Пример статистического наблюдения. Организация статистического наблюдения


Для того чтобы изучить массовые явления и процессы общественной жизни, в том числе и преступность, следует прежде всего собрать о них необходимые сведения – статистические данные (информацию, под которой понимают совокупность количественных (цифровых) характеристик, полученных в результате статистического исследования (наблюдения и научной обработки). Государственная политика в сфере формирования информационных ресурсов и информатизации направлена на создание условий эффективного и качественного информационного обеспечения решения стратегических и оперативных задач социального и экономического развития.

Формирование информационной базы статистического исследования социальных явлений и процессов – сложный, многоступенчатый процесс.

В этом процессе выделяют следующие обязательные этапы (стадии) исследования:

1. Статистическое наблюдение,

2. Сводка и группировка собранного материала,

3. Обработка и анализ сводных статистических данных.

Статистическое наблюдение – первый этап статистического исследования – планомерное, научно организованное и, как правило, систематическое получение данных (сбор сведений) о массовых явлениях и процессах социальной и экономической жизни путем регистрации существенных признаков каждой единицы их совокупности. Статистическое наблюдение как целенаправленный, научно организованный и методически контролируемый учет признаков и свойств массовых явлений, событий, фактов – основополагающий способ сбора данных во всех сферах общественной жизни, в том числе и в сфере реализации государственных мер социального контроля над правонарушениями.

От качества проведения статистического наблюдения зависят окончательные данные, которыми статистика характеризует изучаемые явления.

Значимость этого этапа исследования определяется тем, что использование только объективной и достаточно полной информации, полученной в результате статистического наблюдения, на его последующих этапах в состоянии обеспечить научно обоснованные выводы о характере и закономерностях развития изучаемого объекта.

Необходимо отметить и то, что не всякое собирание сведений может быть названо статистическим наблюдением. С одной стороны, статистическое наблюдение может базироваться на собственном наблюдении человеком интересующих его фактов, например, путем опроса населения или измерения конкретного параметра наблюдаемого объекта и т.д. Статистический характер такому наблюдению обеспечивает регистрация соответствующих признаков устанавливаемых фактов в определенном инструментарии – опросном листе, анкете, бланке и других учетных документах. С другой стороны, статистическое наблюдение – это и процесс сбора информации по уже зарегистрированным данным, например по отчетности. Если в первом случае информация получается как бы из первых рук, то во втором – она вторична. Исходя из вышеперечисленного, можно наиболее ярко увидеть отличия статистического наблюдения от непосредственного восприятия человеком конкретных явлений и фактов общественной жизни.

Всякое статистическое наблюдение включает следующие этапы:

o Подготовительные работы,

o Непосредственный сбор массовых данных,

o Контроль за качеством данных,

o Подготовка данных к автоматизированной обработке;

и должно отвечать следующим основным требованиям:

ü Наблюдаемые факты должны иметь научно-практическую ценность, выражать важные явления и процессы социально-экономической, правовой жизни общества,

ü Учитывая постоянное изменение, движение, развитие явлений и процессов общественной жизни, непосредственный сбор массовых данных должен обеспечить полноту фактов, относящихся к рассматриваемому вопросу,

ü Обеспечения соответствия статистических данных исследуемому явлению или процессу путем тщательной и всесторонней проверки их качества,

Главной задачей наблюдения для правоохранительных органов является регистрация каждого выявленного преступления и лица, его совершившего, в соответствующих документах первичного учета. Под объектом статистического наблюдения понимается совокупность общественных явлений, процессов, фактов или событий, подлежащих исследованию.

Очень важным вопросом является разработка программы статистического наблюдения. Любое явление, в частности преступление обладает множеством различных признаков. Статистический признак – это конкретное свойство, качество, отличительная черта единицы наблюдения. Собирать информацию по всем признакам нецелесообразно, а часто и невозможно. В этих случаях отбирают те признаки, которые являются существенными, основными для характеристики объекта, исходя из цели исследования. Для определения регистрируемых признаков и разрабатывается программа наблюдения.

Программа наблюдения представляет собой научно обоснованный перечень признаков (или четко сформулированных вопросов), подлежащих регистрации в процессе наблюдения (или на которые должны быть получены достоверные ответы по каждой обследуемой единице наблюдения). В программу наблюдения включаются такие вопросы и признаки, которые имеют наибольшее практическое и теоретическое значение и являются наиболее существенными для данного объекта. Содержание программы определяется особенностями наблюдаемого объекта и целями статистического исследования. Отсюда, составление программы наблюдения предполагает глубокое знание сущности изучаемого явления, его особенностей и важнейших признаков. В свою очередь правильно с научных позиций составленная программа и строго достоверные данные – это первейшие условия успешной статистики.

Уголовно-правовая статистика дает возможность подготовить обширные программы наблюдения, характеризующие в определенных показателях весь ход реализации мер социально-правового контроля над преступностью, ее уровень, структуру, динамику, данные о личности преступника и потерпевших.

Научная основа таких программ – теоретические положения криминологии, уголовного права и процесса, раскрывающие природу преступлений и преступности и предусмотренных законом действий государственных органов по социально-правовому контролю над ней.

Законодательным основанием этих признаков (программ наблюдения) являются действующие на территории РФ уголовное, уголовно-процессуальное и уголовно-исполнительное законодательно, а также различного рода нормативные (подзаконные) акты, рейдирующие деятельность органов, осуществляющих контроль над преступностью.

Исходя из основной задачи программы наблюдения уголовно-правовой статистики – характеристика преступности и процесс реализации государственных мер социального контроля над ней – она должна быть подразделена на следующие части, освещающие своими показателями:

1) состояние преступности, ее структуру, динамику, причины и условия, способствующие совершению преступлений, а также личность преступника;

2) систему виктимологических показателей и других общественно опасных последствий преступности (ее «цену»);

3) деятельность органов прокуратуры;

4) деятельность органов МВД России;

5) деятельность судебных органов;

6) деятельность учреждений ФСИН;

7) деятельность других правоохранительных органов.

Программа наблюдения в гражданско-правовой статистике должна быть подразделена на две части, характеризующие своими показателями:

1) состояние гражданских правоотношений, находящихся на разрешении в судах, арбитраже, нотариате; структуру и динамику этих отношений; причины, способствующие нарушению гражданского законодательства; состав сторон (истцов и ответчиков);

2) деятельность судов, арбитража и нотариата.

Поскольку программа наблюдения как система взаимосвязанных показателей и признаков получает наиболее полное выражение в действующей отчетности, составляемой на основе первичных документов, поэтому рассмотрим ее подробно при ознакомлении с отчетностью в правоохранительных органах.

К программе статистического наблюдения предъявляются определенные требования. Так, вопросы программы должны отражать существенные признаки, непосредственно характеризующие изучаемое явление, быть точными и недвусмысленными.

Важна и последовательность их расположения. Логичный порядок расположения вопросов (признаков) обеспечит получение достойных сведений об изучаемом явлении. В программу наблюдения Несообразно включать вопросы контрольного характера для проверки и уточнения собираемых данных.

Вопросы программы наблюдения размещаются на специальной бланке – статистическом формуляре.

Статистический формуляр – это документ единого образца, содержащий программу и результаты наблюдения. Он может иметь разные названия отчет, статистическая карточка, переписной лист опросный бланк, анкета и т.д.

Различают две системы формуляров – индивидуальную (карточную) и списочную. При индивидуальной системе каждая карточка-формуляр предназначается для регистрации одной единицы наблюдения и ее признаков. При списочной системе в одном формуляре (журнале) регистрируются сведения о нескольких единицах наблюдения. К статистическому формуляру обычно прилагается подробная инструкция, в которой объясняются цели и задачи наблюдения, порядок заполнения формуляров и т.д. Формуляр (карточки, анкеты, табели, формы отчетности, переписные листы) и инструкция по его заполнению составляют инструментарий статистического наблюдения. В настоящее время получают распространение технические носители информации, т.е. совершенствуется так называемая безбумажная технология сбора информации и введения ее в ЭВМ.

Собранные в результате данные проходят контроль и преобразуются в форму, воспринимаемую современной техникой, переносятся на машинные носители. Чтобы исключить трудоемкие операции при формировании больших массивов баз статистических данных, используются новые технологии и документы. Так, данные последних переписей населения заносились на машиночитаемые бланки посредством графических отметок, что позволяло вводить информацию в ЭВМ непосредственно с первичных документов.

Характеристика признаков объектов статистического наблюдения правовой статистики отражается в показателях, заложенных в документах первичного учета органов внутренних дел, прокуратуры, юстиции и судов.

Выбор места проведения обследования зависит главным образом от цели наблюдения. Если речь идет о переписи населения страны, то в этом случае наблюдение охватывает территорию всей страны. Аналогично и в правовой статистике. Так, в целях регистрации преступлений и лиц, их совершивших, в уголовно-правовой статистике наблюдением охватываются все правоохранительные органы страны, уполномоченные возбуждать уголовные дела и проводить по ним уголовно-процессуальные действия (отчетные единицы).

Выбор времени наблюдения в уголовно-правовой статистике определяется единицей наблюдения. Так, система единого учета преступлений и лиц, их совершивших, основывается на регистрации преступлений по моменту возбуждения уголовного дела и лиц, совершивших преступления, – по моменту утверждения прокурором обвинительного заключения.

Преступность – крайне негативное массовое закономерное и глубоко структурированное социальное явление, распределенное во времени и пространстве, свойственное всем ныне известным общественным системам и связанное с огромным количеством иных социальных явлений. В этом своем значении она представляет собой почти идеальный объект для статистического анализа .

С одной стороны, ее статистическая «привлекательность» по сравнению с другими массовыми явлениями связана с тем, что большинство дефиниций, признаков и характеристик имеет относительно надежную правовую основу, нормы которой реализуются публично профессиональными государственными органами в состязании с профессиональной защитой в законодательно определенном и документально оформляемом процессуальном порядке. Вся эта деятельность находит детальное отражение в дифференцированном государственном и ведомственном учете, который существует сотни лет.

С другой стороны, сама преступность как массовое социальное явление может быть понята и осмыслена во всех своих проявлениях не столько на качественном, сколько на количественном уровне анализа т.е. статистически. Попытки рассматривать преступность вне совокупности конкретных преступных деяний превращают ее в некую абстракцию, которую нельзя «пощупать», хотя она и проявляется во вполне осязаемых обществом преступных актах. Поэтому совсем не случайно то, что преступность как объект количественного изучения с давних времен доминирует в юридической (моральной, судебной, правовой) статистике.

