведення і поширення результатів на всю масу досліджуваних явищ спираються на використання математики. Застосування його дає можливість значно швидше з меншими витратами часу і матеріальних засобів одержати результати. Вибірковий метод дає змогу обстежити сімейні бюджети населення, вивчити громадську думку. При дослідженні деяких явищ взагалі можна застосувати тільки його, наприклад, вивчення якості електричних лампочок, якості вина, міцності взуття або схожості зерен.

 

Сутність вибіркового спостереження полягає в тому, що з усієї сукупності за певними правилами відбирається заздалегідь обумовлена частина сукупності (кожна четверта, або п'ята, або десята одиниця), яка ретельно вивчається. Результати цього часткового спостереження поширюються на всю генеральну сукупність з урахуванням похибки репрезентативності. При відборі одиниць у вибіркову сукупність повинна бути забезпечена рівна можливість потрапити у вибірку кожної з одиниць сукупності. Порівняно з суцільним спостереженням вибіркове спостереження має певні переваги, оскільки воно потребує менше коштів і часу для його проведення, при цьому також зменшуються й помилки реєстрації.

 

При проведенні вибіркового спостереження завжди присутня помилка (похибка репрезентативності), оскільки частина завжди відрізняється від цілого. Інакше кажучи, похибка репрезентативності визначає розбіжність між одержаними даними і тими, які б ми мали, якщо б вивчали всі одиниці сукупності без винятку. Причому вона існує завжди. Спираючи на формули, розроблені теорією імовірності, можна заздалегідь розрахувати її величину.

 

Отже, основною вимогою до вибіркових спостережень є їх репрезентативність — властивість вибіркового масиву відтворювати характеристики всієї сукупності. Теорія і практика проведення вибіркового спостереження показують, що воно при правильній його організації дає достовірні дані, які цілком придатні для використання. Середні та відносні показники, отримані при вибірковому спостереженні, досить точно відтворюють відповідні показники всієї сукупності. До вибіркового спостереження внаслідок випадковості відбору одиниць сукупності можуть бути застосовані закон великих чисел і теореми теорії імовірності, що дають можливість обчислити межу помилок, допущених при вибірковому спостереженні.

 

Вибірковий масив являє собою лише зменшену модель усієї сукупності. Для правильної організації вибіркового спостереження необхідно визначити, в який спосіб відбиратиме одиниці у вибіркову сукупність, який буде обсяг вибірки і яка за розміром нас задовольнить похибка репрезентативності.

 

Кількість одиниць сукупності, які відбираються для вибіркового спостереження, має бути досить велика. Якщо спостереженню піддається занадто мало одиниць, то результати будуть неточними, нерепрезентативними, і в такому випадку можуть бути зроблені неправильні висновки про всю сукупність. Якщо ж відбирається занадто багато одиниць, то відбувається зайва витрата сил і засобів для проведення вибіркового спостереження (в цьому разі нівелюється основний зміст вибіркового спостереження). Причому кількість відібраних для вибіркового спостереження одиниць залежить від того, наскільки однорідна чи різнорідна сукупність. Чим більше різнорідна сукупність, тим більше відбирається одиниць, і навпаки.

 

Вибіркові дослідження внаслідок низки своїх переваг широко використовуються в різних галузях статистики. Останнім часом усе ширше вони починають застосовуватися при дослідженнях різних правових явищ. Це обумовлено в першу чергу тим, що суцільне спостереження, яке існує у формі звітності, при усіх своїх перевагах має деякі недоліки. Вона містить лише ті показники, що необхідні для повсякденної оперативної роботи. Але якщо необхідно поглиблене вивчення окремих видів злочинів, цивільних і адміністративних правопорушень і особливостей осіб, що їх вчинили, то доцільно вдаватися до вибіркового спостереження.

 

Ґрунтуючись на апробованих можливостях вибіркового методу в соціальних дослідженнях, видається за доцільне і важливе його застосування і для вирішення таких завдань, як визначення характерних тенденцій, що виявлені при аналізі правових явищ; одержання уявлення про невідображені ознаки генеральної сукупності правових явищ та ін.

