Geum.ru

Контрольна робота з дисципліни: Правова статистика План

Вид материалаДокументы
Подобный материал:
  1   2

Контрольна робота з дисципліни: Правова статистика

План


Введення
   І. Поняття і основні положення вибіркового спостереження та способи відбору одиниць у вибіркову сукупність.
      1.1 Вибірковий метод та його значення для вивчення правових явищ
      1.2 Основні положення вибіркового спостереження
      1.3 Способи відбору одиниць у вибіркову сукупність

   ІІ. Показники кримінально-правової статистики.
Висновки
Список використаної літератури

Вступ

 

На відміну від інших соціальних ідей і політичних орієнтацій демократична правова держава при верховенстві правового закону і пріоритеті прав людини і громадянина практично сприйнята суспільством як майбутнє державного ладу України. Рішення цієї задачі зв'язано не тільки зі створенням сучасного законодавства, забезпеченням законності діяльності держави і його органів, муніципальної системи і суспільних формувань, надійної, швидкої і справедливої юстиції, незалежного правосуддя, і, головне, формування високого рівня правової культури суспільства і кожної людини.

 

Необхідною умовою розвитку цих процесів є їхній правовий супровід і забезпечення державою - єдиної на території країни політичної організації, що здійснює суверенітет, джерело якого - народ України. Але держава і право мають не тільки інструментальне значення і самостійну цінність. Одночасно це право жити цивілізованим життям і засіб забезпечити людині відповідні свободи. До цієї мети суспільство прийде тільки через підвищення відповідальності, покладеної на інститути державної влади, рішучі дії по економічному, політичному і соціальному реформуванню, створенню якісної правової бази для таких дій.

 

Усе вищесказане в особливому ступені стосується кримінально-правових наук, у тому числі і правовій статистиці.

 

Статистика взагалі — це барометр соціального життя країни. Правова статистика своїми показниками завжди характеризує тенденції і характер законодавчої, правоохоронної та правозастосовної діяльності державних органів. Тому вона має велике наукове і практичне значення при вирішенні різноманітних проблем розбудови правової держави.

 

Статистичні дані — це джерело для оперативного керівництва правоохоронними органами, оскільки вони характеризують їх діяльність. Це дає змогу керівництву відповідного міністерства або відомства систематично контролювати діяльність підвідомчих органів, виявляти позитивні та негативні сторони статистичної роботи та приймати відповідні рішення для її вдосконалення.

 

Наприклад, показники, що характеризують роботу органів внутрішніх справ, дають змогу встановити, які недоліки наявні в їх роботі, які досягнення вони мають у справі розкриття злочинів, якими є тенденції в тому чи іншому регіоні стосовно зниження або зростання криміногенної обстановки і які заходи необхідні для її поліпшення.

 

Дані статистики органів суду дають змогу встановити обсяг і якість роботи судів по здійсненню правосуддя: тривалість судочинства, навантаження на кожного окремого суддю, тривалість розгляду справ, якість їх розгляду, характер судової репресії, застосування тих чи інших видів покарань.

 

Статистичні звіти дають змогу керівним органам встановлювати основні тенденції в діяльності органів суду, прокуратури, міліції та виправно-трудових установ, виявляти типові недоліки в їх діяльності і застосовувати заходи щодо їх ліквідації та недопущення в майбутньому.

 

Статистичні дані мають дуже велике значення у справі контролю і визначення напрямку діяльності органів правосуддя. Зрозуміло, що це не єдина форма такого контролю, але разом з іншими матеріалами (обстежень, ревізій та вивчення окремих категорій справ) статистичні показники становлять найважливіше джерело для контролю за роботою цих органів.

 

Показники правової статистики широко використовуються при узагальненні судової та прокурорської практики. Статистика дає, наприклад, змогу визначити основні напрямки в розвитку судової репресії, виявити, наскільки типові недоліки при встановленні кримінальних покарань. Тому важливо постійно використовувати такі дані, що дозволяють виявити основні недоліки в роботі, а також їх причини та вжити заходів щодо їх усунення.

