АкушерствоАнатомияАнестезиологияВакцинопрофилактикаВалеологияВетеринарияГигиенаЗаболеванияИммунологияКардиологияНеврологияНефрологияОнкологияОториноларингологияОфтальмологияПаразитологияПедиатрияПервая помощьПсихиатрияПульмонологияРеанимацияРевматологияСтоматологияТерапияТоксикологияТравматологияУрологияФармакологияФармацевтикаФизиотерапияФтизиатрияХирургияЭндокринологияЭпидемиология

ДИНАМИЧЕСКИЕ РЯДЫ

При изучении динамики какого-либо явления прибегают к построе­нию динамического ряда.

Динамический ряд - это ряд однородных статистических вели­чин, показывающих изменение какого-либо явления во времени и расположенных в хронологическом порядке через определенные промежутки времени.

Числа, составляющие динамический ряд, называются уровнями.

У ровень ряда - размер (величина) того или иного явления, достигнутый в определенный период или к определенному моменту времени.

Уровни ряда могут быть представлены абсолютными, относительны­ми или средними величинами.

Динамические ряды делятся на простые (состоящие из абсолютных величин) и сложные (состоящие из относительных или средних вели­чин).

Простые динамические ряды могут быть моментными и интервальны­ми.

Моментный динамический ряд состоит из величин, характеризую­щих явление на какой-то определенный момент (дату). Примером могут служить статистические сведения, обычно регистрируемые на начало или конец месяца, квартала, года (численность населения на начало года, число врачей, средних медицинских работников на конец года, число лечебных учреждений, коек на конец года и т.д.).

Интерв а льный динамический ряд состоит из чисел, характеризую­щих явление за определенный промежуток времени (интервал) - за неделю, месяц, квартал, год и т. д. Примером такого ряда могут служить данные о числе родившихся, умерших за год, число инфек­ционных заболеваний за месяц и т. д. Особенностью интервального ряда является то, что его члены можно суммировать (при этом ук­рупняется интервал), или дробить. Например, имея данные о коли­честве заболевших дизентерией, зарегистрированных за каждые день, можно построить динамический ряд с интервалом в неделю, месяц, год.

Динамические ряды могут подвергаться преобразованиям, целью которых является выявление особенностей изменения изучаемого про­цесса, а также достижение наглядности.

Прежде всего ряд может быть охарактеризован самими величинами членов ряда, называемыми уровнями. Величина первого члена ряда носит название начального (исходного) уровня, величина послед­него члена ряда - конечного уровня. Средняя величина из всех чле­нов ряда называется средним уровнем.

Абсолютный прирост (убыль) - величина разности между последующим и предыду­щим уровнями; прирост выражается числами с положи­тельным знаком, убыль - с отрицательным знаком. Значение прироста или убыли отражают изменения уровней динамического ряда за оп­ределенный промежуток времени.

Темп рост а (снижения) - показывает отношение каждого после­дующего уровня к предыдущему уровню и обычно выражается в процен­тах.

Темп прирост а (убыли) - отношение абсолютного прироста или убыли каждого последующего члена ряда к уровню предыдущего, выра­женное в процентах. Темп прироста может быть вычислен также по формуле: Темп роста - 100%

Абсолютное значение одного процента приро с та (убыли) - полу­чается от деления абсолютной величины прироста или убыли на пока­затель темпа прироста или убыли за тот же период.

Для более наглядного выражения нарастания или убывания ряда можно преобразовать его путем вычисления показателей наглядности, показывающих отношение каждого члена ряда к одному из них, приня­тому за сто процентов.

Примеры расчета показателей динамического ряда представлены в таблице 10.

Таблица 10

Младенческая смертность в Индии в 1992-1995гг. (на 1000)

Абсолютный прирост (убыль):

1993: 98.0 - 95.0 = + 3.0

1994: 96.0 - 98.0 = - 2.0

1995: 87.9 - 96.0 = - 8.1

Темп роста (убыли):

;

Темп прироста (убыли):

; ;

Показатель наглядности:

1992: = 100%; ;

;

Иногда динамика изучаемого явления представлена не в виде неп­рерывно меняющегося уровня, а отдельными скачкообразными измене­ниями. В этом случае для выявления основной тенденции в развитии изучаемого явления прибегают к выравниванию д инамического ряда. При этом могут быть использованы следующие приемы: укрупнение ин­тервала, вычисление групповой средней, вычисление скользящей средней, выравнивание методом наименьших квадратов.

Укрупнение интервала производят путем суммирования данных за ряд смежных периодов. В результате получаются итоги за более про­должительные промежутки времени. Этим сглаживаются случайные ко­лебания и более четко определяется характер динамики явления.

Вычисление групповой средней заключается в определении сред­ней величины каждого укрупненного периода. Для этого необходимо суммировать смежные уровни соседних периодов, а затем сумму раз­делить на число слагаемых. Этим достигается большая ясность изме­нений во времени.

Вычисление скользящей средней в некоторой степени устраняет влияние случайных колебаний на уровни динамического ряда и более заметно отражает тенденцию явления. При ее вычислении каждый уро­вень ряда заменяется на среднюю величину из данного уровня и двух соседних с ним. Чаще всего суммируются последовательно три члена ряда, но можно брать и больше

Пример выравнивания динамического ряда данных о заболеваемости дизентерией по месяцам года представлен в таблице 11.

Таблица 11.

Число заболеваний дизентерией по месяцам года

Увеличивая в данном динамическом ряду интервал до 3 месяцев получаем число заболевших за квартал (графа 3, табл.11). Получен­ные данные указывают на постепенное возрастание числа заболевших дизентерией и его максимум в 3 квартале, после чего заболевае­мость снижается.

Разделив каждую полученную сумму на 3 (число месяцев в квар­тале), получаем средние величины по группам, отражающие ту же за­кономерность (графа 4. табл.11).

Скользящая средняя обычно вычисляется как средня арифметичес­кая из 3 смежных уровней (данного, предыдущего и последующего). Для первого и последнего уровней скользящая средняя не рассчиты­вается (графа 5, табл.11).

Для 2-го уровня: = 2, 7; для 3-го уровня: = 3.7 и т. д.

Метод наименьших квадратов - один из наиболее точных способов выравнивания динамического ряда. Этот метод преследует цель ус­транить влияние временно действующих причин, случайных факторов и выявить основную тенденцию в динамике явления, вызванную воздей­ствием только длительно действующих факторов. Выравнивание произ­водится по линии, наиболее соответствующей характеру динамики изучаемого явления, при наличии основной тенденции к росту или снижению частоты явления. Такой линией является обычно прямая, которая наиболее точно характеризует основное направление изменений. Этот метод позволяет дать количественную оценку выявлен­ной тенденции и на этой основе рассчитать прогнозируемые уровни на следующий год.

Дата добавления: 2015-02-06 | Просмотры: 1384 | Нарушение авторских прав