Виды статистических группировок

Содержание группировок имеет важное значение в социаль­но-правовых и криминологических изучениях, так как они по­зволяют: а) выявлять качественно однородные совокупности (типы); б) раскрывать структуру совокупностей; в) наблюдать структурные сдвиги в зависимости от варьирования показателей; г) исследовать взаимосвязи между юридически значимыми пока­зателями, с одной стороны, и различными социальными явле­ниями — с другой. В соответствии с этими задачами в юридичес­кой статистике применяются три основных вида группировок: типологическая, структурная и аналитическая.

Под типологической группировкой понимают расчленение изу­чаемой совокупности преступлений, преступников или других яв­лений, имеющих юридическое значение, на отдельные качествен­но однородные совокупности по важнейшим существенным каче­ственным признакам. Наиболее распространенные типологические группировки в криминальной сфере — это деление преступлений по формам и видам вины (умышленные и неосторожные, которые в свою очередь делятся на преступления, совершенные с прямым или косвенным умыслом, по легкомыслию или небрежности), категориям тяжести (небольшой тяжести, средней тяжести, тяж­кие и особо тяжкие), содержанию мотивации (насильственные, корыстные и др.), личности виновных (мужчины и женщины, взрослые и несовершеннолетние, ранее судимые и несудимые, осужденные и оправданные; подозреваемые, обвиняемые, подсу­димые, осужденные, заключенные), сфере деятельности (эконо­мическая, социальная, духовная) и т. д. Качественные признаки нередко переплетаются между собой, образуя сложную типологи­ческую группировку деяний.

Обратимся к делению преступлений в официальной отчет­ности правоохранительных органов на качественно однород­ные уголовно-правовые типы. В Особенной части УК РФ име­ется шесть разделов: 1) преступления против личности, 2) пре­ступления в сфере экономики, 3) преступления против обще­ственной безопасности и общественного порядка, 4) преступ­ления против государственной власти, 5) преступления про­тив военной службы, 6) преступления против мира и безопас­ности человечества.

В большинстве разделов, за исключением последних двух (включающих в себя по одной одноименной главе), имеется по 3-5 глав. Всего же Особенная часть насчитывает 19 глав и 266 статей, каждые из которых предусматривают качественно особые группы и виды преступлений. Полная сложная структура уголов­но-правовых типов, групп и видов преступлений воспроизводит­ся лишь в отчетах МВД формы 1-Г и отчасти в отчетах Минюста форм 10 и 11. В остальных отчетах, а также официальных и опера­тивных сборниках о преступности, она используется выборочно. Этот отбор строится на двух взаимосвязанных критериях: опас­ности деяний и их распространенности. В него, как правило, не попадают опасные, но единичные преступления (например, тер­роризм) или распространенные, но малозначительные деяния (скажем, побои). Они учитываются обычно в строке «иные пре­ступления». Однако в любом случае типологическая группировка строится не по одному, а по двум-трем и более признакам, что делает ее сложной или комбинированной.

В основе типологического деления лежат существенные при­знаки, отражающие качественно типические стороны тех или иных преступлений. Опираясь на существующие типологии, ГИЦ МВД РФ изменяет и дополняет их, исходя из криминологической обстановки, требований жизни и практики борьбы с преступнос­тью, ее отдельными видами и группами. При этом следует иметь в виду, что статистика должна давать не произвольные столбцы цифр, а количественное освещение различных типов изучаемого явления, которые наметились или намечаются жизнью.

В качестве примера приведем комбинированную типологичес­кую группировку в большинстве своем «новых» преступлений так называемой экономической направленности, зарегистрированных в первые месяцы действия УК 1996 г. Она является неполной, но в ней отражены наиболее актуальные разнопорядковые качествен­ные признаки экономической преступности.

Таблица 1 Преступления экономической направленности (январь—май 1997 г.)

