Влияние нарушений в регистрации заявлений населения в полицию о преступлениях на оценку населением мер, принятых полицией по заявлениям (количественный анализ по видам преступлений) Текст научной статьи по специальности «Право»

В.А. РЕБРНИ,

доцент кафедры теории и социологии управления органами внутренних дел, кандидат философских наук, доцент

Д.В. ВАСИЛЬЕВ,

заместитель начальника кафедры теории и социологии управления органами внутренних дел, кандидат юридических наук, доцент

(Академия управления МВД России)

V.A. REBRIY,

Candidate of Philosophical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Theory and Sociology of Police Management,

D.V. VASILIEV, Candidate of Law, Associate Professor, Deputy Chief, Department of Theory and Sociology of Police Management (Management Academy of the Ministry of the Interior of Russia)

УДК 343.982.33

Влияние нарушений в регистрации заявлений населения в полицию о преступлениях на оценку населением мер, принятых полицией по заявлениям (количественный анализ по видам преступлений)

impacting of violations concerning Registration of Applications of citizens coming to police on citizens' assessment of Measures Taken by police on the Base of application (Quantified analysis according to types of crimes)

Большие объемы регулярно собираемых Enormous volume of public sampled data on

данных опроса населения по вопросам работы the police activity and citizens' assessment of

полиции и оценки ее населением остаются до police activity collected are not still examined. The

конца не проанализированными. Мы отмеча- authors emphasize that there is a disproportion

ем определенный дисбаланс между наличием between the assessments of police activity and

оценок деятельности и отсутствием данных, data which would indicate the way of improving

которые бы указывали на пути улучшения таких these assessments. Here the authors consider and

оценок. В статье рассматриваются и рассчиты- estimate the statistical cause-effect relationship of

ваются статистические причинно-следствен- registration discipline in police and assessments

ные связи между соблюдением регистраци- of activity of police on the base of the citizens'

онной дисциплины в полиции в отношении applications. заявлений граждан и оценками последними мер полиции по работе с заявлениями.

Оценка деятельности, полиция, причинно-след- Assessment of activity, police, cause-effect

ственные связи, статистический анализ, табли- relationship, statistical analysis, contingency table,

ца сопряженности, анкетный опрос, модель. questionnaire survey, model.

S н и о X

л

<

и н к

0 X

л

<

и н S

1

<

а

X О

о

са <

а

С

<

¡с S н

¡Ü

<

а С

к S а

О и н

57

S н и о X

л

<

и н к

:|S

0

1

л

<

и н S

I

<

а

X о о

м

<

а

С

<

а S н

bS

<

а С

к S а

О и н

58

Ежегодно по всем регионам страны собираются данные опроса населения по вопросам работы полиции и оценки ее населением. Круг вопросов анкеты для указанного опроса весьма обширен и разнообразен [3]. На основе ответов опрошенных можно получить немало данных, касающихся мнения населения по поводу работы полиции, а следовательно и оценки населением ее деятельности, поскольку оценочная составляющая во мнении, учитывая непосредственную заинтересованность в такой деятельности, весьма значительна [1]. Определенные до того отсутствовавшие данные фактологического характера, связанные, как правило, с ла-тентностью преступности, также выявляются при опросе. Отмеченная многоаспектность вопросника не достаточна для того, чтобы на его основе получить ответы на большинство интересующих вопросов. В частности, нередко возникает интерес к тому, что именно и в какой степени повлияло на оценку полиции, данную населением как за соответствующее направление работы, так и за работу в целом. Упрощенный вывод из наличия невысокой оценки, состоящий в том, что надо работать лучше, больше и т. д. без определения «направления главного удара», означает распыление сил полиции, когда их напряжение не сопровождается ожидаемой отдачей, а потому и не сказывается должным образом на улучшении оценки, идущей от населения.

Простая констатация сложившегося положения дел (в данном случае в форме оценки населением, но возможны и иные оценки, например, ведомственные) важна, но недостаточна, если за этим не последует анализ и выводы, на основе чего полиции следует строить дальнейшую работу.

