ответы на экзамен по оргздраву. Экзаменационные вопросы по общественному здоровью и здравоохранению 4 курса медикопрофилактического факультета
 Скачать 171.23 Kb.
|
|
Динамический ряд, определение, виды, применение. Динамический или временной ряд - это совокупность однородных статистических величин, показывающих изменение какого-либо явления (признака) во времени. Динамические ряды позволяют выявить тенденции изменения явлений, облегчают сопоставление и анализ показателей. Числа, составляющие динамический ряд являются уровнями ряда и могут быть представлены абсолютными, относительными или средними величинами. Если динамический ряд состоит из абсолютных величин, то он называется простым, если он составлен из средних или относительных величин, то такой динамический ряд называется сложным или производным. Динамические ряды бывают двух видов: моментными и интервальными. Моментный динамический ряд состоит из величин характеризующих явление на какой-то определенный момент (дату). Например, каждый уровень может характеризовать численность население, численность врачей и т. д. на конец какого-то года. Интервальный динамический ряд состоит из величин, характеризующих явление за определенный промежуток времени (интервал), каждый уровень такого ряда может характеризовать смертность, рождаемость, заболеваемость, среднегодовую занятость койки за какой-то год. Динамический ряд не только дает возможность проанализировать динамику развития какого-либо явления, но и выявить рост и снижение его, отдельные «всплески», «пики» с анализом их причин, что важно для планирования работы врача, подразделения, службы. Показатели динамического ряда. Выравнивание ряда. Динамический или временной ряд - это совокупность однородных статистических величин, показывающих изменение какого-либо явления (признака) во времени. Динамические ряды позволяют выявить тенденции изменения явлений, облегчают сопоставление и анализ показателей. Для определения тенденции изучаемого явления рассчитывают показатели динамического ряда: абсолютный прирост (убыль), темп прироста (убыли), темп роста (убыли), значение 1 % прироста (табл. 3). Абсолютный прирост (убыль) выражает абсолютную скорость изменения динамического ряда и определяется как разность между данным уровнем и уровнем, принятым за базу сравнения, т. е. разность между последующим и предыдущим уровнем. Темп роста (убыли) показывает отношение каждого последующего уровня к предыдущему, принятому за 100 %. Темп прироста (убыли) показывает отношение абсолютного прироста каждого последующего уровня к предыдущему уровню, принятому за 100 %. Если показатель роста (убыли) показывает, сколько процентов от предыдущего уровня составляет последующий уровень, то темп прироста показывает, на сколько процентов увеличился или снизился последующий уровень по сравнению с предыдущим. Поэтому, темп прироста можно рассчитать и по следующей формуле: Чтобы правильно оценить значение полученного темпа прироста, его рассматривают в сопоставлении с показателем абсолютного прироста. Результат выражают показателем, который называют абсолютным значением (содержанием) одного процента прироста и рассчитывают как отношение абсолютного прироста к темпу прироста за тот же период времени. Динамический ряд, как правило, позволяет проследить основную закономерность явления, проявляющуюся в последовательном снижении или увеличении показателей динамического ряда. Правильное построение динамических рядов предполагает соблюдение определенных требований: все показатели должны быть сопоставимы между собой по содержанию, исчислены по единой методологии, за равные отрезки (или на аналогичные моменты) времени, быть выражены в одних и тех же единицах измерения. Однако динамический ряд не всегда состоит из уровней, последовательно изменяющихся в сторону снижения или увеличения. Нередко некоторые уровни в динамическом ряду представляют значительные колебания, что затрудняет возможность проследить основную закономерность, свойственную явлению в наблюдаемый период. В этих случаях, для явления общей динамической тенденции рекомендуется выравнивание ряда: - укрепление интервала, - вычисление скользящей средней, - вычисление скользящей средней по Урбаху. Цель выравнивания - устранить влияние случайных факторов и выявить тенденцию изменений значений явлений (или признаков), а в дальнейшем установить закономерности этих изменений. Графическое изображение в медико-статистических исследованиях. Графиками в статистике называют условные изображения числовых величин (средних и относительных) в виде различных геометрических образцов (линий, плоских и объемных фигур в виде многоугольников, круга и т.