Юридическая статистика, будучи одним из основных количественных методов познания реальной преступности, не подменяет криминологию, уголовное право и другие науки криминального цикла, а лишь раскрывает возможности количественного анализа преступных проявлений. Эти возможности определяются наличием статистического учета преступности и сводных данных о ней, существованием централизованной отчетности с разработкой огромного количества обобщающих структурных и динамических показателей, позволяющих анализировать (сравнивать) преступность по годам и территориям, изучать ее взаимосвязи с причинами и последствиями, прогнозировать их общее возможное развитие. В этом отношении объективное статистическое изучение преступности является базой изучения ее причин, личности правонарушителей, социальных и экономических последствий, планирования борьбы с ней и оценки деятельности правоохранительных органов.

Статистический анализ преступности заключается в установлении ее реального состояния. Вопрос этот сложный, противоречивый и неоднозначный. С одной стороны, есть хорошо разработанные учет и отчетность, с другой – ни в одной стране мира, и особенно в современной России, учтенная преступность не отражает реальной криминологической обстановки. Уровень регистрируемой преступности в среднем колеблется в пределах от одной четверти до половины от фактически совершаемых преступлений.

Отдельные группы и виды преступлений (экономических, должностных, коррупционных, экологических и др.) учитываются в десятых и даже сотых долях от фактических криминальных реалий. Это приводит к серьезным структурным перекосам учтенной преступности. Ее учтенная часть по своей моде оказывается сдвинутой от «беловоротничковых» и глубоко законспирированных деяний к открытым и дерзким, от интеллектуальных – к примитивным, от преступности власти и капитала – к преступности деградированных, слабо адаптированны слоев общества.

Общеизвестно, что к уголовной ответственности привлекаются в основном те, кто совершил примитивное и очевидное деяние; кто не смог замести свои следы; кто не способен квалифицированно самозащищаться; кто не прикрыт депутатской и иной должностной неприкосновенностью; у кого нет защиты «наверху»; кто плохо понимает Презумпцию невиновности; у кого нет оснований блефовать, что его преследуют по политическим мотивам; у кого нет денег на известного адвоката; кто не может внести залог и выйти на свободу до суда для заметания следов; кто не может сфабриковать или добыть необходимый компромат на своих преследователей; кто не может просто откупиться от них и т.д. И это подтверждается статистически.

По данным МВД России 2006 г., в числе 1,3 млн выявленных правонарушителей находились: 53% лиц, не имеющих постоянного источника дохода, 24% совершивших преступление в состоянии алкогольного или наркотического опьянения, 24% ранее судимых, 18% женщин (идет процесс феминизации преступности), 11% несовершеннолетних и только 3,6% совершивших преступления в составе организованных групп или преступных сообществ. Таким образом, система уголовной юстиции в основном нацелена на бедные, низшие, слабо адаптированные, алкоголизированные, деградированные и маргинальные слои населения, совершающие традиционные уголовные деяния.

Если эти структурные сдвиги проследить по преступным последствиям (физическому, моральному и материальному вреду), то они окажутся еще более выразительными. Обратимся к огромным физическим, моральным и материальным потерям граждан и общества в целом от насильственных методов политической борьбы, злоупотреблений должностных лиц при проведении скорой приватизации, использования бюджетных денег для личного обогащения, мошенничества финансовых пирамид, преступных методов «восстановления конституционного порядка в Чечне» и т.д., которые в силу определенных причин не попали в учет преступных последствий. Поэтому установление более или менее реального состояния преступности – главная и основополагающая задача статистическогоанализана любом административно-территориальном уровне.

На первом этапесбора данных о преступности используется основная форма статистического наблюдения – официальная статистическая отчетность правоохранительных органов. Документы первичного Учета (статкарты Ф. 1, Ф. 1.1, Ф. 1.2, Ф. 2, Ф. 3, Ф. 4, Ф. 6) содержат до 3500 единиц информации о различных аспектах преступности. Хотя все эти карточки систематически обобщаются в более чем 60 формах Государственной и ведомственной отчетности, далеко не все сочетания (а их более двух миллионов) кодированных признаков находят отражение в представляемых отчетах. Более половины собираемой информации практически не используется или используется от случая к случаю. Исходя из задач изучения преступности могут потребоваться сведения которые не отражены в отчетах, но имеются в документах первичного учета.

Получение этой «дремлющей» информации упрощается тем, что в абсолютном большинстве регионов собираемые данные в объеме первичных документов учета компьютеризированы. В связи с этим можно получить любые соотношения отслеживаемых показателей, необходимых для изучения всей – корыстной, насильственной, должностной, молодежной, автотранспортной, «пьяной», «наркоманной» «вооруженной» «уличной» и иной – преступности или ее отдельных видов – убийств, краж, разбоев, и т.д. При этом всегда надо иметь в виду, что сбор многочисленных сведений о преступности дорого обходится обществу. Не использовать имеющиеся возможности по постижению состояния регистрируемой преступности значит увеличивать ее цену.

Для изучения преступности следует использовать отчеты о зарегистрированных, раскрытых и нераскрытых преступлениях (Ф. 1), о состоянии преступности и результатах расследования преступлений (Ф. 1-А), единый отчет преступности (Ф. 1-Г), отчет о рассмотрении заявлений и сообщений о преступлениях (Ф. 2-Е) и многие другие.

Весь мир озабочен нашим системным кризисом, криминальностью наших общественных, экономических и политических отношений, беспомощностью правоохранительной системы, ничтожной раскрываемостью серьезных преступлений, но по официальным данным МВД России учтенная преступность в 1996 г. сократилась на 4,7%, а раскрываемость возросла до 70,9%. За 1997 г. эти показатели стали еще более позитивными и составили: преступность сократилась на 8,7%, а раскрываемость ее повысилась до 72,2%. Аналогичные факты можно привести на основе официальных данных о преступности в 2002 и 2003 г., когда «бумажное сокращение» преступности достигло 15–25%. Таких успехов не имеет ни одна из развитых стран мира с высоко профессиональной и эффективной полицией.

Если бы регистрация была не управляемой, то учтенная преступность (четверть от реальной) могла бы считаться исключительно репрезентативной выборкой, несущей в себе все особенности генеральной совокупности преступлений. Но эта «выборка» не только неполно отражает реалии, но и искажает их, поскольку является сдвинутой к открытой, дерзкой и примитивной части преступных деяний, совершаемых маргинальными слоями населения. В некоторых регионах страны рассматриваемая неполнота и искаженность еще более серьезны. В правоохранительных органах субъектов Федерации, городов и районов положение с объективным отражением уровня преступности в официальной отчетности может осложняться за счет традиционного негласного соревнования между территориальными органами внутренних дел в демонстрации своей способности по контролю над преступностью, а также за счет множества местных воздействий и давлений.

Неполный и искаженный анализ учтенной преступности в целях выработать эффективные меры борьбы с ней – дело малоперспективное. Только объективное статистическое и криминологическое изучение состояния преступности как в центре, так и на местах, способно помочь в выработке адекватных мер по контролю над общественно опасным поведением. Не следует забывать, что выявить полную статистическую картину преступности при любых изучениях практически невозможно. Задача состоит в приближении выводов об изучаемой преступности к ее фактическому состоянию, в корректировке уровня и структуры учтенной преступности соответственно имеющимся реалиям, в более или менее адекватном учете «темной» цифры преступности при разработке мер борьбы с ней.

Особая роль в решении этой задачи принадлежит известным статистическим и социологическим методам:

– сравнительному статистическому анализу структурных соотношений внутри учтенной преступности;

– сопоставлению сведений о зарегистрированной преступности с другими статистическими показателями;

– непосредственному изучению заявлений, сообщений и жалоб граждан о совершенных против них посягательствах и действиях правоохранительных органов;

– специально организованным опросам граждан, сотрудников правоохранительных органов и осужденных о реальном уровне виктимизации населения.

1.Соотношение различных видов преступлений в структуре преступности имеет более или менее устойчивый характер. Например, средняя доля умышленных убийств в нашей стране за последние 40 лет составляла 1,4%, краж – 31,1% и т.д. Изменение удельных весов может служить одним из индикаторов роста или снижения латентности. Рост доли учтенных краж с 30,6 до 59,8% в конце 80-х и в начале 90-х гг., в период так называемой отпущенной регистрации (т.е. когда вышестоящие власти не обращали внимания на рост учтенной преступности) свидетельствовал не только о реальном росте краж в те годы, но и о более или менее полной регистрации тех, которые становились известными милиции. Снижение доли-тех же краж в 1992–1997 гг. с 59,8 до 46,0% – главным образом результат интенсивного роста их латентности за счет выборочного и направленного учета, поскольку реального сокращения этих деяний нет.

2.Сравнительный анализ взаимосвязанных показателейкриминальной статистики по категориям преступлений (небольшой тяжести, средней тяжести, тяжких и особо тяжких) может дать более общие данные о латентной преступности. Статистическая закономерность распределения этих групп деяний такова: чем ниже доля особо тяжких и тяжких преступлений, а соответственно – выше доля преступлений небольшой и средней тяжести, тем ниже уровень латентной преступности. Наоборот, малый удельный вес преступлений небольшой и средней тяжести и соответственно высокий удельный вес тяжких и особо тяжких деяний свидетельствуют о высоком уровне латентности. В качестве условного эталона «нормальных» удельных весов можно использовать средние показатели за много лет по анализируемому городу или району либо средние показатели по стране, региону, субъекту Федерации.

Объяснение связи между структурными сдвигами и уровнем латентности может быть таким: регулируемый учет в большей мере касается преступлений меньшей общественной опасности. Это не означает, что противоправные манипуляции с учетом тяжких и особо тяжких деяний, особенно совершенных в условиях неочевидности (без заведомо известного подозреваемого) и трудно раскрываемых, не производится. Но по средним статистическим данным мода латентной преступности в значительной мере сдвинута к менее опасным деяниям. Во-первых, они менее обременительны для потерпевших и, во-вторых, от них проще «отмахнуться» перегруженным и недостаточно активным органам правоохраны.

