Относительные величины

 

ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ 

Абсолютные величины несут важную информацию о размере  того или иного явления и могут  быть использованы в анализе, в том  числе в сравнительном. Однако они часто не отвечают на все поставленные вопросы, так, например, врачу интересны сведения о здоровье обслуживаемого населения (показатели заболеваемости и др.), а у него есть информация только в абсолютных числах, которые термин "заболеваемость" не характеризуют.

Для более углубленного анализа общественного здоровья и деятельности учреждений здравоохранения, а также деятельности медицинского работника используются обобщающие показатели, называемые относительными величинами. Они применяются для  изучения совокупности, которая характеризуется, главным образом, альтернативным распределением качественных признаков.

Различают четыре вида относительных величин: экстенсивные, интенсивные, соотношения и наглядности.  
 

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 (см. Ошибки использования относительных величин).

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%.

Способы графического изображения  экстенсивного показателя

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

Правила построения этих диаграмм можно представить, использовав при этом полученные данные удельного веса заболеваний в приведенном выше примере.

Пример  построения секторной  диаграммы (диаграмма 1, А):

1. Радиусом произвольного размера описывается окружность, которая принимается за 100% (если экстенсивные показатели выражены в процентах); при этом 1% соответствует 3,6° окружности.
2. На окружности откладываются отрезки, соответствующие величинам распределяемой совокупности: удельный вес кори составляет 20%, эпидемического гепатита — 12%, прочих инфекционных заболеваний — 68% (соответственно в градусах — 72°; 43,2°; 244,8°).
3. Соответствующие этим градусам отрезки соединяются линиями с центром окружности, образуя секторы. Каждый сектор представляет составную часть изучаемой совокупности. При этом необходимо помнить, что сумма всех удельных весов должна равняться 1%, а сумма отрезков в градусах должна составлять 360°.

Пример  построения внутристолбиковой диаграммы (диаграмма 1, Б):

Вышеизложенные  данные можно представить также  в виде внутристолбиковой диаграммы, принцип построения которой заключается в следующем: высота прямоугольника (масштаб выбирается произвольно) составляет всю совокупность и принимается за 100%. Удельный вес отдельных частей следует показать внутри прямоугольника, расположив части снизу вверх в порядке убывания процентов, при этом группа "прочие заболевания", так же как и в секторной диаграмме, откладывается последней. Все части выделяются различной штриховкой или расцветкой.

Каждый график должен иметь номер, четкое название, раскрывающее его сущность, масштаб  с указанием единиц измерения  и экспликацию, отражающую смысл  принятых условных изображений.  

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%.

Способы графического изображения  интенсивного показателя

Графически интенсивные  показатели могут быть представлены в виде любых из названных ниже диаграмм при наличии необходимой  информации:

• линейной диаграммы (график) - применяется для изображения динамики явления.

Пример. Представить  информацию о распространенности наркомании (табл. 1) в виде линейной диаграммы.

Таблица 1. Распространенность наркомании в  РФ в динамике с 1980 по 2006 г. (на 100 000 населения)

В нашем примере  необходимо нанести на координатное поле 2 ряда цифр — частота наркомании и годы. В соответствии с установленными требованиями к построению графиков необходимо соблюдать соотношение  между масштабом по оси абсцисс  и ординат как равное 3:4 или 5:8. В данном случае график будет более  наглядным.

В примере  на оси абсцисс (горизонтальная линия) в соответствии с выбранным исследователем масштабом отмечаются анализируемые  годы, на оси ординат (вертикальная линия) в соответствии с вышеуказанным  правилом — частота наркомании. В соответствии с построенными осями  на координатное поле наносятся величины частоты наркомании соответствующего года. При последовательном соединении точек на графике получится непрерывная  линия, наглядно представляющая динамику распространенности наркомании.

Вывод. Анализ диаграммы позволяет наглядно представить  постоянный рост частоты наркомании в РФ за 1980-2006 гг.

• радиальной диаграммы - является разновидностью линейной диаграммы, применяется для изображения динамики явления за замкнутый цикл времени: сутки, неделя, месяц, год. Например, сезонные колебания инфекционной заболеваемости, суточные колебания числа вызовов скорой помощи, колебания по дням недели числа выписываемых и госпитализируемых в стационары больных и т.д.

Пример. Представить  информацию (табл. 2) о сезонных изменениях заболеваемости дизентерией в виде радиальной диаграммы.

Таблица 2. Сезонные изменения числа заболеваний  дизентерией за изучаемый год  в городе Н.

Построение  радиальной диаграммы.  
Радиальная диаграмма строится на основе окружности:

• окружность делят при помощи транспортира на число секторов, соответствующее интервалам времени изучаемого цикла: 4 сектора при изучении явления за кварталы года, 7 секторов при изучении явления за дни недели, 12 секторов при изучении явления за год и т.д. В нашем примере окружность делится на 12 секторов по числу месяцев года;
• определяют среднемесячный уровень заболеваемости за год, который будет соответствовать длине радиуса окружности: (2+7+5+15+9+26+15+37+22+14+3+1)/12 = 13;
• на каждом радиусе, соответственно каждому месяцу откладывают в выбранном масштабе число случаев заболеваний дизентерией. Начинать необходимо с нуля градусов дуги окружности и продолжать далее по часовой стрелке.

Длина отрезка  соответствующего месяца может выходить за пределы окружности или находиться внутри окружности в зависимости  от величины соответствующего месячного  показателя числа случаев заболеваний  дизентерией (в нашем примере  число случаев дизентерии за IV месяц  — 15, VII — 15, X — 22 выше среднемесячного  показателя, а в остальные месяцы — меньше). Конечные точки отрезков соединяются линиями.