 

При вибірковому спостереженні можуть використовуватися різні джерела: архівні кримінальні та цивільні справи; картки на підсудних; картки на цивільні та адміністративні справи, розглянуті у судових органах, і т.под. Єдине обмеження при відборі джерел інформації — відібрана частина для вибіркового спостереження повинна відображати всю сукупність. Це обмеження є обов'язковим для будь-якого вибіркового спостереження, в якій би з галузей господарства воно не проводилося.

 

Сучасна соціальна обстановка в країні характеризується тим, що ми все частіше зіштовхуємося з окремими унікальними правовими явищами. Тому безперечно необхідно все більше уваги приділяти методам вибіркового спостереження, особливо теорії і практиці застосування малої вибірки, коли кількість одиниць у вибірковій сукупності менше 25. Необхідність її застосування при дослідженні правових явищ пов'язана з тим, що її можна використовувати в умовах обмеженої інформації. Використовуючи малу вибірку, можна відшукати методи оцінки явищ, інваріантних до законів розподілу випадкової величини.

 

При вибірковому спостереженні можуть виникати помилки реєстрації і похибки вибірки (репрезентативності).

 

Помилки реєстрації, як і при суцільному статистичному спостереженні, являють собою розбіжність між зафіксованими даними в процесі спостереження і дійсними даними. Вони можуть бути випадковими і систематичними. Як правило, помилки реєстрації при вибірковому спостереженні трапляються рідко, тому що значно менший обсяг роботи припадає на одного реєстратора, самі реєстратори завжди більш кваліфіковані, ніж при проведенні суцільного спостереження.

 

Як уже відзначалося, похибки репрезентативності притаманні будь-якому вибірковому спостереженню. Завдання організації правильного проведення вибіркового спостереження — це вибір такої похибки репрезентативності, яка б задовольняла дослідника при даному спостереженні. .

 

Зупинимося на основних термінах вибіркового спостереження. Основні поняття: генеральна і вибіркова сукупності. Генеральна сукупність — це вся сукупність одиниць, з якої проводиться відбір частини одиниць для вибіркового спостереження. Відібрана в певний спосіб частина генеральної сукупності для вибіркового спостереження називається вибірковою сукупністю. Узагальнюючі показники генеральної сукупності називаються генеральними, а відповідні показники вибіркової сукупності — вибірковими. Позначення показників генеральної та вибіркової сукупностей наведено в табл. 1.1.
 

Таблиця 1.1 - Позначення показників генеральної та вибіркової сукупності

Показник

Показник

 

у генеральній сукупності

у вибірковій сукупності

Кількість одиниць

 N

 n

Середнє значення ознаки

 X

 X

Частина одиниць, що мають дану ознаку

 P

 W

Частина одиниць, що не мають даної ознаки

q = l - p

1 - W

 

Переваги вибіркового спостереження перед суцільним реалізуються лише при додержанні наукових принципів його організації і проведення, насамперед неупередженого, випадкового відбору одиниць для спостереження. Вибіркова сукупність повинна повністю відтворювати склад генеральної сукупності. Принцип випадковості відбору забезпечує всім одиницям генеральної сукупності рівні можливості потрапити у вибіркову сукупність. 

 

При проведенні вибіркового спостереження слід спиратися на знання закону великих чисел і теорії імовірності. Але незалежно від того, яким чином проводився відбір одиниць сукупності, завжди будуть розбіжності між характеристиками генеральної і вибіркової сукупностей, пов'язані із сутністю вибіркового методу. Частина завжди відрізняється від цілого.

 

Розбіжності між показниками генеральної і вибіркової сукупностей називаються похибками репрезентативності. Існування їх пояснюється тим, що вибіркова сукупність не зовсім точно відображає склад генеральної сукупності. Середня в генеральній сукупності відрізняється від середньої у вибірковій сукупності на величину похибки репрезентативності:

 

х = ±х ∆,

 

де ∆ (дельта) — похибка репрезентативності.