3. В криминологической статистике разработаны и более сложные методики выявления латентной преступности через соотношение уровней различных деяний в общей структуре учтенной преступности. А.А. Конев, например, на восьми составах преступлений предпринял попытку изучить латентность с помощью предложенного им индекса интенсивности общественной опасности деяния, который рассчитывал путем умножения абсолютного уровня того или иного деяния на средний индекс наказуемости. Средний индекс наказуемости он выводил на основе высшего и низшего пределов уголовно-правовых санкций, предусмотренных для того или иного деяния. Убийству, например, он присвоил индекс наказуемости 11,2, изнасилованию – 8,7, разбою – 8,5, тяжкому телесному повреждению – 6,2 и т.д. Далее автор брал число учтенных деяний того или иного вида по районам Нижнего Новгорода и городу в целом и умножал на величину индекса наказуемости. В Автозаводском районе в 1980 г. было зарегистрировано восемь убийств. Умножив это число на индекс наказуемости (11,2), он получил индекс интенсивности общественной опасности, равный 201,6. Для Канавинского района данный показатель составил 123,3 для Сормовского – 67,8, для города в целом – 806,1 и т.д. Приняв показатель самого тяжкого преступления (убийства) за единицу, А.А. Конев соотнес с ним показатели других деяний и на основе полученных данных сделал выводы об уровне их латентности. Общий подход таков: если индексы интенсивности общественной опасности для деяний были завышенными по отношению к базовому показателю (индексу убийства), то это свидетельствовало об относительно низкой латентности, а заниженными – об относительно высокой. По полученным данным и измерялся уровень латентности . Предложенная методика громоздка (сам автор в специальном исследовании осилил 8 видов деяний по 8 районам города) и имеет ряд серьезных условностей. Тем не менее сравнительный анализ уровня преступных деяний, соединенный с их тяжестью и возможными замерами латентности, может углубить методику изучения латентных преступлений.

4. Определенную помощь в изучении скрытых преступлений может оказать сопоставление данных уголовного учета и статистики гражданско-правовых, административных и дисциплинарных правонарушений.Между разными видами противоправного поведения также существуют определенные статистические связи, напоминающие корреляции между тяжкой и менее тяжкой преступностью. Рост учтенных административных правонарушений, например, обычно свидетельствует о снижении уровня латентных деяний. Наоборот, уменьшение уровня административной правонарушаемости – один из признаков роста уголовно-правовой латентности. Это особенно показательно при сопоставлении однородных (однообъектных) преступлений и правонарушений, посягающих на здоровье и права граждан, собственность, экологию, порядок дорожного движения, правила торговли и т.д. Обратимся к соотношениям учтенных однообъектных автотранспортных преступлений, дорожно-транспортных происшествий и нарушений правил дорожного движения в 70–80-е гг. Между динамикой нарушений правил дорожного движения, с одной стороны, и динамикой ДТП и транспортных преступлений – с другой, существует сильная обратная корреляция. В 70-е гг. с ростом учтенных нарушений (ростом требовательности ГАИ) снижался уровень ДТП и автотранспортных преступлений. Последующее ухудшение дорожного контроля, а следовательно, и уменьшение учтенных нарушений правил дорожного движения во второй половине 80-х гг. коррелирует с интенсивным ростом ДТП и автотранспортных преступлений.

5. Следующее важное статистическое направление установления скрытых преступлений, которое широко применяется надзорными и контролирующими органами, – это сопоставление учтенных преступлений с иными сведениями. Эти сведения находятся в журналах регистрации заявлений и сообщений о преступлениях; сигналов срабатывания охранной сигнализации; учета подростков, доставленных в инспекцию по делам несовершеннолетних; сообщений о преступлениях, поступивших по телефону; а также имеются в представлениях и постановлениях прокуроров; постановлениях об отказе в возбуждении уголовных дел; материалах по розыску без вести пропавших граждан и установлению личности неопознанных трупов; книгах регистрации фактов обращения граждан в бюро судебных экспертиз для определения тяжести телесных повреждений; документах о выплате страховых компенсаций; книгах учета лиц, обратившихся за медицинской помощью по поводу телесных повреждений и отравлений; сообщениях средств массовой информации и др.

Проиллюстрируем целесообразность таких сопоставлений на некоторых примерах. В органах внутренних дел, кроме единого журнала учета преступлений, лиц, их совершивших, уголовных дел и материалов о преступлениях, и журнала учета материалов, по которым вынесены постановления об отказе в возбуждении уголовного дела, ведутся книга учета заявлений и сообщений о преступлениях и журнал учета иной информации. Сопоставление сведений по этим журналам может дать некоторые представления о скрытой преступности. В принципе сведения о преступлениях, находящиеся в книге учета заявлений и сообщений, после возбуждения уголовного дела отражаются в едином журнале учета преступлений, а при отказе в его возбуждении – в журнале учета материалов, по которым вынесены постановления об отказе в возбуждении уголовного дела. Сведения о совершении преступлений могут содержаться также в журнале учета иной информации.

Сопоставление конкретных данных, имеющихся в перечисленных журналах и книгах, а также в статистических отчетах (Ф. 2-Е) «О рассмотрении заявлений и сообщений о преступлениях», (Ф. 1) «О зарегистрированных, раскрытых и нераскрытых преступлениях», позволяет установить существенные расхождения. Непосредственное ознакомление с отказными материалами также может дать важные свидетельства о скрываемой преступности. В 1995 г., например, органами правоохраны было рассмотрено 3 727 660 заявлений и сообщений о преступлениях, по которым было зарегистрировано 2 755 669 преступлений. Около миллиона (971 991) заявлений и сообщений о преступлениях (26,1%) не повлекло за собой возбуждения уголовного дела и регистрацию преступлений. В 1996 г. было уже 859 606 таких заявлений и сообщений. Значительная часть отказов в возбуждении уголовного дела обоснованна. Но это не относится ко всем отказам. Более того, основная часть неучтенных преступлений вообще не попадает ни в какие журналы учета. Заявления и сообщения о них отсеиваются на стадии поступления в правоохранительные органы. О них можно узнать лишь по жалобам потерпевших в вышестоящие органы, зарегистрированным сигналам срабатывания охранной сигнализации, материалам судебно-медицинских учреждений, страховых компаний, результатам розыска без вести пропавших, результатам установления личности неопознанных трупов и т.д.

6. Особое место в установлении латентной преступности занимает опрос граждано противоправных действиях, жертвами которых оказались они сами или их родственники и знакомые; опрос сотрудников правоохранительных органов и специалистов для экспертной оценки уровня латентности по незаявленным и незарегистрированным деяниям; опрос осужденных и заключенных (особенно профессиональных воров) о безнаказанных деяниях. Необходимо отметить, что результаты данных опросов следует оценивать критически. Тем не менее во многих странах давно существуют соответствующие социологические и статистические службы, которые систематически (один или два раза в год) изучают уровень виктимизации населения по опросам граждан и их семей.

В целом при изучении латентности необходимо сочетать различные методы в едином комплексе с тем, чтобы полученная информация могла перепроверяться и дополняться.

Собрав относительно полную информацию об учтенной и латентной преступности, можно приступать к статистическому анализу ее реального состояния. А оно – понятие комплексное, собирательное, включающее в себя не только уровень реально совершенных преступлений (хотя это исходный показатель), но и число раскрытых и нераскрытых деяний, число выявленных правонарушителей, распределение преступлений по степени тяжести, формам и видам вины, группам и видам преступлений, содержанию мотивации, категориям субъектов преступлений, месту и способам их совершения, числу жертв, характеру и размерам причиненного вреда, административно-территориальным образованиям, сферам социальной жизни, отраслям производства, формам собственности и многим другим признакам структурного характера. Для изучения реального и регистрируемого уровней преступности может рассчитываться коэффициент преступности на все население и на жителей возраста уголовной ответственности, коэффициент поражаемости преступностью различных групп населения, сфер социальной жизни, экономической деятельности, отдельных территорий, предприятий и учреждений. Все перечисленные показатели нельзя объективно оценить вне реальной динамики преступности, темпов ее роста (снижения) в прошлом, настоящем и возможном будущем.

Большинство из названных показателей может быть существенно расширено за счет конкретных признаков. Например, только в рамках карточек первичного учета некоторые показатели имеют десятки и даже сотни конкретных признаков (группы и виды преступлений, сферы социальной жизни, отрасли производства, место и способы совершения преступлений и др.). В зависимости от целей и задач исследования выбирается оптимально необходимое число статистически анализируемых признаков. Это в ряде случаев не зависит от уровня проводимого изучения, районного, областного, краевого, республиканского или федерального. Производимый анализ может включать в себя расчет самых разных обобщающих показателей – абсолютных, относительных и средних, построение рядов распределения и динамики, выявление корреляционных связей, т.е. практически весь арсенал статистических методов. Только на этой основе можно изучать причины преступности, личность правонарушителей и разрабатывать адекватные меры по борьбе с преступностью.


1. Бородин С.В. Борьба с преступностью: теоретическая модель комплексной программы. – М., 1990.

2. Горяинов К.К., Исаченко А.П., Кондратюк Л.В. Латентная преступность. – М., 1994.

3. Конев А.А. Преступность в России и ее реальное состояние – Нижний Новгород, 2003.

4. Лунев В.В. Юридическая статистика. – М., Юрист, 2004.

5. Лунев В.В. Юридическая статистика. – М., Юрист, 2004 Лунев В.В. Контроль над преступностью: надежны ли показатели? // Государство и право. 1995. №7 – С. 89–90.

6. Савюк Л.К. Правовая статистика. – М., Юрист, 2006. – 588 с.

Савюк Л.К. Правовая статистика. – М., Юрист, 2006 –С. 192.

Савюк Л.К. Правовая статистика. – М., Юрист, 2006 –С. 194.

Лунев В.В. Юридическая статистика. – М., Юрист, 2004 – С. 323.

Бородин С.В. Борьба с преступностью: теоретическая модель комплексной программы. – М., 1990 - С. 58-61, Лунев В.В. Контроль над преступностью: надежны ли показатели? //Государство и право. 1995. № 7 – С. 89-90

Конев А.А. Преступность в России и ее реальное состояние – Нижний Новгород, 2003-С.95-108, 274-276.

Горяинов К.К., Исаченко А.П., Кондратюк Л.В. Латентная преступность. – М., 1994.

Сбором, обработкой и анализом информации об экономических и социальных процессах в кредитовании занимается банковская статистика . Она разрабатывает программы статистических наблюдений, совершенствует систему показателей, методологию их исчисления и анализа, методы статистического анализа конкретных явлений. Статистика кредита занимается также обобщением сведений о кредитовании, выявлением закономерностей, изучением взаимосвязи использования кредитных ресурсов с эффективностью использования оборотных средств и т.п.  


