Распределение уголовных дел по срокам рассмотрения




Сроки рассмотрение в судебном заседании, дни Число уголовных дел
   
   
3 – Mo  
4 – Me  
   
   
   
Всего 400

Модой в данном примере будет варианта в 3 дня, так как за этот срок было рассмотрено наибольшее количество дел (85), чем за другие сроки.

На практике могут распределения, где все варианты встречаются одинаково часто. В таких случаях мода не определяется, так как она практически отсутствует. В других распределениях мода может быть не одна. Предположим, что за 5 дней было рассмотрено столько же дел (85), как и за 3 дня. В этом случае получается две моды, а само распределение будет называться бимодальным (или несколько – полимодальным, мультимодальным). Наличие в распределении более одной моды указывает на неоднородность совокупности, возможно, представляющей собой смесь разнородных нескольких совокупностей с разными модами.

В интервальном вариационном ряду, тем более при непрерывной вариации признака, строго говоря, каждое значение признака встречается только один раз. Модальным интервалом является интервал с наибольшей частотой. Внутри этого интервала находят условное значение признака, вблизи которого плотность распределения, т.е. число единиц совокупности, приходящееся на единицу измерения варьирующего признака, достигает максимума. Это условное значение и считается точечной модой. Логично предположить, что такая точечная мода располагается ближе к той из границ интервала, за которой частота в соседнем интервале больше частоты в интервале за другой границей модального интервала. Отсюда имеем обычно применяемую формулу:

¦ Mo - ¦ Mo-1

Мо = Хо + х i,

MoMo-1) + (¦ MoMo+1)

где Хо – нижняя граница модального интервала;

¦ Mo - частота в модальном интервале;

¦ Mo-1 - частота в предыдущем интервале;

¦ Mo+1 - частота в следующем интервале за модальным;

i - величина интервала.

Моментные наблюдения – это наблюдения, фиксирующие состояние непрерывного процесса на определенные моменты времени. При вычислении используют формулу ошибки повторной выборки.

Моментные показатели – это показатели, характеризующие явление на определенный момент времени: число преступлений, зарегистрированых на конец года и т.п.

Моментный ряд динамики – это ряд числовых значений определенного статистического показателя, характеризующего размеры изучаемого явления на определенные даты, моменты времени.

Моментный ряд учитывает состояние на какой-то момент.

Моментная структура – это структура, характеризующая строение социально-экономических явлений по состоянию на определенные моменты времени (на определенную дату, начало или конец периода).

Мониторинг – это специально организаванное систематическое наблюдение за состоянием определенной среды (мониторинг экологического состояния естественных водоемов, мониторинг уровня преступности по городу и т.д.).

Монографическое обследование – это детальное обследование отдельных типичных единиц совокупности с целью их тщательного изучения. Монографическое обследование проводится в целях выявления имеющихся или намечающихся тенденций в развитии явления или для изучения передового опыта отдельных, например, подразделений. Оно может применяться для выявления недостатков в работе отдельных служб. Основанием для регистрации ответов на поставленные при наблюдении вопросы могут служить: показания опрашиваемых лиц, соответствующие документы, непосредственное установление фактов сотрудником, проводящим наблюдение и опрос.

Мультиколлинеарность – это наличие тесной зависимости между факторными признаками.

 

 

Н

Накопленная частота для той или инойварианты представляет собой сумму частот всех предшествующих вариант (интервалов).

Начальный уровень динамического ряда показывает величину первого члена ряда.

Непосредственное наблюдение – регистраторы путем непосредственного замера, взвешивания, подсчета или проверки работы и т.д. устанавливают факт, подлежащий регистрации, и на этом основании производят записи в формуляре наблюдения.

Непосредственный учет – регистрация фактов осуществляется лично учетчиком путем посчета, измерения, оценки, осмотра (регистрация товарных запасов, учет наличной денежной массы в банках).

Несплошные наблюдения – это обследования, при которых регистрируются не все единицы совокупности, а только определенная их часть (выборочное наблюдение, обследование основного массива, монографическое, анкетное, мониторинговое), т.е. обследованию подлежит лишь часть единиц изучаемой совокупности. Несплошное наблюдение имеет ряд преимуществ перед сплошным: за счет уменьшения числа обследуемых единиц совокупности они требуют меньше затрат, сил и средств, позволяют применять более детальную программу и более совершенный способ учета фактов, быстрее подводить итоги обследования и, следовательно повышают оперативность статистического материала.

