Абсолютные величины
Абсолютные величины, полученные в сводных таблицах в ходе статистического исследования, отражают абсолютный размер явления (число лечебно-профилактических учреждений, число коек в больнице, численность населения, число умерших, родившихся, заболевших и т.д.). Ряд статистических исследований завершается получением абсолютных величин. В некоторых случаях они могут быть использованы для анализа изучаемого явления, например, при изучении редких явлений, при необходимости знать точный абсолютный размер явления, при необходимости обратить внимание на отдельные случаи изучаемого явления и др. При малом числе наблюдений, в том случае, когда не требуется определения закономерности, также могут использоваться абсолютные числа.
В значительной части случаев абсолютные величины не могут быть использованы для сравнения с данными других исследований. Для этого служат относительные и средние величины.
Относительные величины
Относительные величины (показатели, коэффициенты) получаются в результате отношения одной абсолютной величины к другой. Наиболее часто используются следующие показатели: интенсивные, экстенсивные, соотношения, наглядности.
Интенсивные - показатели частоты, интенсивности, распространенности явления в среде, продуцирующей данное явление. В здравоохранении изучаются заболеваемость, смертность, инвалидность, рождаемость и другие показатель здоровья населения. Средой, в которой происходят процессы, является население в целом или его отдельные группы (возрастные, половые, социальные, профессиональные и др.). В медико-статистических исследованиях явление представляет собой как бы продукт среды. Например, население (среда) и заболевшие (явление); больные (среда) и умершие (явление) и т. д.
Интенсивный показатель
| =
| Абсолютный размер явления * 100 (1000,10000,100000)
| Абсолютный размер среды, продуцирующей данное явление
| Величина основания выбирается в соответствии в величиной показателя - на 100, 1000, 10000, 100000, в зависимости от этого показатель выражается в процентах, промилле, продецимилле,просантимилле.
Вычисление интенсивного показателя производится следующим образом: например, в Иране в 1995г. проживало 67283 тыс. жителей, в течение года умерло 380200 человек.
Показатель смертности
| =
| 380200 * 1000
| =
| 5,8%.
|
| Интенсивные показатели могут быть общими и специальными.
Общие интенсивные показатели характеризуют явление в целом. например, общие показатели рождаемости, смертности, заболеваемости, вычисленные ко всему населению административной территории.
Специальные интенсивные показатели (погрупповые) применяются для характеристики частоты явления в различных группах (заболеваемость по полу, возрасту, смертность среди детей в возрасте до 1 года, летальность по отдельным нозологическим Формам и т.д.).
Интенсивные показатели применяются: для определения уровня. частоты, распространенности явления; для сравнения частоты явления в двух различных совокупностях; для научения изменений частоты явления в динамике.
Экстенсивные - показатели удельного веса, структуры, характеризуют распределение явления на составные части, его внутреннюю структуру. Вычисляются экстенсивные показатели отношением частиявления к целому и выражаются в процентах или долях единицы.
Экстенсивный показатель
| =
| Абсолютный размер части явления * 100
| Абсолютный размер явления в целом
| Вычисление экстенсивного показателя производится следующим образом: например, в Греции в 1997 г. функционировало 719 больниц, в том числе 214 - больниц общего профиля.
Удельный вес больниц общего
профиля
| =
| 214 * 100
| =
| 29.8%
|
| Экстенсивные показатели используются для определения структуры явления и сравнительной оценки соотношения составляющих его частей. Экстенсивные показатели всегда взаимосвязаны между собой, т. к. их сумма всегда равна 100 процентам: так, при изучении структуры заболеваемости удельный вес отдельного заболевания может возрасти при его истинном росте; при одном и том же его уровне, если число других заболеваний снизилось; при снижении числа данного заболевания, если уменьшение числа других заболеваний происходит более быстрыми темпами.
Соотношения - представляют собой соотношение двух самостоятельных, независимых друг от друга, качественно разнородных величин. К показателям соотношения относятся показатели обеспеченности населения врачами, средними медицинскими работниками, больничными койками и др.
Показатель соотношен.
| =
| Абсолютный размер явления * 100 (1000, 10000, 100000)
| Абс. размер среды, не продуцирующей данное явление
| Вычисление показателя соотношения производится следующим образом: например, в Ливане с численностью населения 3789 тыс. жителей в медицинских учреждениях в 1996 году работали 3941 врачей.
