Použití empirických (kvantitativních) metod v právu
Robert Zbíral


Znalec vs statistika
nRuger et al (2004) Supreme Court Forecasting Project
–předvídání rozhodnutí NS USA v roce 2002 (affirm/reverse)
–odborníci na danou oblast: úspěšnost 59,1 %
–statistický model (markanty věci vs minulé rozhodování): 75 %
–
n

Obecný úvod: výzkum v právu
nteoretický (doktrinální)
–cílem obyčejně normativní obhajoba určitého názoru
nvs empirický
–široce: výzkum založený na sledování skutečností (faktů) ve světě
–úzce: systematický sběr a analýza dat pomocí vědou uznaných metod (obyčejně kvantitativních)
nexistuje vlastně výhradně teoretický výzkum?
nje právní výzkum něčím specifický?
–často problém přístupu: jiný způsob uvažování (přesvědčení místo vysvětlení)
–neznalost výzkumných metod či jejich nezohlednění
–jde nám o obsah práva nebo jeho dopad?
nvýchodisko: právní výzkum pracující s daty (pozorováními)
–kvalitativní výzkum: základem je práce se slovy
–kvantitativní výzkum: základem je práce s čísly
–
n

Empirický výzkum v právu: vývoj
ntradice jdoucí až k americkým právním realistům
n(ne)zachycená behaviouralistická revoluce
–viz ale hnutí Law and Economics
nod 80. let v USA stále širší zastoupení
nv současnosti poměrně široce rozvinuté odvětví
–akademie
•vlastní časopisy: Journal of Empirical Legal Studies, Law and Policy, Law and Social Inquiry
•Cane a Kritzer: The Oxford Handbook of Empirical Legal Studies (OUP, 2012)
–praxe
•využití dostupných dat pro analýzu efektivity opatření (Regulatory Impact Assessment), úspěšnosti
žalob, výnosnost určitých řízení (poplatky) atd.
–
n

Schéma (empirického) výzkumného procesu



Výzkumný rámec
nVO: Jaký je vliv práva EU na český a slovenský právní řád?
nteorie:
–vliv práva EU na oba právní řády je shodný
–vliv práva EU na oba právní řády se v čase zvyšuje (přenos dalších pravomocí na EU)
•hypotéza: Změna primárního práva přenášející další oblasti do pravomocí EU zvyšuje celkový vliv
legislativy EU na právní řády
–vliv práva EU je vyšší u administrativních a regulativních právních aktů
•hypotéza: Návrhy zákonů implementující závazky plynoucí z členství z EU jsou méně kontroverzní než
„čistě vnitrostátní“ návrhy
–
n

Výzkumný rámec: operacionalizace proměnných
n„zhmotnění“ obecné záležitosti (konceptu) do fenoménu, který se odehrává v reálném světě
–co nejpřesnější vyjádření konceptu
–měřitelnost konceptu (vždy jistá míra abstrakce)
nvýběr případů- co chci vlastně dokázat?
–musí odpovídat záměru (čas, prostor atd.)
–vzorek vs celá populace (co vlastně vyvozuji?)
nVliv práva EU na právní řády ČR a SR
–právo EU (koncept) = všechny závazné i nezávazné akty vydané institucemi EU (proměnná)
–právní řád ČR (koncept) = schválené zákony v ČR v letech 1998-2013 (proměnná)
–administrativní a regulativní právní akty (koncept) = nekontroverzní akty (upřesňující koncept) =
nekontroverzní zákony (upřesňující koncept) = délka obecné rozpravy o návrhu zákona v 1. čtení
(proměnná)
–
n

Shromáždění dat a jejich kódování
nzákladní pravidla
–čím větší množství dat, tím přesvědčivější výsledky
•opět rozdíl vzorek vs populace (hlídat statistické hranice)
–problém výběru vzorku (vždy ovlivněno výzkumníkem)
•pravidla náhodného výběru (míra náhodnosti s ohledem na záměr)
•hrozba ovlivnění (bias)
–hlídat naplnění základních kritérií
•platnost: přesnost, v jaké data vyjadřují proměnnou (koncept)
•spolehlivost: míra replikovatelnosti jiným výzkumem
nkódování dat
–přeměna pozorování do číselné podoby
–kategorické (kvalitativní)
•nominální- zaznamenat lze pouze odlišnost (druh legislativního aktu EU, gestorský výbor)
•ordinální- lze určit pořadí (míra vlivu EU, číslo tisku)
–pokračující (kvantitativní)
•intervalové- rozdíly mezi hodnotami jsou stejné (teplota v stupních Celsia, datum přijetí zákona)
•poměrové- jasně definovaná nula a srovnání něco znamená (počet slov zákona)
–
n

Vztah mezi druhy proměnných a možnými početními operacemi
Lze počítat
Nominální
Ordinální
Intervalové
Poměrové
četnost distribuce
ano
ano
ano
ano
medián a percentily
ne
ano
ano
ano
sčítat a odečítat
ne
ne
ano
ano
průměr, stand. odchylka, stand. odchylka průměru
ne
ne
ano
ano
poměry, koeficient variance
ne
ne
ne
ano

