тема 2

Полученные во время исследования данные об отдельной еди­нице совокупности подлежат первичной обработке — сведению в таблицы и группировке, после чего собранная информация по­даётся в виде статистических показателей. Такие показ­атели уже носят обобщающий характер и в зависимости от признака, который исследуется, представляются через абсолютные, относительные и средние величины.

Абсолютные величины — это характеристика всего исследуемого явления по отдельному признаку. Это ре­зультат первичного учета, первичной регистрации в соответствующих учетных документах.

Абсолютные числа отражают количественную сторону действительности, размеры исследуемых явлений. Абсолютные числа показывают массовость или единичность заболеваний, их хронологические колебания и иногда дополняют относительные.

Абсолютные числа необходимы для оператив­ного управления в здравоохранении. Так, из числен­ности населения исходят при расчетах числа больничных коек, поликлинических посещений, при расчете необходимого медицинского персонала.

Без абсолютных чисел нельзя оценить значение и достоверность относительных и средних чисел, а также невозможно вычислить средние ошибки.

Однако, ряды абсолютных чисел малодоступны для обзора и недостаточны для сравнения - наиглавнейшей цели статистического анализа. Именно сравнение, сопоставление во времени, пространстве и для разных контингентов является основой выявления связей и закономерностей, оценки уровня, сдвигов и качественных особенностей, исследуемых процессов.

При анализе результатов исследование всегда возникает потребность в сравнении полученных результатов, а сравнение абсолютных данных может привести к ошибочным выводам. В большинстве случаев использование абсолютных величин является промежуточной стадией для определения производных величин.

Виды статистических коэффициентов зависят от того, что сопоставляется: явление ли со средой, откуда оно происходит, или составные элементы того же явления, или независимые явления, сравниваемые между собой.

Существуют две группы производных величин:

• относительные — обобщающая характеристика явления по качественному признаку

• средние — обобщающая характеристика по количественному признаку.

Интенсивные показатели являются важнейшим видом относительных величин. Среда, в статистическом смысле этого слова, — это основная статистическая совокупность, в которой происходят исследуемые процессы (население определенного города или региона, детский коллектив школы или детсада, коллектив работников предприятия).

Относительные величины используются для характеристики закономерностей распределения признаков в статистической совокупности, а также для сравнения нескольких совокупностей.

Различают такие относительные величины:

1) интенсивные

2) экстенсивные

3) соотношения;

4) наглядности;

5) относительной интенсивности.

Интенсивные коэффициенты характеризуют частоту, уровень, распространение явления в среде, в котором оно происходит, с которым непосредственно связано и как бы порождается этим окружением.

Показатели интенсивности:

• Общие - характеризуют явление в целом относительно всей среды (общие уровни смерт­ности, рождаемости, заболеваемости, инвалид­ности и т.п.);

• Специальные — по отдельным группам (возраст, пол, стаж работы и т.п.).

Относительные величины могут быть выражены в процентах (%), если за основу берется 100, в промилле (°/оо), если за основу берется 1000 и тому подобное.

Для определения интенсивного показателя нужно брать только ту среду, где имеет место явление, которое изучается. Например, заболеваемость среди всего населения или отдельных его групп, летальность среди всех госпитализированных в больнице или только среди больных, госпитализированных после 24 часов от начала заболевания и т.п.

Явление и среда должны быть связаны между собой.

Формула расчета общего интенсивного показ­ателя:

Общий уровень(коэффициент)заболеваемости =

Формула расчета специального интенсивного по­казателя:

Частота распространения гипертонической болезни среди населения:

Интенсивные показатели можно сравнивать по времени и в пространстве (в статике и динамике) благодаря приведению их к общему знаменателю (100, 1000, 10000 и тому подобное).

Показатели интенсивности показывают, как часто данное явление случается в той среде, в которой оно может происходить.

Показатели экстенсивности показывают, насколько одно явление больше другого.

Показатели экстенсивности отображают удельный вес, структуру, распределение, состав явления. Их определяют в том случае, когда необходимо проанализировать распределение абсолютного числа явления на его составные части. Они показывают, какую часть, удельный вес, процент каждая часть составляет во всем явлении.