 

Виключно великою є роль правової, в першу чергу кримінально-правової, статистики при вивченні та попереджені злочинності. Кримінально-правова статистика дає вичерпну інформацію про стан злочинності, її структуру та динаміку, особу злочинця, позитивні та негативні моменти в діяльності міліції, прокуратури, суду та установ виконання покарання, прогнозування динаміки злочинності. Статистичний метод — це один із основних методів кримінологічних досліджень.

 

Відрив цих наук може привести лише до схоластичних побудов завдань і програм боротьби зі злочинністю.

 

Отже, основними формами використання даних правової статистики є: загальна характеристика рівня, структури і динаміки правових явищ; характеристика правоохоронної діяльності; оперативне керівництво правоохоронними органами; контроль за їх діяльністю та напрямками цієї діяльності; узагальнення судової, слідчої і прокурорської практики; вивчення та попередження злочинності та інших правопорушень; вирішення питань матеріально-технічного і фінансового забезпечення діяльності правоохоронних органів; вирішення питань внесення змін до чинного законодавства; проведення наукових досліджень.

 

Недостатнє використання кримінально-правової статистики в недалекому минулому, її таємність та закритість були однією із суттєвих причин відриву правової науки від практики боротьби зі злочинністю та іншими правопорушеннями. Тільки застосовуючи масові дані статистичного спостереження, можна виявити основні тенденції в розвитку кримінально-правових, цивільно-правових та адміністративно-правових явищ в країні та окремих її регіонах.

 

 

І. Поняття і основні положення вибіркового спостереження та способи відбору одиниць у вибіркову сукупність.

 

Вибіркове спостереження є найбільш поширеним видом несуцільного спостереження, який застосовують при вивченні різноманітних закономірностей суспільного життя. Відмінність його від інших видів несуцільного спостереження полягає в тому, що його проведення і поширення результатів на всю масу досліджуваних явищ спираються на використання математики. Застосування його дає можливість значно швидше з меншими витратами часу і матеріальних засобів одержати результати. Вибірковий метод дає змогу обстежити сімейні бюджети населення, вивчити громадську думку. При дослідженні деяких явищ взагалі можна застосувати тільки його, наприклад, вивчення якості електричних лампочок, якості вина, міцності взуття або схожості зерен.

 

Сутність вибіркового спостереження полягає в тому, що з усієї сукупності за певними правилами відбирається заздалегідь обумовлена частина сукупності (кожна четверта, або п'ята, або десята одиниця), яка ретельно вивчається. Результати цього часткового спостереження поширюються на всю генеральну сукупність з урахуванням похибки репрезентативності. При відборі одиниць у вибіркову сукупність повинна бути забезпечена рівна можливість потрапити у вибірку кожної з одиниць сукупності. Порівняно з суцільним спостереженням вибіркове спостереження має певні переваги, оскільки воно потребує менше коштів і часу для його проведення, при цьому також зменшуються й помилки реєстрації.

 

При проведенні вибіркового спостереження завжди присутня помилка (похибка репрезентативності), оскільки частина завжди відрізняється від цілого. Інакше кажучи, похибка репрезентативності визначає розбіжність між одержаними даними і тими, які б ми мали, якщо б вивчали всі одиниці сукупності без винятку. Причому вона існує завжди. Спираючи на формули, розроблені теорією імовірності, можна заздалегідь розрахувати її величину.

 

Отже, основною вимогою до вибіркових спостережень є їх репрезентативність — властивість вибіркового масиву відтворювати характеристики всієї сукупності. Теорія і практика проведення вибіркового спостереження показують, що воно при правильній його організації дає достовірні дані, які цілком придатні для використання. Середні та відносні показники, отримані при вибірковому спостереженні, досить точно відтворюють відповідні показники всієї сукупності. До вибіркового спостереження внаслідок випадковості відбору одиниць сукупності можуть бути застосовані закон великих чисел і теореми теорії імовірності, що дають можливість обчислити межу помилок, допущених при вибірковому спостереженні.

