Дисперсионный анализ, предложенный Р. Фишером, является статистическим методом, предназначенным для выявления влияния ряда отдельных факторов на результаты экспериментов.
В основе дисперсионного анализа лежит предположение о том, что одни переменные могут рассматриваться как причины (факторы, независимые переменные), а другие как следствия (зависимые переменные). Независимые переменные называют иногда регулируемыми факторами именно потому, что в эксперименте исследователь имеет возможность варьировать ими и анализировать получающийся результат.
Основной целью дисперсионного анализа является проверка статистической значимости различия между средними (для групп или переменных). Эта проверка проводится с помощью разбиения суммы квадратов на компоненты, т.е. с помощью разбиения общей дисперсии (вариации) на части, одна из которых обусловлена случайной ошибкой (то есть внутригрупповой изменчивостью), а вторая связана с различием средних значений. Последняя компонента дисперсии затем используется для анализа статистической значимости различия между средними значениями. Если это различие значимо, нулевая гипотеза отвергается и принимается альтернативная гипотеза о существовании различия между средними.
Поэтому в статистических научных исследованиях для измерения вариации чаще всего применяют показатель дисперсии.
Дисперсия признака (s2) определяется на основе квадратической степенной средней:
.
Показатель s, равный 
, называется средним квадратическим отклонением.
В общей теории статистики показатель дисперсии является оценкой одноименного показателя теории вероятностей и (как сумма квадратов отклонений) оценкой дисперсии в математической статистике, что позволяет использовать положения этих теоретических дисциплин для анализа социально-экономических процессов.
|
|
Если вариация оценивается по небольшому числу наблюдений, взятых из неограниченной генеральной совокупности, то и среднее значение признака определяется с некоторой погрешностью. Расчетная величина дисперсии оказывается смещенной в сторону уменьшения. Для получения несмещенной оценки выборочную дисперсию, полученную по приведенным ранее формулам, надо умножить на величину n / (n – 1). В итоге при малом числе наблюдений (< 30) дисперсию признака рекомендуется вычислять по формуле
.
Обычно уже при n > (15÷20) расхождение смещенной и несмещенной оценок становится несущественным. По этой же причине обычно не учитывают смещенность и в формуле сложения дисперсий.
Если из генеральной совокупности сделать несколько выборок и каждый раз при этом определять среднее значение признака, то возникает задача оценки колеблемости средних. Оценить дисперсию среднего значения можно и на основе всего одного выборочного наблюдения по формуле
,
где n – объем выборки; s2 – дисперсия признака, рассчитанная по данным выборки.
Величина 
носит название средней ошибки выборки и является характеристикой отклонения выборочного среднего значения признака Х от его истинной средней величины. Показатель средней ошибки используется при оценке достоверности результатов выборочного наблюдения.
Заключение
Развитие теории как общей, так и отраслевой статистики, способствовало становлению статистического учета (практической статистики) преступлений, иных правонарушений, судимостей, количества заключенных, деятельности правоохранительных органов, гражданско-правовых решений и других явлений и процессов, характеризующих правоприменительную практику.
|
|
Значение правовой статистики состоит прежде всего в том, что она представляет собой самостоятельный специфический метод исследования общественных процессов и явлений, позволяющий обнаруживать закономерности и тенденции правонарушений и давать им количественную оценку.
Регистрация, обобщение и тщательное изучение массы фактов правонарушений и государственных мер социального контроля над ними на основе методов правовой статистики является основой эффективного управления процессом борьбы с этими правонарушениями.
Материалы статистики играют важную роль в обобщении и распространении положительного опыта и координации деятельности разных правоохранительных органов, преодолении их разобщенности. Они находят также применение в сфере законотворчества. Важным направлением использования материалов правовой статистики являются теоретические исследования правонарушений и проблем борьбы с ними.
Правовая статистика, отражая количественную сторону совершенных преступлений и связанных с ними социальных явлений и процессов, обеспечивает науку и практику борьбы с преступностью необходимыми сведениями эмпирического характера, выполняя роль фактической основы, без опоры на которую невозможно проводить целеустремленную, научно обоснованную борьбу с преступностью.
|
|
Правовая статистика обеспечивает все основные направления этой работы.
Список литературы
1. Брусникина С.Н. Правовая статистика: Учебно-методический комплекс. – М.: Изд. центр ЕАОИ. 2008.
2. Горемыкина Т.К. Общая и правовая статистика. – М.: МГИУ, 2006.
3. Лунеев В.В. Юридическая статистика: Учебник. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Юристъ, 2004.
4. Правовая статистика: Учеб. пособие / Под ред. Ф.Л. Шарова. – М.: МИЭП, 2007.
5. Савюк Л.К. Правовая статистика: Учебник. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Юристъ, 2005.
6. Чернова Т.В. Экономическая статистика Учебноепособие. – Таганрог: Изд-во ТРТУ,1999.
[1] Правовая статистика: Учеб. пособие / Под ред. Ф.Л. Шарова. – М.: МИЭП, 2007.С.46.
[2] Брусникина С.Н. Правовая статистика: Учебно-методический комплекс. – М.: Изд. центр ЕАОИ. 2008. С.25
[3] Савюк Л.К. Правовая статистика: Учебник. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Юристъ, 2005.
[4] Брусникина С.Н. Правовая статистика: Учебно-методический комплекс. – М.: Изд. центр ЕАОИ. 2008.