Понятие связи явлений и ее виды
Как известно, современная наука исходит из взаимосвязи всех явлений природы и общества. Невозможно управлять обществом, теми или иными процессами, в том числе связанными с реализацией государственных мер социального контроля над правонарушениями, предсказывать их развитие без изучения характера, силы и других особенностей связей признаков социально-правовых явлений.
Основная задача науки — вскрыть наиболее важные, наиболее существенные связи и взаимозависимости между признаками явлений и предметов, изучаемых данной наукой, чтобы установить управляющие ими законы. Поэтому методы исследования, измерения связей составляют чрезвычайно важную часть методологии научного исследования, в том числе и статистического.
Для количественной характеристики зависимости между различными явлениями в арсенале статистики целый ряд приемов измерения связи от самых простых до весьма сложных. Программой настоящего курса не предусмотрено подробное рассмотрение этих приемов, которые к тому же весьма редко применяются в практической и научной работе в области юриспруденции. Для юристов достаточно иметь о них лишь самое общее представление, а для более глубокого знакомства мы рекомендуем обратиться к пособиям по математической статистике.
Если та или иная наука (например, социология, криминология, психология и др.) стремится выявить качественное своеобразие исследуемой среды, ее сущность, то роль статистики сводится, как отмечалось, к количественному изучению совокупностей однородных 47 S
Глава Ж Статистическое изучение взаимосвязи социально-правовых явлений
§ 1, Понятие связи явлений и ое
по важнейшему признаку явлений (например, правонарушений), измерению проявляющихся в этих совокупностях связей, взаимозависимостей и закономерностей, установленных предварительным и корректируемых последующим качественным анализом.
В процессе статистического исследования объективно существующих связей вскрываются причинно-следственные отношения между явлениями, что позволяет выявлять факторы (признаки), оказывающие основное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов. Напомним, что признаки, обусловливающие изменение других, связанных с ними признаков, называются факторными, или просто факторами, признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, — результативными.
Различают два вида (типа) связей между различными явлениями и их признаками: функциональную, или жестко детерминированную, с одной стороны, и статистическую, или стохастически детерминированную, ~ с другой.
Функциональные связи характеризуются полным соответствием между изменением факторного признака и изменением результативной величины, и каждому значению признака фактора соответствуют вполне определенные значения результативного признака. Так, изменение температуры внешней среды (фактор) адекватно отражается на шкале ртутного столбика (результативный признак) градусника. Между длиной радиуса и площадью круга также существует функциональная связь, выражаемая тем, что любой величине радиуса будет соответствовать строго определенная величина окружности. Обычно функциональные связи свойственны явлениям, изучаемым такими науками, как физика, механика, химия и т.д., гае в условиях искусственного эксперимента возможно элиминировать (устранить) влияние всех не интересующих ученого факторов и в «чистом» виде исследовать взаимосвязь изучаемых признаков.
Функциональная связь двух величин возможна лишь при условии, что вторая из них зависит только от первой и ни от чего более. Понятно, что в общественных явлениях мы почти не встречаемся с такими связями, так как наряду с влиянием интересующего нас фактора имеется влияние многих других факторов, что исключает возможность установления строго математической связи между данным фактором и каким-либо зависящим от него явлением; это лишьабстракции, полезные и необходимые при анализе явлений, но упрощающие реальность.
.. Социально-правовые процессы — это результат одновременного воздействия большоЕю числа причин. Поэтому при их изучении необходимо выявлять главные, основные, сущностные, абстрагируясь от второстепенных, побочных1.
Напротив, стохастически детерминированные связи не имеют ограничений и условий2. При статистической связи разным значениям одной переменной соответствуют разные распределения значений другой переменной.
Важнейший частный случай статистической связи — корреляционная связьЗ. Корреляционная зависимость — взаимосвязь между признаками, состоящая в том, что средняя величина значении одного признака меняется в зависимости от изменения другого признака (например, зависимость между выработкой рабочих и стажем работы, между аварийностью и профессионализмом водителей автотранспорта, между числом судимостей преступника и временем его нахождения на свободе между ними и др.). С увеличением стажа средняя выработка изменяется (в общем, тоже возрастая), с повышением профессионализма, с увеличением срока вождения автомобиля изменяется средняя аварийность (в общем, снижается), по мере увеличения числа судимостей у преступника сокращается срок его пребывания на свободе и т.д. Но в данных случаях, в отличие от функциональной зависимости, в индивидуальных случаях при определенном значении одного признака могут быть разные значения другого. В последнем примере не исклю-
1 Подробнее об исследовании проблем криминологической детерминации см.: Кузнецова И.Ф. Проблемы криминологической детерминации. М., 1984.
2 Стохастический — случайный, вероятностный; «стохастика» от греческого глагола stochastikos — умеющий угадывать, предполагать, строить предположение.