 

Вибірковий масив являє собою лише зменшену модель усієї сукупності. Для правильної організації вибіркового спостереження необхідно визначити, в який спосіб відбиратиме одиниці у вибіркову сукупність, який буде обсяг вибірки і яка за розміром нас задовольнить похибка репрезентативності.

 

Кількість одиниць сукупності, які відбираються для вибіркового спостереження, має бути досить велика. Якщо спостереженню піддається занадто мало одиниць, то результати будуть неточними, нерепрезентативними, і в такому випадку можуть бути зроблені неправильні висновки про всю сукупність. Якщо ж відбирається занадто багато одиниць, то відбувається зайва витрата сил і засобів для проведення вибіркового спостереження (в цьому разі нівелюється основний зміст вибіркового спостереження). Причому кількість відібраних для вибіркового спостереження одиниць залежить від того, наскільки однорідна чи різнорідна сукупність. Чим більше різнорідна сукупність, тим більше відбирається одиниць, і навпаки.

 

Вибіркові дослідження внаслідок низки своїх переваг широко використовуються в різних галузях статистики. Останнім часом усе ширше вони починають застосовуватися при дослідженнях різних правових явищ. Це обумовлено в першу чергу тим, що суцільне спостереження, яке існує у формі звітності, при усіх своїх перевагах має деякі недоліки. Вона містить лише ті показники, що необхідні для повсякденної оперативної роботи. Але якщо необхідно поглиблене вивчення окремих видів злочинів, цивільних і адміністративних правопорушень і особливостей осіб, що їх вчинили, то доцільно вдаватися до вибіркового спостереження.

 

Ґрунтуючись на апробованих можливостях вибіркового методу в соціальних дослідженнях, видається за доцільне і важливе його застосування і для вирішення таких завдань, як визначення характерних тенденцій, що виявлені при аналізі правових явищ; одержання уявлення про невідображені ознаки генеральної сукупності правових явищ та ін.

 

При вибірковому спостереженні можуть використовуватися різні джерела: архівні кримінальні та цивільні справи; картки на підсудних; картки на цивільні та адміністративні справи, розглянуті у судових органах, і т.под. Єдине обмеження при відборі джерел інформації — відібрана частина для вибіркового спостереження повинна відображати всю сукупність. Це обмеження є обов'язковим для будь-якого вибіркового спостереження, в якій би з галузей господарства воно не проводилося.

 

Сучасна соціальна обстановка в країні характеризується тим, що ми все частіше зіштовхуємося з окремими унікальними правовими явищами. Тому безперечно необхідно все більше уваги приділяти методам вибіркового спостереження, особливо теорії і практиці застосування малої вибірки, коли кількість одиниць у вибірковій сукупності менше 25. Необхідність її застосування при дослідженні правових явищ пов'язана з тим, що її можна використовувати в умовах обмеженої інформації. Використовуючи малу вибірку, можна відшукати методи оцінки явищ, інваріантних до законів розподілу випадкової величини.

 

При вибірковому спостереженні можуть виникати помилки реєстрації і похибки вибірки (репрезентативності).

 

Помилки реєстрації, як і при суцільному статистичному спостереженні, являють собою розбіжність між зафіксованими даними в процесі спостереження і дійсними даними. Вони можуть бути випадковими і систематичними. Як правило, помилки реєстрації при вибірковому спостереженні трапляються рідко, тому що значно менший обсяг роботи припадає на одного реєстратора, самі реєстратори завжди більш кваліфіковані, ніж при проведенні суцільного спостереження.

 

Як уже відзначалося, похибки репрезентативності притаманні будь-якому вибірковому спостереженню. Завдання організації правильного проведення вибіркового спостереження — це вибір такої похибки репрезентативності, яка б задовольняла дослідника при даному спостереженні. .