 

Виды преступлений	Абсолютное число	Доля, %	Из них крупного размера
Абсолютное число	Доля, %
Всех видов		—		15,3
В том числе:
предварительное следствие
по которым обязательно		100,0	13 121	18,5
Из них:
тяжкие и особо тяжкие,		64,1		19,0
связанные с:
потребительским рынком		10,2		28,3
финансово-кредитной
системой		14,2		28,3
внешнеэкономической
деятельностью		1,4		44,1
приватизацией		1,0		29,9
Против собственности		63,7		21,3
В том числе:
присвоение, растрата		24,7		15,6
мошенничество		25,8		32,9
В сфере экономической
деятельности		П,4		36,8
В том числе:
лжепредпринимательство		1,8		67,4
незаконное получение
кредита		0,02		87,5
подделка денег		4,6		2,2
контрабанда		2,1		61,1
Против интересов службы
в коммерческих и иных
организациях		0,6		2,7
Против государственной
власти, интересов госслужбы		10,9		2,5
В том числе:
взяточничество		4,3		4,7

Из приведенных примеров и табл. 1 видно, что некоторые типологические группировки переходят в классификации, имею­щие устойчивый долговременный характер и фундаментальное не только статистическое, но и уголовно-правовое, криминоло­гическое, криминалистическое, уголовно-процессуальное и пе­нитенциарное значение. Аналогичные классификации заложены в 13 справочниках для кодированного заполнения документов первичного учета преступлений и лиц, их совершивших, в целях сжатия кодированной информации. Справочник № 1 — класси­фикатор отраслей, справочник №2 -- место совершения пре­ступления, справочник № 5 — национальности, справочник № 8 -наркотические средства, справочник № 9 — социальное положе­ние и т. д.

Те же задачи решают типологические группировки в граж­данско-правовой статистике. Анализ гражданских дел невозмо­жен без изначальной типологической группировки их по катего­риям или по отраслям права: трудовые, жилищные, семейные, имущественные, финансовые, о наследовании, авторском или изобретательском праве и др. Далее они классифицируются по категориям, видам истцов и ответчиков, характеру решений и санкций.

Трудовые дела чаще всего связаны с возмещением ущерба, причиненного гражданам при исполнении трудовых обязаннос­тей, с восстановлением на работе неправомерно уволенных лиц, взысканием невыплаченной заработной платы и другими спора­ми. Жилищные дела группируются по характеру спора (выселе­ние, принудительный обмен, раздел жилого помещения), видам жилого фонда (приватизированное, неприватизированное, ведом­ственное, отдельное, коммунальное жилье), санкциям (выселе­ние без предоставления другого помещения, выселение с предо­ставлением другого жилого помещения). Особое место занимают семейные дела о расторжении брака, классифицируемые по причинам распада семьи, усыновлении (удочерении) детей, при­знании отцовства и др. Гражданские дела классифицируются по результатам рассмотрения (рассмотрено с вынесением решения, прекращено, оставлено без рассмотрения, передано в другие суды)

Структурная, или вариационная, группировка статистических данных может производиться, чтобы изучить изменение структу­ры типически однородных групп преступлений, правонарушите­лей, гражданских исков и других показателей. Для структурной груп­пировки материала необходимо наличие однородных совокупнос­тей, расчленяемых по величине изменяющегося (варьирующего) признака. Если в основе типологической группировки лежат каче­ственные признаки, то в основу вариационной положены количе­ственные (удельные веса преступлений, лиц, дел, возраст право­нарушителей, сроки наказания, число судимостей, число окон­ченных классов, суммы ущерба, суммы иска, сроки расследова­ния и рассмотрения уголовных или гражданских дел и т. д.).

Количественные сдвиги в структуре изучаемых явлений за не­сколько лет свидетельствуют об изменении объективных тенден­ций и закономерностей, следственной или судебной практики, о результативности деятельности правоохранительных или других юридических органов. Взяв, например, абсолютные и относитель­ные показатели судимости за много лет, мы выявим тенденции в судебной практике и ее связь с реальной преступностью. Изучив динамику абсолютных чисел учтенных преступлений какого-то вида, динамику его удельного веса в структуре всей преступности, мы обнаружим тенденции развития этого деяния.

Для начала рассмотрим структурную группировку динамики оконченных и неоконченных (покушений) умышленных убийств за длительный период времени (по десятилетиям).