Программа статистического наблюдения. Всякое явление обладает множеством признаков. Собирать информацию по всем признакам нецелесообразно, а часто и невозможно. Поэтому необходимо отобрать те из них, которые являются существенными, основными для характеристики объекта исходя из цели исследования. Для определения состава регистрируемых признаков разрабатывают программу наблюдения.  

Программа наблюдения - это перечень признаков (или вопросов), подлежащих регистрации в процессе наблюдения. Обычно программа выражается в форме вопросов переписного (опросного) листа или статистического формуляра. К программе статистического наблюдения предъявляются следующие требования она должна содержать существенные признаки, непосредственно характеризующие изучаемое явление, его тип, основные черты и свойства. Вопросы программы должны быть точными и недвусмысленными, иначе полученный ответ может содержать недостоверную информацию.  

Если арифметический контроль покажет, что данная зависимость не выполняется, то это будет свидетельствовать о недостоверности собранных данных. Поэтому в программу статистического наблюдения целесообразно включать показатели, дающие возможность провести арифметический контроль.  

Перечень признаков, значения которых нужно определить у каждой единицы в процессе наблюдения, называется программой статистического наблюдения. Для обеспечения единообразного получения данных от отчетных единиц программа оформляется в документе, называемом формой (бланком) отчетности, переписным листом, анкетой.  

От качества программы статистического наблюдения существенно зависит ценность получаемых данных. В. И. Ленин указывал, что правильная программа и обеспечение проверки данных, это - два важнейшие условия успешной статистики 1.  

В широком смысле слова программа статистического наблюдения, как уже было сказано, включает разработку таких вопросов, как объект наблюдения, единица совокупности, единица наблюдения и перечень вопросов, которые кладутся в основу составления форм статистической отчетности и переписных бланков.  

Так, например, при переписи населения единицей наблюдения является каждый отдельный человек. Однако если ставится также задача определить численность и состав домохозяйств, то единицей наблюдения наряду с человеком будет являться каждое домохозяйство. Именно эти две единицы наблюдения устанавливались при проведении микропереписи населения в 1994 г. Наряду с определением единицы наблюдения важную сторону статистического исследования составляет разработка программы статистического наблюдения.  

Статистическая сводка осуществляется по программе, которая должна разрабатываться еще до сбора статистических данных, практически одновременно с составлением плана и программы статистического наблюдения. Программа сводки включает определение  

Наиболее общие задачи, стоящие перед статистикой страхования , можно свести к организации сбора и обработки статистической информации о страховом деле , страхователях и страховщиках классификации и группировке собранной информации расчету тарифных ставок как цены личного и имущественного страхования анализу финансовой устойчивости страховой организации разработке инвестиционных программ и т.п. Сказанное ставит перед статистикой задачи в области развития системы статистического наблюдения в целом, внедрения в практику статистической работы выборочных наблюдений , перехода на международные стандарты учета и статистики.  

Процесс анализа охватывает все стадии статистического исследования . Каждый следующий этап статистической работы зависит от предыдущего. Этап обобщения данных оказывает влияние на статистическое наблюдение - ведь именно тем, что мы хотим получить в результате исследования , определяются границы объекта наблюдения, программа наблюдения (какие признаки мы будем регистрировать у единиц совокупности).  

Статистический формуляр - это документ единого образца, содержащий программу и результаты наблюдения. Обязательными элементами формуляра являются титульная и адресная части. Первая содержит наименование статистического наблюдения и органа, проводящего наблюдение, информацию о том, кто и когда утвердил этот формуляр, иногда его номер вторая включает адрес отчетной единицы , ее подчиненность. Формуляр может иметь разные названия отчет, карточка, переписной лист, опросный бланк, анкета и т.д.  

Перепись - это специально организованное наблюдение с целью получения данных об объектах статистического наблюдения по ряду признаков. Ее характерными особенностями являются одновременность проведения на всей территории, которая должна быть охвачена обследованием единство программы наблюдения регистрация всех единиц наблюдения по состоянию на один и тот же критический момент времени.  

Потребность в надежной информации о заработной плате и других формах дохода работников с переходом к рынку и углублением дифференциации в уровне оплаты труда возрастает. Программа государственного статистического наблюдения по труду предусматривает получение данных о структуре заработной платы , уровне оплаты труда по различным отраслям и секторам экономики , географическим районам, по предприятиям и организациям различных размера и форм собственности , для отдельных групп работников, выделенных по возрастному, профессиональному и иным признакам. При ее разработке учитываются конкретные потребности различных пользователей информации . Полученные данные необходимы для анализа социально -экономических процессов , измерения уровня жизни населения, изу-  

В основе второго подхода к исследованию личных доходов Населения лежит обследование бюджетов домашних хозяйств . Оно позволяет получить сведения о доходах различных групп и слоев населения, а также об их потреблении, накоплении и сбережении. Обследование бюджетов домашних хозяйств является одним из методов государственного статистического наблюдения за уровнем жизни населения. Оно проводится в соответствии с Федеральной программой статистических работ, ежегодно согласуемой с Правительством РФ.  

Отчетность - форма организации статистического наблюдения , при которой сведения поступают в статистические органы от предприятий, организаций и учреждений в виде обязательных отчетов об их деятельности. Для нее характерны а) обязательность представления отчетов по заранее установленной программе (показателям), в установленные адреса и сроки б) обоснованность данных документами, которыми оформляются хозяйственные операции в оперативном и бухгалтерском учете в) юридическая сила отчетов, за достоверность показателей которых ответственность несут руководители предприятий , организаций и учреждений.  

Из краткого анализа направления связей процесса (см. схему 1.1) расширенного воспроизводства мы делаем вывод и о том, с какими сложными явлениями при исследовании экономики СССР как единого целостного организма имеет дело экономическая статистика. При этом необходимо отметить, что с -формированием экономики - как единого народнохозяйственного комплекса - формировалась и советская статистика. В своем поступательном движении она охватывала все более широкий круг массовых явлений общественной жизни, она совершенствовала принципы организации статистического наблюдения , его программу и методологические основы исчисления многообразной системы показателей развития экономики и культуры. Вместе с совершенствованием планирования экономики и управления хозяйственным механизмом статистика превратилась в мощное орудие управления народным хозяйством.  

Такое разделение вызвано различной ролью грузового и пассажирского транспорта в народном хозяйстве , разным характером объектов перевозок, различным типом подвижного состава, различиями в организации самих перевозок. В связи с этим имеются принципиальные различия в программе и приемах статистического наблюдения , в формах статистической документации и в единицах измерения статистических объектов.  

В узком смысле слова программа каждого статистического наблюдения представляет собой перечень вопросов, разработанных в соответствии с целью статистического исследования , которые должны найти свое отражение либо в формах статистической отчетности , либо в переписных бланках и на которые надо получить ясные и достоверные ответы в процессе статистического наблюдения.  

Совершенствование организации статистического наблюдения в России на современном этапе осуществляется на основе концептуальных положений федеральной целевой программы Реформирование статистики в 1997-2000 годах. Важнейшими положениями этой программы являются следующие  

Собранный в процессе

В современном обществе управление экономикой было бы невозможным без такой важной науки, как статистика. Эта дисциплина на протяжении многих столетий играла роль необходимого и эффективного инструмента в любом государстве. Причем не имели значения уровень и стадия экономического развития страны.

Те данные, которые собираются статистикой, и по сей день широко используются органами государственного управления, так как указывают на количественную сторону массовых явлений, которые существуют в обществе.

Определение термина

Слово «статистика» многозначно и многолико. На сегодняшний день имеется около тысячи различных разъяснений этого термина. Дать определение такой науке, как статистика, пытались не только философы, но и экономисты, математики, государственные деятели и социологи.

Само слово, обозначающее эту дисциплину, произошло от латинского «статус». В переводе оно означает «определенное положение вещей». Однако сегодня термин «статистика» может употребляться в самых разных значениях. Это:

Практическая деятельность, проводимая по сбору, дальнейшей обработке и анализу тех данных, которые характеризуют культуру и экономику, население и образование, а также многие другие явления общественной жизни;

Учебная дисциплина, включенная в планы по подготовке менеджеров, коммерсантов и экономистов высшего звена;

Наука, изучающая количественные стороны различных сфер жизни государства.

История появления дисциплины и ее развитие

Зарождение статистики произошло в глубокой древности. Уже тогда люди нуждались в подсчетах населения, имущества, земельных угодий, скота и т. д.

Самые ранние сведения о подобных работах относятся к 5 веку до н. э. Проводились они в Китае. Учет свободных граждан по возрасту и полу осуществлялся в Древнем Риме. В античном мире в специальные списки включались все родившиеся младенцы. Велся отдельный учет юношей военнообязанного возраста. Составлялись земельные списки, включающиеся в себя данные о строениях и рабах, инвентаре и доходах.

В 1061 г. первая всеобщая перепись населения была проведена в Англии. Для сбора данных обследовали двести сорок тысяч дворов. Есть сведения о проведении переписи в 13 в. монгольскими ханами. Данные им нужны были для взимания подати с захваченных русских территорий.

В последующих столетиях статистика продолжала свое развитие и в 17 в. нашла свое выражение в научной дисциплине. Ее основой стали две школы. Первая из них - английская, применяющая политическую арифметику. Вторая школа - немецкая, которая больше занималась описанием явлений. В начале 19 в. наука приобрела свое третье направление - статистико-математическое, которое было предложено бельгийским исследователем Адольфом Кетле.

В начале 20 в. эта дисциплина стала использовать теорию вероятностей. Ее методы позволяли проводить социологические исследования покупательского спроса и качества продукции, а также уровня жизни граждан.

Активные статистические наблюдения проводились в годы Советской власти. Они позволяли увидеть всю картину зарождающего народного хозяйства страны. Не прекращалась работа статистики и в годы войны с фашистской Германией. В этот период для страны возникла необходимость в подсчете материальных и трудовых ресурсов. Кроме того, особую важность приобретали сведения о перемещении производственных сил в восточные районы.

Активная работа статистики проводилась в послевоенное время, продолжается она и сегодня. Без этой науки станет невозможным дальнейшее развитие народного хозяйства государства и всех его социальных сфер.

Организация системы получения данных

Составляющими звеньями статистики являются:

Учреждения государственной и муниципальной статистики;

Неофициальная и частная статистика;

Ведомственная отчетность.

Организация статистического наблюдения начинается с управлений и районных отделов. Их работу контролируют статкомитеты субъектов федерации. Они, в свою очередь, находятся в подчинении Госкомстата России.