 

Наприклад, після проведення вибіркового спостереження з'ясувалось, ). Розрахованащо середній вік рецидивістів дорівнює 32 рокам (х похибка репрезентативності (∆) становить ±5%, інакше кажучи — 1,6 роки (32 х 5 %, або 32 х 0,05 = 1,6). Відповідно до наведеної формули середній вік рецидивістів у всій сукупності (32,0 + 1,6) коливатиметься в межах від 30,4 до 33,6 років. Таким чином, ми вирішили головне завдання вибіркового спостереження — за здобутими нами вибірковими показниками (одержаними внаслідок проведеного дослідження) з'ясувати, чому дорівнюватимуть відповідні показники генеральної сукупності, які нам невідомі.

 

Як правило, при вибірковому спостереженні перед дослідником для успішного його проведення необхідно поставити два взаємопов'язаних завдання: 1) визначення необхідної кількості одиниць вибіркової сукупності, тобто скільки одиниць обстежуватиметься; та 2) розрахунок похибки репрезентативності з встановленим рівнем імовірності, тобто межі можливих відхилень вибіркового показника від відповідного показника в генеральній сукупності.

 

Багаторічна практика свідчить про те, що довірча імовірність 95,4 % (для t = 2) є оптимальною для більшості розрахунків у різних галузях господарства, тим більше для правових явищ. Тому для полегшення досить громіздких розрахунків похибки вибіркового спостереження існують спеціальні таблиці, застосовуючи які можна визначити або величину похибки репрезентативності при певній кількості спостережень з довірчою імовірністю 95,4% (табл. 1.2), або кількість вибіркових спостережень при заданій величині похибки репрезентативності з довірчою імовірністю 95,4 % (табл. 1.3) без використання вищенаведених формул.

 

Таблиця 1.2 - Величина похибки вибірки при даній кількості спостережень

Величина показника, %

Кількість спостережень

 

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

5 (95)

 4.4

3.1

2.8

2.5

1.9

1.8

1.6

1.5

1.4

 1.4

10  (90)

6.0

 4.3

 3.5

 3.0

 2.7

 2.5

2.3

 2.1

 2.0

 1.9

15 (85)

 7.2

 5.1

 4.1

 3.6

 3.2

 2.9

 2.7

 2.5

 2.4

 2.3

20 (80)

 8.0

 5.7

 4.6

 4.0

 3.6

 3.3

 3.0

 2.8

 2.7

 2.5

25 (75)

8.7

 6.2

5.0

 4.3

 3.9

 3.5

3.3

 3.1

 2.9

 2.7

30 (70)

 9.2

 6.5

 5.3

 4.6

4.1

 3.7

3.5

 3.2

 3.1

 2.9

35 (65)

 9.6

 6.8

 5.5

 4.8

 4.3

 3.9

3.6

 3.4

 3.2

 3.0

40 (50)

 9.9

 7.0

 5.6

 4.9

 4.4

 4.0

3.7

 3.5

 3.3

 3.1

45 (55)

 10.0

 7.1

 5.7

 5.0

 4.5

 4.1

3.8

 3.5

 3.3

3.1

50

 10.0

 7.1

 5.8

 5.0

 4.5

 4.1

 3.8

 3.5

 3.3

 3.2




Таблиця 1.3 - Кількість спостережень, які необхідно провести при заданій похибці репрезентативності (обсяг вибіркової сукупності)

Величина показника, %

Величина похибки репрезентативності, %

1

2

3

4

5

10

10

3600

900

400

230

150

37

20

6400

1600

710

400

260

65

40

9600

2400

1070

600

390

97

45

9900

2500

1100

620

400

100

55

9900

2500

1100

620

400

100

65

9100

2300

1010

570

370

92

70

8400

2100

930

530

340

85

80

6400

1600

710

400

260

65

 

 

Наведемо приклад визначення чисельності вибірки на основі табл. 1.3. Припустимо, що величина досліджуваного показника дорівнює 40 % (частка (питома вага) тяжких злочинів в області), а похибка репрезентативності, яку вважаємо допустимою при даному дослідженні, не повинна перевищувати ± 4 %. За табл. 1.3 визначаємо, що мінімальний обсяг вибіркової сукупності повинен скласти 600. Отже, щоб наше вибіркове дослідження було репрезентативним з довірчою імовірністю в 95,4 % за наших вихідних даних, нам необхідно обстежити як мінімум 600 засуджених.

