Calculul neomogenității de la CCR

În statistică există conceptul de omogenitate, dar și cel de neomogenitate. Numai că statistica lucrează cu colectivități ce depășesc 16 elemente. reprezentativitatea este stabilită în funcție de un prag, prag ce dă numărul minim de elemente necesar pentru ca eroarea să fie mai mică decât o valoare stablită. La sondaje se fac specificările de rigioare. În cazul CCR datorită numărului mic de elemente, nouă, nicio statistică nu mai spune nimic relevant.

Se consideră N numărul partidelor parlamentare. Se consideră K numărul formațiunilor cu care sunt percepuți membri CCR. Acest număr include și independenții. Se calculează indicatorul de neomogenitate IN care este dat de relația:

 IN = K / M

unde M = minim {9, N}. Îndicatorul este mai mare ca zero și cel mult egal cu 1.

Dacă CCR:

- nu conține niciun independent,

- toți membri au fost membri unui partid,

- numărul partidelor parlamentare este 7,

indicatorul IN = 1/7= 0,14 neomogenitatea este foarte mică.

Dacă CCR:

-  conține 5 independenți,

- 4 membri au fost membri a 3 partide,

- K = 3+1=4,

- numărul partidelor parlamentare este 8,

indicatorul IN = 4/8= 0,5 neomogenitatea este medie.

Dacă CCR:

- nu conține  independenți,

- 9 membri au fost membri a 3 partide,

- K = 3=3,

- numărul partidelor parlamentare este 8,

indicatorul IN = 3/9= 0,33 neomogenitatea este mică.

Dacă CCR:

- conține 3 independenți,

- 6 membri au fost membri a 5 partide,

- K = 5+1=6,

- numărul partidelor parlamentare este 7,

indicatorul IN = 6/7= 0,85 neomogenitatea este mare.

Valabilitatea votului devine cu atât mai accentuată cu cât neomogenitatea este mai mare, căci jurații provenind dintr-o mare varietate de convingeri și doctrine, ajungând la aceeași concluzie, înseamnă că aceea este soluția.

O analiză calitativă va aduce mult mai multe elemente care să definească în viitor:

- numărul optim de jurați ai curții,

- mecanismul de validare al deciziilor,

- termenele de derulare a activităților.

Și aici trebuie să-și facă locul știința, căci acum în secolul al XXI-lea se știu multe despre data analysis și despre data science, iar produsele software sunt gârlă. E nevoie doar de crearea unei baze de date cât mai completă care să permită un rezultat corect din punct de vedere științific.

(07 iunie 2018)