 

Зупинимося на основних термінах вибіркового спостереження. Основні поняття: генеральна і вибіркова сукупності. Генеральна сукупність — це вся сукупність одиниць, з якої проводиться відбір частини одиниць для вибіркового спостереження. Відібрана в певний спосіб частина генеральної сукупності для вибіркового спостереження називається вибірковою сукупністю. Узагальнюючі показники генеральної сукупності називаються генеральними, а відповідні показники вибіркової сукупності — вибірковими. Позначення показників генеральної та вибіркової сукупностей наведено в табл. 1.1.
 

Таблиця 1.1 - Позначення показників генеральної та вибіркової сукупності

Показник
Показник

 
у генеральній сукупності
у вибірковій сукупності

Кількість одиниць
 N
 n

Середнє значення ознаки
 X
 X

Частина одиниць, що мають дану ознаку
 P
 W

Частина одиниць, що не мають даної ознаки
q = l - p

1 - W

 

Переваги вибіркового спостереження перед суцільним реалізуються лише при додержанні наукових принципів його організації і проведення, насамперед неупередженого, випадкового відбору одиниць для спостереження. Вибіркова сукупність повинна повністю відтворювати склад генеральної сукупності. Принцип випадковості відбору забезпечує всім одиницям генеральної сукупності рівні можливості потрапити у вибіркову сукупність. 

 

При проведенні вибіркового спостереження слід спиратися на знання закону великих чисел і теорії імовірності. Але незалежно від того, яким чином проводився відбір одиниць сукупності, завжди будуть розбіжності між характеристиками генеральної і вибіркової сукупностей, пов'язані із сутністю вибіркового методу. Частина завжди відрізняється від цілого.

 

Розбіжності між показниками генеральної і вибіркової сукупностей називаються похибками репрезентативності. Існування їх пояснюється тим, що вибіркова сукупність не зовсім точно відображає склад генеральної сукупності. Середня в генеральній сукупності відрізняється від середньої у вибірковій сукупності на величину похибки репрезентативності:

 

х = ±х ∆,

 

де ∆ (дельта) — похибка репрезентативності.

 

Наприклад, після проведення вибіркового спостереження з'ясувалось, ). Розрахованащо середній вік рецидивістів дорівнює 32 рокам (х похибка репрезентативності (∆) становить ±5%, інакше кажучи — 1,6 роки (32 х 5 %, або 32 х 0,05 = 1,6). Відповідно до наведеної формули середній вік рецидивістів у всій сукупності (32,0 + 1,6) коливатиметься в межах від 30,4 до 33,6 років. Таким чином, ми вирішили головне завдання вибіркового спостереження — за здобутими нами вибірковими показниками (одержаними внаслідок проведеного дослідження) з'ясувати, чому дорівнюватимуть відповідні показники генеральної сукупності, які нам невідомі.

 

Як правило, при вибірковому спостереженні перед дослідником для успішного його проведення необхідно поставити два взаємопов'язаних завдання: 1) визначення необхідної кількості одиниць вибіркової сукупності, тобто скільки одиниць обстежуватиметься; та 2) розрахунок похибки репрезентативності з встановленим рівнем імовірності, тобто межі можливих відхилень вибіркового показника від відповідного показника в генеральній сукупності.

 

Багаторічна практика свідчить про те, що довірча імовірність 95,4 % (для t = 2) є оптимальною для більшості розрахунків у різних галузях господарства, тим більше для правових явищ. Тому для полегшення досить громіздких розрахунків похибки вибіркового спостереження існують спеціальні таблиці, застосовуючи які можна визначити або величину похибки репрезентативності при певній кількості спостережень з довірчою імовірністю 95,4% (табл. 1.2), або кількість вибіркових спостережень при заданій величині похибки репрезентативності з довірчою імовірністю 95,4 % (табл. 1.3) без використання вищенаведених формул.

