Объекты статистического исследования

Уголовно-правовая статистика.

1) преступление;

2) лица, совершившие преступление;

3) наказание.

Гражданско-правовая статистика.

1) спор о праве гражданском (гражданское дело);

2) стороны в гражданском процессе (истец и ответчик);

3) решения по гражданским делам.

Административно-правовая статистика.

1) административные правонарушения (которые проходят через судебные органы);

2) лица, совершившие эти нарушения;

3) административные наказания (взыскания).

Тема 4. Статистическая сводка и группировка как второй этап статистического исследования.

16. Статистическая сводка: понятие, элементы, виды.

Статистическая группировка и группировочные признаки.

Виды статистических группировок.

Качественная группировка – типологическая.

Количественный признак – количественная группировка - вариационная.

Количественно-качественный признак – деление преступлений по степени тяжести - аналитическая.

Группировки бывают типологические (мужчина/женщина), вариационные (по возрасту), аналитические (преступления по степени тяжести, учет пьянства при хулиганстве).

Вариационные группировки м б непрерывными, если варианты м б дробными числами (например, возраст 15,5 лет, 16 лет и 7 месяцев…), и дискретными (варианты взяты целыми числами).

Ряды распределения.

Произведя группировку, мы должны изложить письменно результат. Для этого применяются ряды распределения.

Ряды распределения м б количественными (непрерывными, дискретными, интервальные 12-14 лет кря кря кря гусь кря кря кря кря кря кря кря кря кря кря кря кря кря кря кря густь пусть будет густь крюсть ) и качественными (атрибутивными).

Тоже имеют частоты и ряды вариант.

20. Статистические таблицы: понятие, элементы, виды, правила составления и работы с ними.

Результаты заносятся в статистические таблицы.

Горизонтальные линии образуют строки.

Вертикальные – графы (колонки, столбцы).

Таблицы м б простые (когда «подлежащее» не разгруппировано – перечневые таблицы, по времени, по территории), групповые и комбинационные. Групповые и комбинационные – сложные. Уголовные дела можно разгруппировать по главам уголовного кодекса. Такая таблица будет групповой.

21. Статистические графики: понятие, элементы, виды.

График м б в виде диаграммы, картограммы, картосхемы.

Каждая диаграмма строится так: берется вертикальная и горизонтальная ось. На оси абсцисс откладываются варианты. На оси ординат откладывается частота. Соединив точки, мы получим линейную диаграмму. Опустив вниз края, мы получим полигон-распределение. Если это непрерывный ряд распределения столбиками можно получить гистограмму. положив столбики набок, получим полосовую диаграмму. Бывают квадратные диаграммы. Круговые, секторные диаграммы. Фигурные диаграммы.

Тема 5. Статистический анализ.

Величины и индексы.

Мы получаем абсолютные, относительные и средние величины, а также индексы и объясняем их.

Абсолютные величины м б индивидуальными и пр.

23. Виды относительных величин:

1) отношение интенсивности (распространенности) – отношение распространенности части к целому (например, коэффициент преступности «Кп»);

Показатель по преступлениям - факты преступлений П К(ф) делятся на население Н и умножаются на 10 000 человек

П=200 Н=500 000 Кп=200/500000*10000=4 Кп=4

Коэффициент преступности в преступниках (Л)

Л=250 Н=500 000 Кп=250/500000*10000=5 Кп=5

Коэффициент судимости: С - осужденные.

С=120 Н=500000 Кс=120/500000*10000=2,4 Кс=2,4

2) относительные величины структуры – отношение распределения (удельный вес, доля);

итог берется за единицу, или 100% а результат – доля этой единицы или %. Например, количество преступлений – 130, краж – 22. Процент краж – 16, 92, доля краж – 0,16. Структура имеет важное значение.

3) относительные величины динамики.

Например, за 2009 – 20 преступлений, за 2010 – 30. 30/20=1,5 или 150 процентов – относительная величина динамики показывает изменения во времени, она показывает, что рост преступности составил 150 процентов. Относительная величина динамики = темп роста (снижения). Широко применяется в динамических рядах.

4) относительные величины выполнения плана;

если на автозаводе за месяц изготовили 6 автомобилей, в то время как по плану было 2 автомашины, то план перевыполнен на 200%. Прибавка – 200%.

2=100% 300%-100%=200%

6=Х%

Х=6*100/2=300%

5) относительные величины степени и сравнения;

в прошлом месяце было совершено 4 преступления в районе А, а в районе В – 5 преступлений. Эти числа можно сравнить. Мы получим относительные величины сравнения. Плотность населения – относительная величина степени (в некоторых случаях - интенсивности). Сколько алкоголя приходится на душу населения – это относительная величина степени.

6) относительные величины координации;

относятся к относительным величинам степени и сравнения, широко применяются в судебной практике. Например, мужчин – 12, женщин – 36. Всего – 48 человек. Доля мужчин по отношению к итогу – это относительная величина структуры. Но доля мужчин по отношению к женщинам: 12/36=1/3 è на каждую женщину – 0,33 мужчины. Женщины по отношению к мужчинам: 36/12=3. На каждого мужчину приходится 3 женщины. Это относительные величины координации.

Когда мы берем коэффициенты, то встречаемся с понятием «коэффициент пораженности преступности». Например, возьмем преступность несовершеннолетних. Если относительная величина доли несовершеннолетних в общей массе населения равна доле несовершеннолетних преступников в общей массе преступников, то это нормальный показатель.

Средние величины.

Понятие, значение, виды.

На первом этапе стат исследования мы заполняем карточки разного вида. Мы учитываем каждую единицу совокупности. На втором этапе мы производим группировку, составляем статистические таблицы, можем изобразить данные графически на диаграммах, картограммах. На третьем этапе «статанализе» мы производим научную обработку данных. На этом этапе мы получаем относительные и средние величины и объясняем их.

