Статистические методы изучения взаимосвязей в судебной статистике реферат
Обновлено: 05.07.2024
Понятие статистических взаимосвязей и причинности. Наука исходит из объективной закономерной взаимосвязи и причинной обусловленности всех явлений. Специфическая роль во взаимосвязях общественных явлений принадлежит причинности, частице всемирной связи, объективно реальной, а не субъективной. Эта связь, в которой есть одно или несколько взаимосвязанных явлений, называемых причиной, которая порождает другое явление, называемое следствием, и может именоваться причинностью.
В исследовании причинности среди юридических дисциплин более всего продвинулась криминология – наука о преступности, ее причинах и предупреждении, уголовное право, где установление причинности между действием и последствием является необходимым условием наступления уголовной ответственности. Такие вопросы причинной связи актуальны и
в административном, и в гражданском, и в других отраслях права.
Между причинностью в криминологии и в праве имеется не только общность, но и различия. Причинная связь между криминогенными факторами (совершение преступления) по времени предшествует причинной связи между общественно опасным действием и преступными последствиями, которой присущи динамические закономерности и функциональные связи, тогда как между криминогенными факторами и преступным поведением обычно действуют статистические закономерности и корреляционные связи.
Каждая закономерная связь предполагает повторяемость, последовательность и порядок в процессах и явлениях, но изучаемые связи проявляются по-разному: функциональные – в каждом единичном случае,
а корреляционные – в большой массе явлений. Функциональная зависимость определяется тем, что изменение какого-либо одного признака, который является функцией, сопряжено с изменением другого признака. Такая взаимосвязь одинаково проявляется у всех единиц любой совокупности.
Юридические науки в основном занимаются социально-правовыми явлениями и процессами, где нет жестких однозначно полных и точных связей. Причинная обусловленность преступления и преступности как массового социального явления связана с большой совокупностью взаимозависимых обстоятельств, при изменении действия хоть одного из которых может измениться характер всего взаимодействия в целом.
Причинная зависимость между каждым признаком-фактором и признаком-следствием характеризуется неоднозначностью: тот или иной признак-следствие меняется под влиянием комплекса признаков-факторов,
а каждому значению признака-фактора соответствует множество значений признака-следствия. Вследствие этого связь между причиной и следствием многозначна и носит вероятностный характер.
Многозначность состоит не только в том, что каждое правонарушение является результатом действия многих причин, но и в том, что каждая из причин, взаимодействуя с тем или иным набором других причин, может порождать не одно, а несколько следствий, в числе которых находятся виды противоправного и правомерного поведения.
Вероятностная сторона многозначности причинной связи
в криминологии и социологии права заключается в том, что при замене какого-либо условия получается разный результат. Эта форма причинной связи,
при которой причина определяет следствие, не однозначна, а только
с определенной долей вероятности является неполной и именуется корреляционной связью. Она показывает статистическую закономерность и действует во всех неавтономных системах с достаточно большим количеством факторов.
Между криминогенными факторами и преступностью действует прямая корреляционная связь, а между антикриминогенными факторами и преступностью присутствует обратная корреляционная зависимость.
Прямолинейные или линейные связи появляются тогда, когда при увеличении значения признака-фактора возрастают или уменьшаются величины признака-следствия.
Криволинейные связи характеризуются по-другому. Возрастание величины факторного признака неравномерно влияет на величину результирующего признака. Сначала такая связь бывает прямой, потом – обратной.
Корреляционные прямолинейные связи бывают однофакторными, когда изучается связь между одним признаком-фактором и другим признаком-следствием. Они многофакторны, когда изучается влияние многих взаимодействующих между собой признаков-факторов на признак-следствие.
В правовой статистике обычно применяется парная корреляция, а множественная корреляция практически не используется.
Измерение связей между качественными признаками. Статистические методы различных обобщений не могут ответить на вопрос о мере связи и ее количественном выражении. Это восполняется методами корреляционного анализа, позволяющими выделить из комплекта факторов влияние одного или многих обстоятельства, установить характер взаимосвязи, измерив ее математически точно.
Для исследования статистикой корреляционных связей разработаны различные методы, каждый из которых решает свою конкретную задачу.
Одни коэффициенты связи используются для измерения взаимосвязей качественных признаков, другие – для качественных и количественных,
а третьи – только для количественных.
При измерении связи между качественными признаками
в статистической науке широко применяются коэффициент сопряженности
А. А. Чупрова, коэффициент ассоциации К. Пирсона и коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендала.