Таблица 2

Динамика умышленных убийств в СССР (1960-1990 гг.)

Год	Число (доля, %)	Доля убийств	Доля
	умышленных убийств	без покушений,	покушений,
	с покушениями	%	%
	14258 (100,0)	55,7	44,3
	15 265 (100,0)	69,2	30,8
	21 430 (100,0)	79,9	20,1
	24875(100,0)	87,8	12,2

В табл. 2 четко просматривается уменьшение доли покушений на умышленное убийство и адекватно этому — рост оконченных умышленных убийств. Показатели реальные. Их серьезные струк­турные сдвиги свидетельствуют о росте агрессивности убийц, их стремлении доводить задуманное до конца. С этими выводами со­гласуется и рост применения огнестрельного оружия для совер­шения умышленных убийств. Если учесть, что за указанные 30 лет умышленные убийства увеличились на 75%, то данная структур­ная группировка раскрывает вполне определенные тенденции и закономерности постепенного объективного роста умышленных убийств. Он более интенсивно продолжился после распада СССР. За последние 5 лет (к 1995 г.) умышленные убийства на террито­рии бывшего СССР увеличились в 2 раза и их уровень прибли­зился к 50 тыс. зарегистрированных деяний.

Структурные группировки могут быть построены на основе долевого распределения преступлений по сферам и объектам пре­ступного посягательства, субъектам Федерации, регионам и тер­риториям (табл. 3). Структурные различия в этом случае могут раскрывать особенности криминологической обстановки в том или ином регионе.

Таблица 3

Соотношение численности населения, числа правонарушений и преступлений в СССР по союзным республикам (ранжированы по доле населения, 1990 г.)

	Доля, %	Число правона-
Республика		рушителей на
	Население	Административ-	Преступления	одно преступ-
		ные правонару-		ление
		шения
Эстония	0,5	Нет данных	0,9	Нет данных
Латвия	0,9	1,0	1,2	13,2
Армения	1,2	0,3	0,4	13,3
Литва	1,3	1,1	1,3	13,6
Туркменистан	1,3	1,1	0,7	26,9
Киргизия	1,5	1,1	1,1	16,1
Молдавия	1,5	1,6	1,5	16,9
Таджикистан	1,8	1,5	0,6	40,6
Грузия	1,9	0,9	0,7	20,4
Азербайджан	2,5	0,4	0,5	10,6
Белоруссия	3,6	4,2	2,7	25,1
Казахстан	5,8	5,4	5,3	16,5
Узбекистан	7,0	6,7	3,2	34,3
Украина	17,9	16,1	13,3	26,9
Россия	51,3	58,5	66,0	14,5

Логично было бы предположить, что доли правонарушений и преступлений должны быть близки к доли населения в стране. В дей­ствительности этого нет. В Азербайджане проживало 2,5% населения Союза, правонарушения там составили только 0,4%, а преступле­ния — 0,5, т. е. в 5 раз ниже. В Эстонии проживало 0,5% населения, а было зарегистрировано 0,9% всех преступлений. В России проживало 51,3% населения, тогда как правонарушений было зарегистрировано 58,5%, а преступлений — 66,0. Еще более существенные структурные сдвиги наблюдались в том, сколько учтенных административных пра­вонарушений приходилось на одно преступление. Различия достига­ют четырехкратной величины. Всем этим структурным диспропорци­ям есть объяснения. Мы не углубляемся в них. Наша задача показать, какие возможности открывают структурные группировки для анали­за криминологических, уголовно-правовых, уголовно-процессуаль­ных и административно-правовых реалий.

К структурным (вариационным) группировкам примыкают ряды распределения единиц совокупности по варьирующим при­знакам. Примером такой группировки может служить табл. 4 об образовании правонарушителей, совершивших преступления про­тив порядка прохождения военной службы в 70-е гг.

