LINEBURG


<< Пред. стр.

страница 5
(всего 25)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>

100000
40-49 лет
130,0
75000
56000
75000 ?130,0
----------------- = 97,5
100000
56000 ?130,0
----------------- = 72,8
100000
50-59лет
360,0
70000
51000

70000 ?360,0
----------------- = 252,5
100000
51000 ?360,0
----------------- = 183,6
100000
60 лет и старше
730,0
65000
40000
65000?730,0
------------------ = 474,5
100000
40000 ?730,0
----------------- = 292,0
100000
Всего
125,0
580000
500000
-
-
Умерло от злокачественных новообразований

754
590
866,8
III этап
587,1
III этап
Смертность на 100000 населения

130,0
118,0
754 ?125
----------------- = 108,7
866,8


Вычисление стандартизованных коэффициентов смертности от злокачественных новообразований проводится следующим образом:


Следовательно, более низкий общий коэффициент смертности населения в городе М (118,0%ооо против 130,0%оооо в городе Н) объясняется более благоприятной возрастной структурой населения в этом городе.
Обратный метод стандартизации (Керридж, 1958 г.) применяется при отсутствии данных о возрастном составе населения, когда имеются лишь сведения о возрастном составе больных или умерших, то есть данные обратные тем, что использовались при косвенном методе. Метод дает менее точные результаты. Они тем точнее, чем более дробные возрастные интервалы применяются при стандартизации. Важно также выбрать подходящий, близкий к сравниваемым контингентам, стандарт. Стандартом в этом случае служат возрастные коэффициенты смертности или заболеваемости.
Например, в городе Н за последние 10 лет несколько увеличились коэффициенты смертности населения от злокачественных новообразований с 115,5°/оооо в 1986 г. до 119,0%ооо в 1996 г. (табл. 5.3). За это время численность населения возросла с 800000 до 900000 человек и, по-видимому, возрастной состав был различен в сравниваемые годы.
Первый этап состоит из выбора стандарта. Примем за стандарт повозрастные коэффициенты смертности от злокачественных новообразований на 100000 населения в 1989 г., в год переписи, когда эти коэффициенты были определены с достаточной точностью.
Второй этап включает в себя вычисление «ожидаемой» численности населения города, при этом допускается, что повозрастные коэффициенты смертности от злокачественных новообразований в 1986 и 1996 гг. были такими же, как и в 1989 г.
В графах 3 и 5 таблицы 5.3 «ожидаемая» численность населения по возрастным группам и суммарная в 1986 и 1996 гг. Для вычисления «ожидаемой» численности населения делим число умерших в каждой возрастной группе на соответствующие повозрастные коэффициенты смертности от злокачественных новообразований принятого за стандарт населения, и результат умножаем на 100000.
Например, для того, чтобы в возрасте до 30 лет коэффициент смертности от злокачественных новообразований составлял 4,0 на 100000 при наличии 21 умершего в этом возрасте в 1986 г., численность населения данного возраста в этом году должна составлять:

Таблица 5.3
Стандартизация коэффициентов смертности от злокачественных новообразований в городе Н. Обратный метод (числа условные)
Возрастные группы


I этап
II этап




Повозрастные коэффициенты смертности от злокачественных новообразований на 100000 населения, принятого за стандарт

1986г.

1996г.



Число умерших от злокачественных новообразований в данном возрасте
«Ожидаемая» численность населения
Число умерших от злокачественных новообразований в данном возрасте
«Ожидаемая» численность населения
До 30 лет
4,0
21
525000
18
450000
30-39 лет
35,0
44
125714
36
102857
40-49 лет
132,0
156
110606
181
136364
50-59 лет
354,0
221
62469
278
78523
60 лет и старше
722,0
482
66759
558
72280
Всего
121,0
924
890548
1071
840024

Таким же образом определяем «ожидаемую» численность населения для всех остальных возрастных групп населения. В результате подсчета оказалось, что «ожидаемая» численность населения в 1986 году составляла 890548 человек, а в 1996 году — 840024 человека.
Расхождение «ожидаемых» и фактических чисел населения вызвано различием действительных и принятых за стандарт повозрастных коэффициентов смертности населения от злокачественных новообразований.
На третьем этапе стандартизации для устранения указанного различия делим «ожидаемые» числа населения на фактические и умножаем на принятый за стандарт коэффициент смертности.


