Вопрос 14.

Динамические ряды: определение, виды. Цель и способы выравнивания динамических рядов (показать на условном примере).

Динамический ряд – это совокупность однородных статистических величин, показывающих изменение какого-либо явления на протяжении определенного промежутка времени.

Каждый динамический ряд содержит две составляющие:

1. периоды времени (годы, месяцы, кварталы, недели) или даты;

2. величины, характеризующие исследуемый объект за временные периоды или на соответствующие даты, которые называют уровнями ряда.

Уровни динамического ряда (ДР) могут быть представлены:

• абсолютными величинами;

• относительными величинами;

• средними величинами.

Динамический ряд, уровни которого представлены абсолютными величинами, называется простым динамическим рядом. Динамический ряд, уровни которого представлены относительными или средними величинами, называется сложным или производным.

По временной составляющей динамический ряд может быть моментным и интервальным.

Моментный динамический ряд состоит из величин, характеризующих явление на какой-то определенный момент – дату (на конец месяца, квартала, года). Например, каждый уровень ряда может характеризовать численность населения, врачей, среднего мед. персонала на конец какого-либо года. Уровни моментного ряда не могут дробиться.

Интервальный динамический ряд состоит из величин, характеризующих явление за какой-то определенный промежуток времени – интервал (неделя, месяц, квартал, год). Например, каждый уровень такого ряда может характеризовать смертность, рождаемость, заболеваемость, среднегодовую занятость койки за какой-то определенный год. Интервальный динамический ряд можно разделить на более дробные периоды или, напротив, укрупнить интервалы.

Цель и способы выравнивания ДР.

Цель. Нередко некоторые уровни в ДР представляют значительные колебания, что затрудняет возможность проследить основную закономерность, свойственную явлению в наблюдаемый период. В этих случаях для выявления общей динамической тенденции рекомендуется произвести выравнивание ДР.

Методы:

• укрупнение интервала;

• вычисление групповой средней;

• вычисление скользящей средней.

1. Укрупнение интервала – производят путем суммирования данных за ряд смежных периодов.

Сезонные колебания случаев ОКИ в районе N (по месяцам 2010 г.)

Число случаев	Месяцы 2010 г.
По месяцам	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	Всего
	120	190	130	380	230	280	530 450	3 480	390	230	140	250	3250
По кварталам	440			890			1300			620			3250

Таким образом, после укрупнения интервалов по кварталам года выявлена определенная тенденция: наибольшее количество заболеваний ОКИ приходится на летне-осенний период.

2. Групповая средняя – вычисляется как средняя арифметическая уровней, составляющих укрупненный интервал.

Динамика процента расхождения клинических и патологоанатомических диагнозов в больнице города N за 2005-2010 гг.

Годы	2005	2006	2007	2008	2009	2010
Процент расхождения диагнозов	10,0%	10,2%	9,2%	9,6%	9,5%	8,9%
Групповая средняя	10,1%		9,4%		9,2%

Уровни ДР, представленные в таблице имеют волнообразные колебания. Выравнивание ряда путем вычисления групповой средней позволило выявить четкую тенденцию к постепенному снижению процента расхождений диагнозов в областной больнице.

3. Скользящая средняя – вычисляется как средняя величина из данного уровня и двух соседних с ним. При этом временной интервал ДР не укрупняется и остается прежним, а значение каждого уровня ряда заменяется на среднюю величину из данного уровня и двух соседних с ним (предыдущего и последующего). Таким образом, данный метод исключает из анализа значения первого и последнего уровней.

Динамика процента расхождений клинического и патологоанатомического диагнозов в больнице города N за 2005-2010 гг.

Годы	2005	2006	2007	2008	2009	2010
Процент расхождения адиагнозов	10,0%	10,2%	9,2%	9,6%	9,5%	8,9%
Скользящая средняя	-	9,8%	9,7%	9,4%	9,3%	-

Ряд, выровненный с помощью скользящей средней, более плавно иллюстрирует общую тенденцию: постепенное уменьшение показателей частоты расхождения диагнозов.