Рассчитайте интенсивные показатели заболеваемости дифтерией среди населения по годам

Абсолютные величины несут важную информацию о размере того или иного явления и могут быть использованы в анализе, в том числе в сравнительном. Однако они часто не отвечают на все поставленные вопросы, так, например, врачу интересны сведения о здоровье обслуживаемого населения (показатели заболеваемости и др.), а у него есть информация только в абсолютных числах, которые термин «заболеваемость» не характеризуют.

Для более углубленного анализа общественного здоровья и деятельности учреждений здравоохранения, а также деятельности медицинского работника используются обобщающие показатели, называемые относительными величинами. Они применяются для изучения совокупности, которая характеризуется, главным образом, альтернативным распределением качественных признаков.

Различают четыре вида относительных величин: экстенсивные, интенсивные, соотношения и наглядности.

Это показатель удельного веса, доли части в целой совокупности, показатель распределения совокупности на составляющие ее части, т.е. показатель структуры.

Для его расчета необходимо иметь данные о численности всей совокупности и составляющих ее частях (или отдельной части этой совокупности). Рассчитывается обычно в процентах, где совокупность в целом принимается за 100%, а отдельные части — за «X».

Способ получения экстенсивной величины выглядит следующим образом:

Таким образом, для получения экстенсивного показателя нужна совокупность и ее составные части или отдельная часть. Экстенсивный показатель отвечает на вопрос, сколько процентов приходится на каждую конкретную часть совокупности.

В зависимости от того, что характеризуют экстенсивные показатели, их называют:

• показатели удельного веса части в целом, например, удельный вес гриппа среди всех заболеваний;
• показатели распределения или структуры (распределение всей совокупности зарегистрированных врачом заболеваний за год на отдельные заболевания).

Это показатель статики, т.е. с его помощью можно анализировать конкретную совокупность в конкретный момент. По экстенсивным показателям нельзя сравнивать различные совокупности — это приводит к неправильным, ошибочным выводам (см. Ошибки использования относительных величин).

Пример расчета экстенсивного показателя

В районе А в текущем году было зарегистрировано 500 случаев инфекционных заболеваний, из них: эпидемического паротита — 60 случаев; кори — 100 случаев; прочих инфекционных заболеваний — 340 случаев.
Задание: определить структуру инфекционных заболеваний, проанализировать и представить графически.
Решение: Вся совокупность — 500 случаев инфекционных заболеваний принимается за 100 %, составные части определяются как искомые. Удельный вес случаев эпидемического паротита составит: 60 x 100% / 500 = 12%.
Аналогично рассчитывается удельный вес других заболеваний.

Вывод. В структуре инфекционных заболеваний доля эпидемического паротита составила 12%, кори — 20%, прочих инфекционных заболеваний — 68%.

Способы графического изображения экстенсивного показателя

Поскольку экстенсивный показатель — показатель статики, то графически он изображается только в виде внутристолбиковой или секторной (круговой) диаграммы, которые являются разновидностями плоскостных диаграмм, которые представляют цифровые данные в виде геометрических фигур в двух измерениях.

Правила построения этих диаграмм можно представить, использовав при этом полученные данные удельного веса заболеваний в приведенном выше примере.

Пример построения секторной диаграммы (диаграмма 1, А):

1. Радиусом произвольного размера описывается окружность, которая принимается за 100% (если экстенсивные показатели выражены в процентах); при этом 1% соответствует 3,6° окружности.
2. На окружности откладываются отрезки, соответствующие величинам распределяемой совокупности: удельный вес кори составляет 20%, эпидемического гепатита — 12%, прочих инфекционных заболеваний — 68% (соответственно в градусах — 72°; 43,2°; 244,8°).
3. Соответствующие этим градусам отрезки соединяются линиями с центром окружности, образуя секторы. Каждый сектор представляет составную часть изучаемой совокупности. При этом необходимо помнить, что сумма всех удельных весов должна равняться 1%, а сумма отрезков в градусах должна составлять 360°.

Пример построения внутристолбиковой диаграммы (диаграмма 1, Б):

Вышеизложенные данные можно представить также в виде внутристолбиковой диаграммы, принцип построения которой заключается в следующем: высота прямоугольника (масштаб выбирается произвольно) составляет всю совокупность и принимается за 100%. Удельный вес отдельных частей следует показать внутри прямоугольника, расположив части снизу вверх в порядке убывания процентов, при этом группа «прочие заболевания», так же как и в секторной диаграмме, откладывается последней. Все части выделяются различной штриховкой или расцветкой.

Каждый график должен иметь номер, четкое название, раскрывающее его сущность, масштаб с указанием единиц измерения и экспликацию, отражающую смысл принятых условных изображений.

Показатель частоты, уровня, распространенности процессов, явлений, совершающихся в определенной среде. Он показывает, как часто встречается изучаемое явление в среде, которая его продуцирует (заболеваемость, смертность, рождаемость и т.д.).

Интенсивные показатели используются как для сравнения, сопоставления динамики частоты изучаемого явления во времени, так и для сравнения, сопоставления частоты этого же явления в один и тот же промежуток времени, но в различных учреждениях, на различных территориях и т.д.

Для расчета интенсивного показателя необходимо иметь данные об абсолютном размере явления и среды, его продуцирующей. Абсолютное число, характеризующее размер явления, делится на абсолютное число, показывающее размер среды, внутри которой произошло данное явление, и умножается на 100, 1000 и т.д.

Таким образом, способ получения интенсивного показателя выглядит следующим образом:

Таким образом, для расчета интенсивного показателя всегда нужны две статистические совокупности (совокупность № 1 — явление, совокупность № 2 — среда), причем изменение размера среды может повлечь за собой изменение размера явления.

Множитель (основание) зависит от распространенности явления в среде — чем реже оно встречается, тем больше множитель. В практике для вычисления некоторых интенсивных показателей множители (основания) являются общепринятыми (так, например, показатели заболеваемости с временной утратой трудоспособности рассчитываются на 100 работающих или учащихся, показатели летальности, частоты осложнений и рецидивов заболеваний — на 100 больных, демографические показатели и многие показатели заболеваемости — на 1000, 100 000 населения).

Пример расчета интенсивного показателя.
В городе проживает 120 000 человек (среда). В предыдущем году родилось 108 детей (явление).
Определить показатель рождаемости (рассчитывается на 1000 населения).
Таким образом, рождаемость в городе составила 9%.

Способы графического изображения интенсивного показателя

Графически интенсивные показатели могут быть представлены в виде любых из названных ниже диаграмм при наличии необходимой информации:

линейной диаграммы (график) — применяется для изображения динамики явления.

Пример. Представить информацию о распространенности наркомании (табл. 1) в виде линейной диаграммы.