Отсюда можно сделать вывод, что некоторый рост общих коэффициентов смертности населения города Н от злокачественных новообразований был вызван только изменением возрастного состава населения. После применения стандартизации и элиминирования влияния изменений возрастного состава оказалось, что за истекшие 10 лет население города стало реже умирать от злокачественных новообразований.
Необходимо еще раз подчеркнуть, что выбор конкретного метода стандартизации зависит от того, насколько полный статистический материал имеется в наличии. Прямой метод дает более надежные результаты, но в случае невозможности его применения следует использовать косвенный или обратный метод стандартизации: они достаточно точны для практического применения. Стандартизация позволяет нам сделать правильный вывод о том, имеется ли действительно разница общих интенсивных коэффициентов в сравниваемых коллективах или эти различия зависят только от неодинаковой структуры сравниваемых совокупностей.
Динамические ряды
При изучении изменений какого-либо явления во времени составляется динамический ряд.
Динамическим рядом называется совокупность однородных статистических величин, показывающих изменение какого-либо явления на протяжении определенного промежутка времени.
Величины, составляющие динамический ряд, называются уровнями ряда.
Уровни динамического ряда могут быть представлены:
— абсолютными величинами;
— относительными величинами (в том числе показателями интенсивными, экстенсивными, соотношения);
— средними величинами. Динамические ряды бывают двух видов:
— Моментный динамический ряд состоит из величин, характеризующих явление на какой-то определенный момент (дату). Например, каждый уровень может характеризовать численность населения, численность врачей и т.д. на конец какого-то года.
— Интервальный динамический ряд состоит из величин, характеризующих явление за определенный промежуток времени (интервал). Например, каждый уровень такого ряда может характеризовать смертность, рождаемость, заболеваемость, среднегодовую занятость койки за какой-то год.
Примеры
Интервальный динамический ряд, состоящий из интервальных величин.
Динамика рождаемости в Санкт-Петербурге (на 1000 жителей):
1990 - 10,8
1993 - 6,6
1991-9,3
1994-7,1
1992 - 7,6
Моментный динамический ряд, состоящий из абсолютных величин. Динамика среднегодовой численности населения Санкт-Петербурга (в тыс.):
1990-5035,0
1993-4917,5
1991-5019,3
1994-4860,7
1992-4978,1
Динамический ряд можно подвергнуть преобразованиям, целью которых является выявление особенностей изучаемого процесса, а также достижение наглядности в характеристике того или иного явления.
Для определения тенденции изучаемого явления рассчитывают показатели динамического ряда:
— абсолютный прирост;
— показатель наглядности;
— показатель роста (снижения);
— темп прироста (снижения).
Абсолютный прирост представляет собой разность между последующим и предыдущим уровнем. Измеряется в тех же единицах, в которых представлены уровни ряда.
Показатель наглядности показывает отношение каждого уровня ряда к одному из них (чаще начального), принятому за 100%.
Показатель роста (убыли) показывает отношение каждого последующего уровня к предыдущему, принятому за 100%.
Темп прироста (убыли) показывает отношение абсолютного прироста (снижения) каждого последующего уровня к предыдущему уровню, принятому за 100%.
Если показатель роста (убыли) показывает сколько процентов от предыдущего уровня составляет последующий уровень, то темп прироста показывает на сколько процентов увеличился (снизился) последующий уровень по сравнению с предыдущим. Поэтому, темп прироста можно рассчитать и по следующей формуле:
темп прироста = показатель роста—100%
Динамический ряд и его показатели могут быть представлены в виде таблицы (табл. 5.4).
Расчет показателей динамического ряда.
1) Абсолютный прирост (снижение):
1991 г. 53,9 - 58,5 = - 4,6 тыс.
1992г. 51,1-58,9 = - 2,8 тыс.
1993г. 49,3-51,1 = -1,8 тыс.
1994г. 47,8-49,3= -1,5 тыс.
Таблица 5.4
Динамика численности больничных коек в стационарах системы МЗ РФ Санкт-Петербурга

Годы
Число больничных коек (тыс.)
Абсолютный
прирост (убыль) (тыс.)
Показатель
наглядности, %
Показатель
роста (убыли), %
Темп
прироста (убыли), %
1990
58,5
_
100,0
-
-
1991
53,9
- 4,6
92,1
92,1
-7,9
1992
51,1
- 2,8
87,4
94,8
-5,2
1993
49,3
- 1,8
84,3
96,5 .
-3,5
1994
47,8
- 1,5
81,7
96,9
-3,1

2) Показатель наглядности: 1990г. — 100%
1991 58,5-100 1992 58,5-100
53,9 - х 51,1-х
х = 92,1 х=87,4

1993 58,5-100 1994 58,5-100
49,3 - х 47,5-х
х = 84,3 х=81,7

3)Показатели роста (убыли):
1991 58,5-100 1992 53,9-100
53,9 - х 51,1-х
х = 92,1 х=94,8
51,1 - 100 1994 49,3-100
49,3-х 47,8 - х
х = 96,5 х=96,9
4)Темп прироста (убыли):
1991 58,5-100 1992 53,9 - 100
-4,6 - х -2,8 - х
х= -7,9 х = -5,2

