Головне меню
Головна Підручники Правова статистика ПРАВОВА СТАТИСТИКА § 2. Основні вимоги, завдання та види групувань

§ 2. Основні вимоги, завдання та види групувань

Правова статистика - ПРАВОВА СТАТИСТИКА
116

§ 2. Основні вимоги, завдання та види групувань

Групування – найважливіша, найголовніша ланка третього етапу стати­стичного дослідження. Воно дає змогу виявити найбільш характерні власти­вості і особливості проявів різних суспільних явищ.

Групування за своєю сутністю полягає у розподілі сукупності на гру­пи за істотними для них ознаками. Метод статистичних групувань передба­чає таку обробку первинного статистичного матеріалу, за допомогою якої усі істотні риси і особливості суспільних явищ одержують найбільш яскраво виражене позначення. Залежно від того, які ознаки були покладені в основу групування, якими принципами керувалися дослідники при розподілі сукуп­ності на групи, можна одержати різні, іноді протилежні результати.

Для того, щоб забезпечити проведення науково обґрунтованого групу­вання, необхідно додержуватися єдиних правил, вимог та принципів, розроб­лених статистичною наукою.

Перша вимога наукового використання методу статистичних групувань полягає у всебічному глибокому аналізі сутності та природи досліджуваного явища, виявлення його типових рис і відмінностей. Це визначає, що спочатку слід провести попередній якісний аналіз явища, який дасть змогу виявити типові риси й відмінності, властиві тій чи іншій одиниці сукупності. Другою вимогою науково обґрунтованого групування є чітке визначення тих істотних ознак явища, які необхідні для аналізу і за якими буде здійснюватися групування. Третя вимога – об`єктивне, обґрунтоване визначення інтервалів групування і його меж. Утворені групи повинні об`єднувати тільки подібні одиниці сукупності, а окремі групи істотно відрізнялися одна від одної.

Ідея групування у вітчизняній статистиці з`явилися ще у ХVШ ст., коли російський вчений О.М. Радищев (1749 – 1802) вперше запропонував при дослідженні судов

ої статистики провести групування кримінальних справ за видами злочинів.

Ще більшого значення методу групування надавав відомий вітчизня­ний статистик Д.П. Журавський (1810 – 1856), який визначав статистику, як науку “категорійного обчислення”, і вважав, що головне в статистиці – це ме­тод групування, підсумовування різноманітних явищ за їх категоріями. На його думку, усі явища соціального життя мають бути поділені на однорідні та одновидні частини, і обов`язково підсумовані за кожним видом, категорі­єю окремо і в сукупності. В своїх наукових працях він підкреслював, що ста­тистика повинна обчислювати ці показники по усіх досліджуваних фактах.

Дійсно, в системі статистичних методів пізнання суспільних явищ ме­тод групування посідає особливо важливе місце. Це пояснюється тим, що на відміну від інших методів метод групування виконує три важливих функції: по-перше, поділяє сукупність на однорідні групи, по-друге, визначає межі та можливість застосування інших статистичних методів (відносних і середніх величин, кореляційного аналізу і т.д.), оскільки при використанні цих засобів дослідник мусить вперш за все впевнитися в тому, що однорідною чи не од­норідною є сукупність, по-третє, дозволяє провести класифікацію і типоло­гію суспільних явищ. Таким чином, статистичне групування – обов`язковий етап обробки статистичних даних, тому що без його проведення не можна обчислювати узагальнюючі показники.

Статистичне групування дозволяє вирішувати такі три наукові завдан­ня: 1) виявляти соціально-економічні типи явищ; 2) вивчати структуру та структурні зрушення; 3) виявляти та досліджувати взаємозв`язок і залежності між окремими ознаками суспільних явищ. Відповідно до цих завдань групу­вання поділяють на типологічні, структурні (варіаційні) та аналітичні.