Таблица 4

Распределение доли преступлений по образовательному признаку, %

 

 

Виды преступлений	Число оконченных классов	Итого
Против порядка прохождения военной службы	11,0	20,1	20,8	27,1	8,3	4,7	5,3	2,7	100,0
В том числе: Самовольная отлучка	12,5	18,0	18,0	29,5	9,2	4,3	6,0	2,5	100,0
Самовольное оставление части	10,2	25,0	19,3	23,8	6,8	5,6	5,4	3,9	100,0
Дезертирство	0,0	20,1	50,2	19,9	9,8	0,0	0,0	0,0	100,0
Членовредительство	6,2	17,6	41,1	23,9	5,8	5,4	0,0	0,0	100,0

Как видно из таблицы, 79% всех правонарушителей имели об­разование в пределах четырех—семи классов, а среди дезертиров и членовредителей их насчитывалось соответственно 91,2 и 88,8% и не было ни одного с законченным средним образованием. Различия между структурными группировками и рядами распределения в на­ших примерах заключаются в том, что первые вскрывают законо­мерности изменения структуры во времени или пространстве, а вто­рые — закономерности в характере распределения данных.

Аналитическая группировка юридически значимых показате­лей позволяет обнаружить взаимосвязь и зависимость изучаемых явлений и процессов. В определенной мере эта задача решается и типологической, и структурной группировками. Но аналитичес­кая группировка данных специально предназначена для решения этой задачи.

В статистике явления, влияющие на другие, называются факториальными, а те, которые изменяются под воздействием фак­ториальных явлений или зависят от них — результативными. Если бы эти термины были приемлемы в социологии права или кри­минологии, то показатели преступности следовало бы отнести к результативным явлениям, а ее причины и условия — к факториальным. Примером таких группировок могут служить многочис­ленные данные, показывающие зависимость преступности от уров­ня воспитания, наличия в семье обоих родителей, пьянства, без­работицы и т. п. В качестве иллюстрации приведем табл. 5, раскры­вающую зависимость преступлений от трудоустройства и состоя­ния опьянения правонарушителей в России.

Таблица 5

Взаимосвязь некоторых криминогенных факторов и видов преступлений

в 1995 г., %

Факторы	Умыш­ленные убийст­ва	Изна­сило­вания	Хули­ганст­во	Раз­бой	Гра­беж	Кража	Взяточ­ничест­во	Все про­чие
Нет постоянного источника доходов	54,3	46,4	40,7	63,4	54,1	50,5	11,4	47,2
Состояние
алкогольного	73,5	77,6	69,8	59,7	57,0	37,7	0,0	39,0
опьянения
Состояние
наркотического	0,5	0,4	0,1	0,6	0,4	0,2	0,0	0,4
опьянения

Взаимосвязь между перечисленными факторами и традици­онными насильственными, насильственно-корыстными и коры­стными деяниями очевидна. Но криминогенное влияние трех фак­торов на различные виды преступлений далеко не одинаково. Например, отсутствие постоянного источника дохода регистри­руется у 63,4% разбойников, но 46,4% насильников; состояние опьянения -- у 69,7% хулиганов, но совершенно отсутствует у взяточников.

Статистические взаимосвязи существуют не только между факториальными и результативными явлениями, но и внутри самих «результативных» явлений, например внутри различных показа­телей преступности и судимости (табл. 6). Для этих целей можно посмотреть аналитическую группировку о динамике взаимосвя­зей между преступностью и судимостью.

Таблица 6 Основные показатели преступности и судимости в России (1991-1996 гг.), %

Показатели
Рассмотрено заявлений о преступлениях	100,0	121,5	123,2	114,0	125,2	117,0
Зарегистрировано преступлений	100,0	127,3	129,1	121,4	127,1	121,1
Выявлено подозреваемых	100,0	120,2	132,0	150,8	166,8	169,2
Привлечено к уголовной ответственности	100,0	119,1	147,7	170,6	199,5	211,7
Осуждено	100,0	111,7	133,4	155,7	174,4	187,3

В абсолютных показателях разница между числом рассмотрен­ных заявлений о преступлении и количеством осужденных лиц является почти четырехкратной (даже в 1995 г. поступило 3,7 млн заявлений и сообщений о преступлениях, а осуждено было чуть более 1 млн человек, а в прежние годы это различие было боль­шим), существенные расхождения имеются и между другими показателями, а их динамика различается менее рельефно. Она свидетельствует лишь об одном: с 1993 г. идет усиление репрес­сий. Темпы роста числа лиц, выявленных, привлеченных к уго­ловной ответственности и осужденных, существенно обгоняют темпы роста учтенной преступности. При углублении этих кон­статации можно прийти к важным выводам.

