Handboek Delictgerichte
Criminaliteitsanalyse
Het
Handboek Delictgerichte Criminaliteitsanalyse richt zich
op één type delict - in dit geval woninginbraak
- en laat stap voor stap zien op welke wijze criminaliteitsanalisten
gegevens over dit delict kunnen verzamelen, schonen, bewerken
en analyseren. Hieronder vindt u een klein voorproefje uit het
Handboek. Dit voorproefje bespreekt de analyse van herhaald slachtofferschap
op basis van beschikbare politiegegevens. |
Herhaald slachtofferschap
Om inzicht te krijgen in het fenomeen herhaald slachtofferschap
gaan wij in onze analyse in op de omvang van het aantal herhaalde
woninginbraken, de mate waarin de gegeven aantallen afwijken van
hetgeen op basis van het toeval mag worden verwacht en het tijdsverloop
tussen deze herhalingen. Aangezien de omvang van het aantal woninginbraken
sterk samenhangt met de mate van stedelijkheid, onderzoeken wij
of er ook een dergelijk verband met herhaald slachtofferschap
is te vinden. |
Aantal herhaalde woninginbraken
Allereerst maken wij een kruistabel waarin wij zien in hoeveel
woningen er, gedurende de analyseperiode, één of
meerdere malen is ingebroken. Wij kijken hierbij zowel naar de
regio als geheel als naar kleinere geografische eenheden zoals
de districten en gemeenten.
Hoe hoog is het aantal herhaalde woninginbraken
in de regio en de daar onder vallende onderdelen (districten
en gemeenten)? |
filter/bestand: |
Filtinbr |
gebruikte variabelen: |
Aantinbr
district
gemeente |
analyse instrument: |
kruistabel |
bijzonderheden bij deze analyse: |
Adressen waar gedurende de onderzoeksperiode extreem
vaak is ingebroken (bijvoorbeeld: meer dan 9 keer), worden
door ons in het bestand opgezocht en nader bekeken. Vaak betreft
het hier adressen waarin meerdere huishoudens zijn ondergebracht.
Denk bijvoorbeeld aan studentenhuizen, kamerverhuur en bejaardentehuizen.
Deze gevallen worden apart in de rapportage vernoemd. |
syntax: |
CROSSTABS
/TABLES=
aantinbr BY district gemeente
/FORMAT= AVALUE TABLES
/CELLS= COUNT COLUMN. |
|
Kansberekening
De omvang van herhaald slachtofferschap wordt natuurlijk voor
een groot deel bepaald door de lengte van de analyseperiode. Wanneer
wij onze analyse uitstrekken over vijf jaar dan zal het aantal
en het percentage herhaald slachtoffers veel hoger uitpakken dan
wanneer wij ons tot één jaar zouden beperken. Om
onze bevindingen te kunnen vergelijken met andere onderzoeken
is het daarom noodzakelijk om een objectief vergelijkingscijfer
vast te stellen die het probleem van de verschillende analyseperiodes
omzeilt. Dit cijfer wordt gevormd door het aantal herhaalde woninginbraken
te relateren aan het aantal dat (in diezelfde periode) op basis
van het toeval mag worden verwacht.
Deze kansberekening kan het best met behulp van een rekenmachine
of spreadsheetprogramma worden uitgevoerd en wel aan de hand van
het volgende stappenplan.
- Allereerst berekenen wij het percentage woningen dat in de
analyseperiode door woninginbrekers is bezocht. Hiervoor nemen
wij het totaal aantal woninginbraken dat in de analyseperiode
in het analysegebied plaatsvonden, delen dit door het totaal
aantal woningen en vermenigvuldigen dit getal met 100. Dit getal
noemen wij L. L= (Ninbraken /
Nwoningen) * 100.
- Vervolgens berekenen wij de theoretische kans dat een woning
in dezelfde periode 2, 3, 4, enz. maal door een inbraak wordt
getroffen. Hiervoor gebruiken wij de zogenaamde Poisson-verdeling.
· De theoretische kans dat één woning in
de gegeven periode 2 maal door een woninginbreker wordt bezocht
is dan L maal L. P(2)=L*L
oftewel P(2)= 2L.
· De theoretische kans dat één woning in
de gegeven periode 3 maal door een woninginbreker wordt bezocht
is dan L maal L. P(3)=L*L*L
oftewel P(3)= 3L.
· Enz.
- Door de theoretische kans met het totaal aantal woningen te
vermenigvuldigen, krijgen wij een overzicht van het aantal woningen
die op basis van het toeval 1, 2 of meer maal door inbrekers
wordt bezocht.
- In de vierde kolom van de tabel vullen wij het aantal woningen
dat in werkelijkheid 2, 3, 4, enz. maal door inbrekers is bezocht.
- Door de werkelijke aantallen herhaalde woninginbraken te delen
door de aantallen die op basis van het toeval mogen worden verwacht,
ontstaan de vergelijkingscijfers die wij nodig hebben.
