Глава XI, Выборочное наблюдение и его применение в правовой статистике

Практически наибольшее затруднение при применении этой формулы вызывает то обстоятельство, что в момент проектирова­ния выборочного обследования нам неизвестно значение среднего квадратического отклонения, т.е. числителя приведенной форму­лы, без чего невозможно определить численность выборки. Выход из создавшегося положения можно найти, если вспомнить, что мак­симальное значение среднего квадратического отклонения доли качественного признака равно 0,25 (или 25%). Это мы и возьмем в качестве />(1 -/>), что вполне гарантирует нам положительные результаты выборки. Ее численность согласно условиям задачи бу­дет определена следующим образом:

 

0,25

= 277 человек.

Следовательно, из группы заключенных в 3500 человек (гене­ральная совокупность) достаточно подвергнуть обследованию 277 человек, чтобы полученные на основе этой выборки резуль­таты по установлению отдельных мотивов убийств колебались в пределах 3%.

Для облегчения довольно громоздких расчетов численности вы­борки существуют специальные таблицы с уже готовыми резуль­татами — предела ошибки при данном числе наблюдений, необ­ходимого для того, чтобы ошибка не превысила заданного преде-

Табли ца 1

Предел ошибки при данном числе наблюдение i  
При величине   Число наблюдений      
показателя, %
6,0 4,3 3,5 3,0 2,7 2,5 2,3 2,1 2,0
7,2 5,1 4,1 3,6 3,2 2,9 2,7 2,5 2,4
8,0 5,7 4,6 4,0 3,6 3,3 3,0 2,8 2,7
9,2 6,5 5,3 4,6 4,1 3,7 3,5 3,2 3,1
9,6 6,8 5,5 4,8 4,3 3,9 3,6 3,4 3,2
9,9 7,0 5,6 4,9 4,4 4,0 3,7 3,5 3,3
10,0 7,1 5,7 5,0 4,5 4,1 3,8 3,5 3,3
10,0 7,1 5,7 5,0 4,5 4,1 3,8 3,5 3,3
9,6 6,8 5,5 4,8 4,3 3,9 3,6 3,4 3,2
9,2 6,5 5,3 4,6 4,1 3,7 3,5 3,2 3,1
8,7 6,2 5,0 4,3 3,9 3,5 3,3 3,1 2,9
8,0 5,7 4,6 4,0 3,6 3,3 3,0 2,8 2,7

Основные вопросы теории выборочного наблюдения

ла. Приведем для ясности некоторые выдержки из двух таких таблиц1.

Таблица 1 нужна для ответа на вопрос, в каких пределах мо­жет колебаться показатель, полученный на основе данной числен­ности выборки, т.е. какова достоверность этого показателя. По­кажем на примере, как ею пользоваться. Допустим, на основе об­следований 100 осужденных за кражу мы установили, что 80% из них совершили преступление с незаконным проникновением в жилище, помещение либо иное хранилище (ст. 158 ч. 2 п. «в» УК РФ). Насколько точен этот показатель? Ответ на этот вопрос мы найдем в приведенной таблице, где на пересечении горизон­тальной строчки с числом 80 с вертикальной первой графой с числом 100 мы находим число 8,0. Это означает, что при дан­ном числе наблюдений (100 человек) доля осужденных, совершив­ших квалифицированную кражу (по указанному признаку), может колебаться в пределах от 72 до 88% (80 ± 8%). Отметим, что все показатели таблицы вычислены с вероятностью 0,954, т.е. с уче­том удвоенной ошибки (t2).

На вопрос о том, какое минимальное число наблюдений на­до производить, чтобы ожидаемый показатель колебался в за­данных пределах, отвечает табл. 2.

Как пользоваться этой таблицей? Допустим, требуется узнать, сколько нужно обследовать осужденных за убийство, чтобы выяс-

Таблица 2

Число наблюдений, необходимых для того, чтобы ошибка не превысила

заданного предела

При величине Предел ошибки, %
показателя, %

1 Таблицы приводятся по работе: Боярский А.Я. Таблицы для определения до­стоверности статистических показателей и числа наблюдений в статистическом ис­следовании. М., 1947.

 

434 Глава XI. Выборочное наблюдение и его Применение в правовой статистике______

нить среди них долю лиц, совершивших преступления в состоянии опьянения. Предел ошибки должен быть не более 3%. На основе предварительного ознакомления по другим источникам будем счи­тать, что ожидаемая доля составит 70%. Тогда из предпоследней строки таблицы мы видим, что величине показателя в 70% с пре­делом ошибки в 3% соответствует число 930. Отсюда нам необхо­димо обследовать минимум 930 человек осужденных.

Наряду с этими приемами, основанными на положениях те­ории вероятности, устанавливающими точную меру репрезента­тивности материалов выборки, С.С. Остроумов предлагает менее точный, но упрощенный прием. Он сводится к тому, что данные выборки сопоставляются с данными сплошного наблюдения (т.е. текущей статистической отчетности) в отношении совпадающих признаков. Наличие или отсутствие совпадения в этих признаках (например, доля отдельных видов преступлений) будет индика­тором показательности материалов выборочного наблюдения. Но, как отмечалось ранее, число совпадающих признаков выборки и от­четности весьма ограничено.