Несплошное наблюдение организуется по разному, в зависимости от задачи исследования и характера объекта может быть выборочным,, методом основного массива, анкетным, монографическим. Основным видом несплошного наблюдения является выборочное.

Непосредственное наблюдение – это наблюдение, при котором сами регистраторы путем замера или подсчета устанавливают факт, подлежащий регистрации, и на этом основании производят записи в формуляре наблюдения. Так, при учете остатков товаров в торговле (например, сотрудниками БЭП) за основу берется их инвентаризация. При переписи оборудования сведения заносятся в формуляр на основе личного осмотра машин и т. д.

Непрерывные признаки – это признаки, которые принимают любые значения в определенных границах (сумма выплаченных пермий, длительность перерыва в службе и т.д.). Сведения о признаках единиц совокупности собиратся от единиц наблюдения.

Неравные интервалы – когда, например, ширина интервала постепенно увеличивается.

Носитель шкалы – это прямая или кривая линия.

Нелинейная связь – это статистическая связь между социально-экономическими явлениями, аналитически выраженная уравнением кривой линии (параболы, гиперболы и т. д.).

Нижней границей интервала (Xmin) называется наименьшее значение признака в интервале.

 

О

Объект исследования – совокупность явлений или процессов, порождающих проблемную ситуацию и избранные для исследования. Четкое определение содержания и границ объекта дает возможность избежать различного толкования результатов. Для этого применяются цензы – наборы количественных и качественных ограничительных признаков (например, в процессе кокого-либо исследования установливается ценз – масимально допустимая численность сотрудников УВД 200 человек). Объект исследования состоит из отдельных элементов – единиц совокупности.

Объект статистического наблюдения - это некоторая статистическая совокупность, в которой протекают исследуемые социально-экономические явления и процессы илисовокупность единиц изучаемого явления, подлежащая статистистическому наблюдению. Объектом наблюдения может быть совокупность физических лиц (население отдельного региона, старны, лица, занятые на предприятиях отрасли), физические единицы (станки, машины, дома), юридические лица (предприяития, фермерские хозяйства, коммерческие банки, учебные заведения).

Установить объект статистического наблюдения-значит точно определить состав и границы изучаемой совокупности. При выборе объекта наблюдения необходимо четко определить его главные черты и свойства, отличающие данный объект от других, смежных с ним. В противном случае можно получить неправильные выводы по сути изучаемого явления. Для этого следует указать важнейшие признаки, отличающие его от других сходных объектов.

Всякий объект статистического наблюдения состоит из отдельных элементов-единиц наблюдения.

Объемный график выражает объемное изображение гистограммы так, что легко можно сравнивать данные между собой и видеть их изменения во времени.

Объемная диаграмма дает объемное изображение суммы нарисованных величин, при этом разделение их на отдельные части показывает разницу между ними.

Обратный показатель – это показатель, который уменьшается с увеличением явления (процесса).

Обратная связь – с увеличением или уменьшением значений факторного признака уменьшается или увеличивается значение результативного.

Обследование основного массива – это регистрация данных относительно преобладающей части единиц совокупности, которые являются основными для характеристики объекта наблюдения (обследование городов с наибольшим уровнем загрязнения атмосферы, обследование наиболее успешных УВД (с точки зрения раскрываемости преступлений) и т.д.).

Общая дисперсия измеряет вариацию признака во всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию.

Общая теория статистики – это отрасль статистической науки о наиболее общих принципах, правилах и законах цифрового освещения социально-экономических явлений. Общая теория статистики является методологической основой, ядром всех отраслевых статистик, так как она разрабатывает наиболее общие понятия, категории, принципы, которые имеют общестатистический смысл, и методы сбора, сводки, обобщения и анализа статистических данных, т. е. общую методологию статистического исследования массовых общественных процессов. Статистика состоит из ряда отраслей, которые, выделились в процессе развития именно из общей теории статистики. Каждая отрасль отражает потребность общества в статистическом изучении конкретной предметной области. Например, социальная статистика, объединяющая в себе экономическую, медицинскую, правовую, социально-демографическую и т. д..

