АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Относительные величины (статистические коэффициенты)

Читайте также:
  1. IV. Относительные величины, динамические ряды
  2. V. Вариационные ряды, средние величины, вариабельность признака
  3. Абсолютные величины
  4. АБСОЛЮТНЫЕ И ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ
  5. Абсолютные и относительные показатели изменения структуры
  6. Абсолютные и относительные показатели изменения структуры
  7. Абсолютные, относительные и средние показатели в статистике
  8. Алгоритм изменения дозы НФГ в зависимости от относительной величины АЧТВ (по отношению к контрольной величине конкретной лаборатории)
  9. БАЗОВЫЕ ДОЗИМЕТРИЧЕСКИЕ ВЕЛИЧИНЫ
  10. Величины)
  11. Дискретные случайные величины. Числовые характеристики дискретных случайных величин
  12. Диф. уравнение, период, частота. Величины хар-е затухания.

В результате группировки и табличной сводки материалов наблюдения исследователь получает абсолютные величины. В ряде случаев этих абсолютных величин достаточно для характеристики размеров изучаемых явлений и процессов. Так, например, абсолютная численность населения в Китае и Индии показывает, что эти две страны являются лидерами в мире по численности населения. При учете ряда редких инфекционных заболеваний (малярия, дифтерия, трахома, СПИД и другие), важное значение имеет анализ даже единичных случаев заболевании. Большое практическое значение для правильного планирования медицинской помощи населению имеют также абсолютные величины численности населения и его отдельных возрастных групп; численность медицинского персонала и лечебно-профилактических учреждений; количество больничных коек и т.д.

Однако при рассмотрении абсолютных величин чаще всего можно сделать только некоторые предварительные выводы, и для дальнейшего анализа возникает необходимость в преобразовании этих величин в производные величины: относительные и средние. Необходимость перевода абсолютных величин в относительные можно пояснить простым примером.

В районе «А» выявлено в 2001 году 220 случаев острых желудочно-кишечных заболеваний, а в районе «Б» за этот период обнаружено 240 подобных случаев заболеваний. Можно ли сказать, что в районе «Б» выше уровень заболеваемости этими болезнями? Конечно же, нет. Для того, чтобы ответить на этот вопрос, надо знать численность населения в данных районах. Допустим в районе «А» проживает 200 тысяч, а в районе «Б» — 300 тысяч человек.

Относя число случаев желудочно-кишечных заболеваний в каждом районе к числу их жителей, получаем, в расчете на 10000 человек, следующие величины:

 

220·10000

Район «А» 200000 = 11%0

 

Вот теперь мы можем сделать заключение, что заболеваемость острыми желудочно-кишечными заболеваниями выше в районе «А».

Относительные величины (статистические коэффициенты), получаемые из соотношения двух сравниваемых чисел, для удобства сопоставления обычно умножаются на какое-либо круглое число (100, 1000, 10000, 100000 и т.д.), которое называется базой или основанием. В результате полученные коэффициенты приобретают форму «процентов» (%), «промилле» (%о), «продецимилле» (%оо), «просантимилле» (%ооо) и т.д. Чем реже встречается изучаемое явление, тем больше числовое основание следует избрать с тем, чтобы не было коэффициентов меньше единицы, которыми неудобно пользоваться,

По своему содержанию статистические коэффициенты, чаще всего применяемые в медицинской статистике, разделяются на три вида:

1) коэффициенты экстенсивности (показатели распределения, структуры, доли, удельного веса); 2) коэффициенты интенсивности (показателя частоты, распространенности); 3) коэффициенты (показатели) соотношения.

Экстенсивные коэффициенты характеризуют распределение явления или среды на его составные части, его внутреннюю структуру или отношение частей к целому (удельный вес).