3 Слово корреляция (corelatiott) ввел в употребление в статистику английский биолог и статистик Ф. Гальтон (J822—1911) в конце XIX и. Еще раньше, в конце XV11Iв., французский палеонтолог Ж. Кювье (1769—1832) установил принцип «корреляции органов» животных. Ему принадлежит знаменитое изречение: хороший знаток законов строения животных организмов по одной кости может вос-стаиовитьвесьскелет. О Кювье и принципе «корреляции органов» известен забавный случай. В дни университетского праздника, куражась, студенты решили подшутить над профессором Кювье. Они нырядили одного студента а козлиную шкуру с рогами и копытами и подсадили его п окно спальни Кювье. Ряженый загремел копытами и завопил: оЯ тебя съем!» Кюнье проснулся, увидел силуэт е рогами и спокойно отвечал: «Если у тебя рога и копыта, то no :t;iKoiiy корреляции ты травоядное и съесть меня не можешь. Л зк то, что не (наешь ликоин корреляции, получишь двойку!» Цит. по: Общая теория статистики: Учебник / Под ред. чл.-кор. РАН ИИ. Елисеевой. С.193.
Глава MV. Статистическое изучение взаимосвязи социально-правовых явлений
чаются случаи и при большом «наборе» судимостей становления Преступника на праведный путь.
Легко убедиться, что, для того чтобы выявить такую неполную связь между интересующими нас явлениями, надо взять достаточно большое их число (в нашем примере преступников, имеющих много судимостей), рассматривать их совокупность и исследовать средние значения изучаемых признаков.
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, искажающих искомую связь. Такая связь определяется в корреляции на основе специальных уравнений, выражающих типичное соотношение между изучаемыми признаками.
Вместе с тем задача корреляционного анализа — не только подтверждение или обнаружение наличия связей между различными явлениями (например, зависимость между числом преступлений на одного работника милиции и раскрываемостью преступлений), но и установление формы и тесноты (силы) связей, количественная оценка влияния факторного признака на результат.
Корреляционные уравнения в зависимости от формы связи, определяемой, как отмечалось, на основе предварительного качественного анализа, могут быть прямыми и обратными. Если качественный анализ сущности исследуемых признаков установит, что равным изменениям средних значений одного признака соответствуют приблизительно равные изменения средних значений другого признака, то для измерения связи следует применять прямолинейные корреляционные уравнения. Например, измерение зависимости между числом судимостей и уровнем образования можно провести на основе прямолинейного уравнения, ибо при прочих равных условиях здесь может быть допущена гипотеза равного изменения обоих признаков. И наоборот, между средним, числом преступлений на одного работника милиции и показателями раскрываемости налицо обратная корреляционная связь между факторным и результативным признаками.
В статистике принято различать три варианта зависимостей: парная корреляция — связь между двумя признаками (результативным и факторным) или двумя факторами; частная корреляция — зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных
§ 1. Понятие связи явлений и ее виды
признаков; множественная корреляция — зависимость результативного и двух или более факторных признаков, подвергаемых обследованию.
Корреляционная связь между признаками может возникать разными путями: причинная зависимость, взаимосвязь признаков, каждый из которых — и причина, и следствие, наконец, корреляционная связь между двумя следствиями общей причины. Для интерпретации последнего случая интересен пример, приведенный А.А. Чупровым из области русской статистики обязательного страхования от огня: если в качестве признака х взять число пожарных команд в городе, а за признак у — сумму убытков за год в городе от пожаров, то между признаками х и у в совокупности городов России существенная прямая корреляция; в среднем, чем больше пожарных в городе, тем больше и убытков от пожаров. (Уж не занималисьли пожарные поджигательством, как и стекольщики, которые днем стеклили, а ночью стекла в окнах били из боязни потерять работу?) Но дело в другом. Данную корреляцию нельзя интерпретировать как связь причины и следствия, оба признака — следствия общей причины — размера города. Вполне логично, что в крупных городах больше пожарных частей, но больше и пожаров, и убытков от них за год, чем в мелких городах1,
Еще раз подчеркнем, что как вид (тип) связи, так и признаки, связь между которыми исследуется, не могут быть установлены самостоятельно одной статистикой. Сначала, на первом этапе статистического изучения связи осуществляется качественный анализ исследуемого явления, связанный с уяснением его социально-правовой природы общенаучными методами; далее, базируясь на методах статистики — группировках, табличном методе, средних величинах и т.д., строится предположение, модель связи, определяется ее тип, подлежащий измерению, и только после этого можно обратиться к статистическим приемам количественной характеристики вида этой зависимости. Завершающий этап (интерпретация результатов) вновь связан с качественными особенностями социально-правовых явлений.
Таким образом, наличие связи и ее вид должны быть установлены с помощью той науки, которая изучает данного рода явления. Коль скоро в нашем случае речь идет о правовых явлениях, следовательно, правовая статистика должна получать ответы на эти
1 См.: Чупров А.А. Вопросы статистики. Избр. статьи. М-, I960, С. 277, 312 и след.