Коэффициент К. Пирсона в плане расчета – относительно простой показатель сопряженности величин. Он используется при вариации двух качественных признаков, которые распределены по двум группам. Его исчисление производится на основе так называемой таблицы четырех полей.
Коэффициент взаимной сопряженности А. А. Чупрова нужен для измерения связи между соотношением двух атрибутивных признаков по трем или более группам.
Важная роль в выявлении связей не только между качественными, но и между количественными признаками принадлежит параллельным статистическим рядам.
Параллельные ряды являют собой сопоставление двух или более статистических вариационных или динамических рядов показателей, которые связаны между собой причинным или иным способом. Они показывают не только изменения одного явления в рядах распределения или динамики, но и устанавливают взаимосвязанное изменение двух или более явлений.
В правовой статистике параллельные ряды используются при сопоставлении рядов динамики преступности и раскрываемости, преступности и выявленных правонарушителей, судимости и числа заключенных и т. д. Такие ряды показывают результативность борьбы с преступностью, степень соответствия судебной практики криминогенным тенденциям, место и роль лишения свободы в борьбе с преступностью и многое другое.
Все показатели о юридически значимых явлениях можно поставить в параллельные статистические ряды распределения и динамки при условии, что между ними существуют реальные причинные или иные связи. Однако следует учесть, что обнаруженные совпадения могут быть случайными или ложными.
Парной, или однофакторной корреляцией называется неполная прямая или обратная связь между одним признаком-следствием и одним признаком-фактором. С ее помощью можно относительно адекватно измерить выявленную связь.
Корреляционное измерение связи происходит после установления ее наличия и характера в процессе других видов статистического анализа: сводки и группировки данных, расчета относительных и средних величин, составления вариационных, динамических и параллельных рядов.
К другим способам установления взаимосвязей можно отнести коэффициент Фехнера и коэффициенты ранговой корреляции Спирмена, Кендала и др.
Коэффициент Фехнера рассчитывается на базе сравнения параллельных рядов. Он помогает установить направление связи и ее тесноту.
Существует множество измерителей корреляционных связей, значения которых при расчете на одних и тех же параллельных статистических рядах во многом различаются.
При изучении всех явлений главное – придерживаться одних и тех же или сопоставимых мер. Важным условием применения различных коэффициентов корреляции должна быть сопоставимость связей. Это означает, что можно использовать разные коэффициенты одновременно, но сравнивать между собой только сопоставимые коэффициенты.
Заменить парные коэффициенты корреляции может множественный коэффициент корреляции. Он исчисляет степень тесноты связи между признаком-следствием и рядом признаков-факторов одновременно. Так могут быть рассчитаны частные и множественные коэффициенты корреляции, множественный коэффициент детерминации, совокупные коэффициенты множественной корреляции и множественной детерминации и другие показатели, которые помогают уточнить влияние различных факторов на те или иные результаты. С помощью корреляционного анализа можно также измерить зависимость одних юридически значимых явлений от других, взаимосвязь уровней прошлых и настоящих лет, одного и того же явления.
Статистическое изучение взаимосвязей
Выполнила: Варенцова А.А.
специальность: 40.02.01 Право и организация социального обеспечения управления
Руководитель: Багон А.А.
1.8.1. Статистическое изучение взаимосвязей, их классификация
Статистическое изучение взаимосвязей является одним из важнейших разделов статистики. Изучение взаимосвязей между различными явлениями общественной жизни позволяет предсказывать развитие процессов, зависимых от других, и, в конечном счете, оказывать на них влияние. Таким образом, изучение связей позволяет от объяснения фактов перейти к изменению фактов.
Взаимосвязь — это совместное согласованное изменение двух или нескольких признаков.
Присутствие взаимосвязи между различными явлениями, процессами выражается во взаимосогласованном изменении статистических данных, описывающих эти процессы.
Например, стаж работы является одним из факторов роста производительности труда. Поэтому увеличение стажа, как правило, приводит к росту выработки. Статистические данные отражают согласованность в изменении обоих показателей.
Все многообразие взаимосвязей принято классифицировать по различным признакам: Форма проявления:
причинно-следственные связи — в том случае, когда из двух взаимодействующих признаков можно выделить причину и следствие, признак-фактор (х) и признак-результат (х).