 

Таблиця 1.2 - Величина похибки вибірки при даній кількості спостережень

Величина показника, %
Кількість спостережень

 
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000

5 (95)
 4.4
3.1

2.8

2.5

1.9

1.8

1.6

1.5

1.4
 1.4

10  (90)
6.0

 4.3
 3.5
 3.0
 2.7
 2.5
2.3

 2.1
 2.0
 1.9

15 (85)
 7.2
 5.1
 4.1
 3.6
 3.2
 2.9
 2.7
 2.5
 2.4
 2.3

20 (80)
 8.0
 5.7
 4.6
 4.0
 3.6
 3.3
 3.0
 2.8
 2.7
 2.5

25 (75)
8.7

 6.2
5.0

 4.3
 3.9
 3.5
3.3
 3.1
 2.9
 2.7

30 (70)
 9.2
 6.5
 5.3
 4.6
4.1

 3.7
3.5
 3.2
 3.1
 2.9

35 (65)
 9.6
 6.8
 5.5
 4.8
 4.3
 3.9
3.6
 3.4
 3.2
 3.0

40 (50)
 9.9
 7.0
 5.6
 4.9
 4.4
 4.0
3.7
 3.5
 3.3
 3.1

45 (55)
 10.0
 7.1
 5.7
 5.0
 4.5
 4.1
3.8
 3.5
 3.3
3.1

50
 10.0
 7.1
 5.8
 5.0
 4.5
 4.1
 3.8
 3.5
 3.3
 3.2




Таблиця 1.3 - Кількість спостережень, які необхідно провести при заданій похибці репрезентативності (обсяг вибіркової сукупності)

Величина показника, %
Величина похибки репрезентативності, %

1
2
3
4
5
10

10
3600
900
400
230
150
37

20
6400
1600
710
400
260
65

40
9600
2400
1070
600
390
97

45
9900
2500
1100
620
400
100

55
9900
2500
1100
620
400
100

65
9100
2300
1010
570
370
92

70
8400
2100
930
530
340
85

80
6400
1600
710
400
260
65

 

 

Наведемо приклад визначення чисельності вибірки на основі табл. 1.3. Припустимо, що величина досліджуваного показника дорівнює 40 % (частка (питома вага) тяжких злочинів в області), а похибка репрезентативності, яку вважаємо допустимою при даному дослідженні, не повинна перевищувати ± 4 %. За табл. 1.3 визначаємо, що мінімальний обсяг вибіркової сукупності повинен скласти 600. Отже, щоб наше вибіркове дослідження було репрезентативним з довірчою імовірністю в 95,4 % за наших вихідних даних, нам необхідно обстежити як мінімум 600 засуджених.

 

Обсяг вибіркової сукупності також обчислюється на базі раніш наведеної формули (якщо відсутня табл. 1.3). Формула для встановлення обсягу вибіркової сукупності шляхом її нескладного перетворення матиме такий вигляд:




де n — обсяг вибіркової сукупності;
    w — частина одиниць, які мають дану ознаку;
    t — коефіцієнт, квадрат якого гарантує вірогідність довірчого інтервалу в 95,4 %;
    ∆ — похибка репрезентативності.

 

За даними, обчисленими на базі табл. 15, де t2 = 4; w = 40 % (0,40); ∆2 - + 4 % (± 0,04), у вибіркову сукупність необхідно взяти 600 одиниць, щоб із імовірністю 95,4% можна було стверджувати, що похибка репрезентативності при обчисленні частки сукупності не відхилятиметься більше ніж на ± 4%, якщо відомо, що значення частки у сукупності досягає 40%, тобто за наведеною формулою



 

одиниць.

 

Якщо внаслідок обчислення ми одержимо обсяг вибіркової сукупності у вигляді не цілого числа, то необхідно прийняти її у вигляді найбільшого числа, наприклад, щоб з імовірністю 95,4% можна було стверджувати, що похибка репрезентативності при обчисленні частки сукупності не відхилятиметься більше ніж на ± 4%. Значення частки у сукупності досягає 25%, тобто за наведеною формулою



ми одержали жали, що обсяг вибіркової сукупності повинен становити 468,75 одиниць (тим більше, що аналогічні дані в таблицях 14 і 15 відсутні), отже, у вибіркову сукупність необхідно взяти 470—500 одиниць, щоб якість нашого вибіркого спостереження не погіршилася.