Показатель обеспеченности населения врачами
| =
| 3941 * 10000
| =
| 10,4 о/ооо
|
| Наглядности - применяются с целью более наглядного и доступного сравнения статистических величин. Показатели наглядности представляют удобный способ преобразования абсолютных, относительных или средних величин в легкую для сравнения Форму. При вычислении этих показателей одна из сравниваемых величин приравнивается к 100 (или 1), а остальные величины пересчитываются соответственно этому числу.
Показатель наглядности
| =
| Явление 1 * 100
| Такое же явление из ряда сравниваемых, принятое за 100
| Вычисление показателей наглядности производится следующим образом: например, численность населения Иордании составила: в 1994г. - 4275 тыс. человек, в 1995г. - 4440 тыс. человек, в 1996г.- 5439 тыс. человек.
Показатель наглядности: 1994г.-100%;
1995г.
| =
| 4460 *100
| =
| 103.9%;
|
|
|
|
|
|
| 1996г.
| =
| 5439*100
| =
| 127.2%
|
| Показатели наглядности указывают, на сколько процентов или во сколько раз произошло увеличение или уменьшение сравниваемых величин. Показатели наглядности используются чаше всего для сравнения данных в динамике, чтобы представить закономерности изучаемого явления в более наглядной форме.
При пользовании относительными величинами могут быть допущены некоторые ошибки. Приведем наиболее частые из них:
1. Иногда судят об изменении частоты явления на основе экстенсивных показателей, которые характеризуют структуру явления, а не его интенсивность.
3. При расчете специальных показателей следует правильно выбирать знаменатель для расчета показателя: например, показатель послеоперационной летальности необходимо рассчитывать по отношению к оперированным, а не всем больным.
4. При анализе показателей следует учитывать Фактор времени:
нельзя сравнивать между собой показатели, вычисленные за различные периоды времени: например, показатель заболеваемости за год и за полугодие, что может привести к ошибочным суждениям.
5. Нельзя сравнивать между собой общие интенсивные показатели, вычисленные из неоднородных по составу совокупностей, поскольку неоднородность состава среды может влиять на величину показателя.
2. Нельзя складывать и вычитать статистические показатели, которые рассчитаны из совокупностей, имеющих разную численность, ибо это приводит к грубым искажениям показателя.
Средние величины
Средние величины дают обобщающую характеристику статистической совокупности по определенному изменяющемуся количественному признаку.
Средняя величина характеризует весь ряд наблюдений одним числом, выражающим общую меру изучаемого признака. Она нивелирует случайные отклонения отдельных наблюдений и дает типичную характеристику количественного признака.
Одним из требований при работе со средними величинами является качественная однородность совокупности, для которой рассчитывается средняя. Только тогда она будет объективно отображать характерные особенности изучаемого явления. Второе требование заключается в том, что средняя величина только тогда выражает типичные размеры признака, когда она основывается на массовом обобщении изучаемого признака, т.е. рассчитывается на достаточном числе наблюдений.
Средние величины получаются из рядов распределения (вариационных рядов).
Вариационный ряд - ряд однородных статистических величин, характеризующих один и тот же количественный учетный признак, отличающихся друг от друга по своей величине и расположенных в определенном порядке (убывания или возрастания).
Элементами вариационного ряда являются:
Варианта - v - числовое значение изучаемого меняющегося количественного признака.
Частота - p (pars) или f (frequency) - повторяемость вариант в вариационном ряду, показывающая, как часто встречается та или иная варианта в составе данного ряда.
Общее число наблюдений - n (numerus) - сумма всех частот: n=ΣΡ. Если общее число наблюдений более 30,статистическая выборка считается большой, если n меньше или равно 30 - малой.
Вариационные ряды бывают прерывные (дискретные), состоящие из целых чисел, и непрерывные, когда значения вариант выражены дробным числом. В прерывных рядах смежные варианты отличаются друг от друга на целое число, например: число ударов пульса, число дыханий в минуту, число дней лечения и т.д. В непрерывных рядах варианты могут отличаться на любые дробные значения единицы. Вариационные ряды бывают трех видов. Простой - ряд, в котором каждая варианта встречается один раз, т.е. частоты равны единице.
О бычный - ряд, в котором варианты встречаются более одного раза.
Сгруппиров а нный - ряд. в котором варианты объединены в группы по их величине в пределах определенного интервала с указанием частоты повторяемости всех вариант, входящих в группу.
Сгруппированный вариационный ряд используют при большом числе наблюдений и больном размахе крайних значений вариант.
Обработка вариационного ряда заключается в получении параметров вариационного ряда (средней величины, среднего квадратического отклонения и средней ошибки средней величины).
Дата добавления: 2015-02-06 | Просмотры: 1284 | Нарушение авторских прав
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
|