 

Общая средняя – это средняя из групповых средних. Осреднению подлежат не только отдельные значения вариант, но и их групповые средние xj, тогда весом будет частота (частность) каждой группы:

 

m

∑ xjfj

x = m.

∑ fj

Вычисленная таким образом средняя из групповых средних называется общей. Весом может быть также абсолютная величина, логически связанная с осредняемым показателем. Выбор весов основывается на логической формуле показателя. Поскольку средняя величина вычисляется из расчета на единицу совокупности, то вес всегда будет находиться в знаменателе логической формулы. Например, при определении средней суммы затрат на одного рекламодателя весом будет количество рекламодателей; при определении средней суммы затрат на одно рекламное объявление весом будет количество рекламных объявлений; при определении………..!!!!!!!! привести пример по ОВД.!!!!!!!!!!!!!!!!!!

Описательная (дескриптивная) статистика – получение статистических показателей, с помощью которых обобщаются характеристики только наблюдаемой совокупности. Задача её заключается в том, чтобы дать сжатую и концентрированную характеристику изучаемого явления.

Опросы – это наблюдение (точнее способ наюлюдения), оуществляемое экспедиционным путем, саморегистрацией, корреспондентским или анкетным опросами. Это чаще несплошные наблюдения мнений, мотивов, оценок, регистрируемых со слов респондентов. Исключением является сплошной опрос всего населения – референдум.

Организационные вопросы – это вопросы, выясняющие: кто проводит исследование (органы и персонал); где проводится (место наблюддения); с помощью чего (материально-техническое обеспечение); способ обеспечения точности результатов (система контроля и пробные исследования); когда проводятся (время и период наблюдения).

Организационные формы наблюдения – это: отчетность, специально организованные наблюдения и регистры.

Оргплан наблюдения – это документ, в котором зафиксированы все важнейшие организационные мероприятия, проведение которых енобходимо для успешного осуществления наблюдения. Обычно в оргплане указывают цель, объект, единицы, место время (срок), орган наблюдения, иногда указывается и программа наблюдения.

Ордината (ось у) – это вертикальная ось графика. На ней откладываются значения зависимой переменной или уровни ряда динамики, или частота повторений значений признака.

Отбор единиц по определенной схеме (направленная выборка).Вся совокупность подразделяется на типы (районы) и проводится случайный или механический отбор из каждого типа (района).

Открытые интервалы – это интервалы, у которых указана только одна граница либо верхняя, либо нижняя границы.

Относительные величины – это величины, представляющие собой важные обобщающие показатели, которые раскрывают числовую меру соотношения двух сопоставляемых статистических величин. Например, сопоставление гражданских дел с числом судей, их рассмотревших, с численностью населения, характеристикой истцов и ответчиков, со сроками рассмотрения дел и другими данными дает возможность получить важные обощающие сведения о нагрузке гражланских судей, интенсивности обращеня граждан в суды, распределения исков по группам истцов и ответчиков и т. д. При исчислении относительных величин наиболее часто сравнивают две абсолютные, но можно сопоставлять и средние, и относительные величины, получая новые относительные показатели. Очень важно, чтобы эти величины были сопоставимы по взаимосвязям, единицам измерения, временному периоду, территории и другим параметрам. Любая относительная величина – это дробь, числителем которой является сравниваемая величина, а знаменателем – база сравнения. Относительная величина показывает, во сколько раз сравниваемая величина больше базисной или какую часть базисной она составляет, иногда – сколько единиц одной величины приходится на 100, на 1000, на 10 000, на100 000 единиц другой, (уровень преступности на 10 тыс. населения). По аналитической функции выделяют относительные величины интенсивности, динамики, территориально-пространственного сравнения, сравнения с эталоном, структуры, координации. Все виды относительных величин, наиболее часто применяемые в аналитической работе правоохранительных органов, принято делить на следующие группы:

1) отношения, характеризующие структуру совокупности, или отношения распределения;

2) отношения части к целому, или отношения интенсивности;

3) отношения, характеризующие динамику;

4) отношения, характеризующие выполнение плана;

5) отношения степени и сравнения.