Таблица 1. Распространенность наркомании в РФ в динамике с 1980 по 2006 г. (на 100 000 населения)

В нашем примере необходимо нанести на координатное поле 2 ряда цифр — частота наркомании и годы. В соответствии с установленными требованиями к построению графиков необходимо соблюдать соотношение между масштабом по оси абсцисс и ординат как равное 3:4 или 5:8. В данном случае график будет более наглядным.

В примере на оси абсцисс (горизонтальная линия) в соответствии с выбранным исследователем масштабом отмечаются анализируемые годы, на оси ординат (вертикальная линия) в соответствии с вышеуказанным правилом — частота наркомании. В соответствии с построенными осями на координатное поле наносятся величины частоты наркомании соответствующего года. При последовательном соединении точек на графике получится непрерывная линия, наглядно представляющая динамику распространенности наркомании.

Вывод. Анализ диаграммы позволяет наглядно представить постоянный рост частоты наркомании в РФ за 1980-2006 гг.

радиальной диаграммы — является разновидностью линейной диаграммы, применяется для изображения динамики явления за замкнутый цикл времени: сутки, неделя, месяц, год. Например, сезонные колебания инфекционной заболеваемости, суточные колебания числа вызовов скорой помощи, колебания по дням недели числа выписываемых и госпитализируемых в стационары больных и т.д.

Пример. Представить информацию (табл. 2) о сезонных изменениях заболеваемости дизентерией в виде радиальной диаграммы.

Таблица 2. Сезонные изменения числа заболеваний дизентерией за изучаемый год в городе Н.

Построение радиальной диаграммы.
Радиальная диаграмма строится на основе окружности:

окружность делят при помощи транспортира на число секторов, соответствующее интервалам времени изучаемого цикла: 4 сектора при изучении явления за кварталы года, 7 секторов при изучении явления за дни недели, 12 секторов при изучении явления за год и т.д. В нашем примере окружность делится на 12 секторов по числу месяцев года;

определяют среднемесячный уровень заболеваемости за год, который будет соответствовать длине радиуса окружности: (2+7+5+15+9+26+15+37+22+14+3+1)/12 = 13;

на каждом радиусе, соответственно каждому месяцу откладывают в выбранном масштабе число случаев заболеваний дизентерией. Начинать необходимо с нуля градусов дуги окружности и продолжать далее по часовой стрелке.

Длина отрезка соответствующего месяца может выходить за пределы окружности или находиться внутри окружности в зависимости от величины соответствующего месячного показателя числа случаев заболеваний дизентерией (в нашем примере число случаев дизентерии за IV месяц — 15, VII — 15, X — 22 выше среднемесячного показателя, а в остальные месяцы — меньше). Конечные точки отрезков соединяются линиями.

• Полученный многоугольник изображает колебания числа случаев заболеваний дизентерией за данный период времени — 12 мес.

Вывод. Анализ диаграммы позволяет увидеть значительные увеличения числа случаев заболевания дизентерией в летне-осенний период (с апреля по октябрь).

столбиковой или ленточной диаграммы;

Интенсивные показатели графически изображаются также в виде плоскостных диаграмм. К ним относятся — столбиковые и ленточные диаграммы.

В виде столбиков целесообразно изображать интенсивные показатели для одного периода, но для разных заболеваний, территорий, коллективов или, наоборот, в разные периоды времени, но для одного заболевания, территории, коллектива.

При построении столбиковых диаграмм основание располагают на оси абсцисс. На оси ординат отмечают величину изучаемого признака в принятом масштабе. Ширина столбиков должна быть одинаковой. Столбики могут располагаться как на расстоянии друг от друга, так и рядом друг с другом.

Столбиковые диаграммы могут быть:

• вертикальными;
• горизонтальными (тогда они еще называются ленточными).

Пример построения столбиковой диаграммы. Представить информацию (табл. 3) об инфекционной заболеваемости в виде столбиковой диаграммы.

Для построения диаграммы необходимо на оси ординат поместить шкалу с нанесенными на ней делениями в соответствии с принятым масштабом, отражающими показатели заболеваемости.

Вывод. Диаграмма наглядно иллюстрирует значительное снижение заболеваемости населения РФ в изучаемом году скарлатиной и коклюшем.

Пример построения ленточной диаграммы. Представить информацию о заболеваемости с ВУТ в виде ленточной диаграммы (табл. 4).

Для графического изображения в виде ленточной диаграммы изображения случаев заболеваемости с временной утратой трудоспособности выбираем основной признак, по которому будем строить диаграмму. В данном случае был выбран возраст.

На оси абсцисс в центре отмечаем отрезок длиной 1,5-2 см. Из крайних точек этого отрезка справа и слева восстанавливаем перпендикуляры, на которых откладываем одинаковые отрезки: они являются основаниями лент или горизонтальных «столбиков». Расстояние между лентами и их ширина должны быть одинаковыми, а число «лент» как справа (для женщин), так и слева (для мужчин) должно соответствовать количеству градаций основного признака. В данном примере их четыре — по числу возрастных группировок: до 19 лет, 20-35 лет, 36-49 лет, 50 лет и старше. Эти цифры вписываем между основаниями намеченных горизонтальных столбиков. Длина «лент» должна соответствовать размеру изображаемого явления в соответствии с выбранным масштабом. В нашем примере масштаб: 10 случаев утраты трудоспособности — 1 см.

Вывод. На диаграмме наглядно представлено наибольшее число случаев с временной утратой трудоспособности как у мужчин, так и у женщин в возрасте 36-49 лет, а наименьшее — у женщин в возрасте до 19 лет. Однако у мужчин практически во всех возрастных группировках число случаев утраты трудоспособности выше, чем у женщин, кроме возраста 50 лет и старше.

картограммы; Картограмма — это изображение статистических данных на контурной карте. При этом частота изучаемого явления может быть обозначена разной интенсивностью окраски или разной штриховкой.

картодиаграммы; Картодиаграмма — это изображение на контурной карте статистических данных в виде столбиков или других символов различного размера.

Характеризует соотношение между двумя не связанными между собой совокупностями (обеспеченность населения койками, врачами, дошкольными учреждениями, соотношение родов и абортов, соотношение врачей и медицинских сестер и др.).

Для получения этого показателя нужны две совокупности (совокупность № 1 и № 2). Абсолютная величина, характеризующая одну совокупность (совокупность № 1) делится на абсолютную величину, характеризующую другую, с ней не связанную совокупность (совокупность № 2) и умножается на множитель* (100, 1000, 10 000 и т.д.):

Показатель соотношения = совокупность №1 / совокупность №2 х 10 000

* При расчете показателя соотношения можно не учитывать множитель, например, определяя соотношение родов и абортов

Пример: В городе 120 000 населения, общее число терапевтических коек — 300. Число коек — совокупность № 1, численность населения — совокупность № 2. Требуется рассчитать обеспеченность населения терапевтическими койками.

