Статистические коэффициенты

МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

К ПРАКТИЧЕСКОМУ ЗАНЯТИЮ №7

Тема: «Относительные величины. Динамические ряды»

Красноярск

Относительные величины.

Статистические коэффициенты

Абсолютные величины могут быть простыми, которые всегда представляются в именованных единицах измерения (санти­метры, килограммы, дни и т. п.), или сложными, которые выра­жаются произведениями единиц различной размерности (тонно-километры, киловатт-часы и т. п.). Кроме того, в ряде случаев используются условные величины. Например, энергозатраты на одну единицу выполненной работы. Использование таких величин позволяет преодолевать несравнимость простых абсолютных показателей из-за их разнородности.

Относительные величины (статистические коэффициенты)широко используются в официальной статистике для оценки медико-демографической и санитарно-эпидемиологической ситуации, оценки деятельности медицинских учреждений и т. п. Вычисление и анализ этих коэффициентов является основой медицинских исследований, проводимых на уровне больших групп населения, населенных пунктов, городских и сельских районов, областей и регионов.

Относительной статистической величиной в наиболее общем виде называется отношение двух чисел, выражающих меру ка­ких-либо явлений. Смысл получения относительных величин — нахождение общей меры, приведение к общему знаменателю.

Среди относительных величин наибольшее практическое зна­чение имеют: интенсивные коэффициенты, экстенсивные коэф­фициенты, показатели соотношения, показатели наглядности; показатели относительной интенсивности.

Интенсивные коэффициенты показывают интенсивность развития (частоту, уровень, распространенность, риск) явления в своей среде. В среде, которая продуцирует это явление. Применяются интенсивные коэффициенты, за редким исключением, только в медицине и демографии (или на стыке наук — медицинской де­мографии). Эти коэффициенты отвечают на вопрос, как часто явление встречается в известной среде. Различают общие и специ­альные интенсивные коэффициенты.

Общие — характеризуют общую (усредненную) интенсив­ность явления, специальные — дают более детальную характери­стику явлению (например – по причине, по полу и.т.д).

Например, в таблице 1 представлены данные о числе смертей в территории N. На основании этих данных можно сделать вывод о снижении смертности населения города N на (1000—900) 100 случаев. Однако за указанный период времени, с 1980 по 2005 год, числен­ность жителей района N уменьшилась, соответственно, с 1 000 000 до 850 000 человек.

Таблица 1

Обеспеченность населения района N врачами.

Показатель	1980 г.	2005 г.
Число смертей (размер явления )
Число жителей (размер среды)
Смертность на 1000 жителей (интенсивный показатель)	10,0	10,6

Если теперь пересчитать смертность в относительных показателях, то окажется, что смертность населения не уменьшилась, а возросла с 10,0 до 10,6 случаев на 1000 (масштабирующий коэффициент) жителей города.

Одной из самых грубых ошибок, допус­каемых при вычислении статистических коэффициентов, явля­ется несоблюдение единства времени для исходных данных.

Аналогичным образом вычисляются специальные показатели. Например, если число умерших от туберкулеза в территории N составило в 2005 году 9, то показатель смертности составит (9 / 850000 х 100 000) ,1,1 случая на 100 000 жителей.

Одной из особенностей интенсивных коэффициентов явля­ется невозможность их прямого сложения между собой (поскольку это дроби с разными знаменателями).

Выбор множителя для показателя обусловлен удобством по­льзования результатами вычислений. Если в этом примере счи­тать на 1000 населения, то получим 0,011 случаев смерти от туберкулеза на 1000 населения, если на 100 — 0,00011 случая на 100 человек. В данном примере разумнее всего в качестве множителя исполь­зовать 100 000, т. к. при этом получается не громоздкое, а целое число. Иногда для обозначения множителя используют сокра­щенные обозначения. Если показатель вычислялся на 100 — проценты (%), если — на 1000 — промилле (%₀), на 10 000 — продецимилле (%₀₀) и т. д. При этом интенсивный показатель всегда остается величиной именованной (случаи заболеваний, рождений, смертей и т. п.).

Для графического представления интенсивных коэффициентов лучше использовать различные варианты столбиковых и линейных диаграмм. Для отображения циклических явлений наглядными являются радиальные диаграммы.

Экстенсивные коэффициентыотражают структуру, распреде­ление. Они характеризуют отношение части статистической совокупности к целой совокупности (долю, удельный вес, часть от целого), т. е. отношение отдельного элемента к итогу. Выражаются только в процентах к итогу.

Например,

Распределение по группам здоровья в Красноярском крае в 2007 г.

I группа - практически здоровые;

II группа - риск развития заболеваний;

III группа - нуждаются в дополнительном обследовании, лечении в поликлинике;

IV группа - нуждаются в дополнительном обследовании, лечении в стационарных условиях;

V группа - нуждаются в дорогостоящей высокотехнологичной медицинской помощи.

Одной из самых распространенных ошибок, встречающихся в практике статистического анализа, является ошибочное испо­льзование интенсивных и экстенсивных коэффициентов. В ча­стности, по экстенсивным коэффициентам пытаются судить о величине или частоте явления.

Коэффициенты соотношения применяются, когда приходится оценивать взаимосвязь разнородных величин. Например: обеспеченность населения больничными койками, соотношение средних медицинских работников и врачей, обеспечен­ность населения врачами и т. д.

Коэффициенты соотношения, как и интенсивные коэффициенты, вычисляются через про­порцию. Могут вычисляться на 100, на 1000, на 10 000. В отли­чие от интенсивных коэффициентов могут выражаться дробны­ми числами, в которых дробная часть содержит одинаковое или большее количество значащих цифр, чем целая: 1,53 медсестры на I врача.