Тема 4. Динамические ряды. формирование прогнозных моделей на основании анализа динамического ряда.

⇐ ПредыдущаяСтр 7 из 20Следующая ⇒

Динамический ряд – это ряд величин, показывающий изменение какого-то явления во времени, т.е. в динамике. Динамический ряд может строиться из абсолютных величин, относительных, средних, индексов и т.д. Изучение динамики явлений в медицине является важным процессом для врача любой специальности (рис. 1)

Рис.1. Граф логической структуры темы: «Динамические ряды».

Желательно, чтобы величины ряда характеризовали явление за равные промежутки времени (каждый час, неделю, месяц, год и др.). Таким образом, динамическим рядом называется ряд чисел или ряд однородных статистических величин, показывающих изменения размеров какого-либо явления или признака во времени. В зависимости от составляющих величин различают три основных типа динамических рядов:

I. Динамические ряды, построенные из абсолютных величин (численность населения в различные годы или периоды, количество стоматологических ЛПУ различных типов, больничных коек, врачей, рентгенограмм, лабораторных анализов, санитарных обследований, заключений по проектам, обращений или посещений поликлиники, госпитализированных больных и т. п.).

II. Ряды динамики, представленные относительными величинами и демонстрирующие изменения коэффициентов рождаемости, смертности, летальности, использования коечного фонда и т. п. (табл. 18). Такие ряды называются сложными или производными, потому что коэффициенты вычисляются на 1000 населения, на 100 рабочих, на 100 лечившихся и сложный ряд происходит за счет сочетания двух простых рядов (например, численности населения и числа смертей по годам).

III. Динамические ряды, состоящие из средних величин. Например, показателей физического развития (роста, веса и других), средних сроков длительности случая утраты трудоспособности, средних сроков лечения в больнице, среднего количества литров водопроводной воды на одного жителя в год и т. п.

В анализе динамических рядов наряду с табличной формой широко используются графические представления. Графики динамических рядов строят в прямоугольной системе координат, обычно располагая время (t) на оси абсцисс, а уровни ряда (yt) – на оси ординат.

Точки с координатами (yt, t) соединяются отрезками прямых. Полученная ломаная дает наглядное представление о динамике исследуемого показателя. Статистические кривые, показывающие динамику изучаемых явлений, различаются по использованию координатных сеток, которые определяют характер графического представления, характер динамики. Различие состоит в выборе масштабов построения вертикальных и горизонтальных шкал, что приводит к изменению конфигурации кривых.

В статистической практике чаще всего применяются графические изображения с равномерными шкалами. По оси времени (абсцисс) отрезки шкалы берутся пропорционально числу периодов времени или дат (рис. 2). По оси уровней (ординат) шкалы пропорциональны либо самим уровням, либо их логарифмам. Логарифмические шкалы применяются для рядов с резко изменяющимися уровнями, показывающих развитие явлений за длительный период времени.

Рис. 2. Графическое представление динамического ряда (доходы населения)

Основная цель изучения и анализа динамических рядов – выявление тенденций, закономерностей в изменении явления. Если таковые будут выявлены за известный (базисный) период, то можно предположить, что они сохранятся какое-то время и в будущем. На основании этого возможно прогнозирование развития явления, а следовательно – и планирование определенных видов работ, связанных с данным явлением.

Прежде чем прогнозировать, необходимо проанализировать ряд, определить его параметры, по которым и выявляются закономерности изменения величин ряда.

Показатели оценки динамического ряда:

· Абсолютный прирост — разность уровней данного года и предыдущего.

· Темп прироста — процентное отношение абсолютного прироста к предыдущему уровню.

· Темп роста — процентное отношение последующего уровня к предыдущему уровню.

Используя статистический метод для характеристики динамических рядов, следует всегда исходить из необходимости предварительного качественного анализа сущности изучаемого явления. Без этого не может быть осмыслена статистика динамических рядов.

В связи с тем, что в значительной части случаев интерес к анализу динамических рядов имеет своей целью рассмотрение вопроса, а что же дальше?, то это выражается в нашем стремлении построить прогностические модели.

В большинстве случаев в клинической практике врача уровень исследования состояния пациента связан с глубоким анализом фактов, проникновением в сущность исследуемых явлений, с познанием и формулированием в качественной и количественной форме объяснения симптомов заболевания и лечебных эффектов. Даже на этом этапе осуществляется прогнозирование возможных событий или изменений в изучаемых явлениях, и вырабатываются принципы действия, рекомендации о практическом воздействии на пациента.

Прогнозирование динамических рядов. В принципе существует три основных способа прогнозирования: экспертные оценки, математическое моделирование, экстраполяция.