Показатель соотношения = 300 / 120 000 х 10 000

Вывод. На 10 000 населения в городе приходится 25 терапевтических коек, или обеспеченность населения города терапевтическими койками равна 25 коек на 10 000 населения.

Графически показатель соотношения может быть представлен такими же диаграммами, как и интенсивный показатель.

Применяется для анализа однородных чисел и используется когда необходимо «уйти» от показа истинных величин (абсолютных чисел, относительных и средних величин). Как правило, эти величины представлены в динамике.

Для вычисления показателей наглядности одна из сравниваемых величин принимается за 100% (обычно, это исходная величина), а остальные рассчитываются в процентном отношении к ней.

Особенно их целесообразно использовать, когда исследователь проводит сравнительный анализ одних и тех же показателей, но в разное время или на разных территориях.

Пример 1. Рассчитать показатели наглядности для уровней госпитализации в больничные учреждения городов Н. и К. в динамике за 5 лет наблюдения и представить графически.

Таблица 5. Уровень госпитализации в больничные учреждения в городах Н. и К. за 5 лет (на 100 человек населения)

Решение.
Снижение количества больных, поступивших в стационары будет нагляднее, если приравнять показатель исходного уровня госпитализации в городе Н. (1 год — 24,4) за 100%, а остальные показатели пересчитать в процентах по отношению к нему.

Аналогично рассчитываются показатели наглядности, характеризующие уровень госпитализации в больничные учреждения города К.

Вывод. В динамике за 5 лет наблюдения уровень госпитализации больных в городе Н. снижается, а в городе К. повышается.

Графически полученные данные можно представить на оси координат или в виде столбиковой диаграммы.

Пример 2. Сравнить число коек в больницах А, Б и В и представить графически (табл. 6).

Принимаем число коек в больнице А (300 коек) за 100%, тогда для » больницы Б показатель наглядности составит:

300 — 100%
450 — X%
X = 450 x 100 / 300 = 150%

Аналогично рассчитывается показатель наглядности для больницы В. Он составил 200%.

Вывод. Число коек в больнице Б на 50 %, а в больнице В на 100% больше, чем в больнице А.

Применение методов статистического анализа для изучения общественного здоровья и здравоохранения. Под ред. чл.-корр. РАМН, проф. В.З.Кучеренко. М., «Гэотар-Медиа», 2007, учебное пособие для вузов

1. Власов В.В. Эпидемиология. — М.: ГЭОТАР-МЕД, 2004. — 464 с.
2. Лисицын Ю.П. Общественное здоровье и здравоохранение. Учебник для вузов. — М.: ГЭОТАР-МЕД, 2007. — 512 с.
3. Медик В.А., Юрьев В.К. Курс лекций по общественному здоровью и здравоохранению: Часть 1. Общественное здоровье. — М.: Медицина, 2003. — 368 с.
4. Миняев В.А., Вишняков Н.И. и др. Социальная медицина и организация здравоохранения (Руководство в 2 томах). — СПб, 1998. -528 с.
5. Кучеренко В.З., Агарков Н.М. и др.Социальная гигиена и организация здравоохранения (Учебное пособие) — Москва, 2000. — 432 с.
6. С. Гланц. Медико-биологическая статистика. Пер с англ. — М., Практика, 1998. — 459 с.

источник

Интенсивный показатель – или показатель частоты, распространенности, характеризует частоту явления во взаимосвязанной среде, которая сама продуцирует данное явление, т.е. показывает распространенность явления во взаимосвязанной среде, которая сама продуцирует данное явление. Например, больные – среда, а число умерших – явление; студенты – среда, а заболевшие гриппом – явление.

Интенсивный показатель рассчитывается по следующей формуле:

Интенсивный показатель = явление х основание / величина среды,

продуцирующая данное явление

где: среда – это все население или его определенная группа (мужчины, женщины, больные, работающие и т.д.);

основание – это единица с нулями (100, 1000, 10000, 100000 и т.д.). Основание применяется только для наглядности показателя, и чем меньше явление, тем больше основание. Если показатель рассчитывается на 100 населения, то он измеряется в процентах (%), если на 1000 населения – в промиллях (%о), на 10000 – в продецемиллях (%оо).

явление – это процессы, протекающие среди населения (число умерших, родившихся, больных и т.д.)

Интенсивные показатели делятся на:

Общие – характеризуют явление в целом.

Специальные – дают углубленный дифференцированный анализ.

Например: число мужчин в районе 30000, из них умерло в течение года 300. В этом случае интенсивный показатель или в данном случае показатель смертности среди мужчин составит:

отсюда: Х = 300 х 1000 / 30000 = 10 %о (промиллей)

То есть на каждые 1000 мужчин приходится 10 случаев смерти.

Экстенсивный показатель – это показатель распределения, который характеризует отношение части к целому и выражается, как правило, в процентах (реже в промиллях) к итогу.

Экстенсивный показатель = часть явления х 100 / целое явление

Экстенсивные показатели нужны для определения структуры статистической совокупности и сравнительной оценки, соотношения составляющих её частей (например, лейкоцитарная формула, структура заболеваемости, смертности по полу, возрасту и т.д.).

Сумма экстенсивных показателей всегда равна составит 100% (если показатели вычислялись на 100).

Например: при проведении медицинского осмотра детей в детском саду выявлено 30 случаев заболеваний, из них ОРЗ – 15, гепатит – 2, ветрянка – 5, другие заболевания – 8.

В этом случае экстенсивный показатель будет рассчитан следующим образом:

Всего: 50 + 6,7 + 16,7 + 26,6 = 100%

Показатель соотношения – характеризует численное соотношение двух, не связанных между собой совокупностей, сопоставимых только логически, по их содержанию и соответственно показывает распространенность явления в среде, которая его не продуцирует. По методике вычисления этот коэффициент сходен с методикой вычисления интенсивного показателя, но различен по существу.

Показатель соотношения = явление х основание / среда, не

продуцирующая данное явление

Например: обеспеченность населения врачами, койками, лечебно-профилактическими учреждениями и т.д.

Пример расчета: в городе с численностью 400000 населения работают 100 врачей, в этом случае обеспеченность населения врачами составит:

т.е. Х = 100 х 10000 / 400000 = 25,0%о (продецемиллей), или

говоря более простым языком, на каждые 10000 населения приходится 25 врачей.

