Относительные величины

В результате объединения статистического материала в виде различных таблиц определяются абсолютные числа, которые имеют самостоятельное значение для характеристики объема и размеров явления, а также служат основой для расчета относительных величин.

В медицинской статистики абсолютные величины используются для характеристики численности населения, количества лечебно-профилактических учреждений, лежачих-мест, кадрового потенциала и т.д. Они используются также при небольшом количестве наблюдений, например, когда необходимо показать единичные случаи особенно небезопасных заболеваний.

Однако при анализе результатов исследования всегда возникает необходимость в сравнении полученных результатов, а сравнение абсолютных данных может привести к ошибочным выводам. В большинстве случаев использование абсолютных величин является промежуточной стадией для определения произвольных величин.

При сравнении размеров таких явлений как рождаемость, смерть, заболеваний, травм, осложнений, или изучения их смен во времени, необходимы абсолютные числа, которые помогают этим явлениям довести к одному знаменателю, отнести одного и того же количества населения. Абсолютные числа необходимы и при разделении общих численности этих явлений на составные части.

Обоснованность данного положения можно показать на таком примере: в городе А, на протяжении года умерло 970 человек, а в городе В - 1025 человек. Можно допустить, что в месте В смертность выше, чем в городе А, а для данного примера это не верно. Однако абсолютное количество умерших еще не определяет интенсивности смертности. Последнее зависит от количества населения (среды), среди которого выявляется данное явление (смерть). Для нашего примера - в месте А, проживало 67000 человек, а в месте В - 80000. Чтоб определить, в каком месте смертность действительно была большею, необходимо определить отношение чисел умерших в городах А, и В, к численности населения в них.

Если определить количество умерших на 1000 человек в каждом из города, выяснится, что в городе А, она становится на 1000 лиц 14,5 ,а в городе В - 12,8.

Смертность в городе А становится выше, чем в месте В, то есть вывод противоположный тому, какой был при сравнении абсолютных чисел.

Существуют две группы произвольных величин: относительные - как обобщающая характеристика явления по качественному признаку, средняя - обобщающая характеристика явления по количественному признаку.

Разделяют относительные величины интенсивности, экстенсивности, взаимозависимости и наличия.

Показатель интенсивности характеризует уровень, частоту, расширенность явления в среде, где оно проходит и с которым органично связано.

Показатели интенсивности разделяются:

Общие - это общие уровни смертности, рождаемости, заболеваний инвалидности;

Специальные - по отдельным группам (возраст, пол, причина, стаж работ и др.).

Относительные величины могут быть выражены в процентах (%), если основание принимать за 100, в промиллях (%о), если основу принять за 1000 и т.д.

Размер основания для определения явления, выбираются таким образом: чем больше он распространяется, тем меньше основание. Так, общие показатели смертности, рождаемости, заболеваний и др. определяются на 1000 человек, специальные показатели этих явлений - часто на 10 000 или 100 000 человек, показатели заболеваний с временной потерей трудоспособности - на 100 работающих, летальности - на 100 больных.

Для определения интенсивного показателя необходимо брать только ту среду, где проходит изучаемое явление. Например, заболеваемость среди всего населения, или отдельных его групп, летальность среди всех госпитализированных в больницы, или только среди больных, госпитализированных после 24 часов с начала заболевания и др. Явление и среда должны быть связаны месту собой.

Формула расчета общего интенсивного показателя:

Явление * 100 (1000, 10000, .....)

Вся среда

Общий уровень (коэффициент) Число случаев смерти * 100

Смертности средняя величина численности населения

Формула расчета специального интенсивного показателя:

Часть явления * 100 (1000, 10000, ...)

Часть среды

Число случаев инфекционных заболеваний

Частота инфекционных у детей дошкольного возраста * 100

Заболеваний у детей =

Дошкольного возраста Средняя величина численности детского

Населения дошкольного возраста

Интенсивные показатели можно сравнить в статике и динамике во времени и в пространстве благодаря объединению их до общего знаменателя (100, 1000 ,1000 и др.).

Коэффициент взаимозависимости - это взаимозависимость двух явлений, не связанных между собой, Например, обеспеченность койко-местами, врачами, числом лабораторных исследований на 100 поликлинических посещения и др. Эти показатели определяются на 100, 1000, 10000 человек. Методика их учета такая же, как интенсивность показателей, Разница лежит в том, что последние характеризуют частоту явления, порожденную данной средой и с ним связанной. Это не присущее показателям взаимоотношения.

Пример расчета коэффициента взаимоотношения:

=

Больниц койко-местами Численность населения

Показатели взаимоотношения можно сравнивать между собой в динамике и в регионах. В отличии от других обобщающих величин, о которых говорится ниже, показатели интенсивности и взаимоотношения не абстрактные, а именные числа: они всегда показывают количество единиц совокупности, которая стоит в знаменателе.

