Файл: Динамічні ряди та методика їх аналізу для підготовки студентів по спеціальності.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 23.11.2023
Просмотров: 41
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
рівновіддалені (рівномірні інтервали між датами) та нерівновіддаленими (нерівномірні проміжки часу або змінні періоди).
Характер основної тенденції досліджуваних процесів, представлених у вигляді динамічних рядів, ділить їх на стаціонарні та нестаціонарні.
Якщо математично очікувані (прогнозовані) значення ознак і параметри їх стабільності (середнє відхилення, коефіцієнт варіації) є постійними, такими що, не залежать від часу, то такий процес є стаціонарним. Дані ряди також називаються стаціонарними.
Медико-соціальні процеси за часом, як правило, не є стаціонарними, так як кожен із них містить в собі певну тенденцію розвитку. Такі динамічні ряди – нестаціонарні.
Важливою умовою правильної побудови динамічного ряду та його подальшої характеристики є можливість зіставлення його окремих рівнів. Порівнюючи дані в динаміці, необхідно завжди пам'ятати про територіальне та якісне зіставленні результатів.
До основних причин, які ускладнюють або роблять неможливим зіставлення рівнів динамічного ряду можна віднести:
– зміни одиниці виміру або підрахунків (оцінка економічної ефективності роботи лікувально-профілактичних закладів в різних грошових еквівалентах на дані періоди – рублі, купони, гривні, у.о.);
– нерівномірна періодизація динаміки (кількісна – по роках, якісна – по соціально-економічних періодах, зміни пріоритетності різних типів установ в структурі лікувально-профілактичної допомоги);
– зміни переліку об'єктів аналізу (перехід ряду лікувально-профілактичних установ з одного підпорядкування до іншого);
– зміни територіальних кордонів областей, районів і ін.
При наявності вищевказаних умов проблему, зазвичай, вирішують в процесі збору та обробки даних або шляхом їх перерахунку.
Методи медичної статистики дозволять виміряти розміри змін, які відбувалися на протязі певного періоду часу та кількісно охарактеризувати спрямованість їх розвитку. З цією метою використовують такі показники: абсолютний приріст, темп зростання, темп приросту.
2. Вирівнювання рівнів динамічного ряду
Динамічні ряди не завжди складаються з рівнів, які послідовно змінюються в сторону зниження або збільшення. Досить часто значення рівнів динамічного ряду значно коливаються, в такому випадку важко виявити закономірність того чи іншого явища. В цих випадках для виявлення динамічної тенденції виконують вирівнювання динамічного ряду.
Існує кілька способів вирішення даної проблеми.
1. Збільшення інтервалів динамічного ряду.
2. Згладжування динамічного ряду за допомогою групової середньої.
3. Згладжування динамічного ряду за допомогою ковзной середньої та інші.
Збільшення інтервалів динамічного ряду проводять шляхом підсумовування даних суміжних рівнів ряду.
Наприклад:
Сезонні коливання
інфекційних захворювань серед населення в місті А
Розрахунок для 1, 2 і 3 місяців: 130 + 210 + 122 = 462 випадки за 3 місяці.
Розрахунок для 4, 5 і 6 місяців: 166 + 227 + 160 = 553 випадки за 3 місяці.
Розрахунок для 7, 8 і 9 місяців: 184 + 240 + 156 = 580 випадків за 3 місяці.
Розрахунок для 10, 11 і 12 місяців: 233 + 240 + 199 = 672 випадки за 3 місяці.
Висновок: З кожним місяцем виявляється тенденція зростання інфекційних захворювань.
Згладжування динамічного ряду за допомогою групової середньої виконують за допомогою підсумовування суміжних рівнів сусідніх періодів, а потім отриману суму ділять на кількість доданків.
Сезонні коливання
інфекційних захворювань серед населення в місті А
Розрахунок для 1, 2 і 3 місяців: (130 + 210 + 12) / 3 = 154 випадки.
