Способы графического изображения экстенсивного показателя

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

в) соотношения - представляют собой соотношение двух самостоятельных, независимых друг от друга, качественно разнородных величин, сопоставляемых только логически.

Примеры использования в работе врача: показатели обеспеченности населения врачами, больничными койками; показатели, отражающие число лабораторных исследований на 1 врача и т.д.

г) наглядности - применяются с целью более наглядного и доступного сравнения статистических величин. Показатели наглядности представляют удобный способ преобразования абсолютных, относительных или средних величин в легкую для сравнения форму. При вычислении этих показателей одна из сравниваемых величин приравнивается к 100 (или 1), а остальные величины пересчитываются соответственно этому числу.

Показатели наглядности указывают, на сколько процентов или во сколько раз произошло увеличение или уменьшение сравниваемых величин. Показатели наглядности используются чаше всего для сравнения данных в динамике, чтобы представить закономерности изучаемого явления в более наглядной форме.

При пользовании относительными величинами могут быть допущены некоторые ошибки:

1. иногда судят об изменении частоты явления на основе экстенсивных показателей, которые характеризуют структуру явления, а не его интенсивность.

2. нельзя складывать и вычитать статистические показатели, которые рассчитаны из совокупностей, имеющих разную численность, ибо это приводит к грубым искажениям показателя.

3. при расчете специальных показателей следует правильно выбирать знаменатель для расчета показателя: например, показатель послеоперационной летальности необходимо рассчитывать по отношению к оперированным, а не всем больным.

4. при анализе показателей следует учитывать фактор времени: нельзя сравнивать между собой показатели, вычисленные за различные периоды времени (показатель заболеваемости за год и за полугодие), что может привести к ошибочным суждениям.

5. нельзя сравнивать между собой общие интенсивные показатели, вычисленные из неоднородных по составу совокупностей, поскольку неоднородность состава среды может влиять на величину интенсивного показателя.

Динамические ряды, их виды.

Динамический ряд - это ряд статистических однородных величин, показывающих изменение какого-то явления в последовательные периоды времени. Его также называют хронологическим.

Числа, составляющие динамический ряд, являются уровнями динамического ряда.

Ряды могут быть простыми и сложными. В простых рядах уровни представлены абсолютными величинами. Различают два вида простых рядов: интервальный (состоит из последовательного ряда уровней, характеризующих изменения явления за определённый интервал времени) и моментный (представлен уровнями, определяющими размеры явления на определённую дату (момент).

Сложный ряд формируется из относительных или средних величин.

Показатели динамического ряда, вычисление, применение во врачебной деятельности.

Абсолютный уровень ряда-величины (уровни), из которых состоит динамический ряд (отражают явления на определенный момент или интервал времени))

Абсолютный прирост представляет собой разность между последующим и предыдущим уровнем.

Темп роста— это отношение последующего уровня к предыдущему, умноженное на 100%.

Темп прироста является отношением абсолютного прироста (снижения) к предыдущему уровню, умноженным на 100%.

Значение 1% прироста определяется отношением абсолютного прироста к темпу прироста.

Показатель наглядности (показывает отношение каждого уровня ряда к одному из них, чаще начальному, принятому за 100%).

Вариационный ряд, его элементы, виды, правила построения.

Вариационный ряд- ряд однородных статистических величин, характеризующих один и тот же количественный учетный признак, отличающихся друг от друга по своей величине и расположенных в определенном порядке (убывания или возрастания).

Элементы вариационного ряда:

а) варианта - v- числовое значение изучаемого меняющегося количественного признака.

б) частота - p или f- повторяемость вариант в вариационном ряду, показывающая, как часто встречается та или иная варианта в составе данного ряда.

в) общее число наблюдений- n- сумма всех частот: n=ΣΡ. Если общее число наблюдений более 30,статистическая выборка считается большой, если n меньше или равно 30 -малой.

Вариационные ряды бывают:

в зависимости от частоты встречаемости признака:

а) простой - ряд - каждая варианта встречается один раз, т.е. частоты равны единице.

б) обычный - ряд, в котором варианты встречаются более одного раза.

в) сгруппированный - ряд, в котором варианты объединены в группы по их величине в пределах определенного интервала с указанием частоты повторяемости всех вариант, входящих в группу.

Сгруппированный вариационный ряд используют при большом числе наблюдений и большом размахе крайних значений вариант.

Обработка вариационного ряда заключается в получении параметров вариационного ряда (средней величины, среднего квадратического отклонения и средней ошибки средней величины).

3. в зависимости от числа наблюдений:

а) четные и нечетные

б) большой (при числе наблюдений больше 30) и малый (если число наблюдений меньше или равно 30)

Средние величины, виды, методики расчета. Применение в работе врача.

Средние величины дают обобщающую характеристику статистической совокупности по определенному изменяющемуся количественному признаку. Средняя величина характеризует весь ряд наблюдений одним числом, выражающим общую меру изучаемого признака. Она нивелирует случайные отклонения отдельных наблюдений и дает типичную характеристику количественного признака.

Требования к средним величинам:

1) качественная однородность совокупности, для которой рассчитывается средняя величина - только тогда она будет объективно отображать характерные особенности изучаемого явления.

2) средняя величина должна основываться на массовом обобщении изучаемого признака, т.к. только тогда она выражает типичные размеры признака

Средние величины получаются из рядов распределения (вариационных рядов).

Виды средних величин:

а) мода (Мо) - величина признака, чаще других встречающаяся в совокупности. За моду принимают варианту, которой соответствует наибольшее количество частот вариационного ряда.

б) Медиана (Me) - величина признака, занимающая срединное значение в вариационном ряду. Она делит вариационный ряд на две равные части.

На величину моды и медианы не оказывают влияния числовые значения крайних вариант, имеющихся в вариационном ряду. Они не всегда могут точно характеризовать вариационный ряд и применяются в медицинской статистике относительно редко. Более точно характеризует вариационный ряд средняя арифметическая величина.

в) Средняя арифметическая (М, или) - рассчитывается на основе всех числовых значений изучаемого признака.

Реже применяются другие средние величины: средняя геометрическая (при обработке результатов титрования антител, токсинов, вакцин); средняя квадратическая (при определении среднего диаметра среза клеток, результатов накожных иммунологических проб); средняя кубическая (для определения среднего объема опухолей) и другие.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: