Способы обеспечения достоверности статистической информации кратко

Обеспечение достоверности данных судебной статистики

Важным направлением в организации работы по ведению судебной статистики является обеспечение достоверности статистических данных.

Анализируя состояние использования автоматизированных технологий в статистической работе в судах общей юрисдикции и органах Судебного департамента, представляется возможным выделить следующие проблемы ведения судебной статистики, решение которых лежит в области приоритетных направлений развития автоматизированных информационных систем: обеспечение достоверности и корректности статистических данных с использованием специального программного обеспечения.

Достоверность информации — одно из основных требований к данным судебной статистики. Наличие в распоряжении исследователя информативной и заведомо достоверной статистической базы обеспечивает научность проводимых исследований. Поэтому обеспечение достоверности статистических данных, в том числе с использованием возможностей специализированных программных комплексов, является важным направлением в организации работы по ведению судебной статистики. Программными средствами должен быть обеспечен контроль вводимой первичной информации.

Как правило, в судах отсутствует штат специалистов, имеющих необходимые навыки для работы со специализированным программным обеспечением по судебному делопроизводству и ведению базы данных по судимости, а пользователи — работники аппаратов судов — не обладают достаточной подготовкой. К тому же большой объем вводимых в программные комплексы данных и высокая служебная нагрузка не позволяют осуществлять перепроверку обработанной информации, в связи с чем не исключены непреднамеренные ошибки, искажающие реальные данные.

Способы обеспечения достоверности статистической информации определяются в зависимости от этапов ее обработки:

1. На этапе первичного учета — описываются условия контроля для значений показателей баз данных.

2. На этапе формирования статистической отчетности контроль осуществляется с использованием заложенных в электронные программные шаблоны отчетных форм контрольных соотношений. Так, контрольные соотношения между значениями показателей статистического отчета импортируются в федеральных судах общей юрисдикции в Модуль расчета статистики программного изделия «Судебное делопроизводство» и при расчете отчета можно отобрать нарушенные контрольные соотношения, по которым в программе автоматически определяются записи в картотеке, из-за которых возникла ошибка. Такие проверки обеспечивают корректность ведения записей в электронных картотеках судебного делопроизводства. Контрольные соотношения в виде формул MS Exel непосредственно в программном шаблоне отчета обеспечивают корректность данных уже выгруженных в отчет или формируемых и вносимых в отчет вручную. Для удобства визуального восприятия статистических данных в отчете в электронных шаблонах графоклетки с данными имеют цветовую окраску (заполняемые — светло желтые, не заполняемые судом соответствующего уровня — серые и требующие подтверждения — оранжевые). В случае нарушения предусмотренных обязательных контрольных соотношений для данной формы отчетности индикатор статуса «Неверно!» отображается на титуле формы. По статусу «Неверно!» на листе с описаниями контрольных соотношений можно отфильтровать нарушенные контрольные соотношения.

3. При загрузке статистической отчетности в хранилище происходит автоматизированная проверка совокупности контрольных условий, а также возможность их проверки по уже загруженной отчетности в хранилище.

Таким образом, обеспечение достоверности информации осуществляется на каждом этапе статистической работы. Но особое значение придается корректности занесения информации в базы данных на стадии статистического наблюдения, когда можно по судебным документам проверить достоверность информации, обратиться к тексту судебного постановления и материалам дела или за разъяснением к судье. При использовании комплекса средств контроля достоверности данных (формально-логических и логико-юридических) можно также избежать судебных ошибок, связанных с неточным отражением данных о личности подсудимого, сторон по делу, о лицах, привлеченных к административной ответственности или результатов рассмотрения дела, которые могут привести к изменению судебных постановлений в вышестоящих инстанциях.

К формально-логическому контролю относятся условия, вытекающие из общих логических посылок и не требующие ссылок на правовые нормы. Например, при заполнении показателей статистической карточки на подсудимого, если возраст подсудимого по уголовному делу от 14 до 17 лет, то логически следует (как правило, исключение требует подтверждения), что его образование не может быть высшее, лицо не может являться должностным лицом и т.п. Если результат рассмотрения по делу — оправдательный приговор или прекращение дела по различным основаниям, то не могут быть указаны данные по показателям, связанным с назначением наказания.