В первую очередь речь здесь идет о том, достаточно ли собираемых исходных данных, чтобы аналитик имел возможность выявить, высветить с помощью методов математической статистики в массе первичных данных такую информацию, которая характеризовала бы имеющиеся причинно-следственные отношения, если таковые имеются в принципе и если состав имеющихся данных позволяет провести подобный анализ. Характеристика причинно-следственных отношений может быть весьма различной по степени определенности. Это и констатация самого факта наличия какой-то неизвестной статистической зависимости, что фиксируется так называемым критерием «хи-квадрат» [4], оценивающим правдоподобность гипотезы о якобы случайном характере наблюдаемых совпадений в массиве данных. Однако какой именно вид имеет связь, остается при этом неизвестным и требуется привлечение уже и других методов математической статистики. Характеристика может иметь вид

статистической зависимости на качественном уровне, и одним из важнейших методов здесь выступает дисперсионный анализ [4]. Наконец, характеристика может иметь вид и количественной закономерности (корреляционно-регрессионный анализ), выявление и познание которой открывает путь уже к регулированию протекающих криминологических и иных интересующих процессов.

Какая именно по типу характеристика из названных выше будет дана в конкретной ситуации, зависит от применяемого метода, а его выбор, в свою очередь, определяется не только данными с точки зрения представления ими соответствующей сферы деятельности полиции, но и наличием у этих данных определенных свойств, уровнем их измерения, определяющим допустимость математических операций каждого вида [5]. Возможные негодные попытки аналитика в погоне за якобы большей определенностью (например, точностью) характеристики пренебречь объективными ограничениями, продиктованными имеющимся уровнем измерения данных, способны привести лишь к ложному выводу, который, однако, может иметь вполне правдоподобный вид и потому считаться научным, будучи фактически хуже взятого наугад, без всякой науки.

Математическая статистика (общая теория статистики) способна оказать большую помощь аналитику в исследовании связей, имеющихся в массиве данных, поскольку ее методами можно установить факт наличия (либо отсутствия) связи между признаками изучаемых явлений, а часто, выявив наличие, и указать, растет ли значение одного признака с ростом значения другого или наоборот убывает (прямая связь или обратная) и какова количественная мера силы такой связи. Кроме того, в тех случаях, когда применим статистический метод «регрессионный анализ», будут получены наряду с собственно искомым количественным результатом также и количественные характеристики достоверности (надежности и точности) такого результата [4].

Однако общая теория статистики как инструмента, общего для любых дисциплин со своими различающимися предметами исследования (преступность, заболеваемость, экономика, спорт и т. д.), не выходит за очерченные выше пределы формального анализа отвлеченных количественных сущностей. Что же касается вопроса о наличии причинности, о ее направленности и конкретных видах, вытекающих из факта выявления статистических связей, это прерогатива уже сугубо статистики предметной (отраслевой), подвергающей выявленные статистические связи содержательной интерпретации, специфические для каждой предметной статистики. В задачу предметной

статистики входит предварительное (до обращения к общей теории статистики) и последующее (по мере поступления аналитически переработанной информации от нее) построение качественной (схематической) модели, в которой, исходя из существа предмета, делаются содержательные выводы в отношении выявленной статистической связи между исследуемыми объектами: прямая она или обратная, однонаправленная или двусторонняя, причинно-следственная или сопутствующая (когда согласованность в поведении двух объектов обусловлена неким третьим объектом, до сих пор не попадавшим в поле зрения аналитика) и т. д. Статистическая связь может отражать и суммарное действие двух (или большего числа) различного рода связей, например, действие однонаправленной причинно-следственной и сопутствующей связей. В этом значении статистическую связь можно уподобить проекции силуэтов на экран, а уже дело предметной статистики выяснить, какие из этих силуэтов находятся на переднем плане, а какие для них составляют фон. В связи с изложенным предметная интерпретация в настоящем исследовании результатов математической статистики должна проводиться с надлежащей осмотрительностью, чтобы избежать безапелляционных выводов, категорических заявлений относительно характера выявленной статистической связи (причинно-следственная ли или сопутствующая), когда для такой категоричности в предметной области недостаточно оснований.