Ведомственная отчетность составляется предприятиями и организациями определенной сферы деятельности. Например, статистика банков, таможен и т. д.

Продукт исследований

Федеральное статистическое наблюдение включает в себя:

Показатели макроэкономического уровня;

Отраслевые данные;

Статистику уровня жизни и социальной сферы;

Международные и межрегиональные сравнения.

Обследованию могут подлежать и отдельные единицы совокупности. В таком случае статистическое наблюдение будет несплошным. В свою очередь, оно подразделяется на следующие подвиды:

Выборку, представляющую собой отбор части изучаемой совокупности (примером может служить опрос мнения общественности);

Основной массив, когда обследуется та часть единиц совокупности, чей вклад в изучаемое событие является наибольшим (пример - исследование особенностей урбанизации в городах-миллионниках);

Монографическое обследование, когда подробно наблюдается только одна единица совокупности (например, семья во время предварительного бюджетного изучения).

Какой вид наблюдения является более предпочтительным? Как сплошное, так и несплошное обследование имеет свои преимущества и недостатки. Их и следует учесть при выборе статистической методики.

Так, сплошное наблюдение:

Благодаря охвату всех единиц совокупности предоставляет наиболее точные данные;

Занимает значительный промежуток времени и требует большего финансирования;

Не всегда способно охватить все элементы той или иной совокупности;

Характерно длительностью обработки полученных результатов, что может повлиять на актуальность выводов.

Что касается несплошного наблюдения, то оно:

Опасно тем, что изучаемая часть неточно представит всю совокупность;

Способно упустить те или иные существенные признаки, что повлечет за собой ошибки статистического наблюдения.

Контроль полученной информации

Порой в исследуемых данных имеются некоторые расхождения между действительным и расчетным значением изучаемых величин. Это могут быть ошибки:

  1. Регистрации. Это неточности сведений о наблюдаемом объекте (в большинстве случаев они погашаются). Например, описка при составлении документов в ЗАГСе.
  2. Репрезентативности. Эти ошибки происходят в том случае, когда во время сплошного обследования была взята часть, плохо представляющая целое.
  3. Случайные. Это ошибки, произошедшие под влиянием усталости, невнимательности и иных факторов. Например, неверная запись учетчика.
  4. Систематические. Подобные ошибки ведут к занижению или завышению исследуемых показателей. Например, округление величины, оканчивающейся на 0 или 5.

Для контроля над ошибками в статистике применяется два метода. Первый из них - логический. Он предусматривает применение цепочки качественных взаимосвязей. Например, у ребенка 8 лет не может быть своих детей.

Применяется в статистике и арифметический контроль показателей. Он использует количественную зависимость между значениями. Например: графа 4 = графа 3 - графа 1 + графа 2.

Понятие статистического наблюдения

Для исследования социально-экономических явлений и процессов общественной жизни следует прежде всего собрать о них необходимые сведения - статистические данные. Под статистическими данными (информацией) понимают совокупность количественных характеристик социально-экономических явлений и процессов, полученных в результате статистического наблюдения, их обработки или соответствующих расчетов.

Статистическая информация необходима и государственным органам управления, и частным предпринимателям. Например, данные об экономическом положении в стране, о существующей покупательной способности населения, его составе и численности, рентабельности предприятий различных отраслей народного хозяйства, динамике безработицы, об изменении индексов цен на отдельные товары нужны государственным службам для совершенствования системы налогообложения предприятий и частных лиц, внесения изменений в таможенную и инвестиционную политику, разработки мер по социальной защите различных слоев населения. Эти же сведения требуются и частным предпринимателям для планирования и организации производства.

Основными свойствами статистической информации являются ее массовость и стабильность. Первая черта связана с особенностями предмета исследования статистики как науки, а вторая - говорит о том, что однажды собранная информация остается неизменной и, следовательно, имеет способность устаревать. Поэтому и выводы о состоянии и развитии явления, сделанные на основе анализа информации, полученной несколько лет назад, могут быть неполными и даже неверными.

Важной частью любого статистического исследования является статистическое наблюдение.

Статистическое наблюдение - это массовое, планомерное, научно-организованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, которое заключается в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности.

Примером статистического наблюдения являются опросы общественного мнения, которые особенно популярны стали в России в последние годы. Такое наблюдение предпринимается с целью выявления отношения людей к некоторым представляющим интерес вопросам или спорным событиям. Изучение общественного мнения входит в основу общей системы исследования рынка и является его важной составной частью. Такое наблюдение требует опроса ряда лиц по заранее определенной программе.

Статистическое наблюдение может проводиться органами государственной статистики, научно-исследовательскими институтами, экономическими службами банков, бирж, фирм.

Процесс проведения статистического наблюдения включает следующие этапы:

· подготовка наблюдения;

· проведение массового сбора данных;

· подготовка данных к автоматизированной обработке;

· разработка предложений по совершенствованию статистического наблюдения.

Любое статистическое наблюдение требует тщательной, продуманной подготовки. От нее во многом будут зависеть надежность и достоверность информации, своевременность ее получения.

Подготовка статистического наблюдения - процесс, включающий разные виды работ. Сначала необходимо решить методологические вопросы, важнейшими из которых являются определение цели и объекта наблюдения, состава признаков, подлежащих регистрации; разработка документов для сбора данных; выбор отчетной единицы и единицы, относительно которой будет проводиться наблюдение, а также методов и средств получения данных.

Кроме методологических вопросов необходимо решить проблемы организационного характера, например, определить состав органов, проводящих наблюдение; подобрать и подготовить кадры для проведения наблюдения; составить календарный план работ по подготовке, проведению и обработке материалов наблюдения; провести тиражирование документов для сбора данных.

Проведение массового сбора данных включает работы, связанные непосредственно с заполнением статистических формуляров. Он начинается с рассылки переписных листов, анкет, бланков, форм статистической отчетности и заканчивается их сдачей после заполнения в органы, проводящие наблюдение.

Собранные данные на этапе их подготовки к автоматизированной обработке подвергаются арифметическому и логическому контролю. Оба эти контроля основываются на знании взаимосвязей между показателями и качественными признаками. На заключительном этапе проведения наблюдения анализируются причины, которые привели к неверному заполнению статистических бланков, и разрабатываются предложения по совершенствованию наблюдения. Это очень важно для организации будущих обследований.

Получение сведений в ходе статистического наблюдения требует немало затрат финансовых и трудовых ресурсов, а также времени.
Цель наблюдения . Статистические наблюдения чаще всего преследуют практическую цель - получение достоверной информации для выявления закономерностей развития явлений и процессов. Задача наблюдения предопределяет его программу и формы организации. Неясно поставленная цель может привести к тому, что в процессе, наблюдения будут собраны ненужные данные или, наоборот, не будут получены сведения, необходимые для анализа.
Объект и единица наблюдения. Отчетная единица. При подготовке наблюдения кроме цели следует точно определить, что именно подлежит обследованию, т. е. установить объект наблюдения.
Под объектом наблюдения понимается некоторая статистическая совокупность, в которой проистекают исследуемые социально-экономические явления и процессы. Объектом наблюдения может быть совокупность физических лиц (население отдельного региона, страны; лица, занятые на предприятиях отрасли), физические единицы (станки, машины, жилые дома), юридические лица (предприятия, фермерские хозяйства, коммерческие банки, учебные заведения).
Чтобы определить объект статистического наблюдения, необходимо установить границы изучаемой совокупности. Для этого следует указать важнейшие признаки, отличающие его от других сходных объектов. Например, прежде чем проводить обследование рентабельности промышленных предприятий, следует определить формы собственности, организационно-правовые формы предприятий, отрасли промышленности и регионы, подлежащие наблюдению.
Всякий объект статистического наблюдения состоит из отдельных элементов - единиц наблюдения.
В статистике единицей наблюдения (в зарубежной литературе используется термин "элементарная единица") называют составной элемент объекта, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации. Например, при демографических обследованиях единицей наблюдения может быть человек, но может быть и семья; при бюджетных обследованиях - семья или домашнее хозяйство.
Программа статистического наблюдения
Программа статистического наблюдения. Всякое явление обладает множеством различных признаков. Собирать информацию по всем признакам нецелесообразно, а часто и невозможно. Поэтому необходимо отобрать те признаки, которые являются существенными, основными для характеристики объекта, исходя из цели исследования. Для определения состава регистрируемых признаков разрабатывают программу наблюдения.
Программа наблюдения - это перечень признаков (или вопросов), подлежащих регистрации в процессе наблюдения. От того, насколько хорошо разработана программа статистического наблюдения, во многом зависит качество собранной информации.
Чтобы составить правильно программу наблюдения, исследователь должен ясно представлять задачи обследования конкретного явления или процесса, определить состав используемых в анализе методов, необходимые группировки и уже на основе этого выявить те признаки, которые можно определить при проведении работы. Обычно программа выражается в форме вопросов переписного (опросного) листа.
К программе статистического наблюдения предъявляются следующие требования.

Программа должна содержать существенные признаки, непосредственно характеризующие изучаемое явление, его тип, основные черты, свойства. Не следует включать в программу признаки, имеющие второстепенное значение по отношению к цели обследования или значения которых заведомо будут недостоверны или отсутствовать, например, в первичном учете или при незаинтересованности отчетных единиц в представлении такой информации, так как она является предметом коммерческой тайны.

Вопросы программы должны быть точными и не двусмысленными, иначе полученный ответ может содержать не верную информацию, а также легкими для понимания во избежание лишних трудностей при получении ответов.

При разработке программы следует не только определить состав вопросов, но и их последовательность. Логичный порядок в последовательности вопросов (признаков) поможет получить достоверные сведения о явлениях и процессах.

Наблюдение охватит территорию всей страны. При сборе сведений о стоимости потребительской корзины в Москве и Санкт-Петербурге местом проведения обследования будут территории этих двух крупнейших городов страны.

Выбор времени наблюдения заключается в решении двух вопросов:

· установление критического момента (даты) или интервала времени;

· определение срока (периода) наблюдения.

Под критическим моментом (датой) понимаются конкретный день года, час дня, по состоянию на который должна быть проведена регистрация признаков по каждой единице исследуемой совокупности. Критический момент устанавливается с целью получения сопоставимых статистических данных. В случае исследования варьирования биржевых котировок на торгах валютных бирж в различных городах России необходимо иметь данные о курсах доллара США и других валют, зарегистрированные в один и тот же день. Если же надо проанализировать изменение объема продаж какой-либо валюты на биржевом рынке в отчетном месяце по сравнению с предыдущим месяцем, то устанавливается не критический момент, а интервал времени, за который следует получить статистические данные. Выбор критического момента или интервала времени определяется, прежде всего, целью исследования.