К логико-юридическому контролю относим условия, сформулированные на основе анализа материальных и процессуальных норм. Таким образом, для формирования контрольных условий корректности базы данных по судимости осуществляется анализ норм УК РФ и УПК РФ. К этим условиям относим условия различных видов назначения наказаний, определения сроков наказаний, в том числе при совокупности преступлений и приговоров, условия, описывающие назначения наказания при совершении неоконченных преступлений, условия, контролирующие результаты рассмотрения уголовного дела в отношении лица в зависимости от степени тяжести преступления и прежних судимостей, основания прекращения уголовного дела в зависимости от состава преступления и т.п. Описание условий такого контроля осуществляется средствами взаимосвязи значений справочников составов преступлений, видов наказаний и их сроков, перечней, группировок статей УК РФ и значений иных показателей, характеризующих социально-демографические данные на подсудимых, совершенное преступление и результаты судебного рассмотрения.

В программном комплексе по ведению базы данных судимости, эксплуатируемом сначала в органах юстиции с 1996 г., а затем и в органах Судебного департамента до 2008 г.*(43), было предусмотрено около 300 сгруппированных контрольных условий. В новой структуре статистической карточки на подсудимого*(44) с учетом возросшего числа учетных показателей о результатах рассмотрения дела и назначенном наказании общее количество логических условий, обеспечивающих контроль корректности вводимых данных, составляет уже более полутора тысяч, которые сгруппированы в несколько сотен логических связок (например, контроль значений возраста, пола, вида исправительной колонии, рецидива и т.д.).

При этом для сокращения условий логического контроля составы Уголовного кодекса РФ сгруппированы по перечням в соответствии с общими классификациями: по форме вины, по степени тяжести, по подсудности, а также по характеру субъекта (по полу, занимаемой должности, гражданству), а также по объектам преступного посягательства и особенностям применения мер наказания. Для логико-юридического контроля корректности внесения составов преступлений по УК РФ при описании логического условия указывается необходимое значение перечня, а не каждый состав отдельно. Например, если показатель «Результат рассмотрения дела» имеет значение «дело прекращено за примирением с потерпевшим», то показатель «Основная статья по судебному постановлению» не может иметь значения перечней преступлений «особо тяжкие», «тяжкие».

Анализ достоверности статистических данных о судимости проводится по статистическим отчетам по уровням судов: по мировым судьям, районным судам, судам областного звена. Задачами такого анализа является выявление ошибок при заполнении статистических карточек на подсудимого, совершенствование контрольных условий и их актуализация в связи с изменениями законодательства, а также выявление возможных судебных ошибок и необходимости обобщения судебной практики вышестоящими судами.

Источник

5. Точность наблюдения и методы проверки достоверности данных

5. Точность наблюдения и методы проверки достоверности данных

Каждое конкретное измерение величины данных, осуществляемое в процессе наблюдения, дает, как правило, приближенное значение величины явления, в той или иной мере отличающееся от ис-гинного значения этой величины. Точностью статистического наблюдения называется степень соответствия какого-либо показателя или признака, исчисленного по материалам наблюдения, действительной его величине. Расхождение между результатом наблюдения и истинным значением величины наблюдаемого явления называется ошибкой наблюдения.

В зависимости от характера, стадии и причин возникновения различают несколько типов ошибок наблюдения.

По своему характеру ошибки делятся на случайные и систематические. Случайные ошибки – это ошибки, возникновение которых обусловлено действием случайных факторов. К ним относятся оговорки и описки опрашиваемого лица. Они могут быть направлены в сторону уменьшения или увеличения значения признака. На конечном результате они, как правило, не отражаются, так как взаимопогашаются при сводной обработке результатов наблюдения.

Систематические ошибки имеют одинаковую тенденцию либо к уменьшению, либо к увеличению значения показателя признака. Это связано с тем, что измерения, например, производятся неисправным измерительным прибором или ошибки являются следствием неясной формулировки вопроса программы наблюдения и др. Систематические ошибки представляют большую опасность, так как в значительной мере искажают результаты наблюдения.

В зависимости от стадии возникновения различают: ошибки регистрации; ошибки, возникающие в ходе подготовки данных к машинной обработке; ошибки, проявляющиеся в процессе обработки на вычислительной технике.