 

У більшості випадків при вибіркових дослідженнях дані аналізуються і збирають не по одному, а по декількох ознаках одночасно. У цьому випадку необхідний обсяг вибіркової сукупності визначається по кожній з цих ознак, а потім для дослідження приймається максимальна величина по одній з найбільш істотних ознак.

 

За наявності якісної сукупності альтернативних ознак (подія може або настати, або не настати), якщо невідома реальна величина коливання ознаки, його величина приймається рівнозначною 50%.

 

Вибіркове спостереження організаційно може застосовуватися двома способами відбору: повторним та безповторним. Повторний відбір здійснюється так: кожна одиниця (або група одиниць) генеральної сукупності, яка потрапила до вибіркової сукупності, знову повертається до генеральної сукупності і бере участь у відборі в подальшому. Отже, якась одиниця може декілька разів потрапити у вибіркову сукупність. При безповторному відборі одиниця сукупності, яка потрапила у вибіркову сукупність, не повертається до генеральної сукупності і не може ще раз бути включена до вибіркової сукупності.

 

В правовій статистиці використовується тільки безповторний відбір, що пояснюється сутністю досліджуваних явищ. Внаслідок такого відбору імовірність окремих одиниць потрапити у вибіркову сукупність збільшується. При проведенні безповторного відбору одержують більш точні результати, оскільки з'являється співмножник (1 - n/N), який зменшує величину похибки репрезентативності вибіркового спостереження. Дуже часто при проведенні вибіркового спостереження правових явищ цей співмножник не враховується, тому що він ускладнює розрахунки.

 

Велике значення має формування вибіркової сукупності. Воно завжди здійснюється за певними правилами. Найчастіше використовують такі способи відбору одиниць у вибіркову сукупність: простий випадковий, механічний, типовий, серійний, або гніздовий.

 

Простий випадковий відбір — це класичний спосіб формування вибіркової сукупності. При ньому відбір одиниць у вибіркову сукупність провадиться випадково (неумисно) шляхом жеребкування (лототрон) або з використанням таблиці випадкових чисел. При цьому способі відбору для кожної одиниці сукупності створюються однакові умови, щоб вона могла потрапити у вибіркову сукупність.

 

На практиці простий випадковий відбір провадять таким чином: на кожну одиницю сукупності заготовлюють картку, жетон або білет, де вказується порядковий номер або повне найменування одиниці. Всі картки розміщуються в лототроні, з якого у випадковому порядку послідовно відбирається необхідна кількість карток (одиниць генеральної сукупності). Одиниці, номери яких є на відібраних картках, і становлять вибіркову сукупність. Завдяки цьому узагальнюючі показники вибіркової сукупності відтворюють узагальнюючі показники генеральної сукупності. Тому наведена вище формула похибки репрезентативності повністю відповідає цьому способу відбору одиниць у вибіркову сукупність. Для сукупностей значного обсягу краще, ніж жеребкування, застосовувати для відбору одиниць таблицю випадкових чисел (табл. 1.4).

 

Пояснимо, як треба користуватися таблицею випадкових чисел (табл. 1.4). Наприклад, у вибіркову сукупність має бути включено 75 одиниць із перелічених 780 одиниць генеральної сукупності. Використовуючи таблицю випадкових чисел, можна побачити, що її перший рядок має такі числа: 5489; 5583; 3156; 0835; 1988; 3912; 0938; 7460; 0869 та 4420. До нашої вибіркової сукупності можуть потрапити тільки одиниці, які мають номер менше 780. Використовуючи лише останні три цифри кожного числа, ми зможемо відібрати необхідну кількість одиниць у вибіркову сукупність. Із наведених чисел це будуть: 489, 583, 156, 460, 420. Можна використовувати і перші три цифри кожного числа. Тоді у вибіркову сукупність потрапили б: 548, 558, 315,83,198, 391,93,746, 86 та 442.