Срок (период) наблюдения - это время, в течение которого происходит заполнение статистических формуляров, т.е. время, необходимое для проведения массового сбора данных. Этот срок определяется исходя из объема работы (числа регистрируемых признаков и единиц в обследуемой совокупности), численности персонала, занятого сбором информации. Следует учитывать, что отдаление периода наблюдения от критического момента или интервала времени может привести к снижению достоверности получаемых сведений.

Формы статистического наблюдения

На этапе подготовки обследования нужно выяснить, как часто оно будет проводиться, будут ли обследоваться все единицы совокупности или только часть их, как получать информацию об объекте (путем интервью по телефону, по почте, простым наблюдением и т. п.) - необходимо определить формы, способы и виды статистического наблюдения.
В отечественной статистике используются три организационные формы (типы) статистического наблюдения:
· отчетность (предприятий, организаций, учреждений и т. п.);
· специально организованное статистическое наблюдение (переписи, единовременные учеты, обследования сплошного и несплошного характера);
· регистры.
Отчетность - это основная форма статистического наблюдения, с помощью которой статистические органы в определенные сроки получают от предприятий, учреждений и организаций необходимые данные в виде установленных в законном порядке отчетных документов, скрепляемых подписями лиц, ответственных за их представление и достоверность собираемых сведений. Отчетность как форма статистического наблюдения основана на первичном учете и является его обобщением. Первичный учет представляет собой регистрацию различных фактов, событий, производимую по мере их совершения, как правило, на особом документе, называемом первичным учетным документом.
Действующую статистическую отчетность делят на типовую и специализированную. Состав показателей в типовой отчетности является единым для предприятий всех отраслей народного хозяйства. В специализированной отчетности состав показателей изменяется в зависимости от особенностей отдельных отраслей экономики.
По срокам представления отчетность бывает ежедневная, недельная, двухнедельная, месячная, квартальная и годовая. Кроме годовой отчетности все перечисленные виды представляют собой текущую отчетность.
По способу представления сведений отчетность делится на телеграфную, телетайпную, почтовую.
Специально организованное статистическое наблюдение. Перепись. Специально организованное наблюдение проводится с целью получения сведений, отсутствующих в отчетности, или для проверки ее данных. Наиболее простым примером такого наблюдения является перепись. Российская практическая статистика проводит переписи населения, материальных ресурсов, многолетних насаждений, неустановленного оборудования, строек незавершенного строительства, оборудования и др.
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.
Характерными особенностями переписи являются: одновременность проведения ее на всей территории, которая должна быть охвачена обследованием; единство программы наблюдения; регистрация всех единиц наблюдения по состоянию на один и тот же критический момент времени. Программа наблюдения, приемы и способы получения данных по возможности должны оставаться неизменными. Это позволяет обеспечить сопоставимость собираемой информации и получаемых в ходе разработки материалов переписи обобщающих показателей. Тогда можно не только определить численность и состав исследуемой совокупности, но и проанализировать ее количественное изменение в период между двумя обследованиями.
Из всех переписей наиболее известны переписи населения. Цель последних состоит в установлении численности и размещения населения по территории страны, характеристики его состава по полу, возрасту, занятиям и другим показателям. Первая всеобщая перепись населения России была проведена в 1897 г., а последняя - в 1989 г.
В период подготовки всеобщей переписи для уточнения и апробации программно-методических и организационных вопросов наблюдения проводят пробную перепись. Например, такая перепись была осуществлена в декабре 1986 г. Это обследование охватило не все, а только пять процентов населения страны. Запись сведений при переписи населения всегда проводится на основе его опроса (без требования предъявить какие-либо документы, подтверждающие правильность ответа).
Кроме переписей статистика проводит и другие специально организованные наблюдения, в частности бюджетные обследования, которые характеризуют структуру потребительских расходов и доходов семей.
Регистровая форма наблюдения. Регистровое наблюдение - это форма непрерывного статистического наблюдения за долговременными процессами, имеющими фиксированное начало, стадию развития и фиксированный конец. Оно основано на ведении статистического регистра. Регистр представляет собой систему, постоянно следящую за состоянием единицы наблюдения и оценивающую силу воздействия различных факторов на изучаемые показатели. В регистре каждая единица наблюдения характеризуется совокупностью показателей. Одни из них остаются неизменными в течение всего времени наблюдения и регистрируются один раз; другие показатели, периодичность изменения которых неизвестна, обновляются по мере изменения; третьи - представляют собой динамические ряды показателей с заранее известным периодом обновления. Все показатели хранятся до полного завершения наблюдения за единицей обследуемой совокупности.
Регистр населения - поименованный и регулярно актуализируемый перечень жителей страны. Программа наблюдения ограничена общими признаками, такими, как пол, дата и место рождения, дата вступления в брак (эти данные остаются неизменными в течение всего периода наблюдения) и брачное состояние (переменный признак). Как правило, регистры хранят информацию только по тем переменным признакам, изменение значений которых документально оформлено.
Информация в регистр заносится на каждого родившегося и прибывшего из-за границы. Если человек умер или выехал на постоянное место жительства из страны, то сведения о нем изымаются из регистра. Регистры населения ведутся по отдельным регионам страны. При перемене места жительства сведения по единице населения передаются в регистр соответствующей территории. В связи с тем, что правила регистрации довольно сложны и ведение регистра требует больших затрат, эта форма наблюдения практикуется в государствах с небольшой численностью и высокой культурой населения (в основном это европейские страны).
Необходимо отметить, что регистр населения, как любой регистр, охватывающий наблюдением значительную совокупность единиц, содержит данные по ограниченному числу признаков. Поэтому ведение регистра предполагает проведение специально организованных обследований, в том числе и переписей населения.
Регистр предприятий включает в себя все виды экономической деятельности и содержит значения основных признаков по каждой единице наблюдаемого объекта за определенный период или момент времени. Регистры предприятий содержат данные о времени создания (регистрации предприятия), его название и адрес, телефон, об организационно-правовой форме, структуре, виде экономической деятельности, количестве занятых (этот показатель отражает размер предприятия) и др.
В нашей стране были разработаны три регистра: промышленных пред, приятий, строек и подрядных организаций. Внедрение их в статистическую практику существенно повысило информационный и аналитический уровни статистики, позволило решить ряд экономико-статистических задач, для которых непригодны другие формы статистического наблюдения. В настоящее время ведутся работы по созданию единого регистра для жех хозяйственных единиц. Ему отводится важное значение во внедрении системы национальных счетов в статистическую практику.
Единый государственный регистр предприятий и организаций всех форм собственности (ЕГРПО) дает возможность организовать сплошное наблюдение по ограниченному кругу статистических показателей предприятий, зарегистрированных на территории России, позволяет получить непрерывные ряды показателей в случае изменения территориальной, отраслевой и других структур совокупности.
В регистр заносятся данные по всем предприятиям, организациям, учреждениям и объединениям независимо от их формы собственности, включая предприятия с иностранными инвестициями, банковские учреждения, общественные объединения и другие юридические лица.
Пользователями регистра могут быть любые юридические или физические лица, заинтересованные в информации.
Способы статистического наблюдения
Статистическая информация может быть получена различными способами, важнейшими из которых являются непосредственное наблюдение, документальный учет фактов и опрос.
Непосредственным называют такое наблюдение, при котором сами 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. Этот способ применяют при наблюдении за вводом в действие жилых домов.
Документальный способ наблюдения основан на использовании в качестве источника статистической информации различного рода документов, как правило, учетного характера. При надлежащем контроле за постановкой первичного учета и правильном заполнении статистических формуляров документальный способ дает наиболее точные результаты.

Опрос - это способ наблюдения, при котором необходимые сведения получают со слов респондента. Он предполагает обращение к непосредственному носителю признаков, подлежащих регистрации во время наблюдения, и используется для получения информации о явлениях и процессах, нс поддающихся непосредственному прямому наблюдению.

В статистике применяются следующие виды опросов: устный (экспедиционный), саморегистрации, корреспондентский, анкетный и явочный.

При устном (экспедиционном) опросе специально подготовленные работники (счетчики, регистраторы) получают необходимую информацию на основе опроса соответствующих лиц и сами фиксируют ответы в формуляре наблюдения. По форме проведения устный опрос может быть прямым (как это имеет место при переписи населения), когда счетчик "лицом к лицу" встречается с каждым респондентом, и опосредованным, например по телефону.

При саморегистрации формуляры заполняются самими респондентами, а счетчики раздают им бланки опросного листа, разъясняют правила их заполнения, а затем их собирают.

Корреспондентский способ заключается в том, что сведения в органы, ведущие наблюдения, сообщает штат добровольных корреспондентов.

Этот вид опроса требует наименьших затрат, но не дает уверенности в том, что полученный материал является высококачественным, так как не всегда возможно непосредственно на месте проверить правильность полученных ответов.

Анкетный способ предполагает сбор информации в виде анкет. Определенному кругу респондентов вручаются специальные вопросники (анкеты) либо лично, либо путем публикации в периодической печати. Заполнение этих вопросников носит добровольный характер и осуществляется, как правило, анонимно. Обычно обратно получают меньше анкет, чем рассылают. Этот способ сбора информации используется при несплошном наблюдении. Анкетный опрос применяется в обследованиях, где не требуется высокая точность, а нужны приближенные, ориентировочные результаты, например при изучении общественного мнения о работе городского транспорта, торговых предприятий и т. д.

Явочный способ предусматривает представление сведений в органы, ведущие наблюдение в явочном порядке, например при регистрации браков, рождений, разводов и т.д.

При выборе вида того или иного опроса необходимо учитывать: с какой точностью надо провести наблюдения; возможность практического применения того или иного способа; материальные возможности.

2.1. Статистические группировки.
По нижеследующим данным об успеваемости 30 студентов построить дискретный ряд распределения студентов по балам, полученным в сессию:

5 4 4 5 3 3 4 4 4
5 5 2 5 4 4 2 3 3
4 4 4 5 4 5 4 4 3
4 5 5
Построить полигон распределения.