Экстенсивный показатель можно определить при наличии общих размеров совокупности и ее составляющих частей.

Экстенсивный показатель =

Экстенсивный показатель определяется в процентах.

По экстенсивным показателям нельзя делать вывод о распространенности явления. Однозначно правильным методом определения размеров частоты, уровня, распространенности явления (заболеваемости, смертности и тому подобное) в разных регионах является сравнение интенсивных показателей. Экстенсивные показатели имеют значение лишь для данного времени и места. Они достаточно широко используются в практической деятельности с целью выяснения распределения конкретной совокупности на составные части.

При интенсивных ко­эффициентах мы всегда имеем дело с двумя четко разграниченными статистическими совокупностями, с двумя са­мостоятельными, качественно разными совокупностями, одна из которых характеризует среду, а вторая — явление (население и число рожденных, число больных и число умерших).

При экстенсивных коэффициентах мы имеем дело лишь с одним статистическим контингентом — только с больными, только с умершими и так далее. Потому, информацию о частоте получить нельзя, потому что отсутствуют среда, основа. Наиболее частая ошибка при анализе статистических данных - это вывод о частоте на основании данных о распределении.

Экстенсивные коэффициенты дают представления об удельном весе того или другого заболевания (или классе болезней) только в данной группе населения и только за этот год. Поэтому сравнение структурных сдвигов в динамике недопустимо.

Показатели соотношения характеризуют численное соотношение двух не связанных непосредственно между собой самостоятельных, разнородных явлений, совокупности или величин (обеспеченность населения койками, врачами, число ла­бораторных исследований на 100 поликлинических посещений и т.п.).

Эти показатели определяются на 100, 1000, 10000 населения.

Пример расчета коэффициента соотношения:

Обеспеченность населения врачебными койками =

Показатели соотношения можно сравнивать между собой в динамике и в пространстве.

Показатель наглядности иногда называют показателем сравнения, поскольку он отображает изменения, которые происходят с тем или другим явлением во времени, показывает их расхождение на отдельных территориях или в разных группах на­селения. Он показывает, во сколько раз или на

сколько процентов изменилось явление в динамике, отличается ли по регионам, не обнаруживая при этом размер последнего.

Для расчета показателя наглядности одна из сравниваемых величин берется за 1, 100 или 1000, а другие рассчитываются по отношении к ней.

При наличии значительных отличий двух сравниваемых величин показатель наглядности лучше отображать в кратности — в сколько раз одна величина больше или меньше другой.

Показатели наглядности можно определять, используя абсолютные числа, показатели интенсивности, соотношения или средние величины. Они используются для того, чтобы показать направление, тенденцию изменения явления (увеличение или уменьшение), но не раскрывают, ни абсолютные размеры явления, ни его уровень.

Ко­эффициент относительной интенсивности используется как вспомогательный прием в тех случаях, когда не удаётся получить прямые интенсивные коэффициенты. Коэффициент относительной интенсивности — это числовое соотношение двух структур. Он используется при изучении структурных особенностей разных статистических совокуп­ностей, которые имеют отношение к одной среде, то есть являются численным соотношением двух структур. Использовать их надо в случаях, когда нет возможности определить прямые интенсивные коэффициенты.

Т.о., коэффициенты относительной интенсивности являются фактически коэффициентами диспропорции удельного веса однородных элементов в структуре разных процессов. Они не являются критериями частоты, а только мерой ее сравнения

Например, удельный вес болезней системы кровообращения в структуре первичной заболеваемости составляет 7,4%, в структуре инвалидности 32,4%, в структуре смертности 63,2%. Коэффициенты относительной интенсивности показывают, что болезни системы кровообращения в 9 раз более значимы как причина смертности, и в 4 раза — как причина инвалидности в сравнении с ранговым местом среди причин заболеваемости.

Возможные ошибки при использовании статистических коэффициентов:

1) замена интенсив­ных и экстенсивных коэффициентов в попытке сделать выводы о частоте на основании данных распределения.

2) попытка сравнить годовой показатель с квартальными или месячными.

3) При расчете групповых показателей нужно тщательно подбирать среду, то есть выделять определенную её часть, адекватную для данного показателя.