Например, взаимосвязь между объемом производимой продукции и себестоимостью единицы продукции проявляется следующим образом: с увеличением объема производимой продукции себестоимость единицы продукции снижается. Здесь, объем продукции — признак-фактор, а себестоимость — признак результат.
Связи соответствия — в случае, когда нет возможности выделить причину и следствие, в частности оба согласованно меняющихся признака являются следствиями третьего признака. Механизм связи:
Под функциональной зависимостьюмежду явлениями понимается такая связь, которая может быть выражена для каждого случая вполне определенно строгой математической формулой. При функциональной зависимости каждому значению одной величины соответствует одно или несколько, но вполне определенных значений другой величины. Например, отношения между стороной и площадью квадрата (S = а 2 ), временем и путем при движении с постоянной скоростью (S = vt) и тому подобными величинами, часто встречающимися в геометрии, механике. Для массовых социальных явлений характерны зависимости другого рода, возникающие в результате взаимодействия многих причин и условий и осложненные действием объективной случайности и ошибок наблюдения. Выразить подобные зависимости с помощью однозначных, точных формул, пригодных для описания каждого отдельного случая невозможно.
При статистической связиразным значениям одной переменной соответствуют разные распределения значений другой переменной.
Частным случаем статистической связи является корреляционная связь.
Корреляционная зависимость — взаимосвязь между признаками, состоящая в том, что средняя величина значений одного признака меняется в зависимости от изменения другого признака (например, зависимость между выработкой и стажем работы, между числом судимостей преступника и временем его нахождения на свободе между ними и др.). Здесь, в отличие от функциональной зависимости, в индивидуальных случаях при определении значения одного признака могут быть разные значения другого, то есть совсем не обязательно, что обнаруженная связь будет подтверждаться в каждом конкретном случае.
Например, изменение профессорско-преподавательского состава в сторону увеличения числа
Следовательно, в статистическом анализе корреляционные зависимости проявляются не между каждой парой сопоставляемых данных, а между изменениями в рядах распределения множества соответствующих величин.
Кроме того, что корреляционная зависимость не имеет функционального характера, следует учитывать две ее особенности:
— вывод может быть сделан только на основе анализа достаточно больших статистических совокупностей, позволяющих по строить относительно длинные статистические ряды;
— желательно, чтобы число наблюдений было не менее чем в 5-6 раз больше числа факторов.
Корреляционный анализ имеет смысл лишь в тех случаях, когда возможность причинной связи между анализируемыми признаками теоретически обоснована хотя бы на уровне содержательной гипотезы.
Если с изменением значения признака среднее значение другого признака не изменяется закономерным образом, но закономерно изменяется другая статистическая характеристика (например, показатели вариации), то связь не является корреляционной, но является статистической.
В случае статистической связи предполагается, что оба признака имеют случайную вариацию индивидуальных значений относительно средней величины, то есть каждый из признаков принимает несколько случайных значений. В том случае, если такую вариацию имеет один из признаков, а значения другого являются жестко детерминированными, то говорят о регрессии,но не о статистической связи. При анализе динамических рядов можно измерять регрессию уровней ряда (имеющих случайную колеблемость) на номера лет. Например, динамика производства продукции. Но, нельзя говорить о корреляции (взаимосвязи) между выпуском продукции и временем и оценивать между ними тесноту связи.
Направление связи:
Форма связи:
И прямые, и обратные связи могут быть прямолинейными и криволинейными. Математически прямолинейные связи могут быть описаны с помощью уравнения прямой:
где у — признак-результат; х — признак-фактор.
Криволинейные связи носят иной характер. Возрастание величины факторного признака оказывается неравномерное влияние на величину результирующего признака.
Например, связь преступлений с возрастом нарушителей. Вначале криминальная активность лиц растет прямо пропорционально увеличению возраста (приблизительно до 30 лет), а затем начинает снижаться. Математически такие связи описываются с помощью кривых (гиперболы, параболы).
Судебная статистика –это отрасль статистической науки, изучающая количественную сторону массовых правовых и других юридически значимых явлений и процессов в целях раскрытия их качественного своеобразия, тенденций и закономерностей их развития в конкретных условиях места и времени.
Рассмотрим признаки судебной статистики.
1.Количественная сторонаюридически значимых явлений и процессов характеризует их величину, степень распространенности, соотношение отдельных составных частей, изменение во времени и пространстве. Это один из главных признаков предмета статистики, но вне связи с другими признаками его ценность может быть невелика.