Аналитические группировки имеют большое значение для всех отраслей юридической статистики. Они дают возможность выя­вить многие скрытые зависимости и взаимосвязи, что имеет важ­ное значение для принятия практических решений и развития юридической науки. Аналитический потенциал есть и у других видов группировок, а также иных статистических приемах, но собственно аналитическая группировка прямо преследует уста­новление зависимостей между исследуемыми явлениями.

По характеру своих задач к аналитической группировке близ­ко стоят группировки корреляционные, когда зависимость между исследуемыми явлениями или процессами может быть относи­тельно точно измерена.

Все виды рассмотренных группировок при анализе социаль­но-правовых, деликтологических и криминологических аспектов, как правило, применяются вместе. Например, для установления общественной опасности и тяжести совершаемых преступлений мы можем расчленить их совокупность по категориям деяний и формам вины (типологическая группировка). Для определения ре­зультативности борьбы с преступностью различных правоохра­нительных органов (внутренних дел, налоговой полиции, тамо­женной службы, прокуратуры, службы безопасности) мы можем исследовать варьирование раскрываемости преступлений в упо­мянутых ведомствах (вариационная группировка). Для того чтобы установить причины и условия роста или снижения преступнос­ти в городе, регионе, стране, следует применить целый ряд ана­литических группировок.

На основе рассмотренных базовых группировок могут форми­роваться группировки сложные, комбинированные, многомер­ные, вторичные и другие.

Сложные группировки обычно отражают разнородность изу­чаемых явлений, когда последние имеют несколько противоре­чивых тенденций динамики и распределения. Наиболее распрос­траненный вид сложных группировок — комбинированные, кото­рые формируются не по одному, а многим признакам, нередко иерархизированным между собой (см. табл. 3). Комбинированные группировки помогают решать многие задачи — и выделения ти­пов, и выявления структурных сдвигов, и изучения взаимосвя­зей.

Многомерные группировки формируются на основе одного из методов статистической теории распознавания образов — классмерного анализа (от англ, cluster — скопление, группа элементов, характеризуемые каким-то общим свойством). Кластерный ана­лиз включает в себя большое количество вычислений и обяза­тельно связан с использованием быстродействующих ЭВМ, что в настоящее время не является препятствием. Эти вычисления про­изводятся не последовательно по отдельным признакам (как при комбинированной группировке), а одновременно по большому набору признаков. Этот набор образует так называемое «призна­ковое пространство».

Каждому признаку придается смысл координаты. Если в на­боре большое число (обозначим его символом «и») признаков, то каждый объект рассматривается как точка в n-мерном про­странстве. Задача многомерной группировки сводится к выделе­нию сгущений точек (группы объектов) в этом пространстве. Гео­метрическая близость двух или нескольких точек (объектов) в этом пространстве означает как бы их количественную однород­ность по описываемым признакам. Мерой близости (сходства) между объектами могут служить различные критерии: коэффи­циент корреляции, евклидово расстояние между объектами и др. Чем меньше это расстояние, тем больше сходства.

Задача многомерной группировки сводится к выделению сгу­щений точек объектов в образуемом пространстве. Группы объек­тов (кластеры), сформированные на основе «близости», описы­вают объект одновременно по всему комплексу признаков. На ос­новании многомерных группировок совокупность статистических признаков расчленяют на однородные группы таким образом, что различия между признаками, попавшими в одну группу, ока­зываются менее значительными, чем между признаками, попав­шими в разные группы. Освоение многомерных группировок юридическими статистиками на основе современных компьютер­ных программ поможет решить многие сложные проблемы в кри­минологии, деликтологии и социологии права в тех случаях, когда число различных факторов (объектов) исчисляется сотнями и даже тысячами, а их взаимосвязи при обычных статистических методах выявляются с трудом.