Если в отношении статистического анализа наблюдаемого (по результатам опроса) состояния деятельности полиции (как оно видится через призму населения) имеются все необходимые для этого предпосылки, т. е. ясны направления воздействия на основе применения арсенала методов описательной статистики (части математической статистики) на показатели такого состояния, имеющиеся в анкете, то в отношении анализа причинно-следственного типа того же сказать нельзя. Состав данных таков, что для выстраивания гипотетических моделей причинно-следственного характера характеристик явно недостаточно, а некоторые из тех, что могут, в принципе, быть задействованы, таковы по своей природе, что лишь косвенно, опосредовано связаны одни с другим, а потому, с одной стороны, окажутся в слабой степени связаны в статистическом отношении, а с другой — в содержательном плане такая связь будет весьма размытой, нечеткой. Так, претензия населения к мерам полиции по определенному виду преступления (выраженная в качественной дихотомической оценке «удовлетворен — не удовлетворен»), сопоставленная с общей критической характеристикой, данной населением

полиции как вариант ответа на один из вопросов анкеты в виде статистического показателя связи, вряд ли послужит ориентиром в определении путей к устранению указанной претензии, поскольку критическая характеристика лишь в какой-то степени относилась именно к рассматриваемому виду преступления, а возможно, к нему-то и не относилась.

Наше стремление рассмотреть как «вход» (переменную-фактор, т. е. причину либо условие), так и «выход» (переменную-результат), относящиеся к одному и тому же виду преступлений (и что особенно важно, только к нему), в еще большей мере сузило возможности формирования соответствующей предметной (содержательной) модели. В качестве такой модели была выбрана гипотетическая зависимость между соблюдением полицией регистрации подаваемых гражданами заявлений по фактам совершенных против них преступлений определенного вида и последующей оценкой теми же гражданами мер, принятых полицией по этим заявлениям. Под этим углом зрения и был рассмотрен в отдельности каждый из представленных в анкете видов преступлений (всего их четырнадцать) по всему массиву анкет, собранных по стране за 2013 г.

Прежде чем непосредственно обратиться к модели, следует напомнить, с каким именно уровнем (с какой шкалой) измерения данных в отношении отдельной анкеты имеет дело аналитик, обрабатывающий данные социологического опроса. В социальных исследованиях для измерения принят стандартный набор четырех уровней измерения. В анкетах таких исследований в подавляющем большинстве случаев измерению соответствует низшая из этого набора уровней измерения качественная шкала, именуемая номинальной (или классификационной). Измерением здесь служит само имя объекта (либо имя класса, к которому он принадлежит), а потому среди объектов нет предпочтений по принципу больше-меньше, хуже-лучше и т. п., а есть лишь опознание по принципу свой-чужой (эквивалентен-неэквивалентен и т. п.), допустимы полярные суждения, имеющие некоторое отношение к оценке типа да-нет, удовлетворительно-неудовлетворительно и т. д. Сказанное присуще и рассматриваемому опросу. Что касается данных количественных, т. е. высокого уровня измерения (сведения о величине дохода и иные), то здесь они также присутствуют, но уже нетипичны для этой анкеты, а данные порядковой (ранговой) шкалы, также качественной, но более высокого уровня измерения, и вовсе отсутствуют. Что же касается промежуточных и итоговых аналитических данных, то в отличие от исходных анкетных данных практически все они количественные.

