Сделай Сам Свою Работу на 5

Тема 2: Абсолютные и относительные величины





ШКОЛА БИОМЕДИЦИНЫ

Кафедра общественного здоровья и профилактической медицины

 

АБСОЛЮТНЫЕ И ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ

Учебно-методическое пособие

Владивосток

Дальневосточный федеральный университет

Тема 2: Абсолютные и относительные величины

Цель занятия: на основе применения относительных величин уметь оценивать, анализировать и выявлять закономерности при изучении показателей общественного здоровья и деятельности органов и учреждений здравоохранения.

План занятия:

1. Абсолютные величины.

2. Экстенсивный показатель

3. Интенсивный показатель

4. Показатель соотношения

5. Показатель наглядности

6. Типичные ошибки при использовании относительных величин

7. Расчет относительных величин, используя MS Excel

Основные теоретические положения темы:

Статистические величины

Абсолютные величины имеют в статистике определённое значе­ние. Абсолютными величинами выражаются, например, население городов, стран, редкие заболевания и редко встречающиеся явления.

В медицинской практике абсолютными величинами могут также выражаться все индивидуальные данные, которые получают от больного (частота сердечных сокращений, артериальное давление, количество молочных и постоянных зубов у ребенка в различные возрастные периоды). Но абсолютные величины (числа) ма­лопригодны для сравнения их друг с другом и анализа, т.к. они дают характери­стику изучаемому явлению, но глубоко его не раскрывают. Для того, чтобы мож­но было провести анализ и сделать правильные выводы, необходимо абсолютные числа преобразовать в производные величины (относительные или средние).



Относительные величины применяются для изучения совокупности, которая характеризуется, главным образом, альтернативным распределением качественных признаков. Различают четыре вида относительных величин: экстенсивные, интенсивные, соотношения и наглядности.

Экстенсивный показатель. 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.

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%.

Интенсивный показатель.

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%.

Показатель соотношения.

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 10000

 

* 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.

Показатель наглядности

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 1. Уровень госпитализации в больничные учреждения в городах Н. и К. за 5 лет (на 100 человек населения)  
Показатели Годы
Уровень госпитализации в городе Н. 24,4 22,8 21,2 20,5 20,7
Показатель наглядности, % 93,44 86,9 84,0 84,7
Уровень госпитализации в городе К. 30,0 32,0 34,0 38,0 40,0
Показатель наглядности, % 106,75 113,3 126,7 133,3

 

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.

 

24,4 - 100 % 22,8 - X X = (22,8 х 100) / 24,4 = 93,44% (показатель наглядности для второго года)
24,4 - 100 % 21,2 - X X = (21,2 х 100) / 24,4 = 86,9% (показатель наглядности для третьего года)
24,4 - 100 % 20,5 - X X = (20,5 х 100) / 24,4 = 84% (показатель наглядности для четвертого года)
24,4 - 100 % 20,7 - X X = (20,78 х 100) / 24,4 = 84,8% (показатель наглядности для пятого года)

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 2. Число коек в больницах А, Б и В города Н.  
Больница Число коек Показатели наглядности, %
А
Б
В

 

Решение:

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

300 - 100%

450 - Х%

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.

 

Типичные ошибки при использовании относительных величин.

Наиболее часто встречающиеся ошибки в применении относительных величин:

Ошибка 1

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.

Ошибка 2

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. 3).

 

Таблица 3. Смертность новорожденных среди доношенных и недоношенных детей  
  Число умерших (абс.) Экстенсивный показатель (в%) Число родившихся (абс.) Интенсивный показатель смертности (на 100 родившихся)
Всего 5,2
Из них: доношенные
недоношенные 15,4

 

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).

Ошибка 3

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

 

Наименование Распределение дней нетрудоспособности по нозологическим формам (в %)
завод № 1 № п/п завод № 2 № п/п
1. Инфекция кожи и подкожной клетчатки 1,3 12,0
2. Производственные травмы 11,4 6,0
3. Грипп 22,8 40,0
4. Фарингит, тонзиллит 6,3 20,0
5. Прочие 58,2 22,0
Итого:    

При выборочном сравнении отдельных экстенсивных показателей двух совокупностей был сделан неправильный вывод о том, что на заводе № 1 большее число дней временной нетрудоспособности в 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.

Расчет относительных величин, используя MS Excel

В качестве примера рассмотрим расчет структуры первичной заболеваемости (в %) и первичной заболеваемости (на 1000 населения) сельского административного района в электронных таблицах Excel.

