Юридическая статистика. Селезнев А.В - 37 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

109
Криволинейные связи носят иной характер. Возрастание величины факторного признака оказывает
неравномерное влияние на величину результирующего признака. Вначале эта связь может быть прямой,
а затем – обратной. В юридической науке такие связи почти не изучались, а они наличествуют. Извест-
ный пример – связь преступлений с возрастом правонарушителей. Вначале криминальная активность
лиц растет прямо пропорционально увеличению возраста правонарушителей (приблизительно до 30
лет), а затем с увеличением возраста преступная активность снижается. Причем вершина кривой рас-
пределения правонарушителей по возрасту сдвинута от средней влево (к более молодому возрасту) и
является асимметричной.
Корреляционные прямолинейные связи могут быть однофакторными, когда исследуется связь меж-
ду одним признаком-фактором и одним признаком-следствием (парная корреляция). Они могут быть
многофакторными, когда исследуется влияние многих взаимодействующих между собой признаков-
факторов на признак-следствие (множественная корреляция).
Парная корреляция давно находит применение в юридической статистике, а множественная
корреляция практически не используется, хотя в криминологии, деликтологии и социологии права
многофакторные связи, можно сказать, доминируют. Это обусловлено рядом трудностей: неналажен-
ным учетом признаков-факторов, недостаточной математической, статистической и социологической
подготовкой юристов и другими обстоятельствами объективного характера.
Корреляционные связи одних явлений с другими видны уже на первых стадиях статистической
обработки данных. Сводка и группировка статистических показателей, исчисление относительных
и средних величин, построение вариационных, динамических, параллельных рядов позволяют ус-
тановить наличие взаимосвязи изучаемых явлений и даже ее характер (прямой и обратный). Если,
построив вариационный ряд преступников по возрасту, мы обнаруживаем, что основные частоты
группируются в интервале молодежного возраста, у нас есть достаточные основания полагать, что
молодежный возраст – наиболее криминогенный. Хотя возраст (как мы установили в предыдущих
главах) и выступает не в своем собственном значении, а лишь как интегрированный выразитель
криминогенных условий, взаимодействующих с соответствующими возрастными изменениями
человека.
9.2 Измерение связей между качественными признаками
Для измерения связи между качественными (атрибутивными) признаками в статистике широко
используются коэффициент ассоциации
К. Пирсона и коэффициент сопряженности А.А. Чупрова,
1 Коэффициент ассоциации К. Пирсона (K
п
) в плане исчисления – относительно простой показа-
тель сопряженности величин. Он применяется к вариации двух качественных признаков, распределен-
ных по двум группам. Его расчет производится на основе табл. 3, именуемой таблицей четырех полей.
Этими полями являются клетки а, b, с, d. Расчет 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
п
:
()()()()
dbcadcba
bcad
K
++++
−
=
п
.
Ассоциируемые показатели могут быть как абсолютными, так и относительными.
Коэффициент ассоциации измеряется от –1 до +1 и интерпретируется так: чем ближе коэффи-
циент к 1, тем теснее связь, положительная или отрицательная. Считается, что если K
п
достигает
0,3, то это свидетельствует о существенной связи между признаками.
Таблица 3
Таблица четырех полей

Страницы