Показатель наглядности. Показатели наглядности применяются с целью более наглядного и доступного сравнения абсолютных, относительных или средних величин. Чаще всего показатели наглядности используют при сравнении данных в динамике, чтобы в более наглядной форме представить закономерности изучаемых явлений во времени. Показатели наглядности показывают, на сколько процентов или во сколько раз произошло увеличение или уменьшение сравниваемых величин. При этом одна из сравниваемых величин приравнивается к 100, или 1 а остальные пересчитываются по отношению к этой величине.

Заболеваемость студентов ВУЗов гастритом (по данным осмотров)

12 – Х, Х = 12 х 100 / 6 = 200%,

т.е. на 2-м курсе заболеваемость студентов на 100% выше (200 – 100 = 100) по сравнению с заболеваемостью студентов на первом курсе.

15 – Х, Х = 15 х 100 / 6 = 250%,

т.е. на 3-м курсе заболеваемость студентов на 150% выше (250 – 100 = 150) по сравнению с заболеваемостью студентов на первом курсе.

10 – Х, Х = 10 х 100 / 6 = 166%,

т.е. на 4-м курсе заболеваемость студентов на 66% выше (166 – 100 = 66) по сравнению с заболеваемостью студентов на первом курсе.

18 – Х, Х = 18 х 100 / 6 = 300%,

т.е. на 5-м курсе заболеваемость студентов на 200% выше (300 – 100 = 200) по сравнению с заболеваемостью студентов на первом курсе.

Результаты статистического исследования обычно представляют в виде одного или нескольких рядов чисел, (абсолютных, относительных, средних), сведенных в статистические таблицы.

Для большей наглядности и лучшего усвоения эти результаты можно представить в виде различных графических изображений.

Графические изображения служат для наглядного представления статистических величин, позволяют глубже их проанализировать.

Различают следующие основные виды графических изображений:

1. Диаграммы (плоскостные, объемные).
2. Картограммы.
3. Картодиаграммы

При построении любого вида графических изображений следует соблюдать следующие правила:

— каждое графическое изображение должно иметь название (обычно ставится под изображением), в котором указывается его содержание, время и место;

— должно строится по определенному масштабу;

— для каждого графического изображения должны даваться пояснения (в виде условных обозначений) о примененной расцветке или штриховке;

— изображение должно строго соответствовать сущности изображаемых показателей.

Все диаграммы подразделяются на объемные и плоскостные. Практически любой вид диаграмм можно изобразить на плоскости (в одном измерении) или в объемном виде (в трех измерениях). Таким образом, объемные диаграммы отличаются от плоскостных только своим видом.

Кроме того, по характеру диаграммы делятся на:

Линейные диаграммы применяются для иллюстрации динамики изменения явления во времени.

Основой для её построения является прямоугольная система. На оси абсцисс «Х» откладываются равные по масштабу промежутки времени, а по оси ординат «У» — показатели явления (заболеваемость, численность населения и т.д.).

В тех случаях, когда на одной диаграмме изображают несколько явлений, линии наносят разного цвета или разной штриховки.

Типичным примером линейной диаграммы является температурная кривая, изменение уровней рождаемости, смертности и т.д.

По характеру линейные диаграммы бывают:

а) прямолинейные, б) восходящие, в) нисходящие, г) криволинейные

Например: изменение уровня рождаемости и смертности

Столбиковые диаграммы применяются для иллюстрации однородных, но не взаимосвязанных между собой показателей (интенсивные, соотношения). Чаще применяются для изображения однородных показателей в двух и более сравниваемых совокупностях, но также могут отображать и динамику явления.

Например: обеспеченность населения врачами и амбулаторно-поликлиническими учреждениями на 10000 населения можно изобразить следующим образом

Наряду со столбиковыми также применяются ленточные диаграммы. Основное их отличие от столбиковых диаграмма заключается в расположении. Так, если столбиковые диаграммы располагаются по вертикали, то ленточные располагаются по горизонтали. Условия же их использования такие же как и для столбиковых диаграмм.

Радиальная диаграмма является разновидностью диаграммы построенной на полярных координатах. Её используют, когда надо изобразить изменение явления за замкнутый период времени (сутки, неделя, год).

При построении радиальной диаграммы в качестве оси абсцисс используют окружность, разделенную на одинаковое число частей соответственно отрезкам времени того или иного цикла. Осью ординат служит радиус окружности или ее продолжение. Обычно за радиус окружности принято брать среднюю величину явления анализируемого цикла времени. Количество радиусов соответствует интервалам времени изучаемого цикла (12-радиусов – год, 7 неделя, 24 – часы).

Например: изучение распространенности ОКЗ среди детей по сезонам года можно изобразить следующим образом

осень

Для изображения структуры явления применяются секторные диаграммы, где в круге каждая её часть занимает соответствующий сектор. При этом радиус круга принимается равным 100%, а 1% явления равен 3,6 градусов.

Например: структура заболеваний, передающихся половым путем за 2000 год

сифилис – 13,9%; гонорея – 13,8%; трихомониаз – 52,9%; урогенитальный кандидоз – 16,9%; другие – 2,5%

Для изображения структуры явления также применяются внутристолбиковые и внутриленточные диаграммы. При этом площадь столбика или ленты применяется за 100%, а каждому 1% явления соответствует 1 см.

Пример внутристолбиковой диаграммы: структура заболеваний, передающихся половым путем за 2000 год

сифилис – 13,9%; гонорея – 13,8%; трихомониаз – 52,9%; урогенитальный кандидоз – 16,9%; другие – 2,5%

Пример внутриленточной диаграммы: структура заболеваний, передающихся половым путем за 2000 год

сифилис – 13,9%; гонорея – 13,8%; трихомониаз – 52,9%; урогенитальный кандидоз – 16,9%; другие – 2,5%

Фигурные диаграммы применяются для изображения явления, как в сравниваемых совокупностях, так и в динамике. При этом изучаемое явление изображается в виде условных фигурок.

Например: изменение численности населения можно изобразить в виде человечков.

Картограмма представляет собой географическую карту (или схему карты) на которой отдельные территории заштрихованы или закрашиваются с различной интенсивностью в соответствии с уровнем показателей.

Для ее составления нужна географическая карта и для каждой группы показателей необходимо дать условную штриховку или цвет (степень окраски).

Картодиаграмма – представляет собой картограмму на которой наносятся также и диаграммы. Например: синоптическая карта, используемая для прогноза погоды; карта полезных ископаемых в географии и т.д.

Для изображения интенсивных показателей, показателей соотношения и наглядности применяются линейные, радиальные, столбиковые, ленточные и фигурных диаграммы, картограмма, картодиаграмма.

Экстенсивные показатели выражаются в виде секторных, внутристолбиковых или внутриленточных диаграмм.

ДИНАМИЧЕСКИЕ РЯДЫ И ИХ АНАЛИЗ

Важной задачей медицины и здравоохранения является изучение здоровья населения, а также характера и объема деятельности лечебно- профилактических учреждений с учетом их изменения во времени. Для того чтобы проанализировать динамику того или иного процесса, необходимо уметь сопоставить динамические ряды разных типов, уметь их выравнивать и анализировать.

