Абсолютные величины. Для сравнительного анализа статистических данных используется статистические величины: абсолютные, относительные

СТАТИСТИЧЕСКИЕ ВЕЛИЧИНЫ

Для сравнительного анализа статистических данных используется статистические величины: абсолютные, относительные, средние.

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: 2014-12-24