Относительная величина динамики (ОВД) процесса, изменения во времени показывает во сколько раз увеличился (или уменьшился) уровень показателя текущего периода по сравнению с каким-либо предшествующим (базисным) периодом:

 

ОВД = Текущий показатель,

Предшествующий или

базисный показатель

При анализе изменения интересующей нас совокупности исчисляется уровень ряда, абсолютный прирост (снижение), темп роста (снижения) и темп прироста. Темпы роста и темпы прироста выражаются в процентах, реже в виде простых отношений, называемых коэффициентами роста. Этот вид относительных величин имеет самое широкое распространение в различных отраслях статистики. В правовой статистике он используется при анализе изменения преступности – движении общего числа преступлений и их отдельных категорий, динамики нагрузки следователей, судей и т. д.

Относительная величина интенсивности (ОВИ) – это величина, характеризующая степень распространения явлений в определенной среде или отношение величины явления, характеризующегося определенным признаком, к размеру среды, которая является его базой. Это именованная величина, в которой сочетаются единицы измерения числителя и знаменателя.

Показатель, характеризующий явление А

ОВИ = Показатель, характеризующий среду

распространения явления А

Он определяется как отношение двух разноименных абсолютных величин, характеризующих различные, но связанные в своем развитии явления. Этот показатель исчисляется, когда абсолютная величина оказывается недостаточной для обоснованных выводов о масштабах явления, его размерах, объеме, величине, насыщенности, плотности распространения. ОВИ показывает, сколько единиц числителя приходится на 1, 10, 100, 1000 и т. д. единиц знаменателя. В правовой статистике ОВИ применяются для характеристики распространенности споров о гражданском праве, преступности на данной территории за определенное время и т. д. Простота исчисления и высокая степень наглядности этого вида относительных величин облегчает статистический анализ.

В уголовно-правовой статистике ОВИ в форме коэффициентов преступности (КП) играют важную роль. Они рассчитываются как отношение фактов преступлений или числа лиц, их совершивших, к численности населения, достигшего возраста, с которого начинается уголовная ответственность. Рассчитывается (КП) по формуле:

 

КП = П ·100000,

Н

Где П – абсолютное число учтенных преступлений; Н – абсолютная численность всего населения.

Оба показателя берутся в одном и том же территориальном и временном объеме. Число преступлений обычно рассчитывается на 100 тыс. населения. Но при малых числах преступлений и населения (в городе, районе, на предприятии) КП может рассчитываться на 10 тыс. или на 1 тыс. жителей. Однако в любом случае эти числа означают размерность коэффициента.

Когда возникает необходимость расчета коэффициента преступности за 1, 2, 3, и т. д. месяца, то расчет (во избежание искажений) должен производится по формуле:

 

КПn = Пn · 12 · 100 000,

Нn

Где Пn – абсолютное число преступлений, зарегистрированных за n – месяцев; 12 – постоянный коэффициент, равный 12 месяцам в году; 100 000 – размерность коэффициента преступности; Н – абсолютная численность всего населения; n – число месяцев, за которые производится расчет коэффициента.

При расчете и оценке КП необходимо учитывать некоторые особенности:

1) Преступления, выявленные правонарушители, осужденные, число уголовных и гражданских дели т. д., взятые за тот или иной год, представляют собой интервальные ряды, характеризующие динамику деяний, котрые суммируются в течение всего года. Неточности в этом показателе могут быть связаны лишь с неполнотой и недобросовесностью регистрации деяний, лиц, дел.

2) Численность населения представляет собой моментный ряд, характеризующий его лишь на определенную дату (обычно начало или конец года). Так как в начале, в середине и в конце года численность населения разная. КП будет более реальным, если его рассчитать на численность населения по состоянию на конец года или среднегодовую численность населения, которая берется в виде полусуммы численности населения в начале и конце года.

3) Демография различает население постоянное и наличное. Это имеет особое значение для регионов с высоким уровнем временного населения. Поэтому, при расчете коэффициентов интенсивности (особенно в крупных городах, регионах) необходимо учитывать «нелегалов» (лиц, живущих без прописки и регистрации), так как от трети до половины перступлений, например, в Москве совершают «нелегалы».