Динамическим рядом называется ряд, состоящий из однородных сопоставимых величин, характеризующих изменение какого-либо явления за определенный промежуток времени.

Значения динамического ряда называют уровнями ряда. Уровни ряда могут быть представлены абсолютными, относительными или средними величинами.

Динамические ряды могут быть простыми и сложными. Простой динамический ряд состоит из абсолютных величин. Сложный динамический ряд состоит из относительных или средних величин.

В свою очередь простой динамический ряд может быть двух типов: моментный и интервальный.

Моментный ряд состоит из величин, характеризующих размеры явления на определенные даты – моменты уровни моментного ряда не подлежат дроблению.

Например: число населения на 1 января 2004 года.

Интервальный ряд – состоит из величин, характеризующих размеры явления за определенный интервал времени (сутки, неделя, декада, месяц, год).

Интервальный ряд в отличие от моментного ряда можно разделить на более мелкие периоды или укрупнить интервалы.

Например, в 1978 г. число родившихся было 1120, а за квартал в районе число родившихся составило примерно в 4 раза меньше – 1120:4 = 280 детей.

Интервальные ряды могут состоять не только из чисел родившихся, но и из чисел умерших, заболевших и др., т.е. представляют изменение явления за те или иные промежутки времени.

Выбор интервала периода для интервального ряда (год, месяц, неделя, день, час и т.д.) в известной мере определяется степенью изменчивости явления (смертность, заболеваемость, рождаемость и т.д.). Чем медленнее изменяется явление во времени, тем крупнее могут быть периоды наблюдения.

Для анализа динамических рядов используют следующие показатели:

1. абсолютный прирост (или убыль),
2. темп прироста (убыли),
3. темп роста
4. значение 1 % прироста
5. показатель наглядности

Абсолютный прирост (убыль) – это разность уровней данного и предыдущего периодов.

Темп прироста (убыли) – процентное отношение абсолютного прироста к предыдущему уровню.

Темп роста (убыли) – процентное отношение последующего уровня к предыдущему уровню.

Значение 1% прироста – отношение абсолютного прироста к темпу роста.

Например, на 1 января соответствующего года число населения в городе составило (в тыс. человек):

Методика расчета и анализа динамического ряда:

Абсолютный прирост: для 2001 года составил: 7151 – 6956 = 195

для 2002 года составил: 7409 – 7151 = 258

для 2003 года составил: 7530 – 7409 = 121

для 2004 года составил: 7745 – 7530 = 215

Темп прироста: для 2001 года составил: 195 х 100 / 6956 = 2,8%

для 2002 года составил: 258 х 100 / 7151 = 3,6%

для 2003 года составил: 121 х 100 / 7409 = 1,6%

для 2004 года составил: 215 х 100 / 7530 = 2,9%

Темп роста: для 2001 года составил: 7151 х 100 / 6956 = 102,8 %

для 2002 года составил: 7409 х 100 / 7151 = 103,6%

для 2003 года составил: 7530 х 100 / 7409 = 101,6%

для 2004 года составил: 7745 х 100 / 7530 = 102,9%

для 2001 года составил: 195 / 102,8 = 1,89

для 2002 года составил: 258 / 103,6 = 2,49

для 2003 года составил: 121 / 101,6 = 1,19

для 2004 года составил: 215/ 102,9 = 2,08

Динамический ряд не всегда состоит из уровней, последовательно изменяющихся в сторону снижения или увеличения. Нередко некоторые уровни в динамическом ряду представляют значительные колебания, что затрудняет возможность проследить основную закономерность, свойственную явлению в наблюдаемый период.

В этих случаях для выявления общей динамической тенденции рекомендуется произвести выравнивание ряда.

Существует несколько способов выравнивания динамического ряда:

1. укрупнение интервала
2. сглаживание ряда при помощи групповой
3. сглаживание ряда при помощи скользящей средней

Однако выравнивание уровней динамических рядов необходимо осуществлять только после глубокого и всестороннего анализа причин, обусловивших колебания этих уровней. Механическое выравнивание может искусственно сгладить уровни и завуалировать причинно-следственные связи.

Укрупнение интервала производят путем суммирования данных за ряд смежных периодов.

Например, помесячные числа заболеваний ангиной то увеличиваются , то уменьшаются. После укрупнения интервалов по кварталам года можно увидеть определенную закономерность, наибольшее число заболеваний приходится на летне-осенний период.

Вычисление групповой средней для каждого укрупненного периода производят путем суммирования смежных уровней соседних периодов, а затем полученную сумму делят на число слагаемых.

Выравнивание ряда путем вычисления групповой средней позволяет получать данные, иллюстрирующие довольно четкую тенденцию к постепенному изменению явления за определенный промежуток времени.

Вычисление скользящей средней позволяет каждый уровень заменить на среднюю величину из данного уровня и двух соседних с ним.

Ряд, выравненный при помощи скользящей средней, представляет последовательную тенденцию изменения явления.

То есть, скользящая средняя является простейшим способом выравнивания ряда. Этот метод дает возможность сгладить, устранить резкие колебания динамического ряда.

Например, на 1 января соответствующего года число населения в городе составило (в тыс. человек):

Как видно из приведенных данных они меняются волнообразно, поэтому прежде чем проводить анализ динамического ряда необходимо его выровнять.

Укрупнение интервала можно провести следующим образом:

Для 2000-2002 гг. – 7409 + 7151 + 6956 = 21516

Для 2003-2004 гг. – 7745 + 7530 = 15275

Вычисление групповой средней:

Для 2000-2002 гг. – (7409 + 7151 + 6956) / 3 = 7172

Для 2003-2004 гг. – (7745 + 7530) / 2 = 7637,5

Вычисление скользящей средней:

Для 2001 года: (7409 + 7151 + 6956) / 3 = 7172

Для 2002 года: (7151 + 6956 + 7745) / 3 = 7284

Для 2003 года: (6956 + 7745 + 7530) / 3 = 7410,3

В практической деятельности врача нередко приходится сравнивать статистические показатели, вычисленные в качественно неоднородных по составу групп (по полу, возрасту, тяжести поступления больных в стационар). Необходимо иметь в виду, что на общие показатели, характеризующие уровень может оказать влияние неоднородность составов сравниваемых совокупностей. Так, например, чтобы сопоставить общие уровни летальности (число умерших на 100 больных) по двум больницам и сделать вывод о причинах различий этих показателей, необходимо, прежде всего, проанализировать, однороден ли по нозологическим формам состав больных, лечившихся в этих больницах. Безусловно, общий показатель летальности будет выше в той больнице, где в составе госпитализированных больных было больше лиц с тяжелыми хроническими заболеваниями. Наличие разного состава больных в этих больницах не позволяет делать правильные выводы о причинах различия показателей летальности.

