Тема 7.2. Методы статистического анализа в задачах моделирования и прогнозирования социально-правовых процессов

Учебные вопросы:

1. Этапы исследования с использованием статистических методов

2. Корреляционный анализ

3. Регрессионный анализ

4. Факторный анализ

5. Кластерный анализ

6. Анализ динамики и прогнозирование социально-правовых процессов

1. Этапы исследования с использованием статистических методов

В литературе по моделированию и прогнозированию социально-правовых процессов встречаются во многом сходные схемы исследования, направленные на анализ взаимосвязей между различными процессами и явлениями с использованием статистических методов и моделей.

С использованием анонсированных схем можно выделить 6 основных этапов исследования.

Этап 1. Определение цели исследования.

На этом этапе:

- анализируется исследуемая реальная система и объекты, входящие в систему;

- выбирается перечень показателей, характерный для данной системы и описывающий ее состояние;

- оценивается объем исследования, необходимое время и трудозатраты;

- разрабатываются формы для сбора исходной информации;

- осуществляется выбор методов математического описания исследуемой системы, то есть производится выбор среди множества моделей той, которая наилучшим образом (в определенном смысле) соответствует имеющимся в распоряжении исследователя статистическим данным.

Этап 2. Сбор статистических данных и разработка схемы их анализа.

На этом этапе:

- формируется массив данных для ввода в ЭВМ и осуществляется их ввод, а также запись на магнитные носители.

Этап 3. Первичная статистическая обработка данных.

На этом этапе решаются задачи:

- формирование выборки в соответствии с заданными параметрами репрезентативности;

- выявление и анализ резко отличающихся наблюдений с реконструкцией пропущенных данных.

Этап 4. Разработка плана проведения вычислений.

На этом этапе проводится:

- обработка данных с использованием ЭВМ;

- получение исходных зависимостей.

Этап 5. Статистическая проверка значимости и надежности полученных результатов.

Этап 6. Интерпретация полученных результатов.

В ходе исследования социально-экономических процессов и явлений, как правило, возникает проблема учета и анализа большого числа показателей. Отсюда возникает необходимость применения в практике исследования социально-экономических процессов методов многомерного статистического анализа.

Многомерный статистический анализ применяется для решения следующих вопросов:

- классификация объектов (кластерный анализ, дискриминантный анализ, распознавание образов и др.);

- снижение размерности исследуемого пространства показателей и отбор из их числа наиболее весомых (факторный анализ, многомерное шкалирование и др.);

- исследование зависимости между анализируемыми признаками (корреляционный анализ, регрессионный анализ, дисперсионный анализ и др.).

Отдельные методы многомерного статистического анализа успешно применяются для обработки статистической информации в сфере борьбы с преступностью, например, при исследовании факторов, влияющих на оперативную обстановку, а также на расстановку сил и средств.

Пример применения методов многомерного статистического анализа:

1) применение метода экстремальной группировки параметров:

- при построении типологии регионов в целях борьбы с преступностью;

- при агрегировании статистической информации и конструирования обобщенных показателей оперативно-служебной деятельности органов внутренних дел;

2) применение факторного анализа:

- при анализе криминологических характеристик контингента освобожденных и др.

На практике для обработки исходного статистического материала все чаще применяется комбинированный подход. В основе комбинированного подхода – использование различных методов и моделей многомерного статистического анализа.

Суть комбинированного подхода заключается в совместном применении различных методов многомерного статистического анализа, например:

- использование факторного анализа позволяет определить набор сравнительно небольшого числа показателей и отобрать из них наиболее информативные;

- проведение кластерного анализа, с учетом результатов, полученных на основе факторного анализа, способствует разработке многомерной типологии изучаемых объектов;

- регрессионный метод позволяет получить математические модели (регрессии на ранее выделенных факторах, на различных показателях, на однородных группах объектов) и исследовать зависимость между различными переменными. Найденные количественные соотношения с использованием регрессионных уравнений дают возможность лучше понимать сущность и особенности исследуемых процессов и явлений.

Примеры применения комбинированного подхода:

- при исследовании взаимосвязи характеристик преступности и социально-экономических факторов развития городов;

- при изучении влияния различных факторов на автотранспортную аварийность.