Уголовная статистика. Рак И.П - 44 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

распределённых по двум группам. Его расчёт производится на основе таблицы, именуемой
таблицей
четырёх полей
(табл. 7)
.
7. Таблица четырёх полей
Признаки
Группы
1 2 Сумма
1
а b а + b
2
с d с + d
Сумма
а + с
b + d
–
Этими полями являются клетки
а
,
b
,
с
,
d
. Расчёт осуществляется на основе сопряжения по строкам
а
и
b
,
с
и
d
, а также по графам
а
и
с
,
b
и
d
. Формула для расчета
K
Пир
:
( )( )( )( )
dbcadcba
bcad
K
++++
−
=
Пир
.
Ассоциируемые показатели могут быть как абсолютными, так и относительными.
Коэффициент ассоциации измеряется от –1 до +1 и интерпретируется так: чем ближе коэффициент
к 1, тем теснее связь, положительная или отрицательная. Исходя из этого связь между показателями
раненых и погибших по вине водителей и пешеходов прямая (+), но незначительная и случайная.
Считается, что если
K
Пир
достигает 0,3, то это свидетельствует о существенной связи между
признаками.
2.
Коэффициент взаимной сопряжённости,
разработанный отечественным статистиком А.А.
Чупровым (
K
Ч
), в отличие от коэффициента Пирсона применяется для измерения связи между
соотношением двух атрибутивных признаков по трём и более группам. Он рассчитывается по формуле:
( )( )
11
21
2
Ч
−−
ϕ
=
mm
K
,
где
K
Ч
– коэффициент взаимной сопряженности А.А. Чупрова; ϕ
2
– показатель взаимного сопряжения
(фи-квадрат);
т
1
и
т
2
–
число групп по каждому признаку.
Поскольку число групп всегда известно, то для расчёта
K
Ч
необходимо найти ϕ
2
.
Коэффициент А.А. Чупрова в отличие от коэффициента ассоциации варьируется от 0 до 1. Если
исходить из формулы, то его значение не может быть отрицательным. Но суть интерпретации та же.
Связь считается существенной при величине
K
Ч
= 0,3. Чем ближе его значение к единице, тем сильнее
связь.
K
Ч
= 0,16 – свидетельство наличия относительно заметной связи между видами преступлений и
их раскрываемостью.
Особая роль в выявлении связей не только между качественными, но и количественными
признаками принадлежит
параллельным статистическим рядам.
С одной стороны, они представляют
собой относительно самостоятельный и важный метод выявления корреляционной зависимости, с
другой, – с их сопоставления начинается расчёт однофакторных, многофакторных и иных корреляций.
Параллельные ряды в этом смысле представляют собой сопоставление двух и более статистических
вариационных или динамических рядов показателей, причинно или иным способом связанных между
собой. Они дают возможность не только увидеть изменения одного явления в рядах распределения или
динамики, но и установить взаимосвязанное изменение двух или более явлений.
Параллельные ряды в уголовной статистике применимы также для сопоставления рядов динамики
преступности и раскрываемости, преступности и выявленных правонарушителей, преступности и
судимости, преступности, судимости и числа заключённых. Эти ряды могут свидетельствовать о
результативности борьбы с преступностью, степени соответствия судебной практики криминогенным
тенденциям, месте и роли лишения свободы в борьбе с преступностью и т.д. Обратимся ещё раз к
динамическим рядам уровней преступности и выявленных правонарушителей.
Между уровнем преступности и выявленными правонарушителями существует связь состояний. И
преступность, и выявленные правонарушители имеют одни и те же причины. Выявленные
правонарушители по сути своей – раскрытая часть учтённой преступности. Но на динамику уровня
выявленных правонарушителей влияют и другие факторы: уголовная политика, степень соблюдения
презумпции невиновности, дееспособность правоохранительных органов и др.

Страницы