Например, рождаемость, будет выше там, где среди населения больше лиц молодого возраста. А смертность будет выше там, где больше детей до 1 года и лиц пожилого возраста.

Устранить влияние неоднородности состава при сравнении показателей позволяет применение метода стандартизации.

Стандартизация – это метод расчета условных (стандартизованных) показателей, заменяющих общие интенсивные (или средние) величины в тех случаях, когда их сравнения затруднено из-за несопоставимости состава сравниваемых групп.

Стандартизованные показатели являются условными величинами и применяются в целях сравнения и отнюдь не служат для измерения фактического уровня какого-либо явления.

В статистике существует 3 метода стандартизации:

1. простой
2. косвенный
3. обратный

Выбор метода стандартизации зависит от имеющихся данных.

Прямой метод стандартизации является наиболее распространенным и применяется в том случае, когда исследователю известны, как структура сравниваемых совокупностей (по полу, возрасту, стажу, профессии и т.д.), так и количество родившихся, умерших, заболевших (по полу, возрасту, стажу, профессии) и т.д. Проще говоря когда имеются все данные как о числе наблюдений, так и структуре явления.

Косвенный метод применяется когда у исследователя отсутствуют сведения о возрастном, профессиональном составе больных, умерших и т.д., но имеются данные, т.е. имеются данные о числе наблюдений, но нет данных о структуре явления.

Обратный метод применяется когда у исследователя нет сведений о числе наблюдений, но имеются сведения о структуре явления.

Так как в социально-гигиенических и клинических исследованиях мы имеет все интересующие нас данные, как об объеме совокупности, так и структуре явления, то обычно применяется прямой метод стандартизации, предусматривающий возможность вычисления общих и погрупповых интенсивных, а также стандартизованных показателей.

источник

бывают четырех видов: интенсивные, экстенсивные, показатели соотношения, показатели наглядности.

— показывают частоту явления в среде. В качестве среды обычно выступает некая совокупность объектов (населения, пациентов, случаев), у части которых происходит какое-то явление. Рассчитывается по следующей формуле:

И.п. = явление/среда*коэффициент.

Коэффициент используется для удобства представления показателя, представляет собой различные степени числа 10 и обычно принимает значения 100, 1000, 10 000, 100 000. Его величина зависит от частоты встречаемости явления: чем реже встречается, тем больше коэффициент. Так, показатели рождаемости, смертности, общей заболеваемости населения обычно рассчитываются на 1000 человек. При расчете материнской смертности, как значительно более редкого события, используется коэффициент 100 000. Наоборот, частота такого распространенного явления, как случай временной утраты трудоспособности, рассчитывается на 100 работающих.

Пример расчета интенсивного показателя:

За год в больнице Н. было выполнено 360 хирургических операций. В 54 случаях в послеоперационном периоде наблюдались различные осложнения. Найти частоту послеоперационных осложнений из расчета на 100 операций.

Решение: Частота послеоперационных осложнений — это интенсивный показатель, который может быть рассчитан как отношение явления к среде. Средой выступает совокупность выполненных операций (360), из числа которых в 54 случаях, как следует из условия задачи, происходило явление — отмечались послеоперационные осложнения. Таким образом:

Частота послеоперационных осложнений = (Число случаев послеоперационных осложнений) / (Число выполненных операций) * 100 = (54 / 360) * 100 = 15.

Значение коэффициента принято равным 100, так как в условии задачи спрашивается частота, рассчитанная на 100 выполненных операций.

Ответ: Частота послеоперационных осложнений в больнице Н. за год составила 15 случаев на 100 выполненных операций.

— характеризуют структуру явления, измеряются в процентах, реже — в промилле или долях единицы. Экстенсивные величины показывают, какую часть составляет отдельная группа единиц в структуре всей совокупности. Рассчитываются по формуле:

Э.п. = часть/целое*100%.

Пример расчета экстенсивного показателя:

В исследовании эффективности лечения пневмонии с использованием нового антибиотика приняли участие 200 пациентов, из них 90 — мужчины. Необходимо определить долю мужчин среди исследуемых, результат выразить в %.

Решение: Пациенты мужского пола представляют собой часть от всей совокупности исследуемых. Следовательно, мы должны воспользоваться формулой для расчета экстенсивных показателей:

Доля пациентов мужского пола среди всех исследуемых = (число мужчин) / (число всех пациентов) * 100% = (90 / 200) * 100% = 45%.

Ответ: Доля пациентов в структуре исследуемых составляет 45%.

— характеризуют отношение двух не связанных между собой совокупностей. Данные совокупности могут измеряться в одних величинах, главное условие, что их изменения должны происходить независимо друг от друга. Обычно в таком виде представляются различные индексы, коэффициенты, показатели обеспеченности населения. Рассчитываются по следующей формуле:

П.с. = (первая совокупность) / (вторая совокупность)*коэффициент

Коэффициент обычно принимает значения 1 (для индексов) или 10 000 (для показателей обеспеченности населения).

Пример расчета показателя соотношения:

В одном из районов Республики Татарстан проживает 40 000 населения. В лечебно-профилактических учреждениях данного района развернуты 384 стационарные койки. Какова обеспеченность населения койками в районе?

Решение:Мы имеем две совокупности: население и стационарные койки. Изменения числа населения не зависят от изменений числа стационарных коек и наоборот, в связи с чем делаем вывод о том, что представленные совокупности не связаны между собой. Рассчитаем показатель обеспеченности населения стационарными койками:

Обеспеченность населения койками = (число коек) / (численность населения) *10 000 = (384 / 40 000) * 10 000 = 96.

Ответ: Обеспеченность населения стационарными койками составляет 96 на 10 000 населения.

источник

В городе проживает 120 000 человек (среда). В предыдущем году родилось 108 детей (явление).

Определить показатель рождаемости (рассчитывается на 1000 населения).

Таким образом, рождаемость в городе составила 9%.

Характеризует соотношение между двумя не связанными между собой совокупностями (обеспеченность населения койками, врачами, дошкольными учреждениями, соотношение родов и абортов, соотношение врачей и медицинских сестер и др.).

Для получения этого показателя нужны две совокупности (совокупность № 1 и № 2). Абсолютная величина, характеризующая одну совокупность (совокупность № 1) делится на абсолютную величину, характеризующую другую, с ней не связанную совокупность (совокупность № 2) и умножается на множитель* (100, 1000, 10 000 и т.д.):

Показатель соотношения = совокупность №1 / совокупность №2 х 10 000

* При расчете показателя соотношения можно не учитывать множитель, например, определяя соотношение родов и абортов

Пример: В городе 120 000 населения, общее число терапевтических коек — 300. Число коек — совокупность № 1, численность населения — совокупность № 2. Требуется рассчитать обеспеченность населения терапевтическими койками.