К ошибкам регистрации относятся те неточности, которые возникают при записи данных в статистический формуляр (первичный документ, бланк, отчет, переписной лист) или при вводе данных в вычислительную технику, искажение данных при передаче через линии связи (телефон, электронную почту). Часто ошибки регистрации возникают из-за несоблюдения формы бланка, т. е. запись производится не в установленную строку или графу документа. Случается и преднамеренное искажение значений отдельных показателей.

Ошибки при подготовке данных к машинной обработке или в процессе самой обработки возникают в вычислительных центрах или центрах подготовки данных. Возникновение таких ошибок связано с небрежным, неправильным, нечетким заполнением данных в формулярах, с физическим дефектом носителя данных, с потерей части данных вследствие несоблюдения технологии хранения информационных баз. Иногда ошибки вызваны сбоями в работе оборудования.

Зная виды и причины возникновения ошибок наблюдения, можно в значительной мере снизить процент подобных искажений информации. Различают несколько видов ошибок:

1) ошибки измерения, связанные с определенными погрешностями, которые возникают при однократном статистическом наблюдении явления и процессов общественной жизни;

2) ошибки репрезентативности, возникающие в ходе несплошного наблюдения и связанные с тем, что сама выборка нерепрезентативна и результаты, полученные на ее основе, не могут распространяться на всю совокупность;

3) преднамеренные ошибки, возникающие по причине сознательного искажения данных с разными целями, среди которых желание приукрасить действительное состояние объекта наблюдения или, наоборот, показать неудовлетворительное состояние объекта и т. д. Следует заметить, что такое искажение информации является нарушением закона; 4) непреднамеренные ошибки, как правило, носящие случайный характер и связанные с низкой квалификацией работников, их невнимательностью или небрежностью. Часто такие ошибки связаны с субъективными факторами, когда люди дают неправильную информацию о своем возрасте, семейном положении, образовании, принадлежности к социальной группе и ином или просто забывают некоторые факты, сообщая регистратору информацию, которая только что возникла в памяти.

Желательно провести некоторые мероприятия, которые помогут предупредить, выявить и исправить ошибки наблюдения. К таким мероприятиям относятся:

1) подбор квалифицированных кадров и качественное обучение персонала, связанного с проведением наблюдения;

2) организация контрольных проверок правильности заполнения документов сплошным или выборочным методом;

3) арифметический и логический контроль полученных данных после завершения сбора материалов наблюдения. Основными видами контроля достоверности данных являются синтаксический, логический и арифметический.

1. Синтаксический контроль означает проверку правильности структуры документа, наличие необходимых и обязательных реквизитов, полноту заполнения строк формуляров в соответствии с установленными правилами. Важность и необходимость синтаксического контроля объясняются применением для обработки данных вычислительной техники, сканеров, которые предъявляют жесткие требования к соблюдению правил заполнения формуляров.

2. Логическим контролем проверяются правильность записи кодов, соответствие их наименованиям и значениям показателей. Выполняется проверка необходимых взаимосвязей между показателями, сопоставляются ответы на различные вопросы и выявляются несовместимые сочетания. Для исправления ошибок, выявленных при логическом контроле, возвращаются к исходным документам и делают поправки.

3. При арифметическом контроле сравниваются полученные итоги с предварительно подсчитанными контрольными суммами по строкам и по графам. Довольно часто арифметический контроль основывается на зависимости одного показателя от двух или нескольких других (например, является произведением других показателей). Если арифметический контроль итоговых показателей обнаружит, что данная зависимость не соблюдается, это будет свидетельствовать о неточности данных.

Таким образом, контроль достоверности статистической информации осуществляется на всех этапах проведения статистического наблюдения – начиная со сбора первичной информации и до этапа получения итогов.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Продолжение на ЛитРес

Читайте также

2. Взаимодействие с внешним аудитором в процессе проверки внешним аудитором достоверности бухгалтерской (финансовой) отчетности

2. Взаимодействие с внешним аудитором в процессе проверки внешним аудитором достоверности бухгалтерской (финансовой) отчетности 2.1. Координирующая роль комитета по аудиту для обеспечения эффективного рабочего взаимодействия30Комитет по аудиту должен стремиться

Точность толпы

Точность толпы Большинство инвесторов не связывают групповое поведение с превосходными результатами. Как красноречиво утверждает рецензент Amazon в анонсе классической книги Чарльза Маккея «Наиболее распространенные заблуждения и безумства толпы»: «Безумства и

Глава 8 Спиральная интеграция: сила и точность при проектировании и трансформации организаций

Глава 8 Спиральная интеграция: сила и точность при проектировании и трансформации организаций Слово «шаблон» (от немецкого Schablone) означает набор инструкций, трафарет, лекало или литейную форму, которые используются для задания формы тому, что ещё предстоит сделать.