Kde sehnat data?
njiž dostupné soubory dat
–obecné pro všechny disciplíny
•Dataverses: http://thedata.harvard.edu/dvn/
•ICPSR: http://www.icpsr.umich.edu/icpsrweb/landing.jsp
–orientované na právo
•různé druhy: http://www.law.harvard.edu/library/research/databases/justice.html
•mezinárodní soudnictví: http://www9.georgetown.edu/faculty/ev42/ICdata.htm
•SCOTUS: http://scdb.wustl.edu/
–vždy data + kódovací tabulka
nsběr vlastních dat
–právníci velmi dobří v hromadění a uchovávání dat
–pozor na dodržování pravidel výběru
nVliv práva EU na ČR a SR
–kolem 5000 návrhů zákonů, u každého 48 proměnných
–praktické obtíže při zpracování (dostupnost, spolehlivost)
n

Obsahová analýza
nQTA: quantitative text analysis
–data získána ze systematické a objektivní analýzy textů
–manuální kódování
•obsah textu posouzen výzkumníkem a převedeno na hodnoty
•Policy Manifestos Project, Comparative Constitutions Project
–počítačové kódování
•analyzuje program (např. Wordstat) na základě vymezených kritérií
–spolehlivost (lepší počítač) vs platnost (lepší výzkumník)
•srv. určení, zda návrh zákona je ovlivněn EU
–
n

Nástroje pro analýzu dat
nMS Excel
–deskriptivní statistika, statistické funkce
–analytické nástroje: modul analýza dat (doplňky aplikace Excel)
nstatistické programy (SPSS, Statistica)
–všechny možné i nemožné (grafické i početní) výstupy analýzy dat
nwebové nástroje (IBM Many Eyes- http://www-958.ibm.com/software/analytics/manyeyes/)
–upload vlastního datasetu a následné využití automatizovaných nástrojů
n
–
n

MS Excel- analýza dat



Program SPSS



IBM Many Eyes
n


Analýza dat: popis
n„nižší forma“: přehled
–shrnutí hodnot z dat (průměry, mediány), trendy, srovnávání
–často užitečné samo o sobě (pro některé údaje jediná forma)
–poznání (ohledání) dat- distribuce, vhodnost pro pokročilejší statistické operace
•upozornění na možné zajímavé skutečnosti
n„vyšší forma“: popisné vyvozování (interpretace)
–z informací, které mám k dispozici, vyvodím informaci o dané skutečnosti, i když jí nedisponuji
•nejčastěji aplikace poznatků ze vzorku na populaci
•pamatovat na soulad záměru a analýzy (vyvodit z činnosti ÚS info o obecných soudech?)
nz popisu nelze činit žádné závěry o důvodech nebo vztazích mezi proměnnými
n

Zdroj: http://comparativeconstitutionsproject.org/ccp-visualizations/
n
Rozšiřování základních práv v ústavách

Zdroj: http://contentini.com/an-analysis-of-uk-parliamentary-language-1935-2010/
–
n
Frekvence užití slov v britské Dolní sněmovně
Graph of Parliamentary Word Usage for: British, Community

nZdroj: Pedrazzani a Pinto 2013.
Postoje aktérů v parlamentních diskuzích o ratifikaci ESM a Fiskálního kompaktu


n
n561/2004= školský zákon
n1/1993= Ústava
n141/1961= trestní řád
n235/2004= zákon o DPH
n
–
n
Četnost návrhů novelizací zákonů (období 2006-2010)

Vliv práva EU na návrhy českých zákonů
nprocentuální kumulativní vliv (vysoký=1, střední=0,4, nízký=0,25, žádný=0)
–

Proměnná délka obecné rozpravy v 1. čtení
nnávrhy zákonů předložené PSP v období 1998-2013, v minutách
–

Proměnná délka obecné rozpravy v 1. čtení
nrozdělení na návrhy s vlivem EU a bez něj (nezobrazené odlehlé hodnoty nad 200 minut)
–

Analýza: kauzalita
njde nám o zjištění vlivu jedné proměnné (nezávislé) na jinou (závislou)
–rozdíl mezi dvěma popisnými proměnnými: kdy existuje dopad a kdy ne (nulová hypotéza)
n„základní problém kauzálního vyvozování“
–nelze současně mít i nemít vliv stejné věci
–vyvozování skutečnost vs neskutečnost (factual vs contra-factual)
–proto u tohoto typu výzkumu nikdy pravda/nepravda (jen pravděpodobnost)
npřístup k řešení problému
–experiment
•simulace s proměnnými, aby byl zjištěn kauzální vztah
•Hume: časová blízkost, příčina před dopadem, dopad nesmí nastat před příčinou
–korelační přístup
•sledujeme pouze věci odehrávající se ve světě
–
n