Типологічне групування дає змогу виділити найхарактерніші групи, ти­пи явищ, з яких складається неоднорідна сукупність, визначити істотні від­мінності між окремими одиницями статистичної сукупності, а також спільні ознаки. Типологічними називаються групування, які дозволяють виділити типові ознаки явища або процесів розвитку. За їх допомогою вивчаються роз­поділ підприємств за формами власності, розподіл населення за суспільними групами, групування злочинів за главами Особливої частини кримінального кодексу, розподіл цивільних позовів за видами, розподіл усіх покарань за їх видами та ін. При проведенні статистичного дослідження спочатку необхід­но провести типологічне групування, тому що побудувати структурне групування можна лише для якісно однорідної статистичної сукупності.

Структурне групування характеризує розподіл якісно однорідної сукупності на групи за розміром варіюючої (яка змінюється за розміром) оз­наки. Потреба в проведенні структурного групування обумовлена тим, що виділення якісно однотипної сукупності ще не означає, що в ній усі одиниці однакові. Навпаки, кожна одиниця статистичної сукупності обов`язково від­різняється від іншої за розміром ознаки, тобто варіюються числові значення різних одиниць сукупності.

За допомогою структурних групувань можна вивчати віковий склад на­селення; віковий склад злочинців або осіб, які вчинили конкретний вид зло­чину; віковий склад відповідачів та позивачів; склад сімей за кількістю осіб, за кількістю дітей, за розміром доходу тощо. Якщо побудувати структурне групування за два і більше періодів, то можна встановити наявність чи від­сутність структурних зрушень в цьому явищі протягом цього проміжку часу.

Групування, що ставить собі за мету виявлення і вивчення взаємо­зв`язку між окремими явищами та ознаками, які їх характеризують, назива­ється аналітичним. При наявності такого взаємозв`язку обов`язково розгля­даються і аналізуються щонайменше дві ознаки, але реально їх може бути і значно більше. При проведенні аналітичного групування обов`язково розріз­няють факторну ознаку, яка відображає причину явища (наприклад, нетвере­зий стан особи), і результативну ознаку, яка відображає наслідок (наприклад, вчинення злочину). За допомогою аналітичного групування можна з`ясувати наявність чи відсутність взаємозв`язку між вчиненням різних видів злочинів залежно від перебування особи в нетверезому стані. При наявності взаємо­зв`язку середні групові систематично збільшуються (прямий зв`язок), напри­клад, вчинення більшості видів злочинів через перебування в нетверезому стані, або зменшуються (зворотний зв`язок), наприклад, залежність вчинення насильницьких злочинів від рівня освіти особи.

Таким чином, аналітичне групування дає змогу вивчити наявність взає­мозв`язку між явищами. Переваги цього методу в тому, що він не потребує дотримання яких-небудь особливих умов для його використання, окрім одного – якісної однорідності досліджуваної сукупності. Тому для того, щоб з`ясувати причини та умови зростання або зменшення злочинності в тому чи іншому регіоні, необхідно застосувати низку аналітичних групувань.

Якщо первинне групування не задовольняє потреби дослідника, то за­стосовується вторинне групування. Вторинне групування – це утворення но­вих груп на базі існуючих, які були побудовані раніше. Існує два способи їх побудови: 1) укрупнення інтервалів у варіаційних групуваннях; 2) часткового перегрупування, який застосовується в першу чергу при типологічних і ана­літичних групуваннях. Необхідність в застосуванні вторинного групування виникає у випадках необхідності утворення більш крупних груп, в яких чіткі­ше виявляються реальні тенденції, по-друге, при необхідності порівняння двох і більше групувань, які побудовані в різних регіонах із різними інтерва­лами. Але, завжди краще, якщо ми маємо первинні дані, побудувати нове групування на їх базі.

Вторинне групування може вирішувати і більш складні завдання. На­приклад, нідерландський кримінолог Берг, не маючи офіційних статистичних даних Радянського Союзу, на базі великої кількості відкритих публікацій (окремих даних і таблиць), в яких наводилися деякі абсолютні і відносні величини, розрахував і побудував єдиний статистичний ряд про судимість в Радянському Союзі за 1920–1982 рр. Не можна визнати, що його вторинне групування було абсолютно вірним, але він отримав дуже близькі дані, про що і свідчить їх порівняльний аналіз після відкриття цих статистичних даних.

 

< Попередня   Наступна >