4. Методы проверки учета затрат на производство

4. Методы проверки учета затрат на производство Проверка учета затрат – это самый трудоемкий, ответственный участок работы контролера. Он требует досконального знания законодательства, особенностей отрасли или вида деятельности контролируемого субъекта. Целью

19. Методы проверки учета затрат на производство

19. Методы проверки учета затрат на производство Проверка учета затрат – это самый трудоемкий, ответственный участок работы контролера. Он требует досконального знания законодательства, особенностей отрасли или вида деятельности контролируемого субъекта. Целью

12. Точность наблюдения и методы проверки достоверности данных

12. Точность наблюдения и методы проверки достоверности данных Точностью статистического наблюдения назы–вается степень соответствия какого-либо показателя или признака, исчисленного по материалам наблюде–ния, действительная его величине. Расхождение меж–ду

26. Методы аудиторской проверки

26. Методы аудиторской проверки К числу основных методов аудиторской проверки относятся фактическая проверка, подтверждение, документальная проверка, наблюдение, опрос, проверка механической точности, аналитические тесты, сканирование, обследование, специальная

61. Влияние существенности на формирование мнения аудитора о достоверности отчетности

61. Влияние существенности на формирование мнения аудитора о достоверности отчетности Различают три уровня существенности для выбора аудиторского заключения: 1. Несущественные суммы. Если в финансовой отчетности есть неточности, но эти неточности вряд ли повлияют на

44. Проверка достоверности внутренней информации

44. Проверка достоверности внутренней информации Подготовленная внутренняя информация до ее аналитической обработки проверяется на ее достоверность. Недостоверность информации вызывается рядом причин объективного и субъективного характера.Объективной причиной

11. Ошибки статистического наблюдения и контроль материалов наблюдения

11. Ошибки статистического наблюдения и контроль материалов наблюдения Важнейшей задачей статистического наблюдения является достоверность и точность собираемой статистической информации.Любое статистическое наблюдение предполагает получение данных, которые будут

Проверка достоверности допущений

Проверка достоверности допущений Как мы уже видели, одним из факторов, помогающих работе объемного планирования продаж и операций, является широкое применение упрощающих допущений. Это избавляет от необходимости планировать на уровне единиц хранения запасов.

5. Ошибки статистического наблюдения и контроль материалов наблюдения

5. Ошибки статистического наблюдения и контроль материалов наблюдения Важнейшей задачей статистического наблюдения является достоверность и точность собираемой статистической информации.Точность – это уровень соответствия значения какого–либо признака или

176. Объем и содержание базы данных. Маккей приводил анкету из 66 пунктов. Насколько получение такой подробной информации о клиентах: а) реально; б) необходимо? Внесение данных должно производиться вручную или с применением программного обеспечения? Если программное обеспечение – то какое?

176. Объем и содержание базы данных. Маккей приводил анкету из 66 пунктов. Насколько получение такой подробной информации о клиентах: а) реально; б) необходимо? Внесение данных должно производиться вручную или с применением программного обеспечения? Если программное

Точность

Точность Поджигатель привык преувеличивать. Он обожает слова «никогда», «всегда», «невозможно». Для него это один из способов убедить оппонента, – так он проталкивает свои идеи.– E– может прийти в кабинет A и заявить:– Мы заключили контракт на миллион долларов.– Где же

А. Проверяем точность формулировки

А. Проверяем точность формулировки Понять и переформулироватьПервая фаза методики позволяет:• удостовериться, что у всех одинаковое понимание предмета обсуждения;• обозначить рамки дискуссии, учитывая границы индивидуального восприятия;• убедиться, что ситуация

Источник