4) При сравнении разных по рождаемости регионов (стран) коэффициенты преступности и судимости желательно рассчитывать на население в возрасте уголовной ответственности, например, с 14 – ти лет и старше.

5) В криминологических изучениях вместо общего числа учтенной преступности при расчете коэффициента может быть взято общее число раскрытых преступлений, выявленных правонарушителей, предварительно арестованных, всех осужденных, заключенных и т. д. В этом случае мы будем иметь дело с числом раскрытых прступлений на 100 тыс. жителей, с числом выявленных правонарушителей, с числом потерпевших (коэффициент виктимизации) или с числом заключенных (коэффициент призонерси – от англ. prison – заключенный) на ту же численность населения и т. д. При расчете коэффициента заключенных обычно берется число заключенных, находящихся в местах лишения свободы по состоянию на 31 декабря анализируемого года или среднее арифметическое данных на начало и конец года. Этот же коэффициент может быть также рассчитан на 100 тыс. зарегистрированных преступлений или выявленных правонарушителей. В этом случае он показывает интенсивность рапрессивности судебной системы.

6) Коэффициент преступности может быть рассчитан в отношении несовершеннолетних, женщин, мужчин, ранее судимых, безработных и других групп населения по той же формуле. Только в этом случае символ «П» будет означать число преступлений, совершенных изучаемой группой граждан, а символ «Н» - общее число граждан данной категории в стране, регионе, городе.

7) Для объективной оценки уровня отдельных групп и видов преступлений рассчитывается коэффициент насильственных, корыстных, экономических деяний или умышленных убийств, краж и т. д.

Совокупность различных коэффициентов помогает более объективно оценивать уровень преступности и ее видов и сравнивать их во времени (по годам) и в пространстве (по территории).

Относительная величина структуры совокупности (ОВСС) – это отношение части (частей) к целому, называемое удельным весом, или долей, и выражается в процентах или дробях (как простых, так и десятичных). Иначе говоря, это отношение распределения внутри изучаемого явления, рассчитываемое по формуле:

 

ОВСС = Показатель, характеризующий часть совокупности,

Показатель по всей совокупности в целом

 

Вся совокупность принимается за 100% (или за единицу), а ее составные части показывают степень распространенности интересующего нас признака.

В правовой статистике ОВСС совершенно необходимы, например, для выяснения вопроса о структуре преступности (удельного веса отдельных видов или категорий преступлений), о социальном, возрастном и половом составе осужденных, о распределении преступлений по отдельным отраслям народного хозяйства, о структуре гражданских исков и т. д. Относительные величины структуры рассчитываются по сгруппированным данным (например, структура преступлений, совершенных за n–й год характеризуется следующими удельными весами: кражи – 81%, грабежи – 8,1%, мошенничество – 5%, присвоение вверенного имущества – 2,6%, разбои – 3%, иные – 1%).

С точки зрения профилактической работы правоохранительных органов значительный интерес представляет выделение в преступности структурных элементов по целому ряду криминологически значимых признаков, например, сферам социальной жизни: бытовая, досуговая, преступления, совершаемые на производстве, на объектах хранения материальных ценностей, площадях, парках и скверах; преступления, связанные с наркотическими средствами, сильнодействующими веществами, а также совершенные на почве наркомании и т. д.

Частным случаем структуру преступности является ее география, под которой понимается распределение преступности по регионам (территориям) страны – субъектам Федерации.

 

Относительная величина координации (ОВК)– это относительные величины, характеризующие соотношения между частями одного целого:

 

ОВК = Показатель, характеризующий n-ю часть совокупности,

Показатель, характеризующий часть совокупности,

выбранный в качестве базы сравнения

 

По значению ОВК близки к относительным величинам удельного веса (структуры) и до известной степени могут их заменить. Они показывают, в какой степени одна из этих величин больше или меньше другой. К таким величинам относят, например, показатели, характеризующие соотношение между численностью городского и сельского населения и т. д. Примером использования таких величин в уголовно-правовой статистике могут служить показатели числа осужденных в России мужчин по отношению к числу осужденных женщин.

ОВК часто применяются при сравнении темпа роста (прироста) преступности и темпа роста (прироста) населения.

