Лекция. Лекция №3. Лекция Ряды динамики, их анализ Отдельные явления или параметры, которые изучаются различными отраслями медицинской науки и практики, на протяжении времени часто меняют интенсивность.
 Скачать 1.94 Mb.
|
|
Лекция 3. Ряды динамики, их анализ Отдельные явления или параметры, которые изучаются различными отраслями медицинской науки и практики, на протяжении времени часто меняют интенсивность. Эти изменения влияют на развитие явлений. Поэтому при их изучении необходимо учитывать величину и направление изменений. Особенно важное значение для практической охраны здоровья имеет информация об изменениях, характерных для демографических процессов, заболеваемости населения, деятельности учреждений охраны здоровья. Адекватность направленности и реализации практических рекомендаций и мер в значительной мере зависит от правильного оценивания их характера. Так как эти изменения часто являются следствием практических оздоровительных мер, анализ их позволяет оценить эффективность проведённой работы. Для охраны здоровья практический интерес имеет и тенденция развития некоторых явлений. Оценивание её на данный момент часто позволяет предвидеть изменения в будущем и соответственно наметить и принять необходимые практические шаги. Процесс развития изменений отдельных явлений во времени в статистике называют динамикой, для отображения которой строят соответствующие ряды. Составляющими ряда динамики являются его уровни и показатели времени (годы, кварталы, месяцы и т.д.) или моменты (периоды времени. В зависимости оттого, как уровни ряда отображают состояние явления, динамические ряды по своему виду могут быть моментальными и интервальными. Величины, которые изучают в динамике, могут быть представлены в виде - абсолютных чисел - относительных чисел - средних величин. В зависимости от расстояния между уровнями динамические ряды можно поделить на равноудалённые и неравноудалённые. Характер основной тенденции исследуемых процессов в виде динамических рядов, делит их на стационарные и нестационарные. Если математически ожидаемые значения признаков и параметры их стабильности являются постоянными, не зависят от времени, то такой процесс является стационарным. Данные ряды тоже стационарные. Медико-социальные процессы повремени не являются стационарными, так как каждый из них содержит в себе тенденцию развития. Важным условием правильного построения динамического ряда и его дальнейшей характеристики является возможность сопоставления его отдельных уровней. Наблюдения, которые проводят на протяжении определённого времени, не всегда дают возможность выявить чёткую тенденцию в динамике определённого явления. В подобных ситуациях целесообразным является использование методов выравнивания динамических рядов 1) механическое выравнивание отдельных членов ряда с использованием фактических значений соседних уровней (метод укрупнения интервалов, метод усреднения и т.д.) 2) выравнивание с использованием кривой, проведённой между конкретными уровнями таким образом, чтобы она отображала тенденцию, характерную для ряда, и одновременно освободила его от незначительных колебаний. Метод усреднения полевой и правой половине (графический метод. Ряд разделяется на две части. Для каждой находят среднее арифметическое значение и проводят через полученные точки линию на графике. Метод укрупнения интервалов. Базируется на увеличении периодов времени, к которым относятся уровни ряда. Например, круглосуточное число вызовов скорой помощи можно заменить показателем, определённым за неделю. Метод переменной средней. Часто данный метод используют при проведении характеристики сезонных колебаний. Особенность состоит в том, что проводится замена отдельных уровней ряда средними значениями, вычисленными с соседних уровней. Метод наименьших квадратов Базируется на математическом законе - через ряд эмпирических точек можно провести только одну прямую линию, которая соответствует требованиям сумма квадратов отклонений фактических данных от выравненных будет наименьшей. Анализ динамики медицинских явлений, определение и характеристика главных тенденций их развития формируют основу для дальнейшего прогнозирования, определения будущих размеров уровня явления. Прогнозирование предусматривает сохранение основных закономерностей в будущем, таким образом, базируется на экстраполяции. Чем короче период экстраполяции, тем надёжней и точнее прогноз. Основные методы экстраполяции - средней абсолютной прибыли - среднего темпа роста - выравнивания рядов по определённой аналитической формуле. Динамика роста включает - тенденцию (долгосрочное движение - кратковременное систематическое движение - несистематическое случайное движение. Анализ показателей динамического ряда Динамические ряды Динамический ряд совокупность однородных статистических величин, показывающих изменение какого-либо явления на протяжении определенного промежутка времени Уровни ряда величины, составляющие динамический ряд. Могут быть представлены абсолютными, относительными или средними величинами Виды динамических рядов • моментный – состоит из величин, характеризующих явление на какой-то определенный момент (дату), • интервальный – состоит из величин, характеризующих явление за определенный промежуток времени интервал. 