Экспертная оценка – прогнозирование на основании мнений экспертов, т.е. людей, знающих, разбирающихся в данном вопросе, специалистов в данной области. Процедура экспертной оценки, хотя и включает обязательное использование статистики, имеет специфические особенности, требующие ее отнесения в раздел управления (менеджмента), что выносит рассмотрение данного вопроса за пределы настоящего пособия.

Математическое моделирование – это описание процессов и явлений с помощью математических формул. Для математического моделирования нужна не только достаточно обширная база статистических данных, но и соответствующий математический аппарат, описание которого требует специальной подготовки.

Экстраполяция (с греч. «экстра» – вне, «полире» – гладкий) – нахождение по известному ряду величин значений подобных величин, лежащих вне этого ряда. Экстраполяция, как и математическое моделирование, требует определенных баз данных и знаний. Но некоторые элементы, используемые при экстраполяции, довольно просты и доступны в понимании, что позволяет рекомендовать их читателю, недостаточно подготовленному для восприятия более сложных статистических выкладок.

Использование компьютеров, избавив исследователей от необходимости проводить громоздкие расчеты, послужило причиной вновь возросшего их интереса к решению актуальной задачи построения количественных прогнозов исследуемых процессов и явлений. Однако применение вычислительной техники не избавляет от совершения ошибок в методах и методологии прогнозирования.

Контрольные вопросы и задания для определения исходного уровня знаний:

1. Определение понятия «Динамический ряд».

2. Абсолютный рост: определение.

3. Темп прироста: определение.

4. Темп роста: определение.

5. Прогнозирование: определение.

План практического занятия:

1. Контроль исходного уровня знаний.

2. Выполнение учебных задач: расчет относительных показателей и показателей динамического ряда.

3. Контроль практических навыков.

4. Выходной контроль уровня знаний.

Выполнение учебных задач

Вариант № 1

1. Используя следующие данные произвести расчет показателей динамического ряда:

Годы	Численность населения в Российской Федерации (в млн. человек)
	137, 6 147, 4 143, 1 144, 6

Вариант №2

1. Используя следующие данные произвести расчет показателей динамического ряда (приведены фактические данные):

Годы	Заболеваемость туберкулезом в РФ на 100 000 человек населения
	34, 2 57, 9 83, 8 82, 6

Вариант №3

Годы	Обеспеченность населения РФ койками на 10 000 человек
	137, 5 126, 1 121, 0 98, 0

Вариант №4

Годы	Заболеваемость сифилисом в РФ на 100 000 человек населения
	13, 4 94, 6 65, 2 66, 4

Вариант № 5

1. Используя следующие данные произвести расчет показателей динамического ряда:

Годы	Показатель смертности от злокачественных новообразования в Хабаровском крае на 100 000 человек населения
	160, 0 179, 1 200, 7 189, 2

Вариант № 6

1. Используя следующие данные произвести расчет показателей динамического ряда:

Годы	Заболеваемость злокачественными заболеваниями в РФ на 100 000 человек населения
	248, 1 264, 5 279, 1 330, 5

Литература.

1. Куприенко Н. В. Статистика. Методы анализа распределений. Выборочное наблюдение. 3-е изд.: учеб. пособие. / Н. В. Куприенко, О.А. Пономарева, Д. В. Тихонов. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2009. - 138 с.

2. Никитин А.Я., Сосунова И.А.. Анализ и прогноз временных рядов в экологических наблюдениях и экспериментах: учеб.- методич. пособие. – Иркутск: Изд-во Иркутск. гос. пед. ун-та, 2003. -89 с.

3. Общественное здоровье и здравоохранение. Ю П. Лисицына.- ГЭОТАР- медиа, 2007.

4. Основы медицинской статистики. / Учебное пособие для студентов:. В.Г. Дьяченко, В.Б. Пригорнев, О.В. Сысоева. ─ Хабаровск. Изд. Центр ГОУ ВПО ДВГМУ Росздрава. 2007. 174 с.

5. Петри А., Сэбин К. Наглядная статистика в медицине. Пер. с англ. М: Гэотар-мед. 2003.

6. Зайцев В. М., Лифляндский В. Г., Маринкин В. И. Прикладная медицинская статистика: Учебное пособие. - СПб.: Фолиант, 2006. – С. 262-286.

Контрольные вопросы.

1. Понятие о динамическом ряде

2. Виды динамических рядов

3. Методика выравнивания динамического ряда

4. Оценка тенденции динамического ряда

5. Основы методики расчета показателей динамического ряда

6. Абсолютный рост

7. Темп роста

8. Темп прироста

9. Понятие о прогнозе

10. Типы прогнозов

11. Использование прогностических моделей в практике врача

⇐ Предыдущая 2 3 4 5 678 9 10 11 Следующая ⇒