Вторичные группировки представляют собой образование но­вых группировок на основе имеющихся. Это осуществляется путем изменения (укрупнения) интервалов в вариационных груп­пировках или путем долевых перегруппировок имеющихся пока­зателей в типологических и аналитических группировках. Такая необходимость возникает при преобразовании группировок, по­строенных на основе количественных признаков, в качественные однородные группировки; при приведении двух и более группи­ровок с различными интервалами к одной сопоставимой; при образовании более укрупненных групп, в которых яснее прояв­ляются реальные тенденции.

Вторичные группировки могут решать и более сложные зада­чи. Нидерландский криминолог Берг, не владея закрытой в 80-е гг. уголовной статистикой СССР, на основе огромного числа от­крытых советских публикаций (отдельных сведений и таблиц), в которых приводились абсолютные и относительные (в процен­тах) показатели об уровне, структуре и динамике преступности и судимости в СССР, рассчитал и построил единый статисти­ческий ряд данных о судимости в СССР за 1920-1982 гг. Нельзя признать, что его вторичное обобщение было абсолютно точ­ным, но полученные сведения близки к данным официальной статистики и относительно полно раскрывали уровень и тенден­ции судимости в нашей стране, где они в эти годы имели гриф «Совершенно секретно».

Вторичные группировки осуществляются путем сглаживания, укрупнения и смыкания ряда дробных показателей.

Сглаживание рядов динамики различными методами предпо­лагает, когда из данных первичной группировки вычисляются средние и иные показатели, в связи с чем ряд принимает плав­ный, сглаженный вид, что способствует более четкому выявле­нию основных тенденций. Например, динамический ряд преступ­ности по среднепятилетним арифметическим данным устраняет случайные колебания в отдельные годы и выявляет главную тен­денцию сокращения или роста преступных проявлений в городе, регионе или стране.

Проиллюстрируем это на динамике преступности в России за последние 20 лет (табл. 7).

Таблица 7

Динамика преступности в России (1976-1995 гг.)

Год	Зарегистрировано преступлений	Прирост (снижение), %	Средние данные по пятилетиям	Прирост по пятилетиям, %
1976 1977 1978 1979 1980	834 998 824 243 889 599 970 514 1028 284	-1,3 +7,9 +9,1 +6,0	909 526
1981 1982 1983 1984 1985	1087908 1128558 1398 239 1402 694 1418935	+5,8 +3,7 +23,9 +0,3 + 1,0	1286 867	+41,5
1986 1987 1988 1989 1990	1338424 1185914 1220 361 1619 181 1839451	-5,5 -11,4 +2,9 +32,7 + 13,6	1440 666	+ 12,0
1991 1992 1993 1994 1995	2167964 2760 652 2799 614 2632 708 2755 669	+17,9 +27,3 +1,4 -6,0 +4,7		+82,1

Ежегодный прирост (снижение) преступности был скачущим. По нему трудно судить о ее реальных тенденциях. Сглаженный ряд по пятилетиям свидетельствует только о росте преступности, темпы которого заметно увеличились в последние годы. Всего за 20 лет преступность увеличилась в 3,4 раза и ее среднегодовой прирост составил 6,95%. Это тоже усредненные показатели, сви­детельствующие о неуклонном росте преступности, несмотря на существенные перепады ее уровня по годам.

Укрупнение ряда представляет собой суммирование данных за более продолжительные отрезки времени, что постоянно прак­тикуется в правоохранительных и других юридических органах. Например, месячные юридически значимые сведения суммиру­ются по кварталам и по годам без усреднения данных, как при сглаживании. Иногда такое укрупнение идет по нарастающей. Например, в 1996 г. в России в январе месяце учтенная преступ­ность увеличилась по сравнению с аналогичным периодом пре­дыдущего года на 6,9%. В январе—феврале прирост составил 3,2%.