In hoeverre wordt herhaald slachtofferschap
bepaald door toeval? |
bijzonderheden bij deze analyse: |
Voer het stappenplan uit en vul de onderstaande tabel
in. |
Aantal malen slachtoffer |
Verwacht % |
Verwacht aantal woningen |
Werkelijk aantal woningen |
Werkelijk aantal /verwacht aantal woningen |
2 maal |
|
|
|
|
3 maal |
|
|
|
|
4 maal |
|
|
|
|
.. |
|
|
|
|
.. |
|
|
|
|
.. |
|
|
|
|
.. |
|
|
|
|
.. |
|
|
|
|
Totaal |
|
|
|
|
|
Tijdsverloop
Voor de preventieve en repressieve aanpak van herhaald slachtofferschap
is het belangrijk te weten hoeveel tijd er tussen de opeenvolgende
misdrijven zit. Immers, hoe korter deze periode des te eerder
moeten maatregelen worden geëffectueerd.
Om hier inzicht in te krijgen, volgen wij 5 verschillende stappen.
- Allereerst zetten wij het inbraakfilter aan en sorteren ons
bestand op straatnaam, huisnummer, (toevoeging), pleegdatum
en pleegtijd.
- Vervolgens gebruiken wij de LAG-functie om één
registratie terug te kijken en te zien of het om dezelfde woning
gaat. Indien dit het geval is, berekenen wij in seconden het
tijdsverloop tussen de twee inbraken.
- Indien de periode tussen de inbraken kleiner is dan 24 uur
(oftewel 86400 seconden) dan worden de inbraken niet opgevat
als herhaalde inbraken.
- Tenslotte berekenen wij binnen hoeveel dagen, weken en maanden
de herhaalde woninginbraken plaatsvonden. Deze berekeningen
bewaren wij in de nieuwe variabelen ‘verloopd’,
‘verloopw’ en ‘verloopm’.
- Deze aantallen kunnen wij in frequentietabellen en grafieken
uiteenzetten.
Let op: Bij deze berekeningen gaan wij uit van het aantal herhalingen
dat binnen een bepaalde periode heeft plaatsgevonden. Zo spreken
wij over bijvoorbeeld ‘binnen één week’.
Dit betekent dat de berekeningen over de perioden elke keer naar
boven zijn afgerond.
Wat is het tijdsverloop tussen de verschillende
herhaalde woninginbraken? |
filter/bestand: |
Filtinbr |
gebruikte variabelen: |
Aantinbr
Str_naam
Huisnumm
Pldt
Adresnum |
analyse instrument: |
frequencies |
bijzonderheden bij deze analyse: |
Let op: Bij deze berekeningen gaan wij uit van het aantal
herhalingen dat binnen een bepaalde periode heeft plaatsgevonden.
Zo spreken wij over bijvoorbeeld ‘binnen één
week’. Dit betekent dat de berekeningen over de perioden
elke keer naar boven zijn afgerond. |
syntax: |
*Stap 1
USE ALL.
FILTER BY filtinbr.
EXECUTE.SORT CASES BY Aantinbr (D) str_naam (D) huisnumm
(D) pldt (D).
*Stap 2
IF (adresnum = LAG(adresnum))
lagtijd = LAG(pldt).
EXECUTE.
COMPUTE verloop = lagtijd -pldt.
*Stap 3
FILTER OFF.
USE ALL.
SELECT IF (SYSMIS(verloop) | verloop > 86400).
EXECUTE.
*Stap 4
COMPUTE verloopd = RND(CTIME.DAYS(verloop+(60*60*11+(60*59)))).
RECODE verloopd (0=SYSMIS).
COMPUTE verloopw = RND(verloopd/7+0.499).
COMPUTE verloopm = RND(verloopd/365*12+0.499).
EXECUTE.
*Stap 5
FREQUENCIES
VARIABLES = verloopm
/BARCHART PERCENT
/ORDER= ANALYSIS.
FREQUENCIES
VARIABLES = verloopw verloopd
/ORDER= ANALYSIS. |
|
Relatie met stedelijkheid
De omvang van woninginbraak in een bepaald gebied hangt sterk
samen met de mate van stedelijkheid van dat gebied. Wij gaan nu
onderzoeken of hetzelfde ook geldt voor herhaalde woninginbraken.
Is er een verband tussen stedelijkheid en herhaald
slachtofferschap? |
filter/bestand: |
filtinbr |
gebruikte variabelen: |
Sted
Hhslacht |
analyse instrument: |
kruistabel |
bijzonderheden bij deze analyse: |
|
syntax: |
USE ALL.
FILTER BY filtinbr.
EXECUTE.
CROSSTABS
/TABLES=sted BY hhslacht
/FORMAT= AVALUE TABLES
/STATISTIC=CHISQ
/CELLS= COUNT. |
|
Tip: Elders op deze site vind u meer informatie
over de onderwerpen Delictgerichte
Criminaliteitsanalyse en Herhaald Slachtofferschap. |
|
|