S н и о X

л

<

и н к

о X

л

<

и н S

X

<

а

X О

о

са <

а

С

<

а S н

bS

<

а С

к S а

О и н

59

S н и о X

л

<

и н к

:|S

0

1

л

<

и н S

I

<

а

X о о

л

<

а

С

<

а S н

bS

<

а С

к S а

О и н

Продемонстрируем модель на примере одного из видов преступлений, поскольку все прочие анализировались по той же схеме. Отметим, что здесь представлены только анкетные данные, т. е. мнения граждан, которые могут существенно отличаться от мнений полицейского по поводу одних и тех же обстоятельств, что далее специально подчеркиваться уже не будет. Так, например, не будет оговариваться, что заявление от гражданина не принято по его словам. В опросе достаточно того, что так считает гражданин. Точно также не будет особо оговариваться то, что принятие полицией недостаточных мер — это тоже только мнение гражданина, могущее противоречить мнению полицейского (или даже объективной картине, если последняя будет установлена).

Ситуация, определяющая модель: пострадавший от преступления обращается в полицию с заявлением, которое на практике у него могут принять или не принять (предполагаем, что выслушав), а затем тот же потерпевший оценивает по двухбалльной шкале («удовлетворен—не удовлетворен») меры полиции, принятые по его заявлению («никаких мер не предпринято», имеющееся в анкете, здесь включено в графу «не удовлетворен».) Получаемая модель в статистике именуется «таблицей сопряженности 2x2» [2], поскольку по конкретному виду преступлений в ней в отношении заявлений гражданина в полицию сопряжены двузначные признаки: «регистрируемость» (это фактор) и «оценка принятых мер» (это результат) — которые, разумеется, относятся к разным моментам времени (оценка мер — к более позднему). Вид модели, дополненной результатами (рассчитанными значениями показателей статистической связи), представлен нижеследующей таблицей сопряженности (табл. 1).

На пересечении соответствующих строк и столбцов (граф) указывается a, Ь, с, и d — абсолютные частоты совместного появления соответствующих значений двух признаков: «ре-гистрируемость» и «оценка принятых мер». В качестве значения «всего» приведены маргинальные (краевые) частоты строки (a+c и b+d) и столбца (а+Ь и c+d) соответственно, а также

их сумма, представляющая собой объем респон-дентской выборки по стране для соответствующего конкретного вида преступлений (a+b+c+d).

Коэффициент контингенции Ф («фи») (подобно ряду коэффициентов корреляции различного вида) находится в пределах между—1 и +1 (единица — положительная или отрицательная — означает предельно тесную связь), причем «плюс» означает прямую, а «минус» — обратную связь, нуль (и вблизи него) — отсутствие связи. Формула для расчета Ф имеет следующий вид:

Ф = ^-Ьхс) / [(а+с) х (b+d) х (а+Ь) х (c+d)]1/2.

Из формулы следует, что Ф = +1, когда одновременно равны нулю Ь и с, а Ф = —1, когда одновременно равны нулю а и d; Ф = 0 тогда и только тогда, когда axd=bxc. Кроме того, поскольку знаменатель дроби всегда положителен, знак всего выражения определяется числителем. Числитель, в свою очередь, заведомо будет неотрицательным, когда нулевым будет значение частоты с (т. е. заявление не было зарегистрировано, но удовлетворили меры, принятые по такому обращению).

Коэффициент детерминации п («эта») — относительная доля дисперсии (изменений) переменной-результата, приходящаяся на переменную-фактор, объясняющую своим воздействием такие изменения. Коэффициент детерминации равен квадрату коэффициента корреляции Пирсона (т. е. п = гху2). Поскольку Ф является аналогом коэффициента корреляции, здесь можно с некоторой условностью считать, что п = Ф2 (п часто выражают в процентах).

Для перевода количественных значений Ф в более привычные качественные категории («слабая», «средняя», «сильная» и возможные промежуточные) теория не дает (и, в принципе, не может дать) «пороговых» значений: они вырабатываются практикой для соответствующей сферы и могут меняться в зависимости от характера решаемой задачи и рисков, присущих исследуемому предмету. Так, значение коэффициента, которое считается пренебрежимо малым для административных правонарушений, может быть признано значимым для уголовных преступлений.