Относительные величины степени и сравнения (ОВСр) это отношение величины, характеризующей данный объект, к одноименной величине по другому аналогичному объекту (некоторые авторы именуют их относительными величинами наглядности). Эти величины позволяют сопоставить различные показатели в целях выявления, какая величина и на сколько больше другой.

 

 

ОВСр = Показатель, характеризующий объект А,

Показатель, характеризующий объект Б

 

Обычно их исчисляют в процентах или кратных соотношениях. Это может быть как отношение пространственного, так и отношение временного сравнения.

При помощи ОВСр сопоставляют показатели по разным странам, регионам, предприятиям и т. д. Сравнение показателей производства или уровня жизни в разных странах, зарегистрированных преступлений в разных регионах или в одном из них по разным временным периодам (по кварталам, годам и т. д.), сравнение результатов деятельности по тем или иным направлениям социального контроля над преступностью являются важными приемами позная изучаемых явлений.

При исчислении подобных величин необходимо, чтобы сравниваемые показатели определялись по единой методике построения, были сравнимы по единицам измерения и во всех других отношениях.

Относительная величина, характеризующая выполнение плана (ОВП) выражает уровень выполнения планового задания по данному показателю в виде отношения фактической (отчетной) величины показателя к запланированной на тот же период его величине. Технология исчисления их проста план принимается за базу (100%), а фактическое его выполнение процентируется к плану:

 

ОВП = Показатель, планируемый на (n+1) – й год ´ 100

Показатель, достигнутый в n-м периоде

Планы работы являются одним из важных аспектов упорядочения управленической деятельности в органах внутренних дел, прокуратуры, налоговой полиции, в судах и т. д.

 

Относительная ошибка выборки Vμ – это величина, которую используют при сравнении точности выборочных оценок. Она показывает, на сколько процентов выборочная оценка отклоняется от параметра генеральной совокупности:

 

 

μx

Vμ= 100.

X

Относительную ошибку выборки можно рассчитывать на основе коэффициента вариации признака Vх:

 

 
 


Vx

для повторной выборки Vμ = 100 · √ n – 1,

 

 

Vx n

для бесповторной выборки Vμ = 100 √ 1 -.

√n-1 N

Аналогично рассчитывают относительную ошибку выборки для доли:

 

 

рq

√ n

μр q

Vμ = = = √ np.

р р

В практике выборочных обследований используют разные способы формирования выборочных совокупностей, в частности: простой случайный, механический, типический (районированный), серийный.

 

Относительные характеристики вариации используют при сравнении вариации разных признаков или одного признака в разных совокупностях. Коэффициенты вариации рассчитываются как отношение абсолютных, именованных характеристик вариации (σ, l, R) к цетру распределения и часто выражаются в процентах, следовательно:

Относительный показатель – это показатель в форме относительной величины, получаемый в результате деления одного относительного показателя на другой и отражающий соотношение количественными характеристиками изучаемых процессов и явлений.

Относительные показатели вариации – это коэффициенты осцилляции, вариации, относительное линейное отклонение и др.

l

1) линейный коэффициент вариации V l = 100;

х

σ

2) квадратичный коэффициент вариации Vσ = 100;

х

 

 

R

3) коэффициент осцилляции VR =.

х

Открытые интервалы – интервалы, у которых указана только одна

граница.

Отчетной единицей выступает субъект, от которого поступают данные о единице наблюдения.

Отчетность – это основная форма статистического наблюдения, с помощью которого статистические органы в определенные сроки получают от предприятий, учреждений и организаций необходимые данные в виде установленных законом порядке отчетных документов, скрепляемых подписями лиц, ответственных за их предоставление и достоверность собираемых сведений.

Оценками характеристик генеральной совокупности называют статистические характеристики выборочной совокупности. Поскольку выборочная совокупность неточно воспроизводит структуру генеральной, то выборочные оценки также не совпадают с характеристиками генеральной совокупности. Различия между ними называют ошибками репрезентативности. В практике выборочных наблюдений используют два типа выборочных оценок – точечные и интервальные.

Ошибка выборочного наблюдения (ошибка выборки)– это разность между величиной параметра в генеральной совокупности и его величиной, вычисленной по результатам выборочного наблюдения.

Ошибка наблюдения – расхождение между расчетным и действительным значением изучаемых величин.