Показатель соотношения = 300 / 120 000 х 10 000

Вывод: На 10 000 населения в городе приходится 25 терапевтических коек, или обеспеченность населения города терапевтическими койками равна 25 коек на 10 000 населения.

Применяется для анализа однородных чисел и используется когда необходимо «уйти» от показа истинных величин (абсолютных чисел, относительных и средних величин). Как правило, эти величины представлены в динамике.

Для вычисления показателей наглядности одна из сравниваемых величин принимается за 100% (обычно, это исходная величина), а остальные рассчитываются в процентном отношении к ней.

Особенно их целесообразно использовать, когда исследователь проводит сравнительный анализ одних и тех же показателей, но в разное время или на разных территориях.

Пример 1. Рассчитать показатели наглядности для уровней госпитализации в больничные учреждения городов Н. и К. в динамике за 5 лет наблюдения и представить графически.

Таблица 5. Уровень госпитализации в больничные учреждения в городах Н. и К. за 5 лет (на 100 человек населения)

Снижение количества больных, поступивших в стационары будет нагляднее, если приравнять показатель исходного уровня госпитализации в городе Н. (1 год — 24,4) за 100%, а остальные показатели пересчитать в процентах по отношению к нему.

Аналогично рассчитываются показатели наглядности, характеризующие уровень госпитализации в больничные учреждения города К.

Вывод: В динамике за 5 лет наблюдения уровень госпитализации больных в городе Н. снижается, а в городе К. повышается.

Пример 2. Сравнить число коек в больницах А, Б и В и представить графически (табл. 6).

Таблица 6. Число коек в больницах А, Б и В города Н.

Принимаем число коек в больнице А (300 коек) за 100%, тогда для » больницы Б показатель наглядности составит:

300 — 100%
450 — X%
X = 450 x 100 / 300 = 150%

Аналогично рассчитывается показатель наглядности для больницы В. Он составил 200%.

Вывод: Число коек в больнице Б на 50 %, а в больнице В на 100% больше, чем в больнице А.

РАСЧЕТ ОТНОСИТЕЛЬНЫХ ВЕЛИЧИН

В качестве примера рассмотрим расчет структуры первичной заболеваемости (в %) и первичной заболеваемости (на 1000 населения) сельского административного района в электронных таблицах Excel. после ввода первичных данных – абсолютного количества заболеваний (Рис. 1) – с помощью мыши выделяем ячейки С3:С21 и нажатием на правую кнопку мыши вызываем контекстное меню, в котором выбираем пункт «Формат ячеек» (Рис. 2).

Рис. 1. Таблица с введенными данными количества первичных заболеваний

Рис. 2. Выбор пункта «Формат ячеек» в контекстном меню

Далее в подразделе «Число» выбираем процентный формат ячеек и устанавливаем необходимое количество знаков после запятой (Рис. 3), после чего нажимаем кнопку ОК.

Рис. 3. Установка процентного формата ячеек

В ячейку С3 вводим формулу деления количества инфекционных болезней на обще количество заболеваний В3/В$21 (знак $ означает неизменный адрес строки) и нажимаем клавишу ввода. В ячейке появляется результат, представляющий процентную (%) долю инфекциооных заболеваний в общем количестве заболеваний (Рис.4).

Рис. 4. Ввод формулы в ячейку

Далее устанавливаем курсор на ячейку С3 с формулой и копируем ее содержимое, вызвав контекстное меню нажатием правой кнопки мыши и выбрав соответствующий пункт. выделяем мышью ячейку С3:С21 и вводим в них скопированную формулу, используя пункт «Вставить» главного меню или контекстного меню, вызванного нажатием правой кнопки мыши. после нажатия клавиши ввода получаем заполненный столбец таблицы с результатами расчета структуры заболеваемости (в %) (экстенсивные показатели).

Для расчета интенсивных показателей заболеваемости на 1000 населения выделяем и форматируем ячейки D3:D21 в числовом формате и вводим в ячейку D3 формулу расчета для инфекционных болезней деление абсолютного числа заболеваний на общее число жителей района, умноженное на 1000 (В3/В$22*1000) (Рис. 5).

Рис. 5. Ввод формулы показателя заболеваемости на 1000 населения

Рис. 6. Результаты расчетов показателей заболеваемости

Как это было описано выше, формула копируется в остальные ячейки, что позволяет автоматически получить результаты расчетов (рис. 6).

ОШИБКИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ОТНОСИТЕЛЬНЫХ ВЕЛИЧИН

Наиболее часто встречающиеся ошибки в применении относительных величин:

1.1. Когда исследователь сравнивает интенсивные показатели, не равные по длительности, характеризующие одно явление за периоды наблюдения.

Пример. При сравнении уровня заболеваемости эпидемическим гепатитом за несколько месяцев исследуемого года (45%) с уровнем заболеваемости данной патологией за весь предыдущий год (50%) делается вывод о снижении заболеваемости гепатитом в изучаемом году.

ВНИМАНИЕ! Сравнивать интенсивные показатели можно только за равные промежутки времени (например, уровень травматизма за зимние месяцы предыдущего года сравнивается с уровнем травматизма за аналогичный период изучаемого года).

1.2. Когда при сравнении полученных показателей за несколько месяцев делается заключение о тенденциях к снижению или повышению уровня данного явления.

Пример. Непрерывное увеличение показателей рождаемости за любые несколько месяцев не свидетельствует о наметившейся тенденции к повышению рождаемости на данной территории, а характеризует динамику явления только за этот период.

ВНИМАНИЕ! Выводы о динамике явления можно делать только по результатам в целом за год при сравнении с уровнями изучаемого явления за несколько предыдущих лет.

Когда для характеристики какого-либо явления применяется экстенсивный показатель вместо интенсивного.

Пример. В родильном доме из 22 умерших за изучаемый год 14 детей были доношенными, 8 — недоношенными, что составило 63 и 37% соответственно (см. табл. 1).

Таблица 1. Смертность новорожденных среди доношенных и недоношенных детей

Исследователем был сделан неправильный вывод о том, что смертность доношенных детей выше, чем недоношенных.

Для того чтобы сделать правильный вывод о сравнении смертности новорожденных среди доношенных и недоношенных детей, необходимо рассчитать интенсивные показатели: частоту смертности среди всех родившихся доношенными (365 детей) и отдельно — частоту смертности среди всех родившихся недоношенными (52 ребенка). Рассчитанные интенсивные показатели на 100 родившихся составили:

· среди доношенных — 4 на 100

расчет: на 365 родившихся доношенными приходится 63 умерших

на 100 родившихся недоношенными — х;

· среди недоношенных — 15,4 на 100

расчет: на 52 родившихся недоношенными — 37 умерших,

на 100 родившихся недоношенными — х.

