Файл: Ответы ОЗЗ.doc

Для более наглядного выражения нарастания или убывания ряда можно преобразовать его путем вычисления показателей наглядности, показывающих отношение каждого члена ряда к одному из них, приня­тому за сто процентов.

Примеры расчета показателей динамического ряда представлены в таблице 10.

Таблица 10

Младенческая смертность в Индии в 1992-1995гг. (на 1000)

Абсолютный прирост (убыль):

1993: 98.0 - 95.0 = + 3.0

1994: 96.0 - 98.0 = - 2.0

1995: 87.9 - 96.0 = - 8.1

Темп роста (убыли):

;

Темп прироста (убыли):

; ;

Показатель наглядности:

1992: = 100%; ;

;

Иногда динамика изучаемого явления представлена не в виде неп­рерывно меняющегося уровня, а отдельными скачкообразными измене­ниями. В этом случае для выявления основной тенденции в развитии изучаемого явления прибегают к выравниванию динамического ряда. При этом могут быть использованы следующие приемы: укрупнение ин­тервала, вычисление групповой средней, вычисление скользящей средней, выравнивание методом наименьших квадратов.

Укрупнение интервала производят путем суммирования данных за ряд смежных периодов. В результате получаются итоги за более про­должительные промежутки времени. Этим сглаживаются случайные ко­лебания и более четко определяется характер динамики явления.

Вычисление групповой средней заключается в определении сред­ней величины каждого укрупненного периода. Для этого необходимо суммировать смежные уровни соседних периодов, а затем сумму раз­делить на число слагаемых. Этим достигается большая ясность изме­нений во времени.

Вычисление скользящей средней в некоторой степени устраняет влияние случайных колебаний на уровни динамического ряда и более заметно отражает тенденцию явления. При ее вычислении каждый уро­вень ряда заменяется на среднюю величину из данного уровня и двух соседних с ним. Чаще всего суммируются последовательно три члена ряда, но можно брать и больше

Пример выравнивания динамического ряда данных о заболеваемости дизентерией по месяцам года представлен в таблице 11.

Таблица 11.

Число заболеваний дизентерией по месяцам года

Увеличивая в данном динамическом ряду интервал до 3 месяцев получаем число заболевших за квартал (графа 3, табл.11). Получен­ные данные указывают на постепенное возрастание числа заболевших дизентерией и его максимум в 3 квартале, после чего заболевае­мость снижается.

Разделив каждую полученную сумму на 3 (число месяцев в квар­тале), получаем средние величины по группам, отражающие ту же за­кономерность (графа 4. табл.11).

Скользящая средняя обычно вычисляется как средня арифметичес­кая из 3 смежных уровней (данного, предыдущего и последующего). Для первого и последнего уровней скользящая средняя не рассчиты­вается (графа 5, табл.11).

Для 2-го уровня: = 2,7; для 3-го уровня: = 3.7 и т. д.

Метод наименьших квадратов - один из наиболее точных способов выравнивания динамического ряда. Этот метод преследует цель ус­транить влияние временно действующих причин, случайных факторов и выявить основную тенденцию в динамике явления, вызванную воздей­ствием только длительно действующих факторов. Выравнивание произ­водится по линии, наиболее соответствующей характеру динамики изучаемого явления, при наличии основной тенденции к росту или снижению частоты явления. Такой линией является обычно прямая, которая наиболее точно характеризует основное направление изменений. Этот метод позволяет дать количественную оценку выявлен­ной тенденции и на этой основе рассчитать прогнозируемые уровни на следующий год.

Статистика здоровья. Прогнозирование. Прогнозирование показателей здоровья методом экстраполяции по двум точкам.

Прогнозирование – процесс разработки прогнозов (определения тенденций развития каких-либо явлений в будущем) на основе анализа ретроспективных данных.

Всякий процесс разработки прогнозов имеет конкретную цель, объект, временный период, и осуществляется он на основе определенных методов.

Целью прогнозирования является определение свойств и состояния объектов в будущем, а также перспектив развития того или иного явления.

Объектом прогнозирования может быть здоровье населения в целом, отдельные его характеристики (рождаемость, смертность, заболеваемость, инвалидность, численность населения и др.).