Пример таблицы сопряженности 2x2

Таблица № 1

Заявление в полицию по мошенничеству Оценка населением мер, принятых полицией Всего

«удовлетворительно» «неудовлетворительно»

Зарегистрировано a b a+b

Не зарегистрировано c d c+d

Всего a+c b+d a+b+c+d

Коэффициент контингенции Ф = ... Коэффициент детерминации n = ...

60

Таблица № 2

Данные анкетного опроса населения РФ о совершении преступлений и реагировании полиции на заявления о преступлениях

Вид преступлений Всего респондентов- жертв (% от опрошенных) Всего обратившихся (% от кол-ва жертв) Заявления Мерами полиции

Были зарегистрированы Не были зарегистрированы Удовлетворен Не удовлетворен

Телесные повреждения 1229 (1,9 %) 585 (47,6 %) 486 99 217 368

Изнасилования, попытки изнасилования 124 (0,2 %) 49 (39,5 %) 30 19 15 34

Мошенничество 1332 (2,1 %) 403 (30,3 %) 295 108 150 253

Грабеж (открытое хищение имущества) 857 (1,45 %) 548 (63,9 %) 466 82 215 333

Разбой (с применением насилия или угроз) 243 (0,4 %) 131 (53,9 %) 100 31 56 75

Вымогательство 497 (0,8 %) 116 (23,3 %) 74 42 38 78

Принуждение кдаче взятки 664 (1,1 %) 53 (8 %) 26 27 13 40

Хулиганские действия 1685 (2,7 %) 775 (46 %) 533 242 320 455

Покушение на убийство 162 (0,3 %) 92 (56,8 %) 67 25 25 67

Кража вещей из дома, дачи, квартиры, офиса 1769 (2,8 %) 952 (53,8 %) 788 164 298 654

Карманная кража 907 (1,4 %) 215 (23,7 %) 169 46 68 147

Угон авто-и мототранспорта 280 (0,4 %) 205 (73,2 %) 178 27 93 112

Преступления с применением компьютерных технологий (в том числе кража денег с банковских карточек) 496 (0,8 %) 88 (17,7 %) 60 28 31 57

Террористические акты, проявления экстремизма 46 (0,1 %) 14 (30,4 %) 7 7 4 10

S н и о X

л

<

и н к

0 X

л

<

и н S

1

<

а

X О

о

са <

а

С

<

а S н

bS

<

а С

к S а

О и н

Причинение телесных повреждений

Таблица № 3

Не удовлетворен Удовлетворен Итого

Не зарегистрировано 78 21 99

Зарегистрировано 290 196 486

Итого 368 217 585

Коэффициент контингенции (Фи) 0,148 (~0,15) Ф2=0,022

61

S н и о X

л

<

и н к

:|S

0

1

л

<

и н S

I

<

а

X о о

л

<

а

С

<

а S н

bS

<

а С

к S а

О и н

Общую характеристику того, какая в количественном отношении часть населения обращается в полицию, а какая не считает это нужным, а также иные относящиеся к этому сведения даны в таблице (табл. 2).

Как видно из представленных в таблице данных опроса населения, в полицию с заявлениями по всей совокупности рассматриваемых преступлений обращается от 0,2 % (изнасилования, попытки изнасилования) до 2,8 % (кража вещей из дома, дачи, квартиры, офиса) от числа опрошенных граждан. Из таблицы также видно, что и доля потерпевших, обратившихся после этого с заявлением в полицию, для разных видов преступлений различна: 8 % для такого вида, как принуждение к даче взятки, и 73,2 % — для угона авто- и мототранспорта.

Таблица дает определенное представление о вкладе латентности на этапе потенциальной подачи заявления в общую латентность: отказ части граждан от подачи заявлений вносит свой негативный вклад в недочеты криминальной статистики: приводит к заведомому исключению преступления из последующего расследования правоохранительными органами.

Далее приводятся таблицы сопряженности по каждому из основных видов преступлений, представленных в анкете (табл. № 3—16). Кроме того, в эти таблицы включены и сведения о статистической связи между признаками (Ф и п) — количественный результат исследования влияния отказов полиции в регистрации заявлений населения о преступлениях на оценку населением мер, принятых полицией по заявлениям, для основных видов преступлений.