Таким образом, при сравнении интенсивных показателей необходимо сделать следующий вывод: смертность новорожденных среди недоношенных детей выше, чем среди доношенных.

ВНИМАНИЕ! При анализе экстенсивных показателей следует помнить, что они характеризуют состав только данной конкретной совокупности (в нашем приведенном примере в данный момент больше было умерших доношенных детей, в то же время и абсолютное число родившихся доношенными было больше).

Когда при сравнительной оценке какого-либо явления в двух и более совокупностях на территории или одной совокупности, но в динамике выборочно сравнивают удельный вес только отдельных частей данной совокупности (совокупностей).

Пример: Сравнение показателей временной нетрудоспособности на 2 заводах.

Таблица 4.2.8. Структура дней временной нетрудоспособности по ряду заболеваний среди всех дней нетрудоспособности на 2 заводах Н-ской области

При выборочном сравнении отдельных экстенсивных показателей двух совокупностей был сделан неправильный вывод о том, что на заводе № 1 большее число дней временной нетрудоспособности с связи с производственными травмами, чем на заводе № 2, а число дней с временной утратой трудоспособности в связи с инфекциями кожи и подкожной клетчатки, гриппом, фарингитом и тонзиллитом выше на заводе № 2.

Исследователь не учел, что экстенсивный показатель характеризует состав только конкретной совокупности и различия в этих совокупностях могут быть обусловлены как разницей в общем абсолютном числе дней временной нетрудоспособности на этих заводах так и различными размерами (абсолютными величинами) каждого конкретного явления в каждой совокупности.

Для того чтобы сделать правильный вывод при сравнении структур временной нетрудоспособности на этих заводах необходимо отдельно проанализировать совокупность и описать ее, определив ранговое место каждого заболевания в структуре числа дней с временной утратой трудоспособности.

ВНИМАНИЕ! При сравнении 2-х и более совокупностей или одной в динамике по экстенсивному показателю выводы можно делать только по каждой конкретной совокупности, определив приоритетность составных частей данной совокупности по величине удельного веса.

Более детальный сравнительный анализ проводится при применении интенсивных показателей, характеризующих частоту конкретных явлений в конкретной среде.

Применение методов статистического анализа для изучения общественного здоровья и здравоохранения. Под ред. чл.-корр. РАМН, проф. В.З.Кучеренко. М., «Гэотар-Медиа», 2007, учебное пособие для вузов.

1. Власов В.В. Эпидемиология. — М.: ГЭОТАР-МЕД, 2004. — 464 с.

2. Лисицын Ю.П. Общественное здоровье и здравоохранение. Учебник для вузов. — М.: ГЭОТАР-МЕД, 2007. — 512 с.

3. Медик В.А., Юрьев В.К. Курс лекций по общественному здоровью и здравоохранению: Часть 1. Общественное здоровье. — М.: Медицина, 2003. — 368 с.

4. Миняев В.А., Вишняков Н.И. и др. Социальная медицина и организация здравоохранения (Руководство в 2 томах). — СПб, 1998. -528 с.

5. Кучеренко В.З., Агарков Н.М. и др.Социальная гигиена и организация здравоохранения (Учебное пособие) — Москва, 2000. — 432 с.

6. С. Гланц. Медико-биологическая статистика. Пер с англ. — М., Практика, 1998. — 459 с.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ:

· Перечислите виды относительных величин.

· Какие виды диаграмм применяются при графическом изображении структуры статистической совокупности?

· Что следует понимать под «средой», а что под «явлением» при анализе показателя «заболеваемость»?

· Какое правило необходимо соблюдать при расчете удельного веса каждого составляющего элемента всей совокупности в целом?

· Какой показатель отражает увеличение или уменьшение заболеваемости за 10-летний период?

· Какой показатель характеризует частоту явления в среде?

· В чем различия показателей соотношения и интенсивности?

· Какие бывают ошибки при использовании относительных величин?

· Какими данными нужно располагать для расчета интенсивного показателя?

· Какая ошибка допущена в выводе по имеющимся данным в ниже приведенной таблице?

Таблица 4.2.9. Динамика заболеваемости гриппом в городе Н. за 2005—2006 гг.

Вывод. Заболеваемость гриппом в городе Н. в 2006 г. снизилась.

ТЕСТОВЫЕ ЗАДАНИЯ:

Выберите один или несколько правильных ответов:

1. Относительные величины используются для:
а) анализа состояния здоровья населения;
б) анализа качества оказываемой медицинской помощи;
в) анализа эффективности профилактических мероприятий;
г) сравнения абсолютных размеров явления в различных совокупностях;
д) выявления закономерностей изучаемого явления.

2. Интенсивные показатели используются для:
а) сравнения различных совокупностей;
б) характеристики структуры изучаемой совокупности;
в) оценки динамики изучаемого явления;
г) выявления закономерностей в течении различных заболеваний.

3. Показатели соотношения используются для:
а) расчета обеспеченности населения различными видами медицинской помощи (кадры, ЛПУ);
б) расчета частоты возникновения заболеваний;
в) расчета структуры изучаемой совокупности.

4. Экстенсивные показатели используются для:
а) сравнения различных совокупностей;
б) характеристики структуры изучаемого явления;
в) характеристики удельного веса составляющих признаков в изучаемой совокупности.

5. Показатели наглядности применяются для:
а) оценки динамики изучаемого процесса;
б) сравнения размеров признака в изучаемых совокупностях;
в) расчетов обеспеченности населения медицинской помощью;
г) оценки структуры совокупности.

6. Для сопоставления различных совокупностей можно использовать показатели:
а) интенсивные;
б) экстенсивные;
в) наглядности;
г) соотношения.

7. Обеспеченность населения койками — это показатель:
а) интенсивный;
б) наглядности;
в) соотношения;
Г) экстенсивный.

8. Распределение населения города Н. по возрастным группам это показатель:
а) наглядности;
б) соотношения;
в) интенсивный;
г) экстенсивный.

9. Заболеваемость студентов желудочно-кишечными заболеваниями за определенный период (год) — это показатель:
а) экстенсивный;
б) наглядности;
в) соотношения;
г) интенсивный.

СИТУАЦИОННЫЕ ЗАДАЧИ:

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: Увлечёшься девушкой-вырастут хвосты, займёшься учебой-вырастут рога 9510 — | 7531 — или читать все.

195.133.146.119 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам | Обратная связь.

Отключите adBlock!
и обновите страницу (F5)
очень нужно

источник