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如同古特伯雷引用的诸多权威理论[43]，自杀事件大多发生在6月，极少发生在12月；大多发生在晚上，尤其是黎明时分，极少发生在中午，特别是12点到2点之间。
自杀频率最高的是教育程度不高的人，年龄在60岁至70岁之间，多为撒克逊人（奥廷根）。
整合这些观察，就会得出以下不容置疑的结论，即如果结果足够恒定，就至少可以对当前情况作出假设。
目前，统计数据几乎与个体没有直接关联。
密尔正确地指出，死亡率的统计对保险公司很有帮助，但却无法预测某个人的具体寿命。
阿道夫·瓦格纳认为，就统计规律而言，当处理较大的数字时，此类规律是有效的；只有当存在大量案例时，才能识别这种恒定的规律；单个案例往往显示的是变体和异常。
凯特勒使用圆的例证对此作出了精辟的说明：“如果用粗粉笔在黑板上画一个圆，并仔细研究各个组成部分，你所看到的都是极不规律的图像；但是如果你后撤几步，研究整个圆的图案，就会发现这是一个非常有规律的续表
圆形。”
但是，在画圆的时候一定要认真、准确，但你在绘画时碰巧划过苍蝇的尸体，一定要保持冷静，不能惊慌失措。
杜布瓦雷蒙[44]反对以下这种说法：“当邮政局长宣称，在每年处理的10万封信件中，总有一定数量的信件无法投递，我们并不认为这是什么大事——但是当凯特勒提到，在每10万人中，就有一定数量的罪犯，这一论断马上会引起我们的道德警觉，因为我们不愿看到，我们之所以不是罪犯，仅仅是由于其他人占了罪犯的份额。”
但事实上，我们无须对此感到遗憾，这就如同每年总会有一定数量的人摔断自己的腿，也总有一定数量的人死亡，反过来看，也总有一定数量幸运的人没有摔断自己的腿，或者没有死亡。
这就是无可辩驳的事实逻辑，其中并没有任何令人烦恼的东西。
另一方面，毫无疑问，犯罪统计要想用到实处，必须以截然不同的方式作出处理。
在研究自杀的统计数据时，只有对现有材料进行仔细研究，并且从不同角度进行分析，才能据此对个案作出推断。
但是，我们很少全面细致地审查犯罪统计数据；目前对此类数据的审查过于官僚化，并且受制于法律和司法程序影响。
犯罪学者可以为统计学家提供数据，但后者并不能从中提炼重要的理论。
翻开任何一个国家刑事法院年度工作的官方报告，你会看到成千上万的数字，透过这些数字，你可以了解到这些法院的艰苦工作，但是，这些数字很少发挥实际效用。
在我的面前，摆放着四份奥地利法院和刑事机构的年度报告，这些报告的完整性、准确性和装帧设计都很出色。
翻开最重要的报告——全国各部门刑法实施结果，你会看到报告中的各项记录非常完整：有多少人在这里或那里受到惩罚，他们的罪行是什么，根据年龄、社会地位、宗教、职业、财富等因素被判刑的比例是多少；接着是各种有关逮捕、量刑等事项的表格。
所有这些材料的价值只是表明，能否从司法官员的办案程序中发现某种规律性，其中很少包含在心理学层面有价值的材料。
在涉及文化、财富和先前判决的部分，可能包含一些心理学因素，但也只是做了极其普通的处理。
关于死刑判决的根据和动机，则几乎没有涉及。
在量刑活动中，我们很少考虑与教育程度、早年生活经历等有关的动机因素。
只有当统计数据在各个方面更加关注定性分析，而不仅仅是定量分析时，才能真正体现其科学价值。
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