Глава XIV. Статистическое изучение взаимосвязи социально-правовых явлений
вопросы во всем комплексе как юридических, так и смежных с ними науках.
Знание характера зависимости преступности от других явлений позволяет объяснить ее причины, размер происходящих в ней изменений, а также планировать необходимые мероприятия оптимизации социального контроля над преступностью.
В статистике не всегда требуются количественные оценки связи, часто важно и достаточно определить лишь ее направление (прямая или обратная связь) и характер (прямолинейная или криволинейная связь), выявить форму воздействия одних факторов на другие.
Для выявления наличия связи, ее характера и направления наряду с отмеченными приемами статистика использует следующие методы: построение параллельных рядов и вторичные группировки, корреляцию, рассмотрению которых посвящен следующий параграф.
§ 2. Статистические методы выявления наличия и измерениятесноты связимежду двумя признаками социально-правовых
Явлений
Наиболее простой, широко применяемый метод выявления связи между признаками социально-правовых явлений при проведении статистического анализа — это так называемый метод параллельных рядов, который заключается в сопоставлении двух или нескольких рядов, находящихся во взаимной связи друг с другом (например, показатели материального положения, занятости и совершения преступлений, стаж работы водителей и аварийность на транспорте и т.п.), в результате чего выявляется зависимость между ними. Такое сопоставление позволяет установить наличие связи и определить ее характер. Сравним изменения двух величин:
112 3 4 5 6 7 И 10 Y 4 9 7.11 13 18 15 17 20 22
С увеличением величины X величина К также возрастает. Налицо прямая связь между, ними.
Параллельные ряды находят самое широкое распространение не только в правовой, но и в других отраслях социально-экономической статистики.
Они позволяют как сравнивать отдельные явления по определенным хронологическим датам (система динамических рядов), так
Статистические методы выявления наличия и измерения тесноты связи
и сопоставлять эти явления за одно и то же время по различным территориям или по каким-либо другим.признакам (например, структуры преступности по субъектам Федерации или в пределах области между районами, динамики зарегистрированной преступности и динамики судимости (в целом и по отдельным видам).
Приведем пример параллельных рядов состояний и динамики преступности несовершеннолетних и административной практики в отношении несовершеннолетних правонарушителей и некоторых других категорий лиц (табл. 1).
Таблица 1
Показатели состояния и динамики преступности несовершеннолетнихи административной практики в отношении несовершеннолетних правонарушителей!
Показатель | 1992 г. | 1993 г. | 1994 г. | 1995 г. | 1996 г. | +,- в% к 1992 г. | + ,- в % к 1995 г. |
Всего пре- | |||||||
ступлений, | |||||||
совершенных | |||||||
несовершен- | |||||||
нолетними | |||||||
и при их со- | |||||||
участии | 1,8 | -3,3 | |||||
В том числе | |||||||
незаконное | |||||||
изготовление, | |||||||
хранение, пе- | |||||||
ревозка или | |||||||
сбыт наркоти- | |||||||
ческих ве- | |||||||
ществ | __ | __ | |||||
Уровень пре- | |||||||
ступности на | |||||||
100 тыс. чел. | |||||||
населения в | |||||||
возрасте от 14 | |||||||
до 17 лет | |||||||
(включитель- | |||||||
но) | 2404,6 | 2636,6 | 2563,1 | 2402,2 | 2295,5 | -- | -- |
М.
16*
'См.: 1997.
Преступность несовершеннолетних в России (1992—1996 гг.). Стат. сб.