 

Обсяг вибіркової сукупності також обчислюється на базі раніш наведеної формули (якщо відсутня табл. 1.3). Формула для встановлення обсягу вибіркової сукупності шляхом її нескладного перетворення матиме такий вигляд:




де n — обсяг вибіркової сукупності;
    w — частина одиниць, які мають дану ознаку;
    t — коефіцієнт, квадрат якого гарантує вірогідність довірчого інтервалу в 95,4 %;
    ∆ — похибка репрезентативності.

 

За даними, обчисленими на базі табл. 15, де t2 = 4; w = 40 % (0,40); ∆2- + 4 % (± 0,04), у вибіркову сукупність необхідно взяти 600 одиниць, щоб із імовірністю 95,4% можна було стверджувати, що похибка репрезентативності при обчисленні частки сукупності не відхилятиметься більше ніж на ± 4%, якщо відомо, що значення частки у сукупності досягає 40%, тобто за наведеною формулою



 

одиниць.

 

Якщо внаслідок обчислення ми одержимо обсяг вибіркової сукупності у вигляді не цілого числа, то необхідно прийняти її у вигляді найбільшого числа, наприклад, щоб з імовірністю 95,4% можна було стверджувати, що похибка репрезентативності при обчисленні частки сукупності не відхилятиметься більше ніж на ± 4%. Значення частки у сукупності досягає 25%, тобто за наведеною формулою



ми одержали жали, що обсяг вибіркової сукупності повинен становити 468,75 одиниць (тим більше, що аналогічні дані в таблицях 14 і 15 відсутні), отже, у вибіркову сукупність необхідно взяти 470—500 одиниць, щоб якість нашого вибіркого спостереження не погіршилася.

 

У більшості випадків при вибіркових дослідженнях дані аналізуються і збирають не по одному, а по декількох ознаках одночасно. У цьому випадку необхідний обсяг вибіркової сукупності визначається по кожній з цих ознак, а потім для дослідження приймається максимальна величина по одній з найбільш істотних ознак.

 

За наявності якісної сукупності альтернативних ознак (подія може або настати, або не настати), якщо невідома реальна величина коливання ознаки, його величина приймається рівнозначною 50%.

 

Вибіркове спостереження організаційно може застосовуватися двома способами відбору: повторним та безповторним. Повторний відбір здійснюється так: кожна одиниця (або група одиниць) генеральної сукупності, яка потрапила до вибіркової сукупності, знову повертається до генеральної сукупності і бере участь у відборі в подальшому. Отже, якась одиниця може декілька разів потрапити у вибіркову сукупність. При безповторному відборі одиниця сукупності, яка потрапила у вибіркову сукупність, не повертається до генеральної сукупності і не може ще раз бути включена до вибіркової сукупності.

 

В правовій статистиці використовується тільки безповторний відбір, що пояснюється сутністю досліджуваних явищ. Внаслідок такого відбору імовірність окремих одиниць потрапити у вибіркову сукупність збільшується. При проведенні безповторного відбору одержують більш точні результати, оскільки з'являється співмножник (1 - n/N), який зменшує величину похибки репрезентативності вибіркового спостереження. Дуже часто при проведенні вибіркового спостереження правових явищ цей співмножник не враховується, тому що він ускладнює розрахунки.

 

Велике значення має формування вибіркової сукупності. Воно завжди здійснюється за певними правилами. Найчастіше використовують такі способи відбору одиниць у вибіркову сукупність: простий випадковий, механічний, типовий, серійний, або гніздовий.