При вычислении экстенсивных коэффициентов мы имеем дело только с одной статистической совокупностью и ее составом. Большинство экстенсивных коэффициентов обычно выражается в процентах, значительно реже — в промилле и в долях единицы. Методика вычисления экстенсивных коэффициентов проста:

Например, в 2001 г. число всех заболеваний детей в детском саду составило 205 случаев, в том числе 72 случая энтерита. Если принять все случаи заболевания детей за 100, а случаи заболеваний их энтеритом за х (икс), то доля энтерита среди всех заболеваний детей в детском саду составит:

В качестве примеров экстенсивных коэффициентов, применяемых в медицине и здравоохранении, можно назвать структуру заболеваемости населения; распределение госпитализированных больных по отдельным нозологическим формам; лейкоцитарную формулу и т.д.

Необходимо помнить, что экстенсивными показателями следует пользоваться для характеристики состава совокупности (явление, среда) в данном месте в данное время. Для динамических сравнений эти показатели непригодны. Сравнение удельных весов позволяет судить лишь о их порядковом номере в структуре (заболеваемости, смертности и т.д.), но не дает возможности говорить о частоте, распространенности данного явления. Для этой цели всегда необходимо знать численность среды, в которой проходит явление, и вычислить интенсивные коэффициенты.

Интенсивные коэффициенты характеризуют частоту (интенсивность, уровень, распространенность) явления в среде, в которой оно происходит и с которой непосредственно органически связано, за определенный промежуток времени, чаще всего за год.

При вычислении интенсивных коэффициентов необходимо знание двух статистических совокупностей, одна из которых представляет среду, а вторая — явление. Среда продуцирует это явление.

В демографической и санитарной медицинской статистике в качестве среды часто рассматривается население и при расчете к нему относят то или иное явление, например, число заболеваний за год, число рождений за год, число смертей за год и т.д. При вычислении показателя детской (младенческой) смертности средой является количество новорожденных и к нему относят число умерших детей в возрасте до 1 года.

Если вычисляется коэффициент летальности при туберкулезе, то средой будут все больные туберкулезом, а явлением - умершие от туберкулеза.

Коэффициенты интенсивности рассчитываются на основание 100, 1000, 10000, 100000 и т.д. в зависимости от распространенности явления. Однако в практике здравоохранения существуют общепринятые положения. Так, общая заболеваемость, рождаемость, смертность, младенческая смертность всегда выражается в промилле (%о), а заболеваемость с временной нетрудоспособностью рассчитывается на 100 работающих, летальность, частота осложнений выражаются в %.

Техника вычисления интенсивных коэффициентов выглядит следующим образом:

Например, в городе «Н» в 2001 г. жителей в возрасте 70—79 лет было 9845 человек; из этого числа в течение года умерло 784 человека. Для вычисления коэффициента смертности лиц в возрасте 70—79 лет необходимо составить и решить следующую пропорцию:

Коэффициент соотношения характеризует численное соотношение двух, не связанных между собой совокупностей, сопоставляемых только логически, по их содержанию. К ним относятся такие показатели, как число врачей или число больничных коек на 1000 населения; количество различных лабораторных исследований или число переливаний крови на 100 больных и т.д.

По методике вычисления коэффициенты соотношения сходны с интенсивными коэффициентами, хотя различны с ними по существу.


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 87 | 88 | 89 | 90 | 91 | 92 | 93 | 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 | 105 | 106 | 107 | 108 | 109 | 110 | 111 | 112 | 113 | 114 | 115 | 116 | 117 | 118 | 119 | 120 | 121 | 122 | 123 | 124 | 125 | 126 | 127 | 128 | 129 | 130 | 131 | 132 | 133 | 134 | 135 | 136 | 137 | 138 | 139 | 140 | 141 | 142 | 143 | 144 | 145 | 146 | 147 | 148 | 149 | 150 | 151 | 152 | 153 | 154 | 155 | 156 | 157 | 158 | 159 | 160 | 161 | 162 | 163 | 164 | 165 | 166 | 167 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.)