2. Массовость.Статистика не изучает единичные или исчисляемые небольшим числом явления и процессы. Юридически значимые признаки, которые не варьируют в зависимости от социальных, организационных, правовых и иных условий, неинтересны для судебной статистики.
3. Судебная статистика изучает правовыеи другие юридически значимые явленияи процессы.Они многообразны и связаны с различными аспектами человеческой деятельности, регулируемой правом. Важное значение имеют статистические показатели уголовного, гражданского, арбитражного и административного судопроизводства.
4. Количественные показатели массовых юридически значимых явлений и процессов превратились бы в обычный иллюстративный материал, если бы не исследовались в целях раскрытия их качественного своеобразия. С одной стороны, все количественные показатели формируются на основе качественно-определенных группировочных признаков, с другой - количественные показатели углубляют понимание качественных особенностей изучаемых явлений и процессов.
5. Количественные показатели, взятые за многие годы, могут указывать не только на статистические тенденции, но и выявлять устойчивые статистические закономерностив различных странах и мире в целом. Условно разделяя понятие тенденций и закономерностей, под последними будем подразумевать более устойчивые и постоянные статистические регулярности.
6. Статистика вообще и судебная статистика в частности - науки предметные. Они изучают количественную сторону массовых явлений в конкретных условиях места и времени.Учет преступности, судимости, административных правонарушений, гражданских исков и т.д. не может существовать в каком-то абстрактном внепространственном и вневременном виде. Он отражает реальное состояние тех или иных дел в определенном административно-территориальном (город, район, область, республика) или государственном образовании (Россия, США и др.) на определенное время (на 1 января или 31 декабря) или за определенный промежуток времени (месяц, квартал, год). Статистические данные, не привязанные к месту и времени, фактически утрачивают свою ценность.
В рамках изучения судебной статистики ограничимся рассмотрением трех комплексных отраслей: уголовно-правовой, административно-правовой и гражданско-правовой.
1. Уголовно-правовая статистикаимеет своим непосредственным объектом количественную сторону преступности, судимости, и деятельности государственных органов по борьбе с преступностью, предупреждению преступных проявлений и исправлению правонарушителей. В уголовно-правовую статистику входят:
б) статистика уголовного судопроизводства, охватывающую учет судимости и деятельности судов (количество рассмотренных уголовных дел, осужденных, освобожденных от уголовной ответственности и наказания, оправданных, меры наказания, работу кассационной и надзорной инстанций, мировых судей и т.п.);
в) статистика исполнения приговоров, включающая учет деятельности прокуратуры по надзору за местами лишения свободы и исправительными учреждениями, а также работы судов по условно-досрочному освобождению и замене наказания более мягким (учет осужденных заключенных, подследственных заключенных, по срокам наказания, срокам содержания под стражей, видам преступлений и другим показателям).
2. Гражданско-правовая статистикапредставляет собой учет главным образом гражданско-правовых споров, находящихся на разрешении судов общей юрисдикции и арбитражных судов, результатов деятельности судов по стадиям гражданского и арбитражного судопроизводства. Гражданско-правовая статистика включает в себя:
а) статистику судов общей юрисдикции и мировых судей по рассмотрению гражданских дел, их число, характер, порядок и сроки прохождения, решения по делам первой, второй и надзорной инстанций, ошибки и нарушения законов при рассмотрении дел и другие показатели;
б) статистику о деятельности арбитражных судов по разрешению экономических и иных споров по первой, апелляционной, кассационной и надзорной инстанциями;
в) статистику исполнения судебных решений.
3. Административно-правовая статистиказанимается учетом административных правонарушений по их видам, причиненному ущербу, характеру административных взысканий, органам административной юрисдикции, административному судопроизводству. Административно-правовая статистика включает в себя:
а) статистику судов общей юрисдикции и мировых судей по рассмотрению административных дел, их число, порядок и сроки прохождения, решения по делам первой, второй и надзорной инстанций, ошибки и нарушения законов при рассмотрении дел и другие показатели;
б) статистику учреждений, наделенных правом административной юрисдикции;
в) статистику исполнения административных наказаний.
В России общее число органов, обладающих административной юрисдикцией, велико, более тридцати пяти. К ним относятся органы внутренних дел, железнодорожного, воздушного, водного и городского транспорта; санитарного, технического, пожарного, охотничьего, экологического, пробирного, атомного, ветеринарного надзора; водо- и рыбоохраны, таможенного и пограничного контроля и т.д. Особое место в системе субъектов административной юрисдикции занимают суды, роль которых в последние годы интенсивно возрастает.