 

Простий випадковий відбір — це класичний спосіб формування вибіркової сукупності. При ньому відбір одиниць у вибіркову сукупність провадиться випадково (неумисно) шляхом жеребкування (лототрон) або з використанням таблиці випадкових чисел. При цьому способі відбору для кожної одиниці сукупності створюються однакові умови, щоб вона могла потрапити у вибіркову сукупність.

 

На практиці простий випадковий відбір провадять таким чином: на кожну одиницю сукупності заготовлюють картку, жетон або білет, де вказується порядковий номер або повне найменування одиниці. Всі картки розміщуються в лототроні, з якого у випадковому порядку послідовно відбирається необхідна кількість карток (одиниць генеральної сукупності). Одиниці, номери яких є на відібраних картках, і становлять вибіркову сукупність. Завдяки цьому узагальнюючі показники вибіркової сукупності відтворюють узагальнюючі показники генеральної сукупності. Тому наведена вище формула похибки репрезентативності повністю відповідає цьому способу відбору одиниць у вибіркову сукупність. Для сукупностей значного обсягу краще, ніж жеребкування, застосовувати для відбору одиниць таблицю випадкових чисел (табл. 1.4).

 

Пояснимо, як треба користуватися таблицею випадкових чисел (табл. 1.4). Наприклад, у вибіркову сукупність має бути включено 75 одиниць із перелічених 780 одиниць генеральної сукупності. Використовуючи таблицю випадкових чисел, можна побачити, що її перший рядок має такі числа: 5489; 5583; 3156; 0835; 1988; 3912; 0938; 7460; 0869 та 4420. До нашої вибіркової сукупності можуть потрапити тільки одиниці, які мають номер менше 780. Використовуючи лише останні три цифри кожного числа, ми зможемо відібрати необхідну кількість одиниць у вибіркову сукупність. Із наведених чисел це будуть: 489, 583, 156, 460, 420. Можна використовувати і перші три цифри кожного числа. Тоді у вибіркову сукупність потрапили б: 548, 558, 315,83,198, 391,93,746, 86 та 442.

 

При простому випадковому відборі для кожної одиниці сукупності створюються однакові умови, щоб потрапити у вибіркову сукупність у кожному окремому акті відбору. Завдяки цьому узагальнюючі ознаки вибіркової сукупності досить точно відображають узагальнюючі показники генеральної сукупності.