 

При простому випадковому відборі для кожної одиниці сукупності створюються однакові умови, щоб потрапити у вибіркову сукупність у кожному окремому акті відбору. Завдяки цьому узагальнюючі ознаки вибіркової сукупності досить точно відображають узагальнюючі показники генеральної сукупності.



Таблиця 1.4 - Таблиця випадкових чисел

5489
5583
3156
0835
1988
3912
0938
7460
0869
4420

3522
0935
7877
5665
7020
9555
7375
7124
7878
5544

7555
7579
2550
2487
9477
0864
2349
1012
8250
2633

5759
3554
5080
9074
7001
6249
3224
6368
9102
2672

6303
6895
3371
3196
7231
2918
7380
0438
7547
2644

7351
5634
5323
2623
7803
8374
2191
0464
0696
9529

7068
7803
8832
5119
6350
0120
5026
3684
5657
0304

3613
1428
1796
8447
0503
5654
3254
7336
9536
1944

5143
4534
2105
0368
7890
2473
4240
8652
9435
1422

9815
5144
7649
8638
6137
8070
5345
4865
2456
5708

5780
1277
6816
1013
2867
9938
3930
3203
5696
1769

1187
0951
5991
5245
5700
5564
7352
0891
6249
6568

4184
2179
4554
9083
2254
2435
2965
5154
1209
7069

2916
2972
9885
0275
0144
8034
8122
3213
7666
0230

5524
1341
9860
6565
6981
9842
0171
2284
2707
3008

0146
5291
2354
5694
0377
5336
6460
9585
3415
2358

4920
2826
5238
5402
7937
1993
4332
2327
6875
5230

7978
1947
6380
3425
7267
7285
1130
7722
0164
8573

7453
0653
3645
7497
5969
8682
4191
2976
0361
9334

1473
6938
4899
5348
1641
3652
0852
5296
4538
4456

8162
8797
8000
4707
1880
9660
8446
1883
9768
0881

5645
4219
0807
3301
4279
4168
4305
9937
3120
5547

2042
1192
1175
8851
6432
4635
5757
6656
1660
5389

5470
7702
6958
9080
5925
8519
0127
9233
2452
7341

4045
1730
6005
1704
0345
3275
4738
4862
2556
8333

5880
1257
6163
4439
7276
6353
6912
0731
9033
5294

9083
4260
5277
4998
4298
5204
3965
4028
8936
5148

1762
8713
1189
1090
8989
7273
3213
1935
9321
4820

2023
2589
1740
0424
8924
0005
1969
1636
7237
1227

7965
3855
4765
0703
1678
0841
7543
0308
9732
1289

7690
0480
8098
9629
4819
7219
7241
5128
3853
1921

9292
0426
9573
4903
5916
6576
8368
3270
6641
0033

0867
1656
7016
4220
2533
6345
8227
1904
5138
2537

0505
2127
8255
5276
2233
3956
4118
8199
6380
6340

6295
9795
1112
5761
2575
6837
3336
9322
7403
8345

6323
2615
3410
3365
1117
2417
3176
2434
5240
5455

8672
8536
2966
5773
5412
8114
0930
4697
6919
4569

1422
5507
7596
0670
3013
1351
3886
3268
9469
2584

2653
1472
5113
5735
1469
9545
9331
5303
9914
6394

0438
4376
3328
8649
8327
0110
4549
7955
5275
2890

2851
2157
0047
7085
1129
0460
6821
8323
2572
8962

7962
2753
3077
8718
7418
8004
1425
3706
8822
1494

3837
4098
0220
1217
4732
0150
1637
1097
1040
7372

8542
4126
9274
2251
0607
4301
8730
7690
6235
3477

0139
0765
8039
9484
2577
7859
1976
0623
1418
6685

6687
1943
4307
0579
8171
8224
8641
7034
3595
3875

6242
5582
5872
3197
4919
2792
5931
4058
9769
1918

6859
9606
0522
4993
0345
8958
1289
8825
6941
7685

6590
1932
6043
3623
1973
4112
1795
8465
2110
8045

3482
0478
0221
6738
7323
5643
4767
0106
2272
9862


Простий випадковий відбір одиниць сукупності дає добрий результат тоді, коли сукупність однорідна. Якщо ж генеральна сукупність складається з одиниць, які істотно відрізняються одна від іншої, то необхідно формувати вибіркову сукупність або механічним, або типовим відбором.