3 Годы Заболеваемость ОНМК, на 1000 взр. населения Абс. прирост убыль 3,21 - 2005 3,53 3,53-3,21 = 0,32 2006 3,54 3,54-3,53 = 0,01 2007 3,39 3,39-3,54 = - 0,15 2008 3,58 3,58-3,39 = 0,19 2009 3,75 3,75-3,58 = 0,17 Показатели динамического ряда) Абсолютный прирост (убыль разность между последующими предыдущим уровнями Абс. прирост = x n -x n-1 Годы Заболеваемость ОНМК, на 1000 взр. населения Показатель наглядности 3,21 100% 2005 3,53 (3,53 / 3,21)*100% = 110% 2006 3,54 (3,54 / 3,21)*100% = 110,3% 2007 3,39 (3,39 / 3,21)*100% = 105,6% 2008 3,58 (3,58 / 3,21)*100% = 111,5% 2009 3,75 (3,75 / 3,21)*100% = Показатели динамического ряда) Показатель наглядности отношение каждого уровня ряда к одному из них, принятому за Показатель наглядности = (x n /x 1 )*100% Годы Заболеваемость ОНМК, на 1000 взр. населения Показатель роста снижения 3,21 - 2005 3,53 (3,53 / 3,21)*100% = 110% 2006 3,54 (3,54 / 3,53)*100% = 100,3% 2007 3,39 (3,39 / 3,54)*100% = 95,8% 2008 3,58 (3,58 / 3,39)*100% = 105,6% 2009 3,75 (3,75 / 3,58)*100% = Показатели динамического ряда) Показатель роста (снижения отношение каждого последующего уровня ряда к предыдущему, принятому за Показатель роста = (x n / x n-1 )*100% Годы Заболеваемость ОНМК, на 1000 взр. населения Темп прироста (убыли 3,21 - 2005 3,53 ((3,53-3,21) / 3,21)*100% = 10% 2006 3,54 ((3,54-3,53) / 3,53)*100% = 0,3% 2007 3,39 95,8%-100% = -4,2% 2008 3,58 105,6%-100% = 5,6% 2009 3,75 104,7%-100% Показатели динамического ряда) Темп прироста (убыли отношение абсолютного прироста (снижения) каждого последующего уровня к предыдущему уровню, принятому за Темп прироста = (абс.прирост n / или Темп прироста = Показатель роста (убыли) – 100% Годы Заболеваемость ОНМК, на 1000 взр. населения Значение 1% прироста убыли 3,21 - 2005 3,53 (0,32 / 10%)*1% = 0,03 2006 3,54 (0,01 / 0,3%)*1% = 0,03 2007 3,39 (0,15 / 4,2%)*1% = 0,04 2008 3,58 (0,19 / 5,6%)*1% = 0,03 2009 3,75 (0,17 / 4,7%)*1% = 0,04 Показатели динамического ряда) Значение 1% прироста (убыли) – отношение абсолютного прироста каждого последующего уровня ряда к соответствующему темпу прироста Значение 1% прироста = (АП n / ТП n )*1% 2.9 3 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Годы За б о л ев ае м о ст ь О Н МК с р ед и в зр о сл о го населения на 10 00 в зр . н ас ел ен и я 9 Графическое изображение динамического ряда Годы Заболеваемость ОНМК, на 1000 взр. населения Укрупнение интервалов 3,21 (3,21+3,53) / 2 = 3,37 2005 3,53 2006 3,54 (3,54+3,39) / 2 = 3,47 2007 3,39 2008 3,58 (3,58+3,75) / 2 = 3,67 2009 3,75 Методы выравнивания динамического ряда Укрупнение интервалов среднее арифметическое уровней определенного периода Метод укрупнения интервала 11 2.9 3 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Годы За б о л ев ае м о ст ь О Н МК с р ед и в зр о сл о го населения на 10 00 в зр . населения Годы Заболеваемость ОНМК, на 1000 взр. населения Скользящая средняя 3,21 (7*3,21+4*3,53-2*3,54) / 9 = 3,28 2005 3,53 (3,21+3,53+3,54) / 3 = 3,43 2006 3,54 (3,53+3,54+3,39) / 3 = 3,49 2007 3,39 (3,54+3,39+3,58) / 3 = 3,50 2008 3,58 (3,39+3,58+3,75) / 3 = 3,57 2009 3,75 (7*3,75+4*3,58-2*3,39) / 9 = Методы выравнивания динамического ряда Расчет скользящей средней среднее арифметическое за 3 года расчетные интервалы пересекаются друг с другом) Формула Урбаха для расчета крайних значений = (7*x 1 + 4*x 2 – 2*x 3 ) / 9 y = (7*x n + 4*x n-1 – 2*x n-2 ) / 9 2.9 3 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Годы За б о л ев ае м о ст ь О Н МК с р ед и в зр о сл о го населения на 10 00 в зр . н ас ел ен и я 13 Метод скользящей средней y = 0,0771x + 3,23 2.8 3 3.2 3.4 3.6 3.8 4 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Годы За б о л ев ае м о ст ь О Н МК с р ед и в зр о сл о го населения на 10 00 в зр . н ас ел ен и я 14 Метод наименьших квадратов Метод наименьших квадратов позволяет рассчитать точки прохождения такой прямой линии, от которой имеющаяся эмпирическая находится на расстоянии наименьших квадратов от других возможных линий |