Глава XIV. Статистическое изучение взаимосвязи социально-правовых явлений
Продолжение табл. 1
Всего несо- | |||||||
вершеннолет- | |||||||
них, достав- | |||||||
ленных в ОВД | 84,3 | 9,7 | |||||
Всего состоя- | |||||||
ло на учете: | |||||||
подростков- | |||||||
правонаруши- | |||||||
телей | 23,3 | 2,7 | |||||
допускающих | |||||||
немедицин- | |||||||
ское потреб- | |||||||
ление нарко- | |||||||
тических | |||||||
средств | 456,8 | 62,0 | |||||
В том числе | |||||||
с диагнозом: | |||||||
«наркомания» | 713,6 | -12,4 | |||||
«токсикома- | |||||||
ния» | -3,9 | 93,1 | |||||
допускающих | |||||||
немедицин- | |||||||
ское потреб- | |||||||
ление сильно- | |||||||
действующих | |||||||
и одурманива- | |||||||
ющих веществ | 62,0 | 47 9 | |||||
Всего несо- | |||||||
вершеннолет- | |||||||
них, в отно- | |||||||
шении кото- | |||||||
рых приняты | |||||||
меры за рас- | |||||||
питие спирт- | |||||||
ных напитков | |||||||
и появление | |||||||
в пьяном виде | |||||||
в обществен- | |||||||
ных местах | 172,7 | 18,9 |
§ 2. Статистические методы выявления наличия и измерения тесноты связи
Окончание табл. 1
Число несо- | |||||||
вершеннолет- | |||||||
них, соверши- | |||||||
вших преступ- | |||||||
ления: | |||||||
в состоянии | |||||||
опьянения | 52,2 | -12,7 | |||||
в состоянии | |||||||
наркотическо- | |||||||
го и токсичес- | |||||||
кого возбуж- | |||||||
дения | 121,7 |
Параллельные ряды в отличие от одиночных дают, как видно из приведенных данных, возможность не только сравнивать изменение явления в целом (всего преступлений, совершенных несовершеннолетними), но и улавливать и выражать в цифрах направление, тенденцию такого изменения для нескольких видов (признаков) данного явления сразу (в частности, преступлений, связанных с наркотиками, а также с учетом характеристики лиц, со-
; вершивших преступления в состоянии опьянения и наркотического или токсического возбуждения).
: Приведенные и другие данные свидетельствуют 6 том, как изменилась в стране ситуация, связанная с правонарушениями на почве алкоголизма, наркомании и токсикомании подростков. Число несовершеннолетних, к которым приняты меры воздействия за распитие спиртных напитков или появление в общественных местах в состоянии опьянения, возросло за пятилетие в 2,7 раза (с 113,6 до 309,7 тыс. человек). В то Же время число детей, употребивших спиртные напитки и принявших участие в преступной деятельности, поднялось на 52,2% (с 33,1 до 50,4 тыс. человек), их удельный вес повысился с 17,6 до 26,2%.
В 1992—1996 гг. число подростков, состоящих на учете в ОВД за немедицинское потребление наркотиков, возросло в пять раз (с 4,6 до 25,5 тыс. человек), в 2,2 раза увеличилось число лиц, совершивших преступления в состоянии наркотического и токсического возбуждения (с 0,5 до 1,1 тыс. человек). Одновременно следует учитывать, что латентная наркомания примерно в пять раз превышает официальные показатели.
Глава XW. Статистическое изучение взаимосвязи социально-правовых явлений
§ 2. Статистические методы выявления наличия и измерения тесноты связи
Как следствие этого, за анализируемый период число преступлений, совершенных подростками и связанных с приобретением, хранением, перевозкой или сбытом наркотических средств, выросло в 2,8 раза (с 2,0 до 5,5 тыс.). В 1997 г. этот показатель составил 8811 несовершеннолетних, привлеченных к уголовной ответственности1.
Более объективные данные о реальных масштабах опасности дают анонимные опросы школьников, учащихся бывших ПТУ и техникумов, студентов. Летом 1987 г. ВНИИ МВД СССР вместе с ЦК комсомола и Минздравом провели такой опрос в Москве, Краснодарском крае и на Украине. Тогда из 3 тыс. ребят, заполнивших анкеты, примерно 16-17% признались, что хотя бы раз в жизни пробовали наркотики. В пересчете на страну — это 1 млн пробовавших и 0,5 млн тех, кто употреблял их регулярно.
Сегодня ситуация по меньшей мере на порядок хуже. Анонимный опрос, проведенный в Карелии, показал: в школах Петрозаводска пробовали наркотики 17,4% респондентов, в системе среднего профтехобразования — каждый третий, в техникумах — 37,3%, в студенческой среде — каждый пятый. Общий итог: 26,3% городской молодежи в той или иной степени приобщились к наркотическим веществам разной степени воздействия. Если в среднем по стране сейчас каждый пятый молодой человек испытал действие наркотического вещества (в абсолютных числах это 22—24 млн), то в Москве — каждый второй {!). И Москва лишь один из «лидеров». Еще хуже дела в портовых городах — Санкт-Петербурге, Калининграде, не уступают и нефтеносные регионы — Тюмень,, Сургут. Причем сейчас пробуют все сразу — алкоголь, наркотики, беспорядочный секс. И начинают не в 16—17 лет, как десять лет назад, а нередко в 12—142.