Розрахунок для 4, 5 і 6 місяців: (166 + 227 + 160) / 3 = 184 випадки.
Розрахунок для 7, 8 і 9 місяців: (184 + 240 + 156) / 3 = 193 випадки.
Розрахунок для 10, 11 і 12 місяців: (233 + 240 + 199) / 3 = 224 випадки.
Висновок: З кожним місяцем проявляється тенденція зростання інфекційних захворювань.
Згладжування динамічного ряду за допомогою
ковзной середньої. Ковзна середня дозволяє кожен рівень замінити на середню величину з даних рівня та двох сусідніх з ним.
Наприклад:
Розрахунок для 1, 2 і 3 місяців: (130 + 210 + 122) / 3 = 154 випадки
Розрахунок для 2, 3 і 4 місяців: (210 + 122 + 166) / 3 = 166 випадків.
Розрахунок для 3, 4 і 5 місяців: (122 + 166 + 227) / 3 = 172 випадки.
Розрахунок для 4, 5 і 6 місяців: (166 + 227 + 160) / 3 = 184 випадки.
Розрахунок для 5, 6 і 7 місяців: (227 + 160 + 184) / 3 = 190 випадків.
Розрахунок для 6, 7 і 8 місяців: (160 + 184 + 240) / 3 = 194 випадки.
Сезонні коливання
інфекційних захворювань серед населення в місті А
Розрахунок для 7, 8 і 9 місяців: (184 + 240 + 156) / 3 = 193 випадки.
Розрахунок для 8, 9 і 10 місяців: (240 + 156 + 223) / 3 = 209 випадків.
Розрахунок для 9, 10 і 11 місяців: (156 + 233 + 240) / 3 = 209 випадків.
Розрахунок для 10, 11 і 12 місяців: (233 + 240 + 199) / 3 = 224 випадки.
Висновок: Протягом року відзначається тенденція зростання інфекційних захворювань.
3. Показники аналізу динамічного ряду
Для аналізу динамічних рядів використовують ряд показників, що характеризують зміни явища за певні відрізки часу:
1) абсолютний приріст (або зменшення);
2) темп приросту (або зменшення);
3) темп зростання;
4) абсолютне значення одного відсотка приросту (зменшення).
Абсолютний приріст (або зменшення) – це різниця між певним рівнем ряду та попереднім. Він відображає, як змінився рівень того чи іншого періоду в порівнянні з попереднім.
Темп зростання – відношення даного рівня ряду до рівня, який прийнятий за основу, вираженого у відсотках. Показує, на скільки відсотків збільшився або зменшився рівень ряду за даний період.
Темп приросту – відношення абсолютного приросту за даний період до абсолютного рівня попереднього періоду, виражене у відсотках.
Абсолютне значення одного відсотка приросту – відношення абсолютного приросту до темпу приросту. В певних ситуаціях (в тому числі для цього прикладу), незважаючи на зменшення темпу приросту, одночасно відбувається збільшення значення 1% приросту.
Наприклад:
Кількість населення
в місті Н. за період 1985-2005 рр. на 1 січня
Характер основної тенденції досліджуваних процесів, представлених у вигляді динамічних рядів, ділить їх на стаціонарні та нестаціонарні.
Якщо математично очікувані (прогнозовані) значення ознак і параметри їх стабільності (середнє відхилення, коефіцієнт варіації) є постійними, такими що, не залежать від часу, то такий процес є стаціонарним. Дані ряди також називаються стаціонарними.
Медико-соціальні процеси за часом, як правило, не є стаціонарними, так як кожен із них містить в собі певну тенденцію розвитку. Такі динамічні ряди – нестаціонарні.
Важливою умовою правильної побудови динамічного ряду та його подальшої характеристики є можливість зіставлення його окремих рівнів. Порівнюючи дані в динаміці, необхідно завжди пам'ятати про територіальне та якісне зіставленні результатів.
