Интенсивные показатели используются как для сравнения, сопоставления динамики частоты изучаемого явления во времени, так и для сравнения, сопоставления частоты этого же явления в один и тот же промежуток времени, но в различных учреждениях, на различных территориях и т.д.
Для расчета интенсивного показателя необходимо иметь данные об абсолютном размере явления и среды, его продуцирующей. Абсолютное число, характеризующее размер явления, делится на абсолютное число, показывающее размер среды, внутри которой произошло данное явление, и умножается на 100, 1000 и т.д. Таким образом, способ получения интенсивного показателя выглядит следующим образом:
Таким образом, для расчета интенсивного показателя всегда нужны две статистические совокупности (совокупность № 1 — явление, совокупность № 2 — среда), причем изменение размера среды может повлечь за собой изменение размера явления.
Множитель (основание) зависит от распространенности явления в среде — чем реже оно встречается, тем больше множитель. В практике для вычисления некоторых интенсивных показателей множители (основания) являются общепринятыми (так, например, показатели заболеваемости с временной утратой трудоспособности рассчитываются на 100 работающих или учащихся, показатели летальности, частоты осложнений и рецидивов заболеваний — на 100 больных, демографические показатели и многие показатели заболеваемости — на 1000, 100 000 населения).
Показатель соотношения
Характеризует соотношение между двумя не связанными между собой совокупностями (обеспеченность населения койками, врачами, дошкольными учреждениями, соотношение родов и абортов, соотношение врачей и медицинских сестер и др.).
Для получения этого показателя нужны две совокупности (совокупность № 1 и № 2). Абсолютная величина, характеризующая одну совокупность (совокупность № 1) делится на абсолютную величину, характеризующую другую, с ней не связанную совокупность (совокупность № 2) и умножается на множитель* (100, 1000, 10 000 и т.д.):
Показатель соотношения = совокупность №1 / совокупность №2 х 10 000
* При расчете показателя соотношения можно не учитывать множитель, например, определяя соотношение родов и абортов
Показатель наглядности
Применяется для анализа однородных чисел и используется когда необходимо "уйти" от показа истинных величин (абсолютных чисел, относительных и средних величин). Как правило, эти величины представлены в динамике. Для вычисления показателей наглядности одна из сравниваемых величин принимается за 100% (обычно, это исходная величина), а остальные рассчитываются в процентном отношении к ней. Особенно их целесообразно использовать, когда исследователь проводит сравнительный анализ одних и тех же показателей, но в разное время или на разных территориях.
Расчет средних величин
Вариационный ряд - это числовые значения признака, представленные в ранговом порядке с соответствующими этим значениям частотами. Основные обозначения вариационного ряда
V — варианта, отдельное числовое выражение изучаемого признака;
р — частота ("вес") варианты, число ее повторений в вариационном ряду;
n — общее число наблюдений (т.е. сумма всех частот, n = Σр);
Vmax и Vmin — крайние варианты, ограничивающие вариационный ряд (лимиты ряда);
А — амплитуда ряда (т.е. разность между максимальной и минимальной вариантами,
А = Vmax — Vmin)
1. Виды вариаций
2. а) простой — это ряд, в котором каждая вариата встречается по одному разу (р=1);
3. 6) взвешенный — ряд, в котором отдельные варианты встречаются неоднократно (с разной частотой).
4. Назначение вариационного ряда
5. Вариационный ряд необходим для определения средней величины (М) и критериев разнообразия признака, подлежащего изучению (σ, Сv).
6. Средняя величина — это обобщающая характеристика размера изучаемого признака. Она позволяет одним числом количественно охарактеризовать качественно однородную совокупность.
7. Применение средних величин
o для оценки состояния здоровья — например, параметров физического развития (средний рост, средняя масса тела, среднее значение жизненной емкости легких и др.), соматических показателей (средний уровень сахара в крови, средняя величина пульса, средняя СОЭ и др.);
o для оценки организации работы лечебно-профилактических и санитарно-противоэпидемических учреждений, а также деятельности отдельных врачей и других медицинских работников (средняя длительность пребывания больного на койке, среднее число посещений на 1 ч приема в поликлинике и др.);
o для оценки состояния окружающей среды.