Рис. 1. После ввода первичных данных - абсолютного количества первичных заболеваний - 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. 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 общее количество заболеваний В3/В$21 (знак $ означает неизменный адрес строки) и нажимаем клавишу ввода. В ячейке появляется результат, представляющий процентную (%) долю инфекционных 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).

 

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ:

 

1. Перечислите виды относительных величин.

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

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

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

5. Какой показатель характеризует частоту явления в среде?

6. В чем различия показателей соотношения и интенсивности?

7. Какие бывают ошибки при использовании относительных величин?

8. Какими данными нужно располагать для расчета интенсивного показателя?

9. Какая ошибка допущена в выводе по имеющимся данным в ниже

приведенной таблице?

 

Динамика заболеваемости гриппом в городе Н. за 2010—2011 гг.

Показатели 2010 г. 2011 г.
Интенсивные 30% 50%
Экстенсивные 20% 15%
Вывод. Заболеваемость гриппом в городе Н. в 2011 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:

Задача 1

При анализе инфекционных заболеваний в городе Н. врач выяснил, что в структуре инфекционной патологии дизентерия в предыдущем году составляла 25%, а в изучаемом году — 10%, на основании чего врач сделал вывод о снижении заболеваемости дизентерией.

1. Согласны ли Вы с выводом врача?

2. Обоснуйте свое заключение.

 

Задача 2

При отчете за 5 лет работы врач общей практики провел анализ динамики работы посещений больных, сделанных ими с лечебной и профилактической целью.

На врачебной конференции была отмечена хорошая работа врача.

1. Почему работу врача общей практики оценили положительно? Какой из относительных показателей здесь использован?

2. Назовите основные функции этого показателя.

 

Задача 3. Сезонность заболеваемости дизентерией (на 10000 населения)

Месяц число случаев
Январь
Февраль
Март
Апрель
Май
Июнь
Июль
Август
Сентябрь
Октябрь
Ноябрь
Декабрь
Всего:

 

 


Рассчитайте показатели наглядности.

 

Задача 4.

Заболеваемость дизентерией детей г. К за 2002-2011 гг. (на 10000 населения).

Годы Число больных
22,7
21,0
43,1
26,3
34,5
9,8
6,0
6,4
5,1
3,9

- Рассчитайте показатели наглядности

- Сделайте заключение

 

Задача 5. В одном из населенных пунктов Приморского края в 2011 году численность населения составила 30000, за год зарегистрировано травм 3400 случаев, в том числе переломов 345; вывихов, растяжения и деформаций суставов и прилегающих мышц 1980 случаев, прочие травмы - 1075.

Вычислить показатели травматизма и его структуру в данном городе.

 

Задача 6. В родильном доме было принято 35000 родов, в том числе с применением оперативных вмешательств - 501. Среди оперативных вмешательств было 88 кесаревых сечений.

Необходимо вычислить все возможные относительные величины.

 

Основная литература:

1. Кобринский Б.А., Зарубина Т.В. Медицинская информатика: Учебник. М: изд. "Академия", 2009.

2. Применение методов статистического анализа для изучения общественного здоровья и здравоохранения: Учебное пособие для практических занятий / Под ред. В.З.Кучеренко. - М.:ГЭОТАР-МЕД, 2004. - 192 с.

Дополнительная литература:

1. Зайцев В.М., Лифляндский В.Г. Маринкин В.И. Прикладная медицинская статистика. - Спб: ООО «Издательства ФОЛИАНТ», 2003. - 432 с.

2. Карась С.И. Информационные основы принятия решений в медицине: Учебное пособие. - Томск: Печатная мануфактура, 2003.- 145с.

3. Чернов В.И., Родионов О.В., Есауленко И.Э. и др. Медицинская информатика: Учебное пособие.- Воронеж, 2004. - 282с.: ил.

1. Гельман В.Я. Медицинская информатика: практикум. - СПб: Питер, 2001. -480с. - (Серия "Национальная медицинская библиотека").

2. Богданов А.К., Проценко В.Д. Практические применения современных методов анализа изображений в медицине: Учебное пособие. - М.: РУДН, 2008. - 119с.: ил.

3. Санников А.Г., Егоров Д.Б., Скудных А.С., Рухлова С.А. Практикум по медицинской информатике: автоматизированное рабочее место врача и системы поддержки принятия врачебного решения. - Тюмень: П.П.Ш., 2009.

- 116с.

 








Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту:



©2015 - 2024 stydopedia.ru Все материалы защищены законодательством РФ.