По времени различают краткосрочное (до 3 лет), среднесрочное (до 10 лет) и долгосрочное (свыше 10 лет) прогнозирование.

Методы прогнозирования можно условно разделить на несколько групп: 1) экстраполяция, 2) экспертные оценки, 3) математическое моделирование, 4) комбинированные методы.

Методы экстраполяции – основные в прогнозировании здоровья населения. Они базируются на изучении явления в течение ряда предыдущих лет с последующим логическим продолжением изучения тенденции их изменений на прогнозируемый период. В основе их использования лежит предположение о неизменности влияющих факторов в прошлом на изучаемый процесс в будущем и о сохранении в перспективе предшествующих тенденций. Применение данного метода дает хорошие результаты при анализе явления в динамике (по данным динамических рядов).

Используя чаще всего регрессивный аппарат, можно подобрать соответствующие уравнения для описания наметившейся тенденции (параболы первого, второго порядка и т.д.) и пролонгировать ее.

Метод экстраполяции дает хорошие результаты при прогнозировании на сравнительно небольшой период времени. Чем больше период, на который дается прогноз, тем меньше уверенность в его достоверности, поскольку предшествующие тенденции со временем меняются.

Экспертные методы основаны на применении опыта и интуиции отдельных специалистов-экспертов или их групп. Эти методы используются при долгосрочном прогнозировании, что требует длительной работы квалифицированных специалистов, соответствующих анкет, таблиц, опросников, дополнительных информационных материалов. Эксперты оценивают возможность управления данной проблемой и вклад каждого из факторов в ее решение. Часто данные методы применяют в сочетании с другими методами.

Метод моделирования предполагают построение логических и математических моделей в отношении прогнозируемого явления. Логические модели основываются на построении моделей аналогов и на использовании исторического опыта. Математические прогнозы базируются на математических моделях, в результате изучения влияния многих факторов на прогнозируемое явление.

Методика прогнозирования показателей здоровья населения с использованием метода экстраполяции

Экстраполяция – это процесс прогноза события на основе анализа показателей предыдущих лет.

Этот метод может использоваться при наличии данных об уровне явления за два года, в этом случае прогноз носит ориентировочный характер. Более точный прогноз возможен при использовании экстраполяции на основе сведений об уровнях явления, полученных в результате анализа его в процессе развития (по данным динамического ряда).

Применение метода экстраполяции при прогнозировании уровней заболеваемости по двум точкам

Для прогнозирования уровней заболеваемости по двум точкам используется следующая формула:

, где

PI – показатель заболеваемости за предыдущий год (наиболее близкий к прогнозируемому)

Pt – прогнозируемый уровень заболеваемости

T – период получения последнего результата и годом прогнозирования

Po – показатель заболеваемости за предыдущий год (за более ранний год)

– период между двумя исследованиями (двумя предшествующими годами).

Например, уровень заболеваемости населения туберкулезом (на 100000) в 1998-2005 гг. составили: 1998 г. –29,8; 1999 г. –30,9; 2000 г. – 33,6;2001 г. –37,0; 2002 г. –42,2; 2003 г. –43,9; 2004 г. –48,9; 2005 г. –52,8. Следует определить прогнозируемый уровень заболеваемости туберкулезом на 2008 г. на основании данных заболеваемости 2002 и 2005 гг.

просантимиль

Прогнозируемый уровень заболеваемости туберкулезом в 2008 г. составляет 63,3 на 100 000 населения.

Информация из других источников:

Прогнозирование (экстраполяция) – это определение будущих размеров экономического явления.

Прогнозирование тесно связано с планированием и является необходимой методологической и информационной основой для разработки планов и программ.

Использование прогнозирования и планирования как стратегического направления в управлении и экономике здравоохранения позволяет увязывать замысел реформ здравоохранения с реальным воплощением их в жизнь.

Человеку свойственно желание заглянуть в будущее. Это обусловлено тем, что вся наша жизнь связана с выбором решений, а правильный выбор нельзя сделать, не предвидя всех его желательных и нежелательных последствий. Будущее во многом становится предсказуемым, если правильно и полно учитываются сложившаяся ситуация, факторы и тенденции, способствующие ее изменению в перспективе. Видение перспектив и способность предугадывать события позволяют своевременно принимать превентивные меры и избегать нежелательных результатов.