д.) Графики применяются для характеристики развития явления во времени, в пространстве, отображения структуры явления и структурных сдвигов, при изучении взаимосвязи между явлениями. Принято различать следующие основные типы графических изображений данных: диаграммы, картограммы, картодиаграммы. Диаграммы - Это графики количественных отношений. Виды и способы их построения разнообразны. Столбиковая диаграмма применяется для иллюстрации однородных, но не связанных между собой интенсивных показателей. Картограмма — это географическая (контурная) карта, которая графически характеризует пространственное распределение какого-либо статистического показателя путем различной окраски, штриховки и т. д. (например, плотность населения в различных регионах. Картодиаграмма — это совмещение картограммы с диаграммой, то есть в отдельных районах условными знаками наносят абсолютные значения статистических показателей Структурные диаграммы применяются для изображения структуры явления и характеристики структурных сдвигов. Вариационный ряд, его характеристики, применение в медико-статистических исследованиях. Вариационный ряд – это ряд числовых измерений определенного признака, отличающихся друг от друга по своей величине расположенных в определенном порядке. Вариационный ряд состоит из вариант (V) и соответствующих им частот (p). Вариантой (V) называют каждое числовое значение изучаемого признака. Частота (p) - абсолютная численность отдельных вариант в совокупности, указывающая, сколько раз встречается данная варианта в вариационном ряду. Общее число случаев наблюдений, из которых вариационный ряд состоит, обозначают буквой (n). Построить вариационный ряд – значит упорядочить количественное распределение единиц совокупности по значениям признака, а затем подсчитать числа единиц совокупности с этими значениями (построить групповую таблицу). Ряд вариант одного и того же признака, расположенных в определенном порядке (по степени возрастания или убывания), с соответствующими им частотами, образуют вариационный ряд . Выделяют три формы вариационного ряда: ранжированный ряд, дискретный ряд и интервальный ряд. Ранжированный ряд – это распределение отдельных единиц совокупности в порядке возрастания или убывания исследуемого признака. Ранжирование позволяет легко разделить количественные данные по группам, сразу обнаружить наименьшее и наибольшее значения признака, выделить значения, которые чаще всего повторяются. Дискретный ряд – это такой вариационный ряд, в основу построения которого положены признаки с прерывным изменением (дискретные признаки). К последним можно отнести тарифный разряд, количество детей в семье, число работников на предприятии и т.д. Эти признаки могут принимать только конечное число определенных значений. Дискретный вариационный ряд представляет таблицу, которая состоит из двух граф. В первой графе указывается конкретное значение признака, а во второй – число единиц совокупности с определенным значением признака. Если признак имеет непрерывное изменение (размер дохода, стаж работы, стоимость основных фондов предприятия и т.д., которые в определенных границах могут принимать любые значения), то для этого признака нужно строить интервальный вариационный ряд. Вариационные ряды бывают простые или не сгруппированные, которые составляют, как правило, при малом числе наблюдений (до 30 единиц наблюдения), и сгруппированные, которые составляют при большом числе наблюдений (более 30 единиц наблюдения) Вариационный ряд необходим для определения средних величин критериев разнообразия признака, подлежащих изучению. 42. Средние величины, определение, применение. Средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику признака в статистической совокупности в конкретных условиях места и времени, т.е. средняя величина позволяет одним числом количественно охарактеризовать качественно однородную совокупность. Средние величины рассчитывают на основании вариационных рядов, достаточного числа наблюдений и однородных статистических групп. Средние величины бывают простые и взвешенные. Взвешенными средними называют величины, которые учитывают, что некоторые варианты значений признака могут иметь различную численность, в связи с чем каждый вариант приходится умножать на эту численность. Иными словами, «весами» выступают числа единиц совокупности в разных группах, т.