 

Механічний відбір. Таким є вибірка, при якій генеральна сукупність заздалегідь поділяється на певне число рівних за кількістю одиниць груп, після чого із кожної групи відбирається для вибіркової сукупності тільки одна одиниця. Передбачається, що основою вибірки в цьому разі є впорядкована чисельність елементів сукупності. Відбір одиниць у вибіркову сукупність здійснюється через рівні інтервали. Крок інтервалу обчислюють шляхом ділення обсягу всієї сукупності на передбачений обсяг вибіркової сукупності.

 

Механічний відбір має переваги перед простим випадковим відбором, оскільки при його проведенні до вибіркової сукупності обов'язково потраплять різні частини генеральної сукупності, і результати є більш репрезентативними. Механічний відбір простіше організувати і легше перевірити порядок формування вибіркової сукупності, наприклад, кожна четверта квартира при перепису населення або кожна десята одиниця за журналом реєстрації, тільки спочатку необхідно визначитися, з якого номера починати відбір — з першого або якогось іншого.

 

Типовий відбір — це спосіб формування вибіркової сукупності залежно від складу генеральної сукупності. Типовою називається така вибірка, при якій генеральна сукупність заздалегідь поділяється на типові, якісно однорідні групи за істотними ознаками. Після цього із кожної групи відбирається певна кількість одиниць у порядку механічного або простого випадкового відбору з метою формування вибіркової сукупності з урахуванням кількості одиниць, які потрапили в кожну окрему групу.

 

Типовий відбір має істотні перевага перед іншими видами відбору одиниць у вибіркову сукупність, тому що при цьому забезпечується пропорційне представництво різних відокремлених груп, завдяки чому вибіркове спостереження стає більш репрезентативним.

 

Дуже часто цей спосіб відбору одиниць у вибіркову сукупність має назву пропорційного представництва, або методу квот. Він найчастіше застосовується при вивченні громадської думки. Спочатку вивчається реальний склад населення за істотними ознаками (наприклад, стать, вік, рівень освіти, родинний стан, рівень доходів тощо). Вибіркова сукупність за цими ознаками повністю відповідатиме генеральній сукупності. Головна особливість цього способу відбору полягає в тому, що вибіркова сукупність відтворюватиме генеральну сукупність і за іншими ознаками, які не враховувалися при проведенні відбору до неї.

 

Зараз в Україні цей спосіб формування вибіркової сукупності застосовується органами державної статистики.

 

Серійний, або гніздовий, відбір. Іноді доцільно проводити відбір до вибіркової сукупності не окремих одиниць, а їх груп (гнізд, серій), щоб в її межах спостерігати усі без винятку одиниці сукупності. При серійному відборі основою вибірки є серія одиниць, яка розглядається і вивчається як одне ціле.

 

Серійний відбір значно легше організувати і провести. Але слід мати на увазі, що він дає значно більшу похибку репрезентативності, і щоб забезпечити таку ж точність, як і при інших способах відбору, слід збільшити чисельність вибіркової сукупності. При цьому способі відбору одиниць не можна застосовувати формулу похибки репрезентативності, наведену раніше. Для цього способу існують свої специфічні формули.

 

Застосування того чи іншого способу формування вибіркової сукупності залежить від мети вибіркового спостереження, можливостей його організації та проведення. Наприклад, якщо необхідно докладно вивчити осіб, які відбувають покарання у виді позбавлення волі, можна застосувати серійний відбір. Спочатку відбирається достатня кількість виправно-трудових установ, а потім у кожній з них вивчають усіх осіб, які відбувають покарання.