До основних причин, які ускладнюють або роблять неможливим зіставлення рівнів динамічного ряду можна віднести:
– зміни одиниці виміру або підрахунків (оцінка економічної ефективності роботи лікувально-профілактичних закладів в різних грошових еквівалентах на дані періоди – рублі, купони, гривні, у.о.);
– нерівномірна періодизація динаміки (кількісна – по роках, якісна – по соціально-економічних періодах, зміни пріоритетності різних типів установ в структурі лікувально-профілактичної допомоги);
– зміни переліку об'єктів аналізу (перехід ряду лікувально-профілактичних установ з одного підпорядкування до іншого);
– зміни територіальних кордонів областей, районів і ін.
При наявності вищевказаних умов проблему, зазвичай, вирішують в процесі збору та обробки даних або шляхом їх перерахунку.
Методи медичної статистики дозволять виміряти розміри змін, які відбувалися на протязі певного періоду часу та кількісно охарактеризувати спрямованість їх розвитку. З цією метою використовують такі показники: абсолютний приріст, темп зростання, темп приросту.
2. Вирівнювання рівнів динамічного ряду
Динамічні ряди не завжди складаються з рівнів, які послідовно змінюються в сторону зниження або збільшення. Досить часто значення рівнів динамічного ряду значно коливаються, в такому випадку важко виявити закономірність того чи іншого явища. В цих випадках для виявлення динамічної тенденції виконують вирівнювання динамічного ряду.
Існує кілька способів вирішення даної проблеми.
1. Збільшення інтервалів динамічного ряду.
2. Згладжування динамічного ряду за допомогою групової середньої.
3. Згладжування динамічного ряду за допомогою ковзной середньої та інші.
Збільшення інтервалів динамічного ряду проводять шляхом підсумовування даних суміжних рівнів ряду.
Наприклад:
Сезонні коливання
інфекційних захворювань серед населення в місті А
| Місяць | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | Всьо го |
| К-сть випадків | 130 | 210 | 122 | 166 | 227 | 160 | 184 | 240 | 156 | 233 | 240 | 199 | 2267 |
| Збільшення рівнів | 462 | 553 | 580 | 672 | | ||||||||
Розрахунок для 1, 2 і 3 місяців: 130 + 210 + 122 = 462 випадки за 3 місяці.
Розрахунок для 4, 5 і 6 місяців: 166 + 227 + 160 = 553 випадки за 3 місяці.
Розрахунок для 7, 8 і 9 місяців: 184 + 240 + 156 = 580 випадків за 3 місяці.
Розрахунок для 10, 11 і 12 місяців: 233 + 240 + 199 = 672 випадки за 3 місяці.
Висновок: З кожним місяцем виявляється тенденція зростання інфекційних захворювань.
Згладжування динамічного ряду за допомогою групової середньої виконують за допомогою підсумовування суміжних рівнів сусідніх періодів, а потім отриману суму ділять на кількість доданків.
Сезонні коливання
інфекційних захворювань серед населення в місті А
| Місяць | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | всього | |||
| К-сть випадків | 130 | 210 | 122 | 166 | 227 | 160 | 184 | 240 | 156 | 233 | 240 | 199 | 2267 | |||
| Групова середня | 154 | 184 | 193 | 224 | | |||||||||||
Розрахунок для 1, 2 і 3 місяців: (130 + 210 + 12) / 3 = 154 випадки.
Розрахунок для 4, 5 і 6 місяців: (166 + 227 + 160) / 3 = 184 випадки.
Розрахунок для 7, 8 і 9 місяців: (184 + 240 + 156) / 3 = 193 випадки.
Розрахунок для 10, 11 і 12 місяців: (233 + 240 + 199) / 3 = 224 випадки.
Висновок: З кожним місяцем проявляється тенденція зростання інфекційних захворювань.
Згладжування динамічного ряду за допомогою
ковзной середньої. Ковзна середня дозволяє кожен рівень замінити на середню величину з даних рівня та двох сусідніх з ним.