Средние величины – это средние сроки, цены, размеры. Значение средних величин велико – одним числом мы характеризуем множество единиц.

Виды средних величин.

Средние величины вычисляются разными видами. Явления м вычисляться по прямой пропорциональности.

Основные виды средних величин:

1) Закономерности в статистике могут проявиться, только если мы берем массу явлений.
Допустим, 1 следователь Петров расследовал 2 дела,
2 следователь расследовал 5 дел.
3й следователь расследовал 12 дел.

4й – 6 дел.

ТО: 2+5+13+6=25 25/4=6,25

Средняя арифметическая простая

2) Средняя арифметическая взвешенная
3 следователя, каждый расследовал по 2 дела
5 следователей, каждый расследовал по 7 дел
8 следователей по 9 дел
10 следователей по 1 делу
Ряд распределения по количественному (вариационному, структурному) признаку. Мы имеем варианты (дела на следователя – Х) и частоту (t - количество следователей на данную варианту).
Хсреднарифмвзвеш=суммаХхТ/суммуТ
3х2+5х7+8х9+10х1/3+5+8+10=

3) Обратная пропорциональная связь – средние гармонические. Бывают простые и взвешенные.
средняя арифметическая простая= суммаХ/N
средняя гармоническая простая – обратная величина средней арифметической простой, вычисленная из обратных величин. Если мы имеем 3/5, то обратная величина – 5/3.

=
N-2 завода; Х – план – 200.

4) Средняя гармоническая взвешенная – это обратная величина средней арифметической взвешенной, вычисленная из обратных величин.

1 завод – 12 млн – 150%

2й – 11 млн – 110%

5) Средняя хронологическая.

Есть моментные динамические ряды. «На 1-е января 2008 года в колониях было 1400 человек, а 1-го января 2009 года – 1420, 1.1.2010 – 1500 человек, на 1.1.2011 – 1600 человек». – мы имеем моментный динамический ряд (равномоментный), где между моментами времени прошло одинаковое количество времени (год). Если мы имеем равномоментный ряд, то средняя в таком ряду вычисляется по формуле средней хронологической.

Если имеется неравномоментный ряд

На 1 января 2010 года - 1500

1 марта 2010 – 1550

1 августа 2010 – 1600

1 сентября – 1605

1 января 2011 – 1700

Мы имеем моментный ряд – явления взяты на момент времени, но моменты не равны. В таком ряду мы имеем динамический неравномоментный ряд, средняя находится по методу средней арифметической взвешенной, причем за веса (частоту) берется количество месяцев (или даже дней), тогда средняя будет равна:

6) Средняя геометрическая применяется для подсчета среднего темпа роста (снижения), если этот ряд упорядочен и цепной. Если мы имеем динамический интервальный периодический ряд в котором рассчитаны темпы роста цепным способом, то мы можем подсчитать средний темп роста по формуле средней геометрической.

7) Структурные средние величины – позволяют делать расчет глазомерно. К ним относятся мода и медиана. Мода – это варианта у которой наибольший вес.

4 следователя, каждый расследовал по 2 дела.

6 следователей – по 3 дела.

8 следователей – по 5 дел.

9 следователей – по 1 делу.

Дела – варианты, следователи – частоты. Среднюю можно рассчитать по формуле средней арифметической взвешенной. Но мода позволяет сделать это без расчета: модельной средней будет варианта с наибольшим весом. В данном случае средняя мода – это 1, т.к. у нее наибольший вес (9).

Медиана – тоже структурная средняя. Если мы имеем упорядоченный (ранжированный) ряд, то в таком ряду нам вовсе не обязательно все рассчитывать и применять среднюю арифметическую простую. Мы можем применить медиану. Допустим, мы построили группу школьников по росту:

Школьников – 5.

Средний рост можно подсчитать сложив все и разделив на 5, но если школьников больше – то это тяжело. Легче применить медиану – варианту, находящуюся в середине упорядоченного ряда. В данном случае медиана – 175 см – рост третьего человека.

Если у нас четный ряд:

То мысленно мы прибавляем единицу, и в данном случае берем 3-го и 4-го человека, находим середину между ними (175+170/2).

Вариации средних.

Индексы.

Индексы широко применяются в экономической статистике. Под индексами понимаются числа-показатели. Индексы бывают индивидуальными, общими (в т.ч. агрегатные), средними. Индексы – это обобщающие показатели, выражающие сравнение как по времени (динамика), так и по местности (Ульяновская область и Самарская).

Индивидуальный индекс – обозначается «i».

i_q- индекс физ объема = q₁/q₀

i_p- индекс цены = i₁/i₀

1-исследуемый период; 0-базис.

При сравнении с предыдущим (0) – цепные индексы.

Произведено 30 машин,

В предыдущем году – 15

i_q=30:15=2 или 200% - больше на 100%

Картофель стоил – 20 рублей

Сецчас стоит 40

i_p=40/20=2 или 200%.

Общие индексы. Агрегатный индекс физического объема – «I_q»

2009 год – картофеля продано 30кг по 20 рублей за кг, мяса 10кг по 110 рублей за кг, лука 5 кг по 35 рублей за кг.

2010 год – картофель – 40 кг по 35 рублей, мяса 8 кг 120 рублей, лук 7 кг по 38 рублей.

или 103%. Товарная масса увеличилась на 3% (+3%) – хороший результат.

1925 – товарная масса исследуемого периода. 1925-1875=50 – увеличение товарной массы в исследуемом периоде по сравнению с базисом.

Агрегатный индекс цены «I_p».

или 136% – +36% - плохой результат – увеличение цен.