Даже беглый взгляд на приведенные данные убеждает, какое большое значение для анализа социально-правовых явлений имеют параллельные ряды.
Однако установление параллелизма в изменении признаков нескольких исследуемых рядов (параллельное уменьшение или увеличение) еще не говорит об их причинной зависимости.
В некоторых случаях, когда приходится иметьдело с параллельными рядами, состоящими из сотен или тысяч показателей, на-
i См.: Состояние преступности о России за 1997 г. М., 1998. С. 16. г См.: Невинная И. Проклятие века. Шприи поя ковром // Российская газета. 1997. 26 июля.; Наркомания в России: угроза нации // Российская газета. 1998. 3 марта.
пример данные по регионам, судам или сведения, характеризующие изменение какого-либо признака за длительный период времени и т.п., нелегко, а иногда и вообще невозможно подметить какую-либо устойчивость или зависимость, тем более что отдельные показатели ряда охватывают зачастую не большое, а малое число наблюдений и, следовательно, интересующие исследователя связи будут скрыты действием причин случайного характера. Для обнаружения действительной зависимости между такими параллельными рядами и приходится прибегать к методу вторичной группировки, заключающемуся в том, что показатели одного ряда, обычно считаемого за причину, разделяются на группы (например, население по уровню потребления спиртных напитков), а затем выясняется, как эти же группы населения характеризуются по другому признаку (например, по уровню правонарушений). Иными словами, при вторичной группировке члены одного ряда берутся в основу группировки для другого, в результате чего может быть вскрыта имеющаяся между ними связь.
Рассмотренные статистические приемы выявления связи дают возможность установить лишь характер взаимозависимости между исследуемыми явлениями, позволяют определить только наличие или отсутствие связи, оставляя совершенно открытым вопрос о мере этой связи, о степени ее тесноты, о ее количественном выражении.
Для количественной характеристики зависимости между исследуемыми признаками статистика разработала целый ряд методов (приемов) изучения и измерения статистической связи признаков. Один из наиболее совершенных и надежных — метод корреляционного анализа.
Поскольку зависимости между признаками социальных явлений имеют статистический характер, значению одного признака (в отличие от функциональной связи) соответствует множество значений другого признака, которые варьируют около средней этого признака и выражаются его средней. Это следствие множественности причин, воздействующих на социальные явления одновременно и во взаимной связи. Поэтому связь между двумя причинами, обнаруживающаяся не в каждом отдельном случае, а лишь при массовом сопоставлении, при сравнении средних значений признаков, называется корреляционной связью, или просто корреляцией.
Для определения количественной характеристики зависимости между изучаемыми признаками статистика применяет так 488
Глава XIV, Статистическое изучение взаимосвязи социально-правовых явлений
называемый коэффициент корреляции. Формула коэффициента корреляции следующая:
Ydxdy °--^- У- (1)
где R — обозначение коэффициента корреляции; dx — отклонение от средней чисел первого ряда; dy — отклонение от средней чисел второго ряда.
Предположим, мы имеем два ряда произвольно взятых цифр, характеризующих по отдельным районам за определенный год душевое потребление спиртных напитков и число осужденных за хулиганство на 100 тыс. человек населения. Ранжированный ряд этих данных в возрастающем порядке по количеству потребляемого алкоголя обнаруживает тенденцию к росту коэффициента хулиганских проявлений в тех районах, где при прочих равных условиях это потребление больше (табл. 2).
Табл и ца 2 Взаимосвязь потребления алкоголя и правонарушений
Душевое потребление | Уровень осужденных за | Теоретический ряд, вы- |
алкоголя населением | хулиганство (на 100 тыс. | ровненный на основе |
отдельных районов, | чел. населения) — фак- | прямолинейного корре- |
литр/год | тический ряд | ляционного уравнения* |
3,5 | ||
4,5 | ||
5,5 | ||
6,5 |
'Формулы прямолинейного корреляционного уравнения и техника их вычисления подробно излагаются в учебниках по математической статистике.
