Статистические величины

Для сравнительного анализа данных медико-социального исследования ис­пользуются статистические величины: абсолютные, относительные, средние.

Абсолютные величины

Абсолютные величины, полученные в сводных таблицах в ходе статисти­ческого исследования, отражают абсолютный размер явления (число лечебно-профилактических организаций, число коек в больнице, численность населе­ния, число умерших, родившихся, заболевших и т. д.). Хотя абсолютные цифры и имеют свое познавательное значение, применение их ограничено. Ряд стати­стических исследований завершается получением абсолютных величин. Иногда они могут быть использованы для анализа изучаемого явления, например, при изучении редких явлений, если надо знать точный абсолютный размер явления, при необходимости обратить внимание на отдельные случаи этого явления. При малом числе наблюдений, когда не требуется определения закономерно­сти, также могут использоваться абсолютные числа.

В значительной части случаев абсолютные величины не могут быть ис­пользованы для сравнения с данными других исследований. Для этого служат относительные и средние величины.

Относительные величины

Относительные величины (показатели, коэффициенты) получаются в ре­зультате отношения одной абсолютной величины к другой. Наиболее часто ис­пользуются следующие показатели: интенсивные, экстенсивные, соотноше­ния, наглядности.

Интенсивные — это показатели частоты, интенсивности явления в сре­де, продуцирующей данное явление. Они показывают, как часто данное явле­ние встречается в среде. В здравоохранении изучаются заболеваемость, смерт­ность, инвалидность, рождаемость и другие показатели здоровья населения. Средой, в которой происходят процессы, является население в целом или его от­дельные группы (возрастные, половые, социальные, профессиональные и др.).

В медико-статистических исследованиях при изучении общественного здоровья явление представляет собой как бы продукт среды. Например, населе­ние (среда) и заболевшие (явление); больные (среда) и умершие (явление) и т. д.

Величина основания выбирается в соответствии с величиной показателя — 100. 1000, 10000, 100000. — и в зависимости от этого показатель выражается в процентах, промилле, продецимилле, просантимилле.

В статистике при вычислении:

• санитарно-демографических показателей (смертность, рождаемость, младенческая смертность, естественный прирост населения и др.) за основание обычно принимают 1000;

• общей и первичной заболеваемости — 100000 населения;

• первичной инвалидности — 10000 населения;

• показателей заболеваемости с временной нетрудоспособностью — 100 работающих;

• показателей летальности — 100 заболевших (или выбывших из ста­ционара).

Пример 1: в Иране в 2000 г. проживало 70330 тыс. жителей, в течение года умерло 356000 человек.

Интенсивные показатели могут быть общими и специальными. Общие интенсивные показатели характеризуют явление в целом, например, общие показатели рождаемости, смертности, заболеваемости, вычисленные ко всему населению административной территории, общий показатель летальности по больнице в целом и т. д.

Специальные (погрупповые) интенсивные показатели применяются для характеристики частоты явления в различных группах (заболеваемость по полу, возрасту, смертность среди детей в возрасте до 1 года, летальность по от­дельным нозологическим формам в разных возрастных группах и т. д.).

Пример 2: в Республике Беларусь в 2001 г. было зарегистрировано 113400 травм и отравлений у детей. Численность детского населения — 1830000.

14

15

Интенсивные показатели применяются:

• для определения уровня, частоты, распространенности явления;

• для сравнения частоты явления в различных совокупностях;

• для изучения изменений частоты явления в динамике.

Экстенсивные — это показатели удельного веса, структуры, характери­зуют распределение явления на составные части, его внутреннюю структуру. Эти показатели показывают, какую долю от общего числа явления составляет та или иная часть явления, входящая в общее число. Экстенсивные показатели вычисляются делением части явления на целое и выражаются в процентах или долях единицы.

Пример 3: в Ливане в 2000 г. из всей численности населения 3496000 че­ловек в городах проживало 3146400 жителей.