По своему характеру административно-правовая статистика может обслуживать, кроме административного, и другие отрасли права — экологического, хозяйственного, торгового, транспортного, воздушного, морского и т.д. В ней особо нуждается криминология, поскольку совершение административных правонарушений, как правило, является одной из ступеней к преступному поведению, анализ которых помогает решать многие криминологические задачи.
Методы судебной статистики:
1) массовое статистическое наблюдение;
2) сводка и группировка данных, полученных при наблюдении, по качественно-определенным признакам;
3) статистический количественный анализ сведенных и разгруппированных показателей;
4) всесторонний качественный анализ статистических материалов.
Перечисленные методы образуют единый процесс статистического исследования, поэтому их именуют его стадиями или этапами.
1. Метод массового статистического наблюденияприменительно к судебной статистике означает, что только путем изучения большого количества преступлений, правонарушений, деликтов, субъектов этих действий и т.д. можно установить объективные закономерности в преступности, правонарушаемости, в их причинности, в правоприменительной деятельности судов. Изучение явлений единичных или в небольшом количестве в силу случайных отклонений не позволяет выявить действительные закономерности.
2. Сводка и группировкаданных наблюдения по качественно-определенным признакам - следующий специфический метод судебной статистики. Данные, полученные путем статистического наблюдения, носят общий характер. В целях проникновения в сущность наблюдаемых явлений они должны быть сведены и разгруппированы по нужным для исследования признакам, чтобы каждая группа представляла собой определенную качественную однородность. Сводка и группировка данных позволяет увидеть структуру изучаемых явлений, их сходства и различия.
3. Статистический количественный анализпозволяет углубить изучение, установить и измерить взаимозависимости массовых правовых, криминологических и социологических явлений. Результаты статистического исследования на этом этапе выражаются в процентах, коэффициентах, индексах и других обобщающих показателях, не включающих в себя частные, индивидуальные или случайные отклонения. В них раскрываются основные тенденции, типичные черты, корреляции, характеристики.
4. Всесторонний качественный анализправовых количественных явлений применяется на всех этапах статистического исследования: и при наблюдении, и при группировке, и при количественном анализе.
Научный подход к статистическим данным, умение анализировать их на основе теории и сочетать с глубоким качественным анализом изучаемых фактов - это основополагающий метод, способный извлечь из количественных показателей объективный ответ на поставленные вопросы.
ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАДАНИЯ И ПОРЯДОК ИХ ВЫПОЛНЕНИЯ
Судебная статистика является ведомственной статистикой. В целях обеспечения неразрывной связи теории с практикой воспользуемся персональным компьютером для ознакомления с одним из документов, регламентирующих ведение судебной статистики в судах общей юрисдикции.
В целях ознакомления с Инструкцией по ведению судебной статистики постарайтесь найти ответы на следующие вопросы:
1. Цель ведения судебной статистики.
2. Что является правовой основой ведения судебной статистики?
3. Чем определяется порядок и сроки сбора статистической отчетности?
4. Какой орган осуществляет организационно-методическое руководство судебной статистикой?
5. Какое программное обеспечение используется для ведения судебной статистики в судах общей юрисдикции?
6. Кто несет ответственность за полноту, достоверность и современность представления статистической информации?
Задание на самостоятельную подготовку.
нормативные правовые акты
2. Савюк Л.К. Правовая статистика [Текст]: учебник / Л.К. Савюк. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Юристъ, 2006. – 637 с.
3. Лунеев В.В. Юридическая статистика [Текст]: учебник / В.В. Лунеев. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Юристъ, 2004. – 392 с.
дополнительная:
4. Лялин В.С. Правовая статистика [Текст] : учебник / В.С. Лялин. – М. : ИВЭСЭП, 2006. – 235 с.
ГОСТ
Предназначение, объекты и методы судебной статистики
Судебная статистика — это разновидность судебной информации, позволяющая оценить деятельность судебной системы, системно представить реальное состояние дел в сфере правопорядка и законности в стране, проанализировать процессуальную деятельность и характер рассматриваемых дел в судах, сделать более открытым правосудие.
Судебная статистика предоставляет собой научно обоснованную, полную и достоверную информацию о состоянии правовых отношений в сфере судебного производства, о разных сторонах функционирования судебных органов, позволяет провести мониторинг процессов, происходящих в судебной системе.
