Однако, чрезмерно усложнять комбинационную таблицу не следует, Т. К. Она становится трудной для прочтения.

IV ЭТАП СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ. В результате группировки табличной и табличной сводки исследователь получает абсолютные величины. В ряде случаев их достаточно для характеристики размеров изучаемых явлений и процессов. Например, когда речь идет о численности среды (населения городов, районов, численность отдельных возрастно-половых групп населения и т.п.) достаточно знать абсолютные цифры. В тех же случаях, когда речь идет о частоте явления, абсолютных цифр для вывода, где она ниже, а где выше недостаточно, т.к. неизвестно, какова численность населения, среди которого это явление зарегистрировано, за исключением очень редко встречаются заболеваний, когда даже единичные случаи заболеваний имеют значение (трахома, холера и др.) для вывода. Поэтому абсолютные величины преобразуют в относительные. Различают следующие виды относительных величин или показателей: интенсивные, экстенсивные, соотношения, показатели динамического ряда: наглядности, темпы роста, темп прироста.

ИНТЕНСИВНЫЙ ПОКАЗАТЕЛЬ характеризует частоту явления в среде, которая это явление порождает. Для расчета интенсивного показателя необходимо наличие двух статистических совокупностей, одна из которых представляет среду, другая – явление (например, больные и умершие из их числа, население и случаи смерти т.д.), показатель рассчитывается на 100, 1000, 10000, 100000 населения, соответственно: в процентах - %, промилле - %○, продецимилле - %○○, в просантимилле - %○○○, в зависимости от частоты явления: чем реже встречается явление, тем больше основание, на которое делается расчет. Так, общие показатели смертности и заболеваемости рассчитываются в промилле, а смертность от отдельных причин и заболеваемость отдельными нозологическими формами – в продецимилле. Допустим, установлено, что в городе А. в течение года зарегистрировано 1875 больных туберкулезом, а в городе В. – 9001 случай данного заболевания. Для того, чтобы сделать вывод о том, в каком городе чаще болеют туберкулезом, абсолютных чисел недостаточно. Ответить на этот вопрос можно лишь в том случае, если мы имеем представление о численности населения в этих городах. В городе В. больных туберкулезом больше в 4,8 раза, нежели в городе А., и на первый взгляд в городе В. чаще болеют туберкулезом. Когда же мы узнаем, что в городе А. проживает 150200 человек, а в городе В. 975246 человек, то возникает сомнение в правильности первого предположения, т.к. в городе В. жителей в несколько раз больше, чем в городе А. В таких случаях принято переводить абсолютные цифры в относительные. В данном случае необходимо число заболеваний в городе отнести к численности населения этого города. Для города А. показатель рассчитывается так:

Из 150200 человек заболело 1875,

А из 1000 человек заболело Х.

Х= 1875 х 1000 = 12,48%○

Для города В: из 975246 человек заболело 9001, а из 1000 человек заболело – Х.

Х = 9001х1000 =9,23%○

Из полученных величин видно, что показатель заболеваемости туберкулезом выше в городе А. Таким образом, точный вывод о величине того или иного явления можно получить только на основании относительных величин или показателей, которые представляют результат соотношения статистических величин друг с другом.

КОЭФФИЦИЕНТ СООТНОШЕНИЯ применяют при оценке взаимосвязи разнородных величин (обеспеченность населения врачами, средними медицинскими работниками, койками). Коэффициент соотношения можно вычислять на 100, 1000, 10000. В отличие от интенсивных коэффициентов он может быть выражен дробными числами: число средних медицинских работников, приходящихся на 1 врача: 1.53 медсестры на 1 врача.

По методике вычисления он схож с интенсивным показателем: в городе с населением 70000 коечный фонд составил 560 коек. Какова обеспеченность населения койками? Составляем пропорцию, определяем Х:

70000 – 560

Х,

Х= 560х10000 = 8 коек на 10000 населения (продецимилле, %○o)

ЭКСТЕНСИВНЫЙ ПОКАЗАТЕЛЬ характеризует соотношение части к целому (долю части в целом) и выражается в процентах. Например: число умерших от болезней органов дыхания в 2005 г. в области А. составило 1720 человек, а число умерших от всех причин смерти составило 8500 человек. Какова доля заболеваний органов дыхания среди всех причин смерти?

8500 – 100%

Х

Х= 1720х100 = 20,2%

ПОКАЗАТЕЛЬ ДИНАМИЧЕСКОГО РЯДА. Динамический ряд – это ряд величин, показывающих изменение каких-либо явлений или признака во времени. Важно, чтобы он состоял из однородных и, следовательно, сопоставимых данных. Он может быть составлен из абсолютных, и относительных и средних величин. В зависимости от составляющих его величин различают три основных типа динамических рядов:

1. Динамические ряды, построенные из абсолютных величин (численность населения в различные годы или периоды, количество больничных коек);

2. Динамические ряды, представленные относительными величинами (рождаемость, смертность, летальность);

3. Динамические ряды, состоящие из средних величин (показатели физического развития, средняя длительность пребывания на койке, средняя длительность лечения).

Динамические ряды в зависимости от сроков, какие они отражают, делятся на моментные и интервальные. Моментные динамические ряды строятся из статистических величин, относящихся к определенному моменту, к точной дате. Интервальный ряд характеризует изменения размеров явления за определенный период (интервал времени). При анализе динамических рядов используют следующие показатели: темп роста, темп прироста, показатель наглядности. ТЕМП РОСТА – это отношение каждого последующего члена динамического ряда к своему предыдущему, выраженное в процентах. ТЕМП ПРИРОСТА – это отношение абсолютного прироста к предыдущему члену динамического ряда, выраженное в процентах. АБСОЛЮТНЫЙ ПРИРОСТ – это разность между последующим и предыдущим членом ряда.

КОЭФФИЦИЕНТ НАГЛЯДНОСТИ (относительная величина сравнения) – соотношение величин одноименных показателей, относящихся к разным промежуткам времени, территориям и т.п. Вычисляется в процентах. Например: если число студентов, принятых на I курс вуза, принять за 100%, то на II курсе их, по отношению к численности принятых в вуз – 99%.

Динамические ряды можно использовать для прогнозирования явлений, в частности здоровья населения. Осуществить это можно с помощью системы уравнений, выбор которых зависит от вида кривой распределения величин в реальном динамическом ряду (по параболе 1-ого, 2-ого и 3-го порядка). Удобнее это делать с использовать ЭВМ.