Изнасилование, попытка изнасилования

Таблица № 4

Не удовлетворен Удовлетворен Итого

Не зарегистрировано 15 4 19

Зарегистрировано 19 11 30

Итого 34 15 49

Коэффициент контингенции (Фи) 0,165 (~0,30) Ф2=0,027

Таблица № 5 Мошенничество

Не удовлетворен Удовлетворен Итого

Не зарегистрировано 80 28 108

Зарегистрировано 173 122 295

Итого 253 150 403

Коэффициент контингенции (Фи) 0,141 Ф2=0,020

Грабеж (открытое хищение имущества)

Таблица № 6

Не удовлетворен Удовлетворен Итого

Не зарегистрировано 60 22 82

Зарегистрировано 273 193 466

Итого 333 215 548

Коэффициент контингенции (Фи) 0,107 Ф2=0,012

62

Таблица № 7

Разбой (с применением насилия или угроз)

Не удовлетворен Удовлетворен Итого

Не зарегистрировано 19 12 31

Зарегистрировано 56 44 100

Итого 75 56 131

Коэффициент контингенции (Фи) 0,450 (~0,45) Ф2=0,202

Таблица № 8 Вымогательство

Не удовлетворен Удовлетворен Итого

Не зарегистрировано 36 6 42

Зарегистрировано 42 32 74

Итого 78 38 116

Коэффициент контингенции (Фи) 0,297 (~0,30) Ф2=0,0880

Таблица № 9 Принуждение к даче взятки

Не удовлетворен Удовлетворен Итого

Не зарегистрировано 23 4 27

Зарегистрировано 17 9 26

Итого 40 13 53

Коэффициент контингенции (Фи) 0,230 (~0,23) Ф2=0,053

Таблица № 10 Хулиганские действия

Не удовлетворен Удовлетворен Итого

Не зарегистрировано 168 74 242

Зарегистрировано 287 246 533

Итого 455 320 775

Коэффициент контингенции (Фи) 0,147 Ф2=0,022

Таблица № 11 Покушение на убийство

Не удовлетворен Удовлетворен Итого

Не зарегистрировано 18 7 25

Зарегистрировано 49 18 67

Итого 67 25 92

Коэффициент контингенции (Фи) -0,11 Ф2=0,012

S н и о X

л

<

и н к

:|S

0 X

л

<

и н S

1

<

а

X О

о

м

<

а

С

<

а S н

bS

<

а С

к S а

О ы н

63

Таблица № 12

Кража вещей из дома, дачи, квартиры, офиса

Не удовлетворен Удовлетворен Итого

Не зарегистрировано 132 32 164

Зарегистрировано 522 266 788

Итого 654 298 952

Коэффициент контингенции (Фи) 0,116 Ф2=0,014

Таблица № 13 Карманная кража

Не удовлетворен Удовлетворен Итого

Не зарегистрировано 37 9 46

Зарегистрировано 110 59 169

Итого 147 68 215

Коэффициент контингенции (Фи) 0,135 Ф2=0,018

Таблица № 14 Угон авто- и мототранспорта

Не удовлетворен Удовлетворен Итого

Не зарегистрировано 18 9 27

Зарегистрировано 94 84 178

Итого 112 93 205

Коэффициент контингенции (Фи) 0,094 Ф2=0,009

S н и о X

л

<

и н

К

:|S

0 X

л

<

и н S

1

<

а

X О

о

л

<

а

С

<

а S н

bS

<

а С

к S а

О и н

Преступления с применением компьютерных технологий (в том числе кража денег с банковских карточек)

Таблица № 15

Не удовлетворен Удовлетворен Итого

Не зарегистрировано 21 7 28

Зарегистрировано 36 24 60

Итого 57 31 88

Коэффициент контингенции (Фи) 0,146 Ф2=0,021

Таблица № 16 Террористические акты, проявления экстремизма

Не удовлетворен Удовлетворен Итого

Не зарегистрировано 4 3 7

Зарегистрировано 6 1 7

Итого 10 4 14

Коэффициент контингенции (Фи) -0,316 Ф2=0,100

64

Из представленных таблиц можно сделать следующие основные выводы относительно характера данных масштабного мониторингового опроса населения, включая и отношение к размерам абсолютных величин значений показателей причинно-следственных и сопутствующих связей, получаемых в ходе статистического анализа.