Судебная статистика изучает количественную сторону юридически значимых и правовых явлений в сфере судебного производства для познания их качественной стороны, применяя специфические научные приемы и методы. Данные судебной статистики характеризуют разные стороны социально-экономической жизни общества, они нашли свое отражение при реализации правосудия.
Анализ данных судебной статистики важен для повышения эффективности деятельности правоохранительных органов, органов юстиции, судов, направленной на обеспечение законности. В судебной статистике интегрируются знания юридических наук с математическими методами обработки данных с использованием специализированных компьютерных программ.
Объект исследования судебной статистики — массовые явления, обусловленные деятельностью судов по реализации правосудия. Предметом судебной статистики является изучение количественных характеристик результатов судебной деятельности по материалам и делам, рассматриваемым в судах, по субъектам (юридическим и физическим лицам), вовлеченным в сферу судебного производства.
Судебная статистика является частью правовой статистики, она включает отдельные элементы уголовно-правовой, гражданско-правовой и административно-правовой статистики. Судебная статистика рассматривает вопросы:
- уголовных дел и судимостей;
- материалов и гражданских дел в гражданском и арбитражном судопроизводстве;
- административных правонарушений.
Готовые работы на аналогичную тему
Судебная статистика как юридическая наука:
- объединяет разработку статистических показателей, максимально полно характеризующих количественные данные в области судебного производства, статистические методы обработки данных (включая обработку информации с использованием компьютерных программ);
- использует общие методы теории статистики, систематизирует приемы работы, выработанные на практике;
- анализирует судебное производство в качестве предметной области;
- формирует собственную специфическую методологию.
Организация судебной статистической работы базируется на достижениях цифровых технологий, современных методах обработки и хранения значительных массивов данных, использовании информационно-аналитических систем. Статистический анализ проходит в несколько этапов: статистическое наблюдение, сведение и группировка полученных результатов, анализ обработанных статистических данных и материалов.
Структура судебной статистики
Структуру судебной статистики представляют:
- статистика судов общей юрисдикции — включают статистику уголовного, гражданского, административного судопроизводства;
- статистика арбитражных судов — включает гражданскую судебную статистику по экономическим спорам, интеллектуальным правам, по административным правонарушениям.
В структуре судебной статистики выделяют статистику Конституционного Суда РФ, уставных и конституционных судов субъектов Федерации.
Ведение судебной статистики представляет собой практическую деятельность, комплекс работ, основанных на ведомственном нормативном регулировании первичного статистического учета в судебном делопроизводстве, сроков и порядка формирования статистической отчетности, представления ее в Судебный департамент для консолидации.
В рамках судебного производства проводится первичный статистический учет, формируется статистическая отчетность, которую предоставляют в Судебный департамент.
Формирование судебных статистических показателей
Формирование судебных статистических показателей проводится в судах всех уровней на основе первичного статистического учета.
В судебной статистике выделяют две группы показателей:
- статистика о судебной деятельности — показатели отчетности о судебной деятельности предоставляют обобщенные количественные сведения, охватывающие достаточно полно все этапы и виды судопроизводства, отображают движение и объемы разных категорий дел, результаты их обжалования, пересмотра в судах, соблюдение процессуальных сроков;
- статистика о судимости — составная часть статистических данных о лицах, привлеченных к ответственности, осужденных к разным видам наказаний; о деятельности судебных органов по осуществлению правосудия, применение уголовных наказаний; об обоснованности и справедливости назначенных наказаний и других уголовно-правовых мер; об адекватности средств и методов характеру посягательства и личности преступника.
Статистические показатели судимости отражают:
- структуру судимости по статьям Уголовного кодекса;
- судебную практику назначения наказаний;
- прекращения уголовных дел;
- вынесения оправдательных приговоров;
- криминологические характеристики состава осужденных (по полу, возрасту, гражданству, занятиям, образованию, должностному положению, непогашенным и неснятым судимостям, условиям воспитания лиц, не достигших совершеннолетия).
Система статистической отчетности отображает взаимосвязь различных статистических показателей, содержащих результаты рассмотрения материалов в разных судебных инстанциях. Для судебной системы характерно единство статистических показателей для одной судебной инстанции. Статистическая отчетность для судов всех уровней имеет единую форму. Это позволяет получать сводную информацию на всех уровнях: районных, на уровне субъектов Федерации, по мировым судьям, районным и областным судам, по военным судам и судам общей юрисдикции.
Читайте также: