Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Первичная обработка материалов массовых статистических наблюдений.

Читайте также:
  1. Error. Обработка ошибок
  2. II. КОМПЛЕКТ МАТЕРИАЛОВ ДЛЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ДИСЦИПЛИНЕ
  3. Анализ материалов и выявление неслучайных ошибок.
  4. Ассортимент клеевых материалов
  5. Влияние новых материалов на развитие ассортимента товаров
  6. Водоподготовка и коррекционная обработка воды
  7. Возможности исследований нефтепродуктов и горюче-смазочных материалов

Исходным пунктом исследования, проводимого с использованием статистических методов, является статистическое наблюдение, то есть научно организованный сбор информации о признаках исследуемых объектов. Статистическое наблюдение, проведенное на основе официального учета или путем специально организованного изучения, дает большое число сведений. Но эти данные разрозненны, для дальнейшего изучения их нужно систематизировать. Научная разработка и систематизация материалов статистического наблюдения является первым этапом проведения первичной обработки и называется статистической сводкой.

Составными элементами сводки являются: 1) разработка системы показателей, характеризующих преступность или другое социально-правовое явление в целом и ее отдельные группы (показатели могут быть количественными или качественными); 2) статистическая группировка полученных данных; 3) подсчет групповых и общих итогов; 4) оформление результатов в виде статистических таблиц или графиков.

В юридической статистике применяются три вида группировок: типологическая, вариационная (или 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. Например, это деление преступлений по категориям тяжести (небольшой тяжести, средней тяжести, тяжкие и особо тяжкие), личности виновных (мужчины и женщины, взрослые и несовершеннолетние, ранее судимые и несудимые) и т. д. Качественные признаки нередко переплетаются между собой, образуя сложную типологическую группировку деяний.

Вариационная, группировка статистических данных может производиться, чтобы изучить изменение структуры типически однородных групп преступлений, правонарушителей, гражданских исков и других показателей. При такой группировке однородная совокупность расчленяется по величине изменяющегося (варьирующегося) признака. Если в основе типологической группировки лежат качественные признаки, то в основу вариационной положены количественные (возраст правонарушителей, сроки наказания, суммы ущерба, суммы иска и т. д.).

Аналитическая группировка юридически значимых показателей позволяет обнаружить взаимосвязь и зависимость изучаемых явлений и процессов. В определенной мере эта задача решается и типологической, и структурной группировками. Но аналитическая группировка данных специально предназначена для решения этой задачи.

Пример 1. Пусть имеются данные о возрасте 100 рецидивистов, осужденных за грабеж и разбой:

18, 20, 32, 23, 20, 24, 22, 18, 29, 23, 19, 21, 18, 23, 18, 24, 27, 31, 19, 25, 27, 21, 28, 25, 16, 17, 27, 21, 19, 20, 19, 25, 18, 27, 22, 23, 19, 31, 32, 27, 19, 22, 30, 17, 22, 19, 18, 24, 20, 22, 17, 29, 21, 27, 17, 31, 25, 20, 24, 19, 26, 28, 21, 18, 26, 21, 20, 23, 26, 23, 19, 25, 21, 20, 18, 25, 33, 18, 33, 19, 33, 28, 31, 22, 30, 19, 26, 18, 29, 20, 29, 19, 23, 32, 17, 20, 33, 21, 33, 19.

Проведем вариационную группировку данных. После их упорядочивания в порядке возрастания получим следующий ряд:

16, 17, 17, 17, 17, 17, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 24, 24, 24, 24, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 26, 26, 26, 26, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 28, 28, 28, 29, 29, 29, 29, 30, 30, 31, 31, 31, 31, 32, 32, 32, 33, 33, 33, 33, 33.

Операция упорядочивания ряда числовых данных по возрастанию (убыванию) называется его ранжированием. После сводки материалы наблюдения принимают следующий вид, для большего удобства записываемый в виде таблицы.

таблица 1

Наблюдаемые значения возраста (х1=16, х2=17,..., х18=33) называются вариантами, а последовательность вариант, записанная в возрастающем порядке, - вариационным рядом или рядом распределения.

Числа наблюдений в начале примера – это числа лиц n1, n2,..., n18 называются частотами. Относительной частотой называется отношение числа наблюдений данной варианты (ni) к общему числу наблюдений (), т.е. . Отметим, что сумма относительных частот равна единице: .

Вычислим относительные частоты.

таблица 2

Теперь можно, например, подсчитать, сколько в России преступников, совершивших преступление в возрасте 18 лет. Доля 18-летних преступников 0,1. Умножив общее число лиц, нарушивших уголовный закон, на 0,1 получим искомое число.

Перечень вариант и соответствующих им частот называют статистическим распределением выборки. При соблюдении всех правил проведения выборочного исследования статистическое распределение выборки является экспериментальным отражением соответствующего закона распределения случайной величины и может служить основанием для анализа действующих факторов и закономерностей.

Вариационные ряды бывают дискретные и интервальные (непрерывные). Вариационный ряд называется дискретным, если в нем указаны конкретные значения варьируемого признака. Вариационный ряд называется интервальным (непрерывным), если предполагается, что варианты могут принимать любое значение в рамках указанных интервалов.

При построении интервального ряда необходимо выбрать оптимальное число групп. Малое число групп снижает разнообразие значений признака, а большое число групп может исказить форму распределения случайными колебаниями частот. Длина интервала должна быть постоянной для всех групп.

Количество интервалов также зависит от объема выборки. В качестве частоты, соответствующей интервалу, принимают сумму частот вариант, попавших в этот интервал.

Рекомендуемое число интервалов для выборок разного объема:

таблица 3

Объем выборки 10-20 30-50 60-90 100-200 300-400
Число интервалов (k)   6-7      

 


Дата добавления: 2015-08-09; просмотров: 169 | Нарушение авторских прав


Читайте в этой же книге: Программы для создания презентаций | Google Docs. | Компьютерные сети | Интернет, браузеры и поисковые системы | Информационное общество | Государственная политика в области информатизации | Государственная политика в области защиты информации | Государственная политика в области информатизации юридической деятельности | Справочно-правовые системы | Корпоративные информационные системы |
<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Практика и перспективы использования информационных технологий в юридической деятельности| Графическое представление статистического распределения

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.007 сек.)