Наприклад:
Розрахунок для 1, 2 і 3 місяців: (130 + 210 + 122) / 3 = 154 випадки
Розрахунок для 2, 3 і 4 місяців: (210 + 122 + 166) / 3 = 166 випадків.
Розрахунок для 3, 4 і 5 місяців: (122 + 166 + 227) / 3 = 172 випадки.
Розрахунок для 4, 5 і 6 місяців: (166 + 227 + 160) / 3 = 184 випадки.
Розрахунок для 5, 6 і 7 місяців: (227 + 160 + 184) / 3 = 190 випадків.
Розрахунок для 6, 7 і 8 місяців: (160 + 184 + 240) / 3 = 194 випадки.
Сезонні коливання
інфекційних захворювань серед населення в місті А
| Місяць | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | всього | |||||||||||||||
| К-сть випадків | 130 | 210 | 122 | 166 | 227 | 160 | 184 | 240 | 156 | 233 | 240 | 199 | 2267 | |||||||||||||||
| Ковзна середня | 154 | | | | | | | | | | | |||||||||||||||||
| Ковзна середня | | 166 | | | | | | | | | | |||||||||||||||||
| Ковзна середня | | | 172 | | | | | | | | | |||||||||||||||||
| Ковзна середня | | | | 184 | | | | | | | | |||||||||||||||||
| Ковзна середня | | | | | 190 | | | | | | | |||||||||||||||||
| Ковзна середня | | | | | | 194 | | | | | | |||||||||||||||||
| Ковзна середня | | | | | | | 193 | | | | | |||||||||||||||||
| Ковзна середня | | | | | | | | 209 | | | | | ||||||||||||||||
| Ковзна середня | | | | | | | | | 209 | | | | ||||||||||||||||
| Ковзна середня | | | | | | | | | | 224 | | | ||||||||||||||||
Розрахунок для 7, 8 і 9 місяців: (184 + 240 + 156) / 3 = 193 випадки.
Розрахунок для 8, 9 і 10 місяців: (240 + 156 + 223) / 3 = 209 випадків.
Розрахунок для 9, 10 і 11 місяців: (156 + 233 + 240) / 3 = 209 випадків.
Розрахунок для 10, 11 і 12 місяців: (233 + 240 + 199) / 3 = 224 випадки.
Висновок: Протягом року відзначається тенденція зростання інфекційних захворювань.
3. Показники аналізу динамічного ряду
Для аналізу динамічних рядів використовують ряд показників, що характеризують зміни явища за певні відрізки часу:
1) абсолютний приріст (або зменшення);
2) темп приросту (або зменшення);
3) темп зростання;
4) абсолютне значення одного відсотка приросту (зменшення).
Абсолютний приріст (або зменшення) – це різниця між певним рівнем ряду та попереднім. Він відображає, як змінився рівень того чи іншого періоду в порівнянні з попереднім.
Темп зростання – відношення даного рівня ряду до рівня, який прийнятий за основу, вираженого у відсотках. Показує, на скільки відсотків збільшився або зменшився рівень ряду за даний період.
Темп приросту – відношення абсолютного приросту за даний період до абсолютного рівня попереднього періоду, виражене у відсотках.
Абсолютне значення одного відсотка приросту – відношення абсолютного приросту до темпу приросту. В певних ситуаціях (в тому числі для цього прикладу), незважаючи на зменшення темпу приросту, одночасно відбувається збільшення значення 1% приросту.
Наприклад:
Кількість населення
в місті Н. за період 1985-2005 рр. на 1 січня
| Рік | Кількість населення тис. | Абсолютний приріст | Темп росту або зменшення в % | Темп приросту або зменшення в % | Значення 1 % приросту | ||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | ||
| 1985 1990 1995 2000 2005 | 90.2 96.6 109.0 116.3 121.3 | - +6,4 +12,4 +7,3 +5,0 | - 107,1 112,8 106,7 104,3 | - +7,1 +12,8 +6,7 +4,3 | - 0,91 0,97 1,09 1,16 | ||
| Всего за 20 років | 31,1 | | |||||