АкушерствоАнатомияАнестезиологияВакцинопрофилактикаВалеологияВетеринарияГигиенаЗаболеванияИммунологияКардиологияНеврологияНефрологияОнкологияОториноларингологияОфтальмологияПаразитологияПедиатрияПервая помощьПсихиатрияПульмонологияРеанимацияРевматологияСтоматологияТерапияТоксикологияТравматологияУрологияФармакологияФармацевтикаФизиотерапияФтизиатрияХирургияЭндокринологияЭпидемиология

Выравнивание динамического ряда

Прочитайте:
  1. Анализ динамического ряда. Вычисление основных показателей динамического ряда
  2. Выравнивание окклюзионной поверхности путем укорочения зубов
  3. Дневники динамического наблюдения.
  4. Клиническая интерпретация гемодинамического профиля
  5. Клинические аспекты неинвазивного гемодинамического мониторинга
  6. Кровезаменители гемодинамического действия
  7. Лист динамического наблюдения
  8. Лист динамического наблюдения
  9. Лист динамического сестринского наблюдения

Изменение явления во времени происходит под влиянием многих факто­ров. Длительно действующие факторы определяют основное направление раз­вития явления в динамике — его тенденцию. Временно действующие факторы обуславливают случайные подъемы и спады величины явления относительно тенденции.

Динамика изучаемого явления обычно 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 динамического ряда.

При этом могут быть использованы следующие методы выравнивания: графический, укрупнение интервала, вычисление групповой средней, вы­числение скользящей средней, наименьших квадратов.

Графический метод предполагает выравнивание от руки или с помощью линейки, циркуля графического изображения динамики изучаемого явления.

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. Чаше всего суммируются последовательно три члена ряда, но можно брать и больше.

Пример 16: выравнивание динамического ряда данных о заболеваемости дизентерией по месяцам года представлено в таблице 10.


Окончание табл. 10

 

Месяцы Число больных за месяц Укрупнение интервала (число больных за квартал) Групповая средняя Скользящая средняя
        (3+5+6)/3=4,7
      20:3=6,7 (5+6+9)/З = 6,7
        (6+9+12)/З = 9
        (9+12+18)/3 = 13
      45:3 = 15 (12+18+15)/З = 15
        (18+15+14)/З = 15,7
        (15+14+9)= 12,7
      29:3 = 9.7 (14+9+6) = 9,7
        -

Увеличивая в данном динамическом ряду интервал до 3 месяцев, получа­ем число заболевших за квартал. 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.

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

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. Чтобы применить этот метод, динамический ряд должен иметь не менее 5 хронологических дат и интервалы между ними должны быть равными.

Выравнивание производится по линии, наиболее соответствующей харак­теру динамики изучаемого явления. Вначале определяют характер изменения изучаемого явления и подбирают уравнение зависимости между явлением и временем. Существует много уравнений, описывающих зависимость между изучаемыми явлениями. Линейная зависимость описывается параболой первого порядка, квадратическая зависимость — параболой второго порядка, кубиче­ская зависимость — параболой третьего порядка и т. д.

Чаще всего в практике здравоохранения используют выравнивание по уравнению линейной зависимости, т. е. параболе первого порядка = а + bх). Этот метод позволяет определить направление тенденции (снижение, рост), дать количественную оценку выявленной тенденции (стабилизация, умеренная, выраженная тенденция), оценить средние темпы ее развития и рассчитать про­гнозируемые уровни на следующий год.


Дата добавления: 2015-02-06 | Просмотры: 1085 | Нарушение авторских прав



1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |



При использовании материала ссылка на сайт medlec.org обязательна! (0.004 сек.)