Статистические методы изучения взаимосвязей правовых явлений

Понятие статистических взаимосвязей и причинности. Наука исходит из объективной закономерной взаимосвязи и причинной обусловленности всех явлений. Специфическая роль во взаимосвязях общественных явлений принадлежит причинности, частице всемирной связи, объективно реальной, а не субъективной. Эта связь, в которой есть одно или несколько взаимосвязанных явлений, называемых причиной, которая порождает другое явление, называемое следствием, и может именоваться причинностью.

В исследовании причинности среди юридических дисциплин более всего продвинулась криминология – наука о преступности, ее причинах и предупреждении, уголовное право, где установление причинности между действием и последствием является необходимым условием наступления уголовной ответственности. Такие вопросы причинной связи актуальны и

в административном, и в гражданском, и в других отраслях права.

Между причинностью в криминологии и в праве имеется не только общность, но и различия. Причинная связь между криминогенными факторами (совершение преступления) по времени предшествует причинной связи между общественно опасным действием и преступными последствиями, которой присущи динамические закономерности и функциональные связи, тогда как между криминогенными факторами и преступным поведением обычно действуют статистические закономерности и корреляционные связи.

Каждая закономерная связь предполагает повторяемость, последовательность и порядок в процессах и явлениях, но изучаемые связи проявляются по-разному: функциональные – в каждом единичном случае,

а корреляционные – в большой массе явлений. Функциональная зависимость определяется тем, что изменение какого-либо одного признака, который является функцией, сопряжено с изменением другого признака. Такая взаимосвязь одинаково проявляется у всех единиц любой совокупности.

Юридические науки в основном занимаются социально-правовыми явлениями и процессами, где нет жестких однозначно полных и точных связей. Причинная обусловленность преступления и преступности как массового социального явления связана с большой совокупностью взаимозависимых обстоятельств, при изменении действия хоть одного из которых может измениться характер всего взаимодействия в целом.

Причинная зависимость между каждым признаком-фактором и признаком-следствием характеризуется неоднозначностью: тот или иной признак-следствие меняется под влиянием комплекса признаков-факторов,

а каждому значению признака-фактора соответствует множество значений признака-следствия. Вследствие этого связь между причиной и следствием многозначна и носит вероятностный характер.

Многозначность состоит не только в том, что каждое правонарушение является результатом действия многих причин, но и в том, что каждая из причин, взаимодействуя с тем или иным набором других причин, может порождать не одно, а несколько следствий, в числе которых находятся виды противоправного и правомерного поведения.

Вероятностная сторона многозначности причинной связи

в криминологии и социологии права заключается в том, что при замене какого-либо условия получается разный результат. Эта форма причинной связи,

при которой причина определяет следствие, не однозначна, а только

с определенной долей вероятности является неполной и именуется корреляционной связью. Она показывает статистическую закономерность и действует во всех неавтономных системах с достаточно большим количеством факторов.

Между криминогенными факторами и преступностью действует прямая корреляционная связь, а между антикриминогенными факторами и преступностью присутствует обратная корреляционная зависимость.

Прямолинейные или линейные связи появляются тогда, когда при увеличении значения признака-фактора возрастают или уменьшаются величины признака-следствия.

Криволинейные связи характеризуются по-другому. Возрастание величины факторного признака неравномерно влияет на величину результирующего признака. Сначала такая связь бывает прямой, потом – обратной.

Корреляционные прямолинейные связи бывают однофакторными, когда изучается связь между одним признаком-фактором и другим признаком-следствием. Они многофакторны, когда изучается влияние многих взаимодействующих между собой признаков-факторов на признак-следствие.

В правовой статистике обычно применяется парная корреляция, а множественная корреляция практически не используется.

Измерение связей между качественными признаками. Статистические методы различных обобщений не могут ответить на вопрос о мере связи и ее количественном выражении. Это восполняется методами корреляционного анализа, позволяющими выделить из комплекта факторов влияние одного или многих обстоятельства, установить характер взаимосвязи, измерив ее математически точно.

Для исследования статистикой корреляционных связей разработаны различные методы, каждый из которых решает свою конкретную задачу.

Одни коэффициенты связи используются для измерения взаимосвязей качественных признаков, другие – для качественных и количественных,

а третьи – только для количественных.

При измерении связи между качественными признаками

в статистической науке широко применяются коэффициент сопряженности

А. А. Чупрова, коэффициент ассоциации К. Пирсона и коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендала.

Коэффициент К. Пирсона в плане расчета – относительно простой показатель сопряженности величин. Он используется при вариации двух качественных признаков, которые распределены по двум группам. Его исчисление производится на основе так называемой таблицы четырех полей.

Коэффициент взаимной сопряженности А. А. Чупрова нужен для измерения связи между соотношением двух атрибутивных признаков по трем или более группам.

Важная роль в выявлении связей не только между качественными, но и между количественными признаками принадлежит параллельным статистическим рядам.

Параллельные ряды являют собой сопоставление двух или более статистических вариационных или динамических рядов показателей, которые связаны между собой причинным или иным способом. Они показывают не только изменения одного явления в рядах распределения или динамики, но и устанавливают взаимосвязанное изменение двух или более явлений.

В правовой статистике параллельные ряды используются при сопоставлении рядов динамики преступности и раскрываемости, преступности и выявленных правонарушителей, судимости и числа заключенных и т. д. Такие ряды показывают результативность борьбы с преступностью, степень соответствия судебной практики криминогенным тенденциям, место и роль лишения свободы в борьбе с преступностью и многое другое.

Все показатели о юридически значимых явлениях можно поставить в параллельные статистические ряды распределения и динамки при условии, что между ними существуют реальные причинные или иные связи. Однако следует учесть, что обнаруженные совпадения могут быть случайными или ложными.

Парной, или однофакторной корреляцией называется неполная прямая или обратная связь между одним признаком-следствием и одним признаком-фактором. С ее помощью можно относительно адекватно измерить выявленную связь.

Корреляционное измерение связи происходит после установления ее наличия и характера в процессе других видов статистического анализа: сводки и группировки данных, расчета относительных и средних величин, составления вариационных, динамических и параллельных рядов.

К другим способам установления взаимосвязей можно отнести коэффициент Фехнера и коэффициенты ранговой корреляции Спирмена, Кендала и др.

Коэффициент Фехнера рассчитывается на базе сравнения параллельных рядов. Он помогает установить направление связи и ее тесноту.

Существует множество измерителей корреляционных связей, значения которых при расчете на одних и тех же параллельных статистических рядах во многом различаются.

При изучении всех явлений главное – придерживаться одних и тех же или сопоставимых мер. Важным условием применения различных коэффициентов корреляции должна быть сопоставимость связей. Это означает, что можно использовать разные коэффициенты одновременно, но сравнивать между собой только сопоставимые коэффициенты.

Заменить парные коэффициенты корреляции может множественный коэффициент корреляции. Он исчисляет степень тесноты связи между признаком-следствием и рядом признаков-факторов одновременно. Так могут быть рассчитаны частные и множественные коэффициенты корреляции, множественный коэффициент детерминации, совокупные коэффициенты множественной корреляции и множественной детерминации и другие показатели, которые помогают уточнить влияние различных факторов на те или иные результаты. С помощью корреляционного анализа можно также измерить зависимость одних юридически значимых явлений от других, взаимосвязь уровней прошлых и настоящих лет, одного и того же явления.