Динамические ряды и их анализ. Динамика(в статистике) - процесс развития изменений отдельных явлений (в том числе, медико-социальных). Актуальность темы.
В практике врача приходиться анализировать показатели заболеваемости, здоровья; необходимо владеть методикой сравнительного анализа показателей здоровья. Рационально пользоваться стандартизированными показателями, которые замещают искренние показатели.
Динамика (в статистике) - процесс развития изменений отдельных явлений (в том числе, медико-социальных). Для практического здравоохранения большое значение имеет информация об изменениях (динамике) демографических процессов, заболеваемости населения, деятельности учреждений здравоохранения и др. Адекватность практических рекомендаций и мероприятий зависит от правильного оценивания их характера. Такие изменения часто являются следствием практических оздоровительных мероприятий, анализ их позволяет оценить эффективность проводимой работы. Для здравоохранения практический интерес имеет и тенденция развития некоторых явлений. Оценивание ее на данный момент часто позволяет предусмотреть изменения в будущем, наметить и принять необходимые меры. Для отображения строят соответствующие динамические ряды. Динамический ряд – ряд статистических величин, которые воспроизводят изменения явления во времени и расположенны в хронологическом порядке через определенные промежутки времени. Составными частями динамического ряда являются его уровни и интервалы - показатели времени (годы, кварталы, месяцы, и так далее) или моменты (периоды времени). Уровни ряда – величины, из которых состоит динамический ряд (размер явления, достигнутый в течение определенного периода или на определенный момент времени). Динамические ряды по виду могут быть: • моментными — величины ряда характеризуют явление на какой -то определённый момент времени (штаты, койки на конец календарного года, выявленные больные при медицинском осмотре); • интервальными — уровни ряда определяют за определенный период времени (число случаев госпитализации в стационар, число летальных случаев на протяжении года, число вызовов скорой помощи на протяжении суток). Уровни ряда могут быть представлены в виде абсолютных чисел; относительных и средних величин.По этому критерю динамические ряды можно разделить на простые и сложные. В зависимости от расстояния между уровнями динамические ряды: · равноудаленные (равномерные интервалы между датами) · неравноудалённые (неравномерные промежутки или прерванные периоды). Характер основной тенденции исследуемых процессов, представленных в виде динамических рядов, делит их на стационарные и нестационарные. Если математически ожидаемые (прогнозируемые) значения признаков и параметры их стабильности (среднее квадратичное отклонение, коэффициент вариации) являются постоянными, не зависят от времени, то такой процесс является стационарным. Данные ряды также называются стационарными. Медико-социальные процессы по времени не является стационарными, поскольку каждый из них содержит в себе определенную тенденцию развития. Важное условие правильного построения динамического ряда и его характеристики - возможность сопоставления его отдельных уровней. Сравнивая данные в динамике, необходимо всегда помнить о территориальном и качественном сопоставление результатов. Методы медицинской статистики позволяют измерять размеры изменений, которые состоялись в течение определенного периода времени, и количественно охарактеризовать направленность их развития. С данной целью используют показатели динамического ряда: 1) Абсолютный прирост – разница между данным уровнем ряда и принятым за основу (предыдущим, начальным). Может быть позитивным или негативным. Отображает, на сколько единиц в абсолютном выражении изменился уровень того или иного периода, в сравнении с базовым. 2) Темп роста – отношение данного уровня ряда к уровню, принятому за основу, определенное в процентах. Отображает, на сколько процентов уровень увеличился или уменьшился. При оценивании относительно предыдущего уровня говорят о темпах роста, рассчитанных при переменной основе. При расчетах относительно последующего уровня говорят о показателях, рассчитанных на постоянной основе (показатели наглядности). 3) Темп прироста – отношение абсолютного прироста за данный период времени к абсолютному уровню предыдущего периода, определенное в процентах. Может быть позитивным или негативным. 4) Абсолютное значение 1% прироста – отношения абсолютного прироста к темпу прироста. Иногда, невзирая на снижение темпа прироста, отмечают одновременное увеличение абсолютного значения 1% прироста, который зависит от начального уровня. Наблюдения в течение длительного времени не всегда позволяют обнаружить четкую тенденцию в динамике определенного явления. Тогда целесообразно применение методов выравнивания динамичного ряда: 1) сглаживание - механическое выравнивание отдельных членов ряда с использованием фактических значений соседних уровней -- приведение ряда к одной основе, -- метод усреднения по левой и правой половине, -- метод увеличения интервалов, -- метод групповой и -- скользящей средней; 2) выравнивание по методу наименьших квадратов - выравнивание с использованием кривой, проведенной между конкретными уровнями таким образом, чтобы она отображала тенденцию, характерную для ряда, и одновременно освободила его от незначительных колебаний. Приведение ряда к одной основе осуществляется путем вычисления показателей наглядности. Метод усреднения по левой и правой половине (графический метод). Ряд распределяется на две части. Для каждой его половины находят среднее арифметическое значение и проводят через полученные точки линию на графике. Метод увеличения интервалов. Для наглядного представления динамики используют метод, который базируется на увеличении периодов времени, к которым принадлежат уровни ряда. Метод скользящей средней. Часто данный метод используют при проведении характеристики сезонных колебаний. Проводится замена отдельных уровней ряда средними значениями, рассчитанными из настоящего и соседних уровней. Методика скользящей средней позволяет обнаружить тенденцию, которая была замаскирована случайными колебаниями показателей Метод наименьших квадратов. Базируется на математическом законе — через ряд эмпирических точек можно провести только одну прямую черту, которая отвечает требованию: сумма квадратов отклонений фактических данных от выровненных будет наименьшей. Определяется линия, которая больше всего подходит для эмпирических данных и дает характеристику направленности исследуемого явления. Ею является парабола соответствующего порядка. Анализ динамики медико-социальных явлений, обозначение и характеристика главных тенденций их развития - основа для прогнозирования, определения будущих размеров уровня явления. Прогнозирование предусматривает сохранение основных закономерностей в будущем, таким образом, оно базируется на экстраполяции. Экстраполяция, которая направлена в будущее или прошлое называется, соответственно, перспективной и ретроспективной. В процессе анализа динамических рядов иногда придется определять некоторые неизвестные уровни внутри данного ряда, который имеет название интерполяция. Теоретической основой распространения тенденции в будущем является инерционность основных социальных, медицинских, экономических процессов. Чем короче срок экстраполяции, тем надежнее и точней прогноз. В зависимости от того, какие принципы и исходные данные положены в основу прогноза, выделяют методы экстраполяции: • среднего абсолютного прироста; • среднего темпа роста; • выравнивание рядов по определённой аналитической формуле (наиболее распространенный метод). Динамика ряда включает три компонента: • тенденцию (долговременное движение); • кратковременное систематическое движение; • несистематическое случайное движение.
|