Показатели экстенсивности отображают удельный вес, структуру, разделение, состав явления. Их определяют в том случае, когда необходимо проанализировать разделение абсолютное число явления на составные части. Они показывают, какую часть удельный вес, процент каждая часть составляет во всем явлении (в суммарном числе наблюдений) Экстенсивный показатель можно определить при наличии размеров совокупности и ее составных частей.

Определение экстенсивного показателя проводится по формуле:

Часть явления*100

Экстенсивный показатель =

Целое явление

Коэффициент определяется в процентах.

Региональные экстенсивные показатели сравнивать нельзя. Это обусловлено тем, колебания остальных в определенном направлении (увеличении или уменьшении) может быть связано как сменою отображенной нами части явления, так и обратной сменою одной или нескольких других его частей. Так, уменьшение удельного веса может быть обусловлено увеличением другой части совокупности, притом, что целое остается неизменным (100%). Сравнение одних только экстенсивных показателей не позволяет определить, чем обусловлены данные изменения.

Такая взаимосвязь является особенностью экстенсивных показателей. Например, удельный вес определенного заболевания в ее структуре может увеличиться: а) при приросте интенсивного коэффициента, если количество других заболеваний в этот период уменьшается; б) при снижении уровня данного заболевания, если уменьшение количества других заболеваний проходило быстрее.

С помощью экстенсивных показателей нельзя делать вывод о расширении явления, однозначно правильным методом определения размеров частоты, уровня, расширения явления (заболеваемости, смертности и др.) в разных регионах является сравнение интенсивных показателей. Экстенсивные показатели имеют значения лишь для данного времени и места. Они довольно широко используются в практической деятельности с целью уяснения разделения конкретной совокупности на составные части.

Показатель наличия отображает изменения, которые происходят с тем или иным явлением во времени, показывает их расхождения на отдельных территориях или в разных группах населения. Он показывает в сколько раз или на сколько процентов изменилось явление в динамике, или отличается по регионам не представляя при этом размеров остального.

Для расчета показателя наличия одна из сравниваемых величин принимается за 1, 100 или 1000,а другие определяются в отношении к ней.

Так, например, уровень смертности в районе А в прошлом году составлял 14,7 %о, а в текущем - 15,2 %о. Если показатель смертности за прошлый год принять за 100%, в текущем за Х, то результат будет равняться:

15,2 * 100

Х = =103,4 %

14,7

Знаменатель отношения, то есть та величина, с которой другая подставлялась, называется основою или базой сравнения.

В нашем примере основа - 14,7.

Чтоб получить вывод, необходимо от определенной величины (Х) 103,4 % отнять предыдущий уровень, который брали за 100 %.

103,4 % - 100 % = 3,4 %.

Вывод: уровень смертности в районе А увеличился на 3,4 %.

При больших расхождениях (разностях) двух сравниваемых величин показатель наличия лучше показывать в кратности. Во сколько раз одна величина больше другой.

Показатели наличия можно определить, используя абсолютные числа, показатели интенсивности, взаимоотношения или средней величины. Они используются для того, чтоб показать напрямик, тенденцию смены явления (увеличения или уменьшения), однако не раскрывают ни абсолютные размеры явления, ни его уровней.

Показатели относительной интенсивности используются при изучении структурных особенностей различных статистических совокупностей, что имеют отношения к одной среде. Они являются численным взаимоотношением двух структур,

Коэффициенты относительной интенсивности должны быть использованы только в тех случаях, когда отсутствует возможность определить прямые интенсивные коэффициенты. Эти показатели позволяют определить степень взаимоотношений (увеличения или уменьшения) аналогичных признаков.

Например, удельный вес заболеваемости системы кровообращения в структуре первичных заболеваний устанавливается 15,2 %, в структуре инвалидности - 32,4 %, в структуре смертности - 59,2 %, Коэффициенты относительной интенсивности показывают, что заболевания системы кровообращения в 4 раза значительней, как причина смертности и в 2 раза, как причина инвалидности при установлении рангового места среди причин заболеваемости.

Таким образом, коэффициенты относительной интенсивности являются фактически коэффициентами диспропорции удельного веса (значения) одноименных элементов в структуре разных процессов. Они не являются критерием частоты, а только мерой его сравнения.

При анализе относительных величин иногда допускаются ошибки, к основным можно отнести:

- недоучет фактора времени (квартальные показатели сравниваются с полугодовыми, годовыми);

- ошибочный выбор среды при расчете групповых показателей (использование всей среды);

- определение уровня явления на основе экстенсивных показателей, а не интенсивных;

- проведение сравнения показателей с разными единицами измерения.