Таблиця 1.4 - Таблиця випадкових чисел

5489

5583

3156

0835

1988

3912

0938

7460

0869

4420

3522

0935

7877

5665

7020

9555

7375

7124

7878

5544

7555

7579

2550

2487

9477

0864

2349

1012

8250

2633

5759

3554

5080

9074

7001

6249

3224

6368

9102

2672

6303

6895

3371

3196

7231

2918

7380

0438

7547

2644

7351

5634

5323

2623

7803

8374

2191

0464

0696

9529

7068

7803

8832

5119

6350

0120

5026

3684

5657

0304

3613

1428

1796

8447

0503

5654

3254

7336

9536

1944

5143

4534

2105

0368

7890

2473

4240

8652

9435

1422

9815

5144

7649

8638

6137

8070

5345

4865

2456

5708

5780

1277

6816

1013

2867

9938

3930

3203

5696

1769

1187

0951

5991

5245

5700

5564

7352

0891

6249

6568

4184

2179

4554

9083

2254

2435

2965

5154

1209

7069

2916

2972

9885

0275

0144

8034

8122

3213

7666

0230

5524

1341

9860

6565

6981

9842

0171

2284

2707

3008

0146

5291

2354

5694

0377

5336

6460

9585

3415

2358

4920

2826

5238

5402

7937

1993

4332

2327

6875

5230

7978

1947

6380

3425

7267

7285

1130

7722

0164

8573

7453

0653

3645

7497

5969

8682

4191

2976

0361

9334

1473

6938

4899

5348

1641

3652

0852

5296

4538

4456

8162

8797

8000

4707

1880

9660

8446

1883

9768

0881

5645

4219

0807

3301

4279

4168

4305

9937

3120

5547

2042

1192

1175

8851

6432

4635

5757

6656

1660

5389

5470

7702

6958

9080

5925

8519

0127

9233

2452

7341

4045

1730

6005

1704

0345

3275

4738

4862

2556

8333

5880

1257

6163

4439

7276

6353

6912

0731

9033

5294

9083

4260

5277

4998

4298

5204

3965

4028

8936

5148

1762

8713

1189

1090

8989

7273

3213

1935

9321

4820

2023

2589

1740

0424

8924

0005

1969

1636

7237

1227

7965

3855

4765

0703

1678

0841

7543

0308

9732

1289

7690

0480

8098

9629

4819

7219

7241

5128

3853

1921

9292

0426

9573

4903

5916

6576

8368

3270

6641

0033

0867
ІІ. Показники кримінально-правової статистики.

 

У статистиці застосовують досить широке коло різних прийомів і методів дослідження статистичних показників. Прийоми вивчення містять у собі підбор системи показників і методи їхнього обчислення.

 

Для вивчення матеріалів кримінальної статистики звичайно застосовують такі методи, що узагальнюють показники (відносні і середні), ряди розподілу (варіаційні, динамічні, рівнобіжні), вторинні угруповання. Велику пізнавальну цінність і наочність дають графічні зображення показників статистики.

 

Статистичний аналіз даних кримінальної статистики починається з вивчення абсолютних показників, що характеризують злочинність і діяльність правоохоронних органів. Абсолютні показники відбивають обсяг, рівень. Вивчаючого повинно цікавити насамперед, скільки зроблено (зареєстровано) протягом визначеного періоду усього злочинів і роздільно по видах (розкрадання, крадіжки, хуліганство, убивства й ін.), скільки осіб засуджено усього і за окремі види злочинів, скільки справ знаходиться у виробництві в слідчих, суддів, скільки вироків і рішень судів скасовано, змінено і т.д.

 

Абсолютні показники важливі для опису досліджуваного явища, для представлення про обсяг роботи, про рівень злочинності, судимості. Але їхнє вивчення — тільки початок аналізу, часткове виконання першої задачі (описової, ілюстративної). Воно дає лише деякою мірою (далеко не цілком) відповідь на питання, яке положення справ.

 

Потім випливає порівняння, зіставлення, узагальнення абсолютних показників для встановлення співвідношень, зв'язків, залежностей, закономірностей, тенденцій, для складання прогнозу, виявлення позитивних моментів і розкриття недоліків.

 

У статистиці узагальнюючі показники підрозділяють на відносні і середні. У кримінальній статистиці звичайно застосовують три види відносних показників, що характеризують: 1) поширеність чи інтенсивність (коефіцієнти злочинності, судимості), 2) структуру сукупності і 3) динаміку. Дуже рідко застосовують показники ступеня і порівняння.

 

На перший погляд, ці показники досить добре відомі практичним працівникам, насправді ж їх можливості використовують дуже обмежено, зокрема через незнання цих можливостей, невміння користатися багатьма методами.

 

Відносні показники — коефіцієнти злочинності, судимості — характеризують поширеність злочинності серед населення по територіях і об'єктах. Вони являють собою відношення числа злочинів, злочинців, засуджених до чисельності населення на 100 тис. чи 10 тис. чоловік.

 

Загальний коефіцієнт злочинності чи судимості визначається, як уже згадувалося, стосовно всієї чисельності населення. Він показує, яке число злочинів, злочинців, засуджених приходиться на 100 тис. чи 10 тис. усього населення. Іноді в юридичній літературі зустрічаються висловлення про недоцільність і навіть неправильність такого коефіцієнта. Але з цим не можна погодитися: числення даного коефіцієнта необхідна для розробки мір попередження злочинності.

 

Статистичний аналіз буде більш глибоким і всебічної, якщо поряд із загальним коефіцієнтом застосувати комплекс диференційованих коефіцієнтів по різних рівнях.