8. Методика расчета простой средней арифметической
o Суммировать варианты:
V1+V2+V3+...+Vn = Σ V;
o Сумму вариант разделить на общее число наблюдений: М = Σ V / n
9. Методика расчета взвешенной средней арифметической (табл. 1)
o Получить произведение каждой варианты на ее частоту — Vp
o Найти сумму произведений вариант на частоты:
V1p1 + V2p2+ V3p3 +...+ Vnpn = Σ Vp
o Полученную сумму разделить на общее число наблюдений: М = Σ Vp / n
10. Методика расчета среднеквадратического отклонения
o Найти отклонение (разность) каждой варианты от среднеарифметической величины ряда (d = V — М);
o Возвести каждое из этих отклонений в квадрат (d2);
o Получить произведение квадрата каждого отклонения на частоту (d2р);
o Найти сумму этих отклонений:
d21p1 + d22p2 + d23p3 +...+ d2npn = Σ d2р;
o Полученную сумму разделить на общее число наблюдений (при n < 30 в знаменателе n-1): Σ d2р / n
o Извлечь квадратный корень: σ = √Σ d2р / n
o при n < 30 σ = √Σ d2р / n-1
11. Применение среднеквадратического отклонения
o для суждения о колеблемости вариационных рядов и сравнительной оценки типичности (представительности) средних арифметических величин. Это необходимо в дифференциальной диагностике при определении устойчивости признаков;
o для реконструкции вариационного ряда, т.е. восстановления его частотной характеристики на основе правила "трех сигм". В интервале М±3σ находится 99,7% всех вариант ряда, в интервале М±2σ — 95,5% и в интервале М±1σ — 68,3% вариант ряда;
o для выявления "выскакивающих" вариант (при сопоставлении реального и реконструированного вариационных рядов);
o для определения параметров нормы и патологии с помощью сигмальных оценок;
o для расчета коэффициента вариации;
o для расчета средней ошибки средней арифметической величины.
o Коэффициент вариации (Сv) - это процентное отношение среднеквадратического отклонения к среднеарифметической величине: Сv = σ / M x 100%. Коэффициент вариации — это относительная мера колеблемости вариационного ряда.
o Применение коэффициента вариации
o для оценки разнообразия каждого конкретного вариационного ряда и, соответственно, суждения о типичности отдельной средней (т.е. ее способности быть полноценной обобщающей характеристикой данного ряда). При Сv <10% разнообразие ряда считается слабым, при Сv от 10 до 20% — средним, а при Сv>20% — сильным. Сильное разнообразие ряда свидетельствует о малой представительности (типичности) соответствующей средней величины и, следовательно, о нецелесообразности ее использования в практических целях;
o для сравнительной оценки разнообразия (колеблемости) разноименных вариационных рядов и выявления более и менее стабильных признаков, что имеет значение в дифференциальной диагностике.
Динамический ряд
В практической и научно-практической деятельности врачу нередко приходится анализировать происходящие во времени изменения в состоянии здоровья отдельных групп населения, в деятельности медицинских учреждений, в экспериментальных исследованиях. Выявление основной тенденции изучаемого явления вне влияния "случайных" факторов позволяет определять закономерности изменений явления и на этой основе осуществлять прогнозирование.
Динамический ряд — ряд однородных величин, характеризующих изменения явления во времени
1. Область применения.
o для характеристики изменений состояния здоровья населения в целом или отдельных его групп, а также деятельности учреждений здравоохранения и изменения их во времени;
o для установления тенденций и закономерностей изменений явлений, углубленного анализа динамического процесса (скоростей, временных характеристик текущего и стратегического планирования;
o для прогнозирования уровней явлений общественного здоровья и здравоохранения
2. Числа (уровни) динамического ряда. Динамические ряды могут быть представлены только однородными величинами: абсолютными, относительными или средними величинами
3. Типы динамических рядов
o Моментный ряд — характеризует изменение значений явления на определенную дату (момент).
o Интервальный ряд — характеризует изменения значений явления за определенный период (интервал времени). Применяется в случае необходимости анализа процесса в различные дробные периоды
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6