Нетрудно обнаружить, что фактический ряд влияния алкоголя на совершение хулиганства затемняется влиянием других факторов — в некоторых районах при большем потреблении алкоголя уровень хулиганства меньше, нежели в других районах, где потребление алкоголя ниже. Выровненный на основе прямолинейного корреляционного уравнения ряд элиминировал (устранил)
§ 2. Статистические методы выявления наличия и измерения тесноты связи
влияние всех иных факторов (например, образования, семейных, материальных и других условий).
Коэффициент корреляции, характеризующий меру тесноты (силы) связи, тем больше, чем более жесткая зависимость. При коэффициенте корреляции, равном нулю, связь отсутствует, если он равен единице — связь не корреляционная, а функциональная, т.е. изменению факторного признака соответствует определенное изменение результативного признака. Коэффициент корреляции, равный + 1 или -1, характеризует полную прямую (+) или обратную (-) связь между сопостаыяемыми признаками. Следовательно, дроби, в пределах от 0 к 1, будут определять степень корреляции — большая дробь (например, 0,9) свидетельствует о большей корреляции, а меньшая (0,3) — о меньшей.
По степени тесноты связи различают следующие количественные критерии оценки тесноты связи (табл. 3). , ■
Табл ица 3 Количественные критерии оценки тесноты связи
Коэффициент корреляции | Характер связи |
До {0,3} {±0,3} - {±0,5} {±0,5} - {±0,7} {±0,7}-{±1.0} | Практически отсутствует Слабая Умеренная Сильная |
Вычисленный на основе приведенной ранее формулы (1) коэффициент корреляции между потреблением спиртных напитков и интенсивностью хулиганства весьма высок: +0,79, т.е. по принятой в статистике классификации по характеру такая связь считается сильной1.
Более подробное рассмотрение как приведенных, так и иных более сложных приемов количественной характеристики зависимости между социально-правовыми явлениями, весьма редко применяющихся в аналитической практике правоохранительных органов и в научной работе в области юриспруденции, выходит за пределы нашей программы.
В заключение следует обратить внимание на недопустимость абсолютизации результатов любых математических выкладок, в том чис-
1 Технику вычисления коэффициента корреляции по указанной формуле см.: Остроумов С.С. Советская судебная статистика. С. 278, откуда и позаимствован приведенный пример.
Глава XIV. Статистическое изучение взаимосвязи социально-правовых явлений
ле и коэффициента корреляции, применительно к социально-правовым явлениям. Даже самый высокий коэффициент корреляции еще ничего не говорит о действительной причинной связи между сравниваемыми явлениями. «Сам корреляционный метод не вскрывает причин между явлениями и лишь констатирует степень вариабельности (изменчивости) интересующего нас признака... Следовательно, там, где есть причинность, имеется корреляция, но где есть корреляция, прямого причинного отношения может и не быть»'.
Контрольные вопросы и задания
1. Охарактеризуйте основные виды связи между социально-правовыми явлениями.
2. В чем состоит отличие между корреляционной и функциональной связью?
3. Какие основные проблемы решает исследователь при изучении корреляционных зависимостей социально-правовых явлений?
4. Какие,,показатели являются мерой тесноты связи между двумя признаками социально-правовых явлений?
5. Какое значение имеет расчет коэффициента корреляции социально-правовых явлений?
6. На основе репрезентативной выборки вычислено, что коэффициент тесноты связи между уровнем образования правонарушителей и совершенным ими уголовно наказуемым жестоким обращением с животными равен 0,75. Интерпретируйте этот факт.
Задание 1. Необходимым условием разработки эффективных мер предупреждения преступности является установление и изучение характера и меры взаимосвязи ее с другими социальными явлениями и процессами, оказывающими на нее влияние.
Какие наиболее распространенные статистические методы установления взаимосвязи преступности с другими социальными явлениями вы знаете?
В чем заключается сущность метода параллельных рядов и какие задачи могут быть решены с его помощью при анализе преступности?
Задание 2. С помощью каких статистических методов и каким образом можно установить взаимосвязь между преступностью и уровнем материального обеспечения населения, уровнем потребления алкоголя, между уровнем преступности и уровнем миграции, между образовательным уровнем преступников и образовательным уровнем всего населения региона, между уровнем второгодничества и уровнем преступности учащихся подростков?
