Понятие статистической взаимосвязи

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ №14

Тема 8: «Статистические методы измерения взаимосвязей».

Цель занятия: изучить виды статистической взаимосвязи, получить практические навыки измерения связей между качественными признаками.

  Понятие статистической взаимосвязи

Основная задача науки – вскрыть наиболее важные, наиболее существенные взаимозависимости между признаками явлений и процессов, изучаемых этой наукой, для установления законов их изменения. Общественные явления, в том числе и юридически значимые, взаимосвязаны между собой, зависят друг от друга и обусловливают друг друга.

В процессе статистического исследования объективно существующих взаимосвязей вскрываются причинно-следственные отношения между явлениями, что позволяет выявлять факторы (признаки, оказывающие основное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов). Признаки, изменение которых приводит к изменению других, связанных с ними признаков, называют факторными или просто факторами. А признаки, изменяющиеся вследствие изменения факторных признаков, называют результативными или результатами.

Различают два вида (типа) связей: функциональную (жестко детерминированную) и статистическую (стохастически детерминированную).

Функциональные связи характеризуются полным соответствием между изменением факторного признака и результативного признака, т.е. каждому значению фактора соответствуют определенные значения результата. Так изменение температуры окружающей среды (факторный признак) приводит к изменению высоты ртутного столбика (результативный признак) термометра. Между длиной радиуса (факторный признак) и площадью круга (результативный признак) тоже существует функциональная связь, показывающая что каждой величине радиуса будет соответствовать определенная площадь круга .

Функциональная связь двух величин возможна лишь при условии, что вторая из них зависит только от первой и ни от чего более. В общественных явлениях такие связи практически не встречаются, так как результативный признак часто зависит от нескольких факторных признаков, что делает невозможным установление строго математической связи между конкретным фактором и каким-либо зависящим от него явлением.

При стохастически детерминированной связи разным значениям одной переменной соответствуют разные распределения значений другой переменной. Частным случаем статистической связи является корреляционная связь. Под корреляционной зависимостью понимается взаимосвязь между признаками, состоящая в том, что средняя величина значений одного признака меняется в зависимости от изменения другого признака (например зависимость между раскрываемостью преступлений и стажем работы оперативного состава органов дознания, между аварийностью и профессионализмом водителей автотранспорта, между числом судимостей преступника и временем его нахождения на свободе). Слово «корреляция» (corelation) ввел в употребление в статистике английский биолог и статистик Ф. Гальтон (1822 - 1911) в конце XIX века.

Основная задача корреляции заключается в том, чтобы на основе строго математических приемов установить количественное выражение этой зависимости, которая существует между исследуемыми признаками, абстрагируясь при этом от влияния всех других признаков.

Причинная зависимость между каждым признаком-фактором и признаком-результатом характеризуется неоднозначностью: тот или иной признак-результат изменяется под воздействием комплекса признаков-факторов, а каждому значению признака-фактора соответствует (под влиянием других признаков-факторов) несколько значений признака-следствия. Поэтому связь между причиной (совокупностью причин) и следствием (преступлением или преступностью) многозначна и носит вероятностный характер.

Между криминогенными факторами и преступностью существует прямая корреляционная связь (со знаком «+»). Например, чем выше уровень алкоголизации в обществе, тем выше преступность, причем преступность специфичная («пьяная»). Между факторами антикриминогенными и преступностью действует обратная корреляционная зависимость (со знаком «-»). Например, чем выше социальный контроль в обществе, тем ниже преступность. И прямые, и обратные связи могут быть прямолинейными и криволинейными.

Прямолинейные (линейные) связи проявляются тогда, когда с увеличением значений признака-фактора происходит возрастание (прямая) или уменьшение (обратная) величины признака следствия. Математически такая связь выражается уравнением прямой (уравнением прогрессии): , где - признак-следствие; и - соответствующие коэффициенты связи; - признак-фактор.

Криволинейные связи характеризуются тем, что возрастание величины факторного признака оказывает неравномерное влияние на величину результирующего признака. Вначале эта связь может быть прямой, а затем – обратной. В юридической науке такие связи изучаются мало.

Корреляционные прямолинейные связи могут быть однофакторными, когда исследуется связь между одним признаком-фактором и одним признаком-следствием (парная корреляция). Они могут быть многофакторными, когда исследуется влияние многих взаимодействующих между собой признаков-факторов на признак-следствие (множественная корреляция).

Парная корреляция давно находит применение в судебной ста­тистике, а множественная корреляция практически не используется, хотя в криминологии, деликтологии и социологии права многофак­торные связи, можно сказать, доминируют.

Корреляционные связи одних явлений с другими видны уже на первых стадиях статистической обработки данных. Сводка и группи­ровка статистических показателей, исчисление относительных и сред­них величин, построение вариационных, динамических, параллель­ных рядов позволяет установить наличие взаимосвязи изучаемых яв­лений и даже ее характер (прямой и обратный).