4) сравнение показателей с разными единицами измерения: показатели частоты заболевания на­селения, выраженные в %о, сравнивают с заболеваемостью рабочих, которая рассчитывается на 100 работающих.

Табличная сводка статистического материала часто нуждается в наглядном изображении в виде графиков.

График - наглядное изображение статистических величин с помощью геометрических линий и фигур (диаграммы) или географических картосхем (картограммы).

График, в отличие от таблицы, более наглядно показывает общую картину распределения или тенденцию развития явления. При его использовании прослеживаются более выразительные взаимосвязи между показателями.

Каждый график должен иметь такие элементы:

• графический образ;

• поле;

• пространственные и масштабные ориентиры;

• масштабную шкалу;

• экспликацию.

Только правильно построенный график поможет проиллюстрировать обнаруженную закономерность или тенденцию.

Графический образ — это геометрические знаки, линии, фигуры, с помощью которых изображаются статистические данные. Он должен отвечать цели и быть как можно более выразительным.

Поле графика — это место размещения графических об­разов.

Пространственные ориентиры — это системы координатных сеток. Часто используют систему прямоугольных ко­ординат, кроме того, есть криволинейные шкалы. Они целесообразны в секторных диаграммах.

Масштаб графика - определенная мера перевода количественной величины в графическую. Масштабные ориентиры определяются системой масштабных шкал, которые бывают равномерными и неравномерными. При равномерных масштабных шкалах отрезки пропорциональны числам. Если, например, число удваивается, то отрезок между числами тоже должен быть в два раза большим.

Экспликация — это название с коротким изложением содержания, времени и места данных. На диаграмме также должны быть подписи вдоль масштабных шкал, объяснения определённых элементов графика.

По форме изображения диаграммы делятся на:

• линейные;

• плоскостные (столбиковые, секторные, круговые, квадратные, фигурные, точечные, фоновые):

• объемные.

Линейные диаграммы используют для наглядного изображения процессов, которые показывают развитие явления во времени, его динамику, представленную в виде сплошной линии при непрерывности процесса.

Радиальной диаграм­мой можно изобразить, например, частоту вызовов скорой помощи к детям при заболеваниях пневмонией по месяцам года.

Среди плоскостных диаграмм самыми распространенными являются:

• столбиковые,

• внутристолбиковые и

• секторные.

Столбиковые диаграммы отображают абсолютные числа, интенсивные показатели (уровни заболеваемости, смертности, летальности), показатели соотношения для одного или нескольких периодов, территорий, отдельных групп населения.

Столбиковые диаграммы используются не только для сравнения явления в динамике, но и для демонстрации состава определенного явления (внутристолбиковые диаграммы).

Внутристолбиковые и секторные диаграммы используют для характеристики структуры определенного явления (смертности, заболеваемости и др.), его составляющих частей.

Для построения сек­торной диаграммы радиу­сом произвольной величины описывают круг. На нём откладывают в граду­сах части круга, про­порциональные процентному распределению изображенных данных, которые определяют по форму­ле: X = 360 : 100 • а = 3,6 • а, где X — число градусов, а — число процентов. Размеченные отрезки круга соединяют линиями с центром, образовывая секторы, размер которых наглядно демонстрирует структуру явления.

Для большей наглядности используют объемные диаг­раммы, представляя данные в виде геометрических фигур, рисунков, символов.

Структуру наблюдаемого явления (заболеваемости, смертности и др.) можно подать также в виде секторной диаг­раммы.

Картограммы и картодиаграммы дают представление о те­рриториальной распространенности определенного явления в абсолютных или относительных величинах, которые размещают на географических картах.

Картограммы — способ наглядного изобра­жения практических показателей, которые характеризуют отдельные географические единицы (районы, области, государства) по тому или другому признаку.

Недостатком таких картограмм является то, что они дают только общее представление об отличиях статистических показателей в районах, но не показывают их абсолютных значений.

Картодиаграмма отличается от картограммы тем, что на географическую карту определенной территории наносят в небольшом масштабе линейные, столбиковые диаграммы, которые могут отображать абсолютные или относительные числа. Это поз­воляет определить колебание показателей в регионах. При этом соответствующим цветом фона самой территории мо­гут быть изображены другие показатели.