1. Общим для всех представленных видов преступлений будет относительная малость значений коэффициентов как Ф (в пределах от 0,094 до 0,450), так и, соответственно, п (от 0,009 до 0,202). Однако представляется, что в данном случае это обстоятельство не означает отождествления этих значений с практическим нулем, поскольку они и не могут быть большими. В самом деле, фактор надлежащей регистрации важен, но он находится в ряду других (порядка сотни) факторов, также влияющих на оценку населением мер, принимаемых полицией по заявлениям населения. Если условно считать, что факторов именно сто, то средняя доля объясняемой дисперсии, приходящейся на каждый из факторов, будет равна 0,01, или 1 %. Иными словами, однопроцентный по силе влияния фактор является средним в числе прочих, часть из которых имеет большее влияние, а часть — меньшее.

2. Кроме объективной причины малости значений, представленных коэффициентом кон-тингенции, заключающейся в том, что рассматриваемый фактор не единственный, имеется и причина субъективная. Она заключается, по нашему мнению, в неоднозначности для респондента одного из терминов, используемых в анкете. Таким термином для респондента будет

употребленное понятие «зарегистрированное заявление», если оно не будет снабжено разъяснением, что под этим подразумевается. Но именно такого разъяснения и нет в анкете, вот почему и респонденты, обращавшиеся когда-то в полицию, вольны при опросе думать по этому поводу все, что угодно. По логике, после отказа в регистрации несостоявшийся заявитель должен быть не удовлетворен мерами полиции по его заявлению. Что такое меры, принимаемые по отсутствующему заявлению? Здесь остается только предполагать, например, что заявителя выслушали, что-то куда-то записали, но должным образом оформлять не стали. Но, возможно, в полиции взяли заявление, но не выдали талона, что респондент резонно оценил как отказ в регистрации заявления. Как бы то ни было, но факт остается фактом: в массиве анкетных данных по всей стране для любого из всех четырнадцати представленных видов преступлений найдется какое-то число респондентов (частота с), которые отмечают отказ в приеме их заявлений, но довольных принятыми полицией мерами. Как отмечалось выше, при нулевой частоте с значения Ф не могут быть отрицательными, но поскольку с ненулевое, отрицательные значения могут появляться, и они появляются. Ситуацию, именуемую как «с ненулевое», мы за неимением лучшего вынуждены интерпретировать как «не оформили, но работали». Однако для полноценного причинно-следственного статистического анализа данных анкетного опроса, регулярно проводимого в масштабах страны, такого рода расплывчатые понятия должны быть устранены.

S H

и о X

л

<

и

H

к

£

О X

Л

<

и

H

s

X

<

а

X О

о

са <

а

С

<

а S н

bS

<

а С

К

s

а

О и

H

Список литературы:

1. О полиции: Федеральный закон от 7 февраля 2011 г. № З-ФЗ // СЗ РФ. 2011. № 7. Ст. 900.

2. Васильев Д.В, Ребрий В.А. Анализ многомерной статистической информации, относящейся к деятельности органов внутренних дел (на основе использования возможностей программного средства SPSS): метод. пособ. М., 2015. Ч. 3.

3. Добреньков В.И., Кравченко А.И. Методы социологического исследования: учебник. М., 2009.

4. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: учебник. М., 2006.

5. Ребрий В.А., Васильев Д.В. Основы сбора и аналитической обработки статистических данных, относящихся к деятельности ОВД (на основе SPSS): метод. пособ. М., 2014. Ч. 1.

Тел.: 8 (499) 150-17-24