РЕШЕНИЕ:
Дискретный ряд - это такой вариационный ряд, в основу построения которого положены признаки с прерывным изменением (дискретные признаки). К последним можно отнести тарифный разряд, количество детей в семье, число работников на предприятии и т.д. Эти признаки могут принимать только конечное число определенных значений.
Дискретный вариационный ряд представляет таблицу, которая состоит из двух граф. В первой графе указывается конкретное значение признака, а во второй - число единиц совокупности с определенным значением признака.
Рабочая таблица № 1:

3.1. Средние величины.
Площадь складских помещений города характеризуется следующими данными:

Группа складских помещений по площади, тыс. м 2
Число помещений
До 5 3
5-10 21
10-15 17
15-20 9
20-25 5
25-30 4
30-35 4
35 и более 2
Определить: а) среднюю площадь складских помещений города; б) модальный и медианный размер складского помещения.
РЕШЕНИЕ:
На этапе статистической обработки могут быть поставлены самые различные задачи исследования, для решения которых нужно выбрать соответствующую среднюю. При этом необходимо руководствоваться следующим правилом: величины, которые представляют собой числитель и знаменатель средней, должны быть логически связаны между собой.
Используются две категории средних величин:
    степенные средние;
    структурные средние.
Первая категория степенных средних включает: среднюю арифметическую, среднюю гармоническую, среднюю квадратическую и среднюю геометрическую.
Вторая категория (структурные средние) - это мода и медиана. Введем следующие условные обозначения:
- величины, для которых исчисляется средняя;
- средняя, где черта сверху свидетельствует о том, что имеет место осреднение индивидуальных значений;
- частота (повторяемость индивидуальных значений признака).
Различные средние выводятся из общей формулы степенной средней:
(1.1)
при k = 1 - средняя арифметическая; k = -1 - средняя гармоническая; k = 0 - средняя геометрическая; k = -2 - средняя квадратическая.
Средние величины бывают простые и взвешенные. Взвешенными средними называют величины, которые учитывают, что некоторые варианты значений признака могут иметь различную численность, в связи с чем каждый вариант приходится умножать на эту численность. Иными словами, «весами» выступают числа единиц совокупности в разных группах, т.е. каждый вариант «взвешивают» по своей частоте. Частоту f называют статистическим весом или весом средней.
Средняя арифметическая - самый распространенный вид средней. Она используется, когда расчет осуществляется по несгруппированным статистическим данным, где нужно получить среднее слагаемое. Средняя арифметическая - это такое среднее значение признака, при получении которого сохраняется неизменным общий объем признака в совокупности.
Формула средней арифметической (простой) имеет вид
(1.2)
где n - численность совокупности.
При расчете средних величин отдельные значения признака, который осредняется, могут повторяться, поэтому расчет средней величины производится по сгруппированным данным. В этом случае речь идет об использовании средней арифметической взвешенной, которая имеет вид
(1.3)
Для определения структуры совокупности используют особые средние показатели, к которым относятся медиана и мода, или так называемые структурные средние. Если средняя арифметическая рассчитывается на основе использования всех вариантов значений признака, то медиана и мода характеризуют величину того варианта, который занимает определенное среднее положение в ранжированном вариационном ряду.
Медиана (Ме) - это величина, которая соответствует варианту, находящемуся в середине ранжированного ряда.
Для ранжированного ряда с нечетным числом индивидуальных величин (например, 1, 2, 3, 3, 6, 7, 9, 9, 10) медианой будет величина, которая расположена в центре ряда, т.е. пятая величина.
Для ранжированного ряда с четным числом индивидуальных величин (например, 1, 5, 7, 10, 11, 14) медианой будет средняя арифметическая величина, которая рассчитывается из двух смежных величин. Для нашего случая медиана равна (7+10) : 2= 8,5.
То есть для нахождения медианы сначала необходимо определить ее порядковый номер (ее положение в ранжированном ряду) по формуле
(1.4)
где n - число единиц в совокупности.
Численное значение медианы определяют по накопленным частотам в дискретном вариационном ряду. Для этого сначала следует указать интервал нахождения медианы в интервальном ряду распределения. Медианным называют первый интервал, где сумма накопленных частот превышает половину наблюдений от общего числа всех наблюдений.
Численное значение медианы обычно определяют по формуле
(1.5)
где x Ме - нижняя граница медианного интервала; i - величина интервала; S -1 - накопленная частота интервала, которая предшествует медианному; f - частота медианного интервала.
Модой (Мо) называют значение признака, которое встречается наиболее часто у единиц совокупности. Для дискретного ряда модой будет являться вариант с наибольшей частотой. Для определения моды интервального ряда сначала определяют модальный интервал (интервал, имеющий наибольшую частоту). Затем в пределах этого интервала находят то значение признака, которое может являться модой.
Чтобы найти конкретное значение моды, необходимо использовать формулу
(1.6)
где x Мо - нижняя граница модального интервала; i Мо - величина модального интервала; f Мо - частота модального интервала; f Мо-1 - частота интервала, предшествующего модальному; f Мо+1 - частота интервала, следующего за модальным.
Мода имеет широкое распространение в маркетинговой деятельности при изучении покупательского спроса, особенно при определении пользующихся наибольшим спросом размеров одежды и обуви, при регулировании ценовой политики.

Средняя гармоническая. Эту среднюю называют обратной средней арифметической, поскольку эта величина используется при k = -1.
Простая средняя гармоническая используется тогда, когда веса значений признака одинаковы. Ее формулу можно вывести из базовой формулы, подставив k = -1:
(1.7)
В статистической практике чаще используется гармоническая взвешенная, формула которой имеет вид
(1.8)
Данная формула используется в тех случаях, когда веса (или объемы явлений) по каждому признаку не равны.
Средняя геометрическая. Чаще всего средняя геометрическая находит свое применение при определении средних темпов роста (средних коэффициентов роста), когда индивидуальные значения признака представлены в виде относительных величин. Она используется также, если необходимо найти среднюю между минимальным и максимальным значениями признака (например, между 100 и 1000000). Существуют формулы для простой и взвешенной средней геометрической.
Для простой средней геометрической
(1.9)
Для взвешенной средней геометрической
(1.10)
Средняя квадратическая величина. Основной сферой ее применения является измерение вариации признака в совокупности (расчет среднего квадратического отклонения).
Формула простой средней квадратической
(1.11)
Формула взвешенной средней квадратической
(1.12)
В итоге можно сказать, что от правильного выбора вида средней величины в каждом конкретном случае зависит успешное решение задач статистического исследования. Выбор средней предполагает такую последовательность:

    а) установление обобщающего показателя совокупности;
    б) определение для данного обобщающего показателя математического соотношения величин;
    в) замена индивидуальных значений средними величинами;
    г) расчет средней с помощью соответствующего уравнения.
Если при группировке значения осредняемого признака заданы интервалами, то при расчете средней арифметической величины в качестве значения признака в группах принимают середины этих интервалов, то есть исходят из предположения о равномерном распределении единиц совокупности по интервалу значений признака. Для открытых интервалов в первой и последней группе, если таковые есть, значения признака надо определить экспертным путем исходя из сущности, свойств признака и совокупности. При отсутствии возможности экспертной оценки значения признака в открытых интервалах, для нахождения недостающей границы открытого интервала применяют размах (разность между значениями конца и начала интервала) соседнего интервала (принцип «соседа»). Середины интервалов определяем как полусумму нижней и верхней границы интервалов.
Рабочая таблица № 2:
Группа складских помещений по площади, тыс. м 2 Число помещений f
Середина интервала X Xf
До 5 3 2,5 7,5
5-10 21 7,5 157,5
10-15 17 12,5 212,5
15-20 9 17,5 157,5
20-25 5 22,5 112,5
25-30 4 27,5 110
30-35 4 32,5 130
35 и более 2 37,5 75
итого 65 14,808 9625
Средняя площадь складских помещений города рассчитывается по формуле средней арифметической взвешенной с заменой точных значений признака в группах серединами интервалов Xi, составит частное от деления итогов последнего и второго столбцов таблицы:
= 9625/65 = 14,808 (тыс. м 2)
Медианный размер складского помещения равен (17,5+22,5)/2 = 20 (тыс. м 2)
Модальный размер складского помещения равен 7,5 тыс. м 2 по наибольшей f.
4.1. Показатели вариации.
Распределение предприятий отрасли по объему полученной за год прибыли имеет следующий вид:
Вычислить среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации.
РЕШЕНИЕ:
Вариацию можно определить как количественное различие значений одного и того же признака у отдельных единиц совокупности. Термин «вариация» имеет латинское происхождение - variatio, что означает различие, изменение, колеблемость. Изучение вариации в статистической практике позволяет установить зависимость между изменением, которое происходит в исследуемом признаке, и теми факторами, которые вызывают данное изменение. Для измерения вариации признака используют как абсолютные, так и относительные показатели.
К абсолютным показателям вариации относят: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, дисперсию.
К относительным показателям вариации относят: коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации, относительное линейное отклонение и др.
Размах вариации R. Это самый доступный по простоте расчета абсолютный показатель, который определяется как разность между самым большим и самым малым значениями признака у единиц данной совокупности:
(2.13)
Размах вариации (размах колебаний) - важный показатель колеблемости признака, но он дает возможность увидеть только крайние отклонения, что ограничивает область его применения. Для более точной характеристики вариации признака на основе учета его колеблемости используются другие показатели.
Среднее линейное отклонение d, которое вычисляют для того, чтобы учесть различия всех единиц исследуемой совокупности. Эта величина определяется как средняя арифметическая из абсолютных значений отклонений от средней. Так как сумма отклонений значений признака от средней величины равна нулю, то все отклонения берутся по модулю.
Формула среднего линейного отклонения (простая)
(2.14)
Формула среднего линейного отклонения (взвешенная)
(2.15)
При использовании показателя среднего линейного отклонения возникают определенные неудобства, связанные с тем, что приходится иметь дело не только с положительными, но и с отрицательными величинами, что побудило искать другие способы оценки вариации, чтобы иметь дело только с положительными величинами. Таким способом стало возведение всех отклонений во вторую степень. Обобщающие показатели, найденные с использованием вторых степеней отклонений, получили очень широкое распространение. К таким показателям относятся среднее квадратическое отклонение и среднее квадратическое отклонение в квадрате, которое называют дисперсией.
Средняя квадратическая простая
(2.16)
Средняя квадратическая взвешенная
(2.17)
Дисперсия есть не что иное, как средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от его средней величины.
Формулы дисперсии взвешенной и простой:
(2.18)
Расчет дисперсии можно упростить. Для этого используется способ отсчета от условного нуля (способ моментов), если имеют место равные интервалы в вариационном ряду.
Кроме показателей вариации, выраженных в абсолютных величинах, в статистическом исследовании используются показатели вариации (V), выраженные в относительных величинах, особенно для целей сравнения колеблемости различных признаков одной и той же совокупности или для сравнения колеблемости одного и того же признака в нескольких совокупностях.
Данные показатели рассчитываются как отношение размаха вариации к средней величине признака (коэффициент осцилляции), отношение среднего линейного отклонения к средней величине признака (линейный коэффициент вариации), отношение среднего квадратического отклонения к средней величине признака (коэффициент вариации) и, как правило, выражаются в процентах.
Формулы расчета относительных показателей вариации:
(2.19)
где V R - коэффициент осцилляции; - линейный коэффициент вариации; - коэффициент вариации.
Из приведенных формул видно, что чем больше коэффициент V приближен к нулю, тем меньше вариация значений признака.
В статистической практике наиболее часто применяется коэффициент вариации. Он используется не только для сравнительной оценки вариации, но и для характеристики однородности совокупности. Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации не превышает 33% (для распределений, близких к нормальному). Рабочая таблица №3:
Группы предприятий по прибыли, млн, рублей Число предприятий f i
x i x i f i (x i – x) (x i – x) 2 (x i – x) 2 f i x i 2 x i 2 f i
До 50 7 25 175 -61,11 3734,43 26141,01 625 4375
50-100 24 75 1800 -11,11 123,43 2962,32 5625 135000
100-150 11 125 1375 38,89 1512,43 16636,73 15625 171875
150 и более 3 175 525 88,89 7901,43 23704,29 30625 91875
итого 45 - 3875 - - 69444,35 - 403125
Вычислим среднюю прибыль предприятий
=3875/45=86,11(млн.руб)
Рассчитаем дисперсию по прибыли