Экстенсивные показатели используются для определения структуры яв­ления и сравнительной оценки соотношения составляющих его частей. Экстен­сивные показатели взаимосвязаны между собой, так как их сумма всегда равна 100%. Так, при изучении структуры заболеваемости удельный вес отдельной нозологической формы заболевания может возрасти:

• при истинном росте числа заболеваний;

• при одном и том же его числе, если число других заболеваний снизи­лось;

• при снижении числа данного заболевания, если уменьшение числа других заболеваний происходит более быстрыми темпами.

При анализе экстенсивный показатель следует применять с осторожно­стью и помнить, что им пользуются только для характеристики состава (струк­туры) явления в данный момент времени и в данном месте.

Примеры экстенсивного показателя: лейкоцитарная формула; структура населения по полу, возрасту, социальному положению; структура заболеваний по нозологическим формам; структура причин смерти и пр.

Показатели соотношения представляют собой соотношение двух само­стоятельных, независимых друг от друга, качественно разнородных величин, сопоставляемых только логически. К показателям соотношения относятся: по­казатели обеспеченности населения врачами, средними медицинскими работ­никами, больничными койками, а также показатели, отражающие число лабо­раторных исследований на одного врача число переливаний крови на одного

оперированного больного и др. Техника вычисления показателя соотношения та же, что и интенсивного, однако при расчете интенсивного показателя число, стоящее в числителе, входит в состав знаменателя, тогда как в показателе соот­ношения числитель и знаменатель различны по характеру (т. е. являются разно­родными величинами).

Пример 4: в Польше с численностью населения 38605 тыс. жителей в ме­дицинских организациях в 2000 г. работали 88000 врачей.

Показатели наглядности применяются с целью более наглядного и дос­тупного сравнения статистических величин. Показатели наглядности представ­ляют удобный способ преобразования абсолютных, относительных или средних величин в легкую для сравнения форму. Они применяются также в тех случаях, когда необхЪдимо показать направление процесса, тенденции, не показывая уровня или истинных размеров явления. При вычислении этих показателей од­на из сравниваемых величин приравнивается к 100 (или 1), а остальные величи­ны пересчитываются соответственно этому числу.

Пример 5: численность населения Иордании составила в 1998 г. — 6304 тыс. человек, в 1999 г. — 6482 тыс. человек, в 2000 г. — 4913 тыс. человек (табл. 5). За 100 принимаем численность населения Иордании за 1998 г. (как наиболее отдаленный в историческом аспекте).

Таблица 5 Динамика численности населения Иордании за 1998-2000 гг.

Годы	Численность населения	Показатель наглядности
1998	6304000	100%
1999	6482000	6482000/ 6304000= 102.8%
2000	4913000	4913000/ 6304000= 77,9%

Показатели наглядности используются чаще всего для сравнения данных в динамике, чтобы представить закономерности изучаемого явления в более на­глядной форме.

При пользовании относительными величинами могут быть допущены не­которые ошибки. Приведем наиболее частые из них.

• иногда судят об изменении частоты явления на основе экстенсивных по­казателей, которые характеризуют структуру явления, а не его интенсивность;

• нельзя складывать и вычитать статистические показатели, которые рассчитаны из совокупностей, имеющих разную численность, ибо это приводит к грубым искажениям показателя;

• при расчете специальных показателей следует правильно выбирать знаменатель; например, показатель послеоперационной летальности необходи­мо рассчитывать по отношению к оперированным, а не всем больным;

• при анализе показателей следует учитывать фактор времени, нельзя сравнивать между собой показатели, вычисленные за различные периоды вре­мени: например, показатель заболеваемости за год и за полугодие, что может привести к ошибочным суждениям;

• нельзя сравнивать между собой общие интенсивные показатели, вы­численные из неоднородных по составу совокупностей, поскольку неоднород­ность состава среды может влиять на величину интенсивного показателя.