1993 51,1 – 100 1994 49,3-100
-1,8 - х -1,5 - х
х = - 3,5 х= - 3,1

Рассчитанные показатели динамического ряда свидетельствуют об убыли числа больничных коек в Санкт-Петербурге, однако темп их убыли снижается.
Выравнивание динамического ряда
Иногда динамика изученного явления представлена не в виде непрерывно меняющегося в одном направлении явления, а скачкообразными изменениями.
В таких случаях используют различные методы выравнивания динамического ряда:
— укрупнение интервалов;
— расчет скользящей средней;
— метод наименьших квадратов.
Укрупнение материала можно производить за определенные промежутки времени (за квартал, за один, два, три года и т.д.).
Пример выравнивания динамического ряда с помощью укрупнения интервалов приведены в таблице 5.5.

Таблица 5.5
Динамика средней длительности пребывания больного
на терапевтической койке до— и при переходе больниц Санкт-Петербурга на новые условия хозяйствования
Годы
Средняя длительность пребывания больного на терапевтической койке (в днях)
Укрупненный интервал (годы)
Средняя длительность пребывания больного на терапевтической койке (в днях)
1987


1988
1989



1990
1991



1992
19,9

19,0
19,2




19,3
18,5




17,0
1987-1988


1989-1990



1991-1992
19,5


19,3



17,8
Произведено укрупнение интервала за два года и рассчитана средняя длительность пребывания больного на койке для каждого интервала.
1987-1988 (19,9+19,9)/2=19,5
1989-1990 (19,2+19,3)/2=19,3
1991-1992 (18,5+17,0)/2=17,8
Показатели преобразованного динамического ряда рассчитываются по общепринятой методике.
Влияние случайных колебаний на уровни динамического ряда можно устранить и с помощью скользящей средней. При ее расчете лучше использовать интервалы, включающие три хронологические периода.
Пример выравнивания динамического ряда методом скользящей средней в таблице 5.6.
Таблица 5.6
Динамика средней длительности пребывания больного
на терапевтической койке до— и при переходе стационаров
Санкт-Петербурга на новые условия хозяйствования
Годы
Средняя длительность пребывания больного на терапевтической койке (в днях)
Скользящая средняя
Скользящая средняя по Урбаху
1987
19,9 –у1
-
19,7
1988
19,0-у2
19,4
19,4
1989
19,2 –у3
19,2
19,2
1990
19,3-у4
19,0
19,0
1991
18,5-у5
18,3
18,3
1992
17.0-у6
-
17,2
Для выравнивания динамического ряда произведено вычисление скользящей средней с использованием интервала в три года:
1988г. (19,9+19,0+19,2)/3=19,4
1989г. (19,0+19,2+19,3)/3=19,2
1990г. (19,2+19,3 +IВ,5)/3= 19,0
1991г. (19,3+18,5+17,0)/3=18,3
Однако этот метод исключает из анализа средние величины первого и последнего уровня.
Поэтому для более точного определения тенденции изучаемого явления можно рассчитать скользящие средние крайних уровней по формуле Урбаха:
1987 г. (7у1 + 4у2 - 2у3) /9= (7 • 19,9 + 4 • 19 - 2 • 19,2) / 9 = 19,7
1992 г. (7у6 + 4 у5 - 2у4) / 9 = (7 • 17,0 + 4 • 18,5 - 2 • 19,3) / 9 = 17,2
Метод наименьших квадратов дозволяет наиболее точно выравнивать тенденции изучаемого явления.
Он позволяет рассчитать точки прохождения такой прямой линии, от которой имеющаяся эмпирическая находится на расстоянии наименьших квадратов от других возможных линий.
Динамический ряд в случае применения данного метода должен иметь не менее 5 хронологических дат, количество их должно быть нечетным, а интервалы между ними — одинаковыми.
Пример выравнивания динамического ряда методов наименьших квадратов приведен в таблице 5.7.
Таблица 5.7
Динамика младенческой смертности в Санкт-Петербурге (на 1000 родившихся живыми) за 1988—1992 гг.
Хронологические
даты
(годы)
Младенческая
смертность.
У
Порядковый номер
хронологической даты от центральной,
х

х • у



х2


Выравненные
уровни младенческой
смертности
1988
19,1
-2
-38,2
4
19,0
1989
17,4
___ 1
-17,4
1
18,3
1990
18,2
0
0
0
17,5-0,0
1991

<< Пред. стр.

страница 5
(всего 25)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>

Copyright © Design by: Sunlight webdesign