Курсовая работа: Основні положення комплексного статистичного аналізу даних у правовій статистиці
За характером залежності між явищами є два види зв'язку:
1) функціональний (повний) зв'язок;
2) кореляційний (неповний) зв'язок.
При функціональному зв'язку повна відповідність між причиною (факторною ознакою) і наслідком (результативною ознакою), тобто величина результативної ознаки цілком визначається однією або кількома факторними ознаками. Функціональний зв'язок найчастіше зустрічається в природних науках: математиці, фізиці, астрономії тощо. Він виражається точною математичною формулою, яка може бути використана у будь-якому випадку для явища, що розглядається. Так площа кола (результативна ознака) прямо пропорційна радіусу (факторній ознаці) і виражається формулою S = рR2 , а зв'язок між довжиною кола і радіусом – формулою l = 2рR. Прикладами функціональної залежності результативної ознаки від декількох факторних ознак можуть бути: залежність току від напруги і опору; залежність площі трикутника від величини його сторін.
Функціональна залежність проявляється з однаковою силою у всіх одиницях сукупності незалежно від зміни інших ознак даного явища. Так, встановлена залежність площі кола від квадрата радіуса буде проявлятися всюди: і при обчисленні площі кола диска для метання в спортивних змаганнях, і при характеристиці площі кола майдану міста чи села та ін. Отже, якщо встановлена функціональна залежність на базі одиничного дослідження, то нею можна користуватися у всіх аналогічних випадках.
Функціональна залежність має місце і в суспільних явищах, але дуже рідко, і ці зв'язки одиничні, які відображають взаємозв’язок тільки окремих сторін явищ. Наприклад, таким є зв'язок тарифної заробітної плати і відпрацьованого робітником робочого часу тощо. В правових явищах функціональна залежність, як правило, не зустрічається.
При кореляційному зв'язку між причиною і наслідком не має повної відповідності, а спостерігається лише певне співвідношення. Під впливом зміни багатьох факторних ознак (деякі з котрих можуть бути невідомі) змінюється середня величина результативної ознаки. Найбільше поширення кореляційні зв'язки мають серед суспільних явищ. Так, між рівнем продуктивності праці і енергоозброєнням праці на підприємствах однакової спеціалізації є певна відповідність, якщо мати на увазі значну кількість випадків. Але на рівень продуктивності праці впливають і такі фактори, як режим роботи на підприємстві, організація постачання, особисті якості виробничого персоналу та ін. Тому може бути так, що на підприємстві, де вище енергоозброєність, продуктивність праці може бути нижче, і навпаки. Це означає, що на рівень продуктивності праці істотно впливали інші фактори. Але якщо взяти достатньо велику кількість підприємств, то залежність між продуктивністю і енергоозброєністю праці стане чіткою. Кореляційна залежність існує між продуктивністю праці і собівартістю продукції – із зростанням продуктивності праці знижується собівартість продукції.
Або візьмемо обернену залежність між злочинністю і освітою осіб, що вчинили злочини. Така залежність є, але на рівень злочинності в різних напрямках діє багато інших факторів (вживання алкоголю, моральні якості особи, матеріально-побутові умови тощо). Тому в кожному конкретному випадку залежність між освітою і злочинністю може не проявитися і для виявлення такої неповної залежності треба взяти велику кількість явищ, які слід розглядати в сукупності. Подібним чином можна вивчати і залежність між злочинністю і рецидивом, між злочинністю і питомою вагою осіб, які вчинили злочини у складі групи по окремим видам злочинів.
У цивільно-правової статистиці можна вивчати: залежність між зростанням житлового будівництва і зниженням кількості судових справ відповідної категорії (справ, які виникали на ґрунті сімейно-побутових конфліктів); залежність між кількістю розлучень на 10 тисяч населення і умовами життя населення, між кількістю укладених шлюбів на 10 тисяч населення і соціально-демографічними показниками усього населення тощо.
Отже, наявність багатьох факторних ознак, ступінь впливу яких на результативну ознаку невідомий, виступає як одна з характерних особливостей кореляційних зв`язків. Кореляційний зв'язок між результативною ознакою і одиницею з певної кількості факторних ознак може проявитися лише в загальному, в середньому, при інших однакових умовах. Вплив факторів, які не є об’єктом дослідження, усувається шляхом заміни їх середніми показниками. Відповідно до закону великих чисел це досягається на підставі взаємопогашення відхилень ознак певних одиниць в тій чи інший бік від середньої при достатньо великій кількості одиниць, що вивчаються. Чим більша статистична сукупність, тим точніше встановлюване співвідношення виражає закономірність кореляційних зв'язків.
Слід звертати увагу і на те, що у складних взаємовідносинах може знаходитися і результативний фактор – в більш загальному виді він може виступати як фактор зміни інших ознак. Це потребує того, що результати кореляційного аналізу мають значення для даного виду зв`язку, а інтерпретація цих результатів вимагає побудови системи кореляційних зв`язків у більш загальному вигляді.
Але і на масовому статистичному матеріалі виявлені залежності не будуть носити повного, функціонального характеру. Вони певною мірою наближатимуться до функціонального зв'язку, але дія інших факторів, які не враховані дослідженням, призводить до того, що кореляційний зв'язок завжди буде неповний. З цього випливає, що кореляційний зв'язок не виражається певною математичною формулою, він може бути виражений лише приблизно за допомогою аналітичних формул.