Затем началось снижение преступности. В январе—марте этот по­казатель составил —0,1; в январе—апреле - —0,8; в январе—мае --1,8 и далее: -3,1; -3,2; -4,1; -4,5; -4,4; -4,8; -4,7. Таким обра­зом, за 1996 г. в целом преступность сократилась на 4,7%. После­довательное укрупнение показателей на каждом этапе раскрыва­ло реальный совокупный прирост за прошедшие месяцы года.

Смыкание рядов динамики применяется при наличии несопо­ставимости анализируемых показателей. Например, в какие-то годы преступность учитывалась в уголовных делах или в осужден­ных, а затем — в преступлениях. В подобных случаях берут год, за который могут быть получены данные в прежнем и измененном объемах. Каждый из объемов принимается за базу (100%), и от нее вперед и назад строится непрерывный (сомкнутый) динами­ческий ряд. Предположим, что до 1990 г. преступность учитыва­лась в осужденных и с этого же года стала учитываться в преступ­лениях. В 1990 г. было осуждено 897 299 человек и зарегистрирова­но 1 839 451 преступление. Число осужденных принимается за 100% и все предыдущие данные процентируются от этой базы. В 1989 г. оказалось 94,5%, в 1988 г. — 93,0% и т. д. Число учтенных преступлений в 1990 г. также принимается за 100% и все последу­ющие данные рассчитываются в процентах, исходя из этой базы. В 1991 г. оказалось 117,9%, в 1992 г. — 150,1 и т. д. С непрерывным рядом показателей далее возможны любые операции. Получен­ные данные будут не совсем точными, но они более или менее правильно отражают имеющиеся закономерности единого ряда статистических величин.

Статистика располагает и более сложными приемами преоб­разования, такими как аналитическое выравнивание ряда дина­мики по прямой и другими математическими методами, которые требуют специальной подготовки.

Подсчет данных статистического наблюдения и группировка по­казателей — это третий элемент рассматриваемого метода. Раньше он, как правило, производился вручную, в 70-е гг. — на счетно-перфорационных машинах, а ныне идет интенсивный переход на ЭВМ с большой памятью и быстродействием. Однако ручная свод­ка материала в социально-правовых и криминологических изуче­ниях еше достаточно широко применятся в настоящее время.

Если статистическое наблюдение было ограничено официаль­ной отчетностью, то сводка его упрощается, поскольку уже сами отчеты представляют собой сложную и разнообразную группировку показателей с подсчетом итогов. Сводка данных в этом слу­чае ограничивается работой с месячными и квартальными (годо­выми) отчетами, выбором из них необходимых данных и после­дующих вторичных и комбинационных группировок, необходи­мых для решения тех или иных задач.

В случаях, когда статистическое наблюдение проводилось в форме специально организованного обследования, то в итоге на­блюдения изучающий получает огромную массу рабочих карто­чек, анкет, записей, несущих в себе разнообразную информа­цию. Сводка полученного материала, если он не переносится на перфокарты или магнитные носители, может производиться толь­ко вручную путем разметки карточек и сортировки их каждый раз на отдельные группы для непосредственного подсчета пока­зателей по каждой группе и совокупности в целом.

Применение перфокартных систем, которые ныне себя из­живают, в недалеком прошлом позволяло относительно быстро находить информационные данные, несмотря на то, что карты в массиве расположены бессистемно, и это значительно облег­чало сводку показателей. Перфокартная система была большим шагом вперед по сравнению с ручной обработкой данных. Для их подсчета существовали счетно-перфорационные машины, ма­шины-табуляторы и нехитрые приспособления для ручной об­работки. Это позволяло относительно легко работать с ними с помощью буквенных и числовых ключей и некоторых механи­ческих приспособлений. Там, где не представляется возможным использовать ЭВМ, можно воспользоваться перфокартными си­стемами.

Широкое внедрение ЭВМ и разнообразного программного обеспечения для решения практически любых статистических за­дач серьезно облегчает сводку и обработку данных статистичес­кого наблюдения, распечатку их в нужных таблицах и графиках, проведение сложной и объемной аналитической работы.

.