Ошибка регистрации – это ошибка, которая возникает при любом наблюдении вследствие неправильного установления фактов, например, из-за несовершенства измерительных приборов, недостаточной квалификации наблюдателя и т. д. По природе возникновения, ошибки регистрации делят на: случайные и систематические.

Ошибки регистрации случайные – возникают вследствие совпадения случайных обстоятельств; из-за невнимательности; небрежности; некомпетентности регистратора или несосредоточенности респондента (их действие в массе случаев уравновешивается и на результаты не влияет). Например, записывается цифра не в ту графу или вместо возраста 28 лет записывается 38.

Ошибки регистрации систематические – возникают вследствие постоянных искажений в одном направлении, (их действие приводит к смещению результатов в сторону увеличения или уменьшения). Так, существует тенденция к округлению доходов и затрат до целых чисел (доходов – в сторону уменьшения, затрат – в сторону увеличения). Систематические ошибки бывают преднамеренными и непреднамеренными.

Ошибка репрезентативности (представительности) это различия между выборочной совокупностью и генеральной совокупностью, т. е. отклонения, возникающие при несплошном наблюдении из-того, что совокупность отобранных единиц наблюдения неполно воспроизводит всю совокупность в целом, хотя регистрация сведений по каждой отобранной для обследования единице была проведена точно. Ошибки репрезентативности могут быть (также как и ошибки регистрации) могут быть случайными и систематическими. По причинам появления эти ошибки делятся на системетические (тенденциозные) и случайные.

Ошибка репрезентативности случайная – это отклонения, возникающие при несплошном наблюдении из-за того, что совокупность отобранных единиц наблюдения неполно воспроизводит всю совокупность в целом. Величина случайной ошибки репрезентативности может быть оценена с помощью соотвествующих математических методов.

Ошибка репрезентативности систематическая – это отклонения, возникающие вследствие нарушения принципов случайного отбора единиц изучаемой совокупности. Размеры систематической ошибки репрезентативности не поддаются количественной оценке.

Для выявления и устранения, допущенных при регистрации ошибок может применяться счетный и логический контрольсобранного материала.

Ошибки систематические (тенденциозные) возникают из-за нарушения основного приципа выборки – принципа случайности.

Ошибки систематические непреднамеренные – возникают из-за необоснованности программы наблюдения, некомпетентности регистраторов, неосведомленности респондентов.

Ошибки ситематические преднамеренные – возникают вследствие сознательного искажения фактов с определенной целью (ухудшения или преукрашивания действительности).

 

 

Ошибка репрезентативности – эти ошибки свойственны только выборочному наблюдению, возникают вследствие несплошного характера регистрации или нарушения принципа случайности отбора.

П

Парная регрессия – это аналитическое выражение связи двух признаков.

Первичные показатели – это показатели, которые опредляются путем сводки и группировки данных и выражаются в виде абсолютных величин.

Первичная группировка – это группировка, которую выполняют на основе первичного материала (впервые).

Первичное статистическое наблюдение – это регистрация данных, поступающих непосредственно от объекта, который их продуцирует (текущий учет количества зарегистрированных преступлений, например по Москве).

Перепись – это специально организованное наблюдение, повторяющееся, как правило, через равные промежутки времени, с целью получения данных о численности, составе и состоянии объекта статистического наблюдения по ряду признаков, иными словами - это сплошное наблюдение массовых явлений с целью определения их размера и состава по состоянию на определенную дату. Переписи проводятся одновременно для всей совокупности (территории) по единой для всех единиц программе, как правило, периодически, с равным интервалом (перепись населения – каждые 10 лет).

Период наблюдения (субъективное время) – это время, в течении которого осуществляется регистрация данных. Например, субъективное время переписи населения – 8 дней (с 12 января по 19 января). Выбор времени наблюдения осуществляется в наиболее благоприятный период (наименьшая миграции населени; стабильная социально-политическая ситуация).

Периодическое наблюдение – это наблюдение, осуществляемое через определенные, как правило, равные промежутки времени (перепись населения, ежеквартальный учет преступлений и т.д.).

Перцентили – это значения признака, делящие ряд на сто частей.

План наблюдения – это совокупность



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2017-04-03 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: