Изменения часто могут быть представлены в двух видах:

1) как разность между числом единиц совокупности в данном и предшествующих временных интервалах;

2) как разность между числом единиц совокупности в данном временном интервале и первом временном интервале исследуемого динамического ряда.

В обоих случаях это называется абсолютным приростом. Последовательность разностей частот в каждом временном интервале и предшествующем ему временном интервале называется цепным рядом. Последовательность разностей частот в каждом временном интервале и частоты в первом временном интервале, принятом за базу измерения, называется базисным рядом.

Относительные изменения также могут быть представлены в виде цепного или базисного ряда. В первом случае за 100 принимается частота в предыдущем временном интервале, во втором – частота в базовом интервале. Процентное соотношение частоты в интервале динамического ряда к частоте в предыдущем или базовом интервале называется темпом роста.

Важно учитывать такой показатель, как абсолютное значение 1 % прироста. Он представляет собой отношение абсолютного прироста к темпу прироста, т. е. число единиц совокупности, образующих 1 % прироста.

3. Связи между качественными признаками. Статистическая связь – это такое соотношение между признаками, когда в группе единиц, имеющих признак Х (например, алкоголизм), доля единиц, имеющих признак Y (например, судимость), выше или ниже, чем во всей исследованной группе (например, мужчины в возрасте от 18 до 21 года). Доля больше – связь положительная, доля меньше – связь отрицательная.

Статистические связи имеют направленность, которую для простоты можно понимать как их содержание – то, что они отражают, и интенсивность – силу связи, т. е. отклонение одного признака от общего распределения в совокупности. Например, сильная связь между алкоголизмом и преступным поведением. В статистике выделяют функциональные связи, когда изменение независимой переменной (например, температуры горения) влечет изменение значения зависимой переменной (например, скорости нагрева), а также корреляционные связи, которые чаще всего используются в криминологии, но, по существу, это лишь сигнальные связи.

4. Выборочный метод в уголовной статистике. Практически данный метод чаще применяется в иных криминологических исследованиях. В статистике говорят о выборке при неполном использовании статистических данных или при неполноте этих данных (латентная преступность). К исходным положениям выборки относятся:

а) определение генеральной совокупности, т. е. всего множества объектов, которые наблюдаются (обычно это идеальная модель, гипотеза);

б) обозначение выборки, т. е. той ее части, о которой есть информация или о которой используется информация в процессе криминологического анализа.

При изучении преступности генеральная совокупность является неопределенной (латентность) и, как правило, лишь предполагается.

Выборка должна быть репрезентативной, т. е. отражать (при правильном ее осуществлении – с соблюдением соответствующих приемов) признаки всей совокупности. Добиваются этого путем случайного отбора, стратифицированного отбора, гнездового отбора. Например, можно взять каждую десятую статкарточку по данному виду преступлений, каждую десятую статкарточку, соответственно, по данным преступлениям в городской и отдельно – в сельской местности и т. п.

Практически выборка в 330 единиц, обладающих сходными признаками, достаточна для любого анализа. Обычно много пишут о проверке возможной величины ошибки для данной выборки или о доверительном интервале. На практике достаточно использовать таблицы ошибок выборки. В криминолого-статистических исследованиях ошибка ±% не является существенной.