Сознательно или подсознательно человек прогнозирует последствия своих действий, разрабатывает сценарии развития событий, строит для себя модель будущего. Роль прогнозирования неизменно возрастает в связи с ускорением научно-технического прогресса, усложнением задач управления, переходом здравоохранения на систему бюджетирования, ориентированного на результат.

Прогнозирование по своей сути означает предвидение и основано на познании законов природы, общества, человеческого мышления. В зависимости от степени конкретизации и характера воздействия на ход исследуемых процессов (объектов) различают гипотезу и прогноз.

Гипотеза - научное предположение, выдвигаемое для объяснения каких-либо явлений.

Прогноз - комплекс аргументированных предположений (выраженных в качественной и количественной формах) относительно будущих параметров системы.

Прогноз по сравнению с гипотезой более определен и достоверен, имеет качественные и количественные параметры. В то же время прогноз вероятностен и многовариантен, что обусловлено наличием неопределенностей в отображаемой им в будущем действительности. Поэтому прогноз, не определяя параметры развития системы с абсолютной точностью, раскрывает возможные альтернативы, положительные и отрицательные тенденции, противоречия и условия, при которых обеспечивается решение поставленных задач. Он может

иметь несколько вариантов в зависимости от вероятностного воздействия различных факторов.

Поскольку прогноз строится на вероятностном развитии событий, он может иметь несколько сценариев:оптимистический, пессимистический, реалистический. Сценарий устанавливает логическую последовательность событий, имеет системный характер и учитывает факторы, позволяющие достичь поставленных целей.

Прогнозы в здравоохранении могут разрабатываться по следующим основным направлениям:

• прогноз здоровья населения;

• прогноз развития отдельных видов медицинской помощи, специализированных служб;

• прогнозы финансово-хозяйственной деятельности системы здравоохранения и др.

Измерение связи. Применение методов корреляции и регрессии в работе врачей службы государственного санитарного надзора.

Статистическое измерение связи

Задачи статистики в изучении связи. Взаимосвязанные признаки и их классификация.

Задачи статистики состоят в выявлении связи, определении ее направления и ее измерении. Наиболее же общая задача – это прогнозирование и регулирование социально-экономических явлений на основе полученных представлений о связях между явлениями.

Статистика рассматривает экономический закон как существенную и устойчивую связь между определенными явлениями и процессами. Познавая связи, статистика познает законы. А их знание позволяет управлять общественным развитием.

Основой изучения связей является качественный анализ.

Различают два вида признаков:

(1) Факторные – те, которые влияют на изменение других процессов.

(2) Результативные – те, которые изменяются под воздействием других признаков.

Корреляционный анализ

Многие явления в медицине, так же, как в природе и обществе, взаимосвязаны между собой. При проведении статистического иссле­дования часто возникает необходимость проанализировать выявлен­ные связи между различными явлениями и дать обобщающую характе­ристику. Различают 2 Формы проявления связей между явлениями: функциональную и корреляционную.

Функциональная связь означает строгую зависимость одного приз­нака от другого, когда определенному значению одной величины соответствует строго определенное значение другой. Например, ра­диусу круга соответствует определенная площадь круга; скорость свободно падающего тела определяется величиной ускорения, силы тяжести и времени падения. Функциональная связь характерна для физико-химических процессов.

Корреляционная связь - это такая связь, когда изменение како­го-либо одного признака ведет к изменению другого, но на неопре­деленное значение.

Врачи и биологи хорошо знакомы с этим видом связи. Корреля­ционная связь проявляется между ростом детей и их родителей, мас­сой тела и ростом, числом эритроцитов и содержанием гемоглобина, дозой зараженного агента и летальностью животных и т.д.

Корреляционная зависимость отличается по форме, направлению и силе связи.

По форме корреляционная связь может быть прямолинейной и кри­волинейной. Прямолинейная связь - равномерные изменения одного признака соответствуют равномерным изменениям второго признака при незначительных отклонениях. Криволинейная связь - равномер­ные изменения одного признака, соответствуют неравномерным изме­нениям второго признака, причем неравномерность имеет определенную закономерность. Общая тенденция в определенном моменте изме­няет свое направление, дает изгиб.