= 69444,35/45=1543,21 или = 403125/45 – (86,11) 2 = 1543,21
Вычислим среднее квадратическое отклонение, млн.руб:

V =v1543,21=39,28 млн.руб

Определим коэффициент вариации, %:
V = / х 100 ; V = 39,28/ 86,11 = 45,62 %

5.1. Ряды динамики.
Имеются следующие данные о динамике производства продукции предприятием за 1993-1997 годы, млн.руб.

1993 1994 1995 1996 1997
2040 2130 2220 2265 2360
Определить:
а) среднегодовое производство продукции за 1993-1997 гг;
б) аналитические показатели динамики (цепные и базисные): абсолютные приросты, темпы роста, темп прироста, абсолютное значение 1% прироста
в) средние обобщающие показатели ряда динамики.

РЕШЕНИЕ:
Изменение социально-экономических явлений во времени изучается статистикой методом построения и анализа динамических рядов. Ряды динамики - это значения статистических показателей, которые представлены в определенной хронологической последовательности.
Каждый динамический ряд содержит две составляющие:

    1) показатели периодов времени (годы, кварталы, месяцы, дни или даты);
    2) показатели, характеризующие исследуемый объект за временные периоды или на соответствующие даты, которые называют уровнями ряда.
Уровни ряда выражаются как абсолютными, так и средними или относительными величинами. В зависимости от характера показателей строят динамические ряды абсолютных, относительных и средних величин. Ряды динамики из относительных и средних величин строят на основе производных рядов абсолютных величин. Различают интервальные и моментные ряды динамики.
Для характеристики интенсивности развития во времени используются статистические показатели, получаемые сравнением уровней между собой, в результате чего получаем систему абсолютных и относительных показателей динамики: абсолютный прирост, коэффициент роста, темп роста, темп прироста, абсолютное значение 1% прироста. Для характеристики интенсивности развития за длительный период рассчитываются средние показатели: средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний коэффициент роста, средний темп роста, средний темп прироста, среднее абсолютное значение 1% прироста.
Если в ходе исследования необходимо сравнить несколько последовательных уровней, то можно получить или сравнение с постоянной базой (базисные показатели), или сравнение с переменной базой (цепные показатели).
Базисные показатели характеризуют итоговый результат всех изменений в уровнях ряда от периода базисного уровня до данного (i-го) периода.
Цепные показатели характеризуют интенсивность изменения уровня от одного периода к другому в пределах того промежутка времени, который исследуется.
Абсолютный прирост выражает абсолютную скорость изменения ряда динамики и определяется как разность между данным уровнем и уровнем, принятым за базу сравнения.
Абсолютный прирост (базисный)
(3.20)
где y i - уровень сравниваемого периода; y 0 - уровень базисного периода.
Абсолютный прирост с переменной базой (цепной), который называют скоростью роста,
(3.21)
где y i - уровень сравниваемого периода; y i-1 - уровень предшествующего периода.
Коэффициент роста K i определяется как отношение данного уровня к предыдущему или базисному, показывает относительную скорость изменения ряда. Если коэффициент роста выражается в процентах, то его называют темпом роста.
Коэффициент роста базисный
(3.22)
Коэффициент роста цепной
(3.23)
Темп роста
(3.24)
Темп прироста Т П определяется как отношение абсолютного прироста данного уровня к предыдущему или базисному.
Темп прироста базисный
(3.25)
Темп прироста цепной
(3.26)
Темп прироста можно рассчитать и иным путем: как разность между темпом роста и 100 % или как разность между коэффициентом роста и 1 (единицей):
1) Т п = Т р - 100%; 2) Т п = K i - 1. (3.27)
Абсолютное значение одного процента прироста A i . Этот показатель служит косвенной мерой базисного уровня. Представляет собой одну сотую часть базисного уровня, но одновременно представляет собой и отношение абсолютного прироста к соответствующему темпу роста.
Данный показатель рассчитывают по формуле
(3.28)
Для характеристики динамики изучаемого явления за продолжительный период рассчитывают группу средних показателей динамики. Можно выделить две категории показателей в этой группе: а) средние уровни ряда; б) средние показатели изменения уровней ряда.
Средние уровни ряда рассчитываются в зависимости от вида временного ряда.
Для интервального ряда динамики абсолютных показателей средний уровень ряда рассчитывается по формуле простой средней арифметической:
(3.29)
где n - число уровней ряда.
Для моментного динамического ряда средний уровень определяется следующим образом.
Средний уровень моментного ряда с равными интервалами рассчитывается по формуле средней хронологической:
(3.30)
где n - число дат.
Средний уровень моментного ряда с неравными интервалами рассчитывается по формуле средней арифметической взвешенной, где в качестве весов берется продолжительность промежутков времени между временными моментами изменений в уровнях динамического ряда:
(3.31)
где t - продолжительность периода (дни, месяцы), в течение которого уровень не изменялся.
Средний абсолютный прирост (средняя скорость роста) определяется как средняя арифметическая из показателей скорости роста за отдельные периоды времени:
(3.32)
где y n - конечный уровень ряда; y 1 - начальный уровень ряда.
Средний коэффициент роста () рассчитывается по формуле средней геометрической из показателей коэффициентов роста за отдельные периоды:
(3.33)
где К р1 , К р2 , ..., К р n-1 - коэффициенты роста по сравнению с предыдущим периодом; n - число уровней ряда.
Средний коэффициент роста можно определить иначе:
(3.34)

Средний темп роста, %. Это средний коэффициент роста, который выражается в процентах:
(3.35)
Средний темп прироста, %. Для расчета данного показателя первоначально определяется средний темп роста, который затем уменьшается на 100%. Его также можно определить, если уменьшить средний коэффициент роста на единицу:
(3.36)
Среднее абсолютное значение 1% прироста можно рассчитать по формуле
(3.37)
а) В случае, как в данной задаче, интервального равномерного ряда его средний уровень определяется по формуле простой средней арифметической величины из уровней ряда, т.е.
= Следовательно, среднегодовое производство продукции за 1993-1997 составит (2040+2130+2220+2265+2360)/5= 2203 млн.руб.

Цель программы статистического наблюдения — получение достоверной информации для выявления закономерностей развития явлений и процессов социально-экономической жизни.

Объект наблюдения — определенная статистическая совокупность, в кᴏᴛᴏᴩой происходят исследуемые социально-экономические явления и процессы (отдельные граждане, население, предприятия, имущество, природные ресурсы)

Стоит сказать, что каждый объект наблюдения состоит из отдельных элементов — единиц наблюдения, кᴏᴛᴏᴩые будут носителями признаков, подлежащих регистрации.

Единица наблюдения — первичный элемент программы статистического наблюдения. Так например, объктом при переписи населения будет совокупность всех жителей страны, а единицей наблюдения — каждый отдельный человек.

Программа статистического наблюдения — перечень признаков регистрируемых в процессе наблюдения. Это перечень вопросов, на кᴏᴛᴏᴩые должны быть получены достоверные ответы по каждой единице наблюдения.

Требования к программе статистического наблюдения:

  • Программа должна содержать существенные признаки непосредственно характеризующие изучаемые явления.
  • В программу не следует включать второстепенные вопросы, кᴏᴛᴏᴩые затрудняют работу по сбору информации, ее обработке и анализу.
  • В программу следует включать вопросы контрольного характера, служащие целям проверки и уточнения информации.

Для записи ответов на вопросы программы наблюдения разрабатывается формуляр наблюдения.
Формуляр наблюдения — ϶ᴛᴏ особым сформированный бланк, в кᴏᴛᴏᴩом содержатся перечень вопросов программы. Статистический формуляр должен быть удобен для чтения, записи и обработки. К формулярам составляется инструкция, где подробно разъясняется, как следует заполнить статистический формуляр.

В процессе статистического наблюдения собирается первичная информация, кᴏᴛᴏᴩая затем подвергается систематизации обобщению и анализу.

От качества первичной информации зависит успех всего исследования, по϶ᴛᴏму к информации предъбудет ряд требований:
1. Достоверность — ϶ᴛᴏ ϲᴏᴏᴛʙᴇᴛϲᴛʙие тому, что есть на самом деле.
Достоверность зависит:

  • Статиста — профессиональная подготовка, организационные навыки, добросовестность.
  • Качества инструментария наблюдения — программа наблюдения, формуляр, инструкция по заполнению.

2. Сопоставимость - сравнимость данных с прошлыми исследованиями. Сопоставимость обеспечивается использованием одних и тех же единиц измерения, наблюдением в одно и тоже время и по единой методологии.



В продолжение темы:
Android

Популярная социальная сеть ВКонтакте позволяет находить новых друзей и держать контакт со всеми близкими. Помимо этого, каждый пользователь может делиться собственными...