 

Можна назвати кілька груп диференційованих коефіцієнтів.

 

До першої групи можна віднести коефіцієнти, що характеризують поширеність злочинності, судимості серед різних груп населення. Насамперед обчислюють коефіцієнти поширеності злочинності, судимості серед тієї частини населення, що за віком може підлягати кримінальній відповідальності, тобто, з 14 років і більше. На практиці цей коефіцієнт і називають коефіцієнтом злочинності чи судимості. Саме його обчислюють по статистичних звітах, його використовують для характеристики злочинності, судимості.

 

Становить інтерес і ступінь поширеності злочинності, судимості серед найбільш криміногенних віків.

 

До цієї групи можна віднести співвідношення що характерізує питому вагу злочинців визначеної вікової чи іншої соціальної групи в їхньому загальному числі до питомої ваги цієї ж вікової групи в загальній чисельності населення. Коефіцієнт ураженості може дорівнювати одиниці («стандарту»), якщо частка злочинців визначеного віку дорівнює частці цього віку в населенні; він може бути менше чи більше одиниці, якщо частка злочинців менше чи більше відповідної частки даного віку в населенні. Наприклад, якщо питома вага злочинців у віці 14 — 16 років складає 8%, а частка цих вікових груп у населенні 10%, те коефіцієнт ураженості дорівнює 8:10 = 0,8. Чим вище коефіцієнт ураженості, тим вище криміногенність досліджуваної групи.

 

Подібні методи визначення ступеня поширеності злочинності можна застосовувати і стосовно інших груп населення по статі, соціальному стану, роду занять, місцю проживання (постійним жителям і мігрантам) і т.д.

 

Ці ж методи застосовні і при характеристиці злочинності, судимості по окремих видах злочинів. Такі показники дадуть досить докладну картину поширення злочинів серед різних груп населення, що дуже важливо знати для розробки профілактичних мір і виховної роботи.

 

Інша група диференційованих коефіцієнтів може характеризувати поширеність злочинності, судимості серед спеціальних суб'єктів злочинів (застосований тут термін умовний, він не цілком збігається з аналогічним поняттям у кримінальному праві).Такі коефіцієнти на практиці рідко використовують при статистичному аналізі. Між тим, для характеристики злочинності і розробки мір її попередження важливо знати, наприклад, не тільки загальне число так званих автотранспортних злочинів, але і коефіцієнт їхньої поширеності на визначене число водіїв (чи автомашин), допустимо, на 1000 водіїв. Аналогічні показники доцільно знати по посадових, господарських і інших видах злочинів.

 

Великий практичний інтерес представляють коефіцієнти злочинності, судимості серед умовно засуджених, достроково звільнених, переданих на поруки, осіб, що складаються під адміністративним наглядом, серед рецидивістів, звільнених з місць позбавлення волі по амністії і т.д.

 

Третю групу складають коефіцієнти поширеності злочинності, судимості по різних територіях, регіонам, населеним пунктам. Коефіцієнти даного регіону корисно порівняти з коефіцієнтами інших регіонів (сусідніх, близьких за соціально-економічними показниками).

 

При аналізі цих коефіцієнтів варто врахувати, що частина злочинів відбувається приїжджими, тимчасово проживаючими, тобто не за місцем проживання. І якщо частка таких злочинів значна, їх треба аналізувати окремо.

 

Четверта група коефіцієнтів характеризує поширеність злочинності, правопорушень по об'єктах (стосовно числа працюючих). Ці коефіцієнти застосовують при аналізі даних про злочинність у районі, місті. На практиці майже повсюдно проводять такий аналіз, щоб порівняти ступінь поширеності правопорушень по підприємствах і врахувати ці показники в попереджувальній і виховній роботі.

 

Така зразкова система коефіцієнтів поширеності злочинності.

 

Коефіцієнти злочинності, судимості допомагають виявити найбільше «сприятливі» і найбільше «тривожні» регіони, об'єкти, групи нас