е. каждый вариант «взвешивают» по своей частоте. К средним величинам предъявляются следующие требования: – средняя должна характеризовать качественно однородную совокупность; – средние должны исчисляться по данным большого числа единиц, составляющих совокупность, то есть отображать массовые социально-экономические явления. Средние величины применяются: 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.); 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 час приема в поликлинике и др.); для оценки состояния окружающей среды Средние величины получаются из рядов распределения (вариационных рядов). В таком ряду количественно изменяющийся признак носит название варьирующего, а отдельные его количественные выражения называются вариантами (V). Числа, показывающие, как часто встречается та или иная варианта в составе данного ряда, носят название частот (P). Полученные при исследовании одного и того же признака у единиц наблюдения статистической совокупности абсолютные величины сначала записывают в том порядке, как их получает исследователь, т.е. хаотично. 43. Виды средних величин. Виды. Виды средней арифметической. Различают несколько видов средних величин: мода, медиана, средняя арифметическая, средняя геометрическая, средняя гармоническая и т.д. Модой ( Мо) называется та варианта, которой соответствует наибольшее количество частот вариационного ряда. В санитарной статистике применение моды довольно ограничено. Модой можно пользоваться для оценки средней длительности заболеваний, особенно при малом количестве больных данной болезнью. Медианой (Ме) называется варианта, делящая вариационный ряд на две равные половины и расположенная в середине вариационного ряда, т.е. величина признака, занимающего в вариационном ряду срединное положение, если ряд нечетный, и если ряд четный, то определяется как полусумма двух средних вариант. Для определения медианы надо найти середину ряда. При четном числе наблюдений за медиану принимают среднюю величину из двух центральных вариант. При нечетном числе наблюдений медианой будет серединная (центральная) варианта. Медиана применяется в санитарной статистике относительно редко. Основным отличием медианы и моды от средней арифметической является то, что на их размеры не оказывают влияния величина крайних значений вариант, имеющихся в вариационном ряду, тогда как при определении средней арифметической принимаются во внимание значения всех вариант. 44. Определение и применение средней арифметической в здравоохранении. Способы расчета средней арифметической. Средняя арифметическая - это такое среднее значение признака, при получении которого сохраняется неизменным общий объем признака в совокупности. Наиболее часто в характеристике вариационного ряда используют среднюю арифметическую. Различают три вида средней арифметической: простая, взвешенная и вычисленная по способу моментов. Средняя арифметическая, которая рассчитана в вариационном ряду, где каждая варианта встречается только 1 раз называется средней арифметической простой. Ее определяют по формуле: M =  ,где М – средняя арифметическая, V – варианта изучаемого признака, n–число наблюдений. Если в исследуемом ряду одна или несколько вариант повторяются несколько раз, то вычисляют среднюю арифметическую взвешенную, когда учитывается вес каждой варианты в зависимости от частоты ее встречаемости. Расчет такой средней проводят по формуле: M=  ,где М – средняя арифметическая взвешенная; ∑ - знак суммы; V – варианты (числовые значения изучаемого признака); P – частота, с которой встречается одна и та же варианта признака, т.е. сумма вариант с данным значением признака; n – число наблюдений, т.е., сумма всех частот или общее число всех вариант (∑p). В случаях, когда варианты представлены большими числами (например, масса тела новорожденных в граммах) и имеется число наблюдений, выраженное сотнями или тысячами случаев, взвешенная средняя арифметическая может быть вычислена по способу моментов по формуле: M = A +  где A – условно взятая средняя величина (чаще всего в качестве условной средней берется Мо); ∑ - знак суммы; α – отклонение каждой варианты в интервалах от условной средней p – частота (число раз, с которым встречается одна и та же варианта признака). αp – произведение отклонения (α) на частоту (p); n – число наблюдений, т.е. сумма всех частот или общее число всех вариант (∑p); i – величина интервала. Средняя арифметическая (средняя взвешенная) имеет ряд свойств, которые используют в некоторых случаях для упрощения расчета средней и получения ориентировочной величины. Средняя арифметическая занимает срединное положение в строго симметричном вариационном ряду. Средняя арифметическая имеет абстрактный характер и является обобщающей величиной, выявляющей закономерность. Алгебраическая сумма отклонений всех вариант от средней равна нулю: ∑ (V - M) = 0. На этом свойстве основан расчет средней по способу моментов. |