Рубанов Г.В. Предвидение и случайность. Минск, 1974. С. 55.
Контрольные вопросы и задания
Задание 3. В городе А. пять округов. В 1 -м проживает 65 тыс. человек, за отчетный период совершено 785 преступлений, из них 60% неочевидных; во 2-м — проживает 86 тыс. человек, совершено 940 преступлений, из них 58% неочевидные; в 3-м — проживает 78 тыс. человек, совершено 650 преступлений в условиях очевидности; в 4-м — проживает 69 тыс. человек, за отчетный период совершено 810 преступлений, из них 45% очевидные; в 5-м — проживает 81 тыс. человек, совершено 420 неочевидных преступлений.
Используя метод факторных группировок, необходимо установить, имеется ли связь между активностью по раскрытию неочевидных преступлений и уровнем преступности на территории города.
Примечания: 1. Неочевидными преступлениями в данном примере должны считаться только те, на момент получения информации о которых не имеется данных о подозреваемых.
2. Практическое применение метода факторных группировок предполагает последовательное решение следующих трех статистических процедур:
а) первая — явление, от которого мы хотим установить зависимость преступности, необходимо разгруппировать по факторному признаку;
б) вторая — по каждой образованной группе исчислить среднее значение результативного признака, т.е. средний уровень преступности;
в) третья — проанализировать изменение (варьирование) результативного признака (среднего уровня преступности) от группы к группе, которое является результатом влияния факторного признака.
Задание 4. По 10 населенным пунктам обследуемого региона имеются следующие данные:
Населенные пункты 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Число подростков,
которые не учатся и не
работают (на 1000
несовершеннолетних) 13 10 16 15 9 17 5 19 11 22
Уровень преступности
несовершеннолетних
(на 1000 несовершен- .
нолетних) 6 3,2 8 4 6 6,2 2 10 3 11,2
С использованием метода корреляционного анализа рассчитайте коэффициент корреляции рангов на приведенных выше данных и установите направление и тесноту связи между степенью общественно полезной занятости подростков и уровнем преступности несовершеннолетних.
Примечания: 1) Коэффициент корреляции между двумя рядами рангов рассчитывается по формуле Спирмена:
Глава XIV. Статистическое изучение взаимосвязи социально-правовых явлений
n[n2 -
где Р — коэффициент корреляции рангов; d — разность между парными рангами; N — количество ранжированных объектов; и — число рангов.
Коэффициент корреляции рангов изменяется от +1 до - 1, что означает прямую и обратную связь. Чем ближе коэффициент к единице, тем теснее связь между изучаемыми явлениями.
2) Чтобы установить меру взаимосвязи между социальными явлениями с помошью указанного коэффициента, необходимо проделать пять статистических процедур:
1-я — ранжировать в порядке возрастания или убывания показатели явлений, между которыми необходимо установить меру взаимосвязи;
2-я — расположить изучаемые объекты по порядку с указанием соответствующего им ранга;
3-я — установить разность между величинами рангов;
4-я — определить сумму квадратов разностей;
5-я — рассчитать коэффициент рангов по формуле Спирмена.
Рекомендуемая литература
Аванесов Г.А., Рутгайзер В.М., Брушлинасий Н.Н. Количественный анализ в исследованиях по исправительно-трудовому праву (с применением методов математики). М., 1969.
Бабаев М.М. Статистические методы анализа судимости // Сов. юстиция. 1969. № 17.
Блувштейн Ю.Д. Криминологическая статистика (статистические методы в анализе оперативной обстановки). Минск, 1981.
Елисеева И.И. Статистические методы измерения связей. Л., 1982.
Остроумов С.С. Советская судебная статистика. М., 1976.
Кузнецова Н Ф. Проблемы криминологической детерминации. М., 1984.
Сиськов В. И. Корреляционный анализ в экономических исследованиях. ML, 1975.
Шураков В.В. Автоматизированное рабочее место для статистической обработки данных. М., 1990.
Глава XV. ОБЩИЕ ВОПРОСЫ АНАЛИЗА И ОБОБЩЕНИЯ ДАННЫХ ПРАВОВОЙ СТАТИСТИКИ