Наиболее часто встречающимися ошибками в случаях применения относительных показателей являются следующие:
1. При характеристике изменений частоты явлений иногда используют коэффициенты структуры, тогда как правильное заключение позволяют сделать только интенсивные коэффициенты.
2. Производиться складывание или вычитание статистических коэффициентов, вычисленных из совокупности неодинаковой численности. Данная процедура может привести к неверным выводам.
3. Неправильно выбирается основание для коэффициента (например, при расчете смертности мужского населения основанием должна служить численность мужчин, а не всего населения).
4. Сравниваются коэффициенты, рассчитанные за различные периоды времени. В данном случае с целью предупреждения ошибочных заключений необходимо учитывать фактор времени.
МОДУЛЬ 3. ДИНАМИЧЕСКИЕ РЯДЫ
При изучении изменений какого-либо явления во времени составляется динамический ряд.
Динамический ряд – ряд, состоящий из однородных сопоставимых величин, характеризующих изменения какого-либо явления за определённые отрезки времени.
Величины (числа), составляющие динамический ряд, называются уровнями ряда.
Уровни динамического ряда могут быть представлены:
· абсолютными величинами;
· относительными величинами (в том числе интенсивными, экстенсивными показателями, показателями соотношения);
· средними величинами.
Выделяют два типа динамических рядов:
1. Простые (состоят из абсолютных величин).
2. Сложные (состоят из относительных или средних величин).
Простые динамические ряды классифицируются следующим образом:
· моментный – состоит из величин, характеризующих размеры явления на определённые даты – моменты. Уровни моментного ряда не подлежат дроблению. Так, каждый уровень может характеризовать численность населения, число врачей, коек и т.д. на конец какого-то года.
Пример моментного ряда – число коек на конец каждого года (табл. 3.1):
Таблица 3.1.Число коек в больнице А (2011-2013 годы)
| Годы | |||
| Число коек |
· интервальный – ряд чисел, характеризующих какие-либо итоги за определённый интервал времени (сутки, неделя, декада, месяц, год). Уровни интервального ряда можно разделить на более дробные периоды, либо укрупнить интервалы.
Пример интервального ряда – динамика числа умерших в Свердловской области в течение 2011-2013 годов (табл.3.2):
Таблица 3.2. Динамика умерших в Свердловской области в течение
Годов
| Годы | |||
| Число умерших | 59 266 |
Динамический ряд можно подвергнуть преобразованиям, целью которых является выявление особенностей изучаемого процесса, а также достижение наглядности в характеристике того или иного явления.
При анализе динамического ряда нередко некоторые уровни последнего представляют значительные колебания, что затрудняет возможность проследить основную закономерность, свойственную явлению в наблюдаемый период. В этих случаях для выявления общей динамической тенденции рекомендуется производить выравнивание динамического ряда.
Существует несколько методов выравнивания динамического ряда:
· укрупнение интервала;
· вычисление групповой средней;
· расчёт скользящей средней.
Укрупнение интервала осуществляется путём суммирования показателей за ряд смежных периодов (I,II,III месяцы; IV,V,VI месяцы и т.д.).
Например, при изучении динамики заболеваний острой дизентерий в городе А в 2013 году в результате применения метода укрупнения интервала нами произведены следующие расчеты – суммирование показателей за три смежных месяца (табл. 3.3):
Таблица 3.3. Динамика заболеваний острой дизентерией в городе А
В 2013 году
| Месяц | Число заболеваний | Методика расчёте | Укрупнённый интервал |
| Январь | 10+11+15 | ||
| Февраль | |||
| Март | |||
| Апрель | 17+15+22 | ||
| Май | |||
| Июнь | |||
| Июль | 32+47+52 | ||
| Август | |||
| Сентябрь | |||
| Октябрь | 21+18+14 | ||
| Ноябрь | |||
| Декабрь |
Как видно из таблицы 3.3, в городе А в 2013 году отмечался рост заболеваний острой дизентерией на протяжении первых трёх кварталов, тогда как в 4 квартале наметилось снижение случаев заболеваний данной нозологии.
Вычисление групповой средней для каждого укрупнённого периода производится методом суммирования смежных уровней соседних периодов, а затем полученную сумму делят на число слагаемых. Например, при анализе динамики средней длительности пребывания больного в хирургических стационарах в Свердловской области за 2008-2013 годы путём использования метода вычисления групповой средней были получены следующие результаты (табл. 3.4):
Таблица 3.4. Средняя длительность пребывания больного на хирургической койке для взрослых в