За напрямком зв`язку між явищами розрізняють зв'язки прямі та обернені . Якщо із збільшенням факторної ознаки є тенденція до зростання індивідуальних і середніх значень результативної ознаки, то це буде прямий зв'язок. Якщо із збільшенням факторної ознаки результативна ознака зменшується або, навпаки, із зменшенням факторної ознаки результативна ознака зростає, то це є обернений зв'язок. Наприклад, між пияцтвом і злочинністю є пряма залежність, а між освітою і злочинністю – обернена.
За кількістю взаємодіючих факторів зв'язки можуть бути однофакторні та багатофакторні . Однофакторні зв'язки – це такі, при яких одна результативна ознака пов'язана з однією факторною ознакою. Такий зв'язок називають парним. Багатофакторні зв'язки – це такі, при яких одна результативна ознака пов'язана з двома або більшою кількістю факторних ознак. У суспільних явищах найчастіше зустрічаються багатофакторні зв'язки. Так, на рішення розірвати шлюб впливають багато факторів; на здійснення автотранспортного злочину впливають різні фактори: природні умови, стан дороги, стан транспортних засобів, кваліфікація водія, додержання правил дорожнього руху водіями та іншими учасниками руху тощо.
За аналітичним вираженням розрізняють: прямолінійні (лінійні) такриволінійні (нелінійні) зв'язки. При прямолінійному зв'язку із зростанням факторної ознаки відбувається рівномірне зростання (або зменшення) результативної ознаки. Математично такий зв'язок позначається рівнянням прямої ух = а0 + а1 х , а графічно – прямою лінією. Тому такий зв'язок і називають лінійним. При криволінійному зв'язку із зростанням факторної ознаки зростання (або зменшення) результативної ознаки відбувається нерівномірно, або напрямок зв'язку змінюється з прямого на обернений. Геометрично такий зв'язок позначається кривими лініями (гіперболою, параболою тощо).
При цьому слід мати на увазі, що лише функціональний зв'язок аналітичним рівнянням виражається точно, а кореляційний зв'язок – лише приблизно, за умови абстрагування від впливу всіх інших ознак. Тому на графіку матиме місце розкидання точок навколо лінії.
3. Прийоми виявлення щільності зв’язку між показниками досліджуваних явищ
Для вивчення кореляційної залежності, інакше кажучи, для відповіді на запитання про наявність чи відсутність кореляційного зв`язку, застосовують різні методи: балансовий, паралельних рядів, групувань, графічний метод, метод регресійного та дисперсійного аналізу та інші методи математичної статистики.
Балансовий метод. Цей метод широко застосовується в статистиці для вивчення зв'язку і пропорцій в господарстві. Сутність його полягає в тому, що дві суми абсолютних величин пов'язані між собою знаком рівності, наприклад:
| залишок на початок періоду |
+ | надходження за період |
= | використання за період |
+ | залишок на кінець періоду |
Простішим є баланс матеріальних ресурсів. Так, баланс сталі відображує її надходження і за якими напрямкам вона використовується. Таким чином будують баланси чавуну, паливно-енергетичний, багатьох важливіших видів продукції, основних фондів тощо.
Баланси дають змогу проаналізувати виробництво і споживання тих чи інших продуктів, наявність і використання окремих ресурсів.
Більш складнішу схему становить собою шаховий баланс міжрайонних або міжгалузевих зв'язків по вантажообігу, виробничому споживанню продукції тощо. Аналіз таких балансів дозволяє глибоко дослідити закономірності процесу відтворення і спиратися на них при плануванні.
Балансовий метод вивчення взаємозв`язків застосовується дуже часто в економічній статистиці. У правовій статистиці цей метод використовується рідко. Його можна використовувати в практичній діяльності правоохоронних органів лише для побудови балансу руху кримінальних, цивільних або адміністративних справ в правоохоронних органах, органах суду.
Метод порівняння паралельних рядів . Цей метод широко застосовується для встановлення зв'язку між явищами, які пов`язані між собою. Сутність його полягає в тому, що дані ряду факторної ознаки розміщуються за принципом її зростання, або зменшення, або за якимось іншим принципом, і паралельно наводиться ряд даних результативної ознаки, яка залежить від факторної. Шляхом порівняння наведених рядів виявляються наявність і напрямок зміни результативної ознаки від зміни факторної ознаки. У тих випадках, коли зростання факторної ознаки тягне за собою зростання і величини результативної ознаки, можна казати про наявність прямої кореляційної залежності. Якщо ж із збільшенням факторної ознаки, величина результативної ознаки має тенденцію до зменшення, то можна припустити наявність оберненого зв`язку між ознаками.
Наявність великої кількості різних значень результативної ознаки ускладнює сприйняття таких паралельних рядів, особливо за наявністю значної кількості одиниць, які складають статистичну сукупність. В цьому випадку доцільно для встановлення факту наявності або відсутності зв`язку використовувати групові таблиці.
Паралельні ряди можна порівнювати як в статиці, тобто за один і той же час порівняння, так і в динаміці, порівнювати дані за окремі хронологічні періоди. Якщо порівнювати ряди динаміки однойменних показників на різних територіях, то можна порівнювати не тільки абсолютні прирости і темпи зростання, а й рівні на однакові дати, щоб одержати відповідь на запитання, наскільки рівень одного ряду більше або менше іншого. Можна порівнювати ряди динаміки середніх і відносних величин, що робить статистичний аналіз більш глибоким та всебічним.