Analýza: kauzalita
nobsah vztahu mezi proměnnými
–rozdíl může být vlivem náhody nebo velikosti vzorku
–1. kritérium: statistická významnost
•úroveň pravděpodobnosti, že rozdíl nastane
•standardem min. 0,95 hladina (v 95 případech ze 100 se vyskytne rozdíl)
–2. kritérium: rozsah rozdílu mezi proměnnými
•nepatrný, střední, velký
nkorelace
–vztah mezi dvěma proměnnými
•pokud je zde vztah mezi proměnnými, tak rozptyl dat od průměru u jedné proměnné má stejný či zcela
opačný směr u rozptylu od průměru u druhé proměnné
•korelační koeficient: mezi 1 (perfektně pozitivní korelace) a -1 (perfektně negativní)
•pokud KK umocněn, tak získáme hodnota míry rozptylu sdílené u jedné proměnné tou druhou (0,4
znamená vysvětlení 40 % rozptylu)
–možnost vyjádření pomocí grafů (scatterplot a regresní přímka) nebo samotného výpočtu (Pearsonův
nebo Spearmanův koeficient)
–nedovoluje určit směr kauzality!
–
n

„Téměř“ perfektní kladná korelace mezi proměnnými
nvztah mezi počtem řečníků v obecné rozpravě 1. čtení a délkou rozpravy (návrhy zákonů v PSP,
2006-2010)
–

„Téměř“ nulová korelace mezi proměnnými
nvztah mezi délkou obecné rozpravy v 1. čtení (minuty) a délkou legislativní procesu (dnů) (návrhy
zákonů v PSP, 2006-2010)
–

Korelace: výpočet
nkorelace mezi mírou vlivu EU na daný návrh zákona a délkou obecné rozpravy v 1. čtení
–testování hypotézy kontroverznosti
–vliv EU (0= žádný, 1= malý, 2= velký)
–Spearmanův korelační koeficient= jedna z proměnných ordinální (vliv EU)
–
–interpretace: dokázán negativní vztah (čím více vlivu EU, tím kratší diskuze)
•významnost: hladina 0,01 (99 případů ze 100)
•rozsah rozdílu: střední
–

Korelace: výpočet
nkorelace mezi mírou vlivu EU na daný návrh zákona a délkou projednávání
–testování hypotézy kontroverznosti
–vliv EU (0= žádný, 1= malý, 2= velký)
–Spearmanův korelační koeficient= jedna z proměnných ordinální (vliv EU)
–
–interpretace: jakoby naznačen negativní vztah (čím více vlivu EU, tím kratší projednávání)
•významnost: chybí (cca 75 případů ze 100)
•rozsah rozdílu: nulový
–

Dvouvýběrový t-test a parametry legislativního procesu (Slovensko, Národní rada, 2006-2010)

Návrhy bez vlivu EU
Návrhy s vlivem EU
t stat
hlad. st. významn. (oboustranná)
stupně volnosti
velikost efektu (r)
Délka projednávání (dnů)
71,8
76,9
-1,84
0,07
461
0,09
Přítomno při hlasování
131,4
133,7
-2,04
0,04
502
0,09
Hlasů pro
93
94,4
-0,68
0,50
526
0,03
Hlasů proti
13,7
7,2
4,23
0,00
520
0,18
Délka obecné rozpravy (slov)
3240,5
2131,8
5,7
0,00
471
0,25
Počet pozměňovacích návrhů z výborů (2007)
10,7
20,4
-3,9
0,00
241
0,24

Analýza: kauzalita
nzpět k „základnímu problému“
–co když je vztah mezi proměnnými ovlivněn i něčím dalším (jinou proměnnou)?
npostup: hledat alternativní vysvětlení vztahu mezi proměnnými (vysvětlující teorii)
–příklad:
•kratší obecnou rozpravu může způsobovat také to, že se projednává novela a ne nový zákon (nebo
délka zákona, navrhovatel atd.)
•co z toho má větší vliv
–řešení tzv. kontrolní proměnné- musíme ji držet nezměněnou, aby nedošlo k vlivu na závislou
proměnnou
•výše: mohu najít příklady, kdy jediným rozdílem mezi případy bude vliv EU (délka, novela,
navrhovatel)
•shodně už Stuart Mill a logika komparace vysvětlující odlišnosti
–statisticky: mnohonásobná (vícenásobná) regrese
–
n

Vliv jednotlivých proměnných- lineární vícenásobná regrese v SPSS
nzávislá proměnná: délka obecné rozpravy v 1. čtení  v min. (návrhy zákonů předložené PSP v letech
1998-2013)
–

Závěry
nvýhody kvantitativních metod
–testování hypotéz proti širokému okruhu dat
–redukce komplexních otázek do indikátorů pro (statistickou) analýzu
–specificky pro právníky
•vynucuje si přesný výzkumný rámec
•zkoumaní (reálného) dopadu, potlačení normativního přístupu
nlimity kvantitativních metod
–dobrý kvantitativní výzkum vyžaduje naplnění řady podmínek a dodržení správných postupů
•hrozba: vadné výsledky či manipulace s nimi
–složitá interpretace výsledků pro právnickou obec
•nezkušenost s metodami i matematikou
–příklad: je nejlepší soud, který rozhoduje nejrychleji, či ten, který má nejméně rozsudků
vrácených odvolačkou?

Závěry
Page 321 of The American Political Science Review, Vol. 52, No. 2, Jun., 1958