32).Графическое изображение относительных величин

Одним из методов анализа статистических материалов является их графическое изображение.Применение графического метода в статистическом исследовании делает изучаемые показатели более наглядными, доступными для понимания, позволяет глубже их проанализировать. Графический метод должен быть широко использован при любом статистическом исследовании.

Графическое изображение бывает 3 видов:

1) диаграммы;

2) картограммы;

3) картодиаграммы.

Диаграммы – графическое изображение статистических данных при помощи линий и геометрических фигур. Они в свою очередь подразделяются на:

1) линейные диаграммы;

2) плоскостные диаграммы (столбиковые, секторные);

3) объемные диаграммы.

Линейные диаграммы – это наиболее подходящий вид графика для изображения динамики явления во времени (например, рождаемость, смертность, заболеваемость за ряд лет и др.).

Плоскостные диаграммы (в частности, столбиковые диаграммы) используются чаще тогда, когда нужно сравнить величины явления за один и тот же период или на одну и ту же дату (например, смертность мужчин и женщин за какой-то год, обеспеченность населения больничными койками в различных областях России и др.).Для изображения показателя распределения (экстенсивного) используется секторная, внутристолбиковая диаграмма.

Картограмма представляет собой контурную карту города, области и т. д., на которой штриховкой или различным цветом изображают различные уровни какого-либо явления.Картодиаграмма - это изображение на географической карте той или иной диаграммы.

33) Средние величины,методы расчета,примен. В мед.

а) при изучении физического развития отдельных групп населения (рост, вес,);б) для оценки деятельности ЛПУ(средняя посещаемость на одного жителя в год, среднегодовая занятость койки, среднечасовая нагрузка врача);в) в различных санитарно-гигиенических исследованиях (среднее содержание белков, жиров,);г) в экспериментально-лабораторных исследованиях (температура, АД,);д) в демографических и социально-гигиенических исследованиях (средняя продолжительность предстоящей жизни, средняя стоимость одного койко-дня и т. д.). Ср. величина - сводная, обощающая хар-ка явления по определенному изменяющемуся колич. пр-ку. Вычисляются из вариац. рядов (ряды чисел в опред. послед-ти, характеризующие пр-к по его величине). Хар-ки вариац. ряда (-варианта или числовое значение пр-ка, Р - частота встречаемости варианты в совокупности, n - число наблюдений (n=P), M- сред. величи-на, Ме - медиана ряда, центральная варианта, делящая вариационный ряд пополам Мо - мода (часто встречающаяся варианта), ampl - амплитуда (max - min),  - сред. квадр. откл. С - коэф. вариации.). Правила составления ряда: все варианты из однород. совокупности, и их располагают в опред. послед-ти, ни одна из вариант не должна пропускаться (если варианты нет, то Р=0). При большом кол-ве вариант вариац. ряд можно сгруппировать в интервалы по 3-5 вариант, найти для каждого интервала сред. величину, равную ½  крайних вариант, частоты вариант суммруются.

Метод.выч. ср велич.Если в вариационном ряду каждая варианта только один раз (Р = 1), то в этом случае вычисляется средняя арифметическая простая.

если P различные, то ср. арифм. взве-шенная =. Наиболее рациональным методом получения средней взвешенной является вычисление ее по способу моментов:

1 ) ) мода принимается за условную среднюю М1. 2) определяется отклонение каждой варианты ряда от этой условной средней d =  - М₁ 3) находится среднее отклонение всех вариант ряда от условно принятой средней, называемое моментом первой степени А= dp/n

4) момент первой степени показывает, насколько условная средняя отличается от истинной средней.М=M1+A.

Задача средних величин – измерение характерных типичных черт изучаемого явления. Средняя величина должна быть типичной, т. е. должна отражать основную совокупность, из которой она получена. Типичность средней величины обратно-пропорциональна степени колеблемости (рассеянности) вариационного ряда. Чем более рассеян ряд, тем менее типична средняя.Мерой типичности средней величины является сер квадратическое отклонение, ( сигма малая).

г де С – момент второй степени, равный или

В тех случаях, когда сравниваемые средние не равны одна другой по числовому значению или выражены в различных единицах измерения (напр. средняя роста в СМ и средняя веса в КГ), для оценки типичности средних рассчитывается относительная величина – коэффициент вариации (С). Коэффициент вариации – это процентное отношение  к средней величине.

Из двух средних более типичная для своего ряда та из них, которая имеет меньший коэффициент вариации.

Значение среднего квадратического отклонения

1. Теоретически и практически доказано, что в интервале М  1 находится 68,3% всех вариант ряда, в интервале М  2 -95,5%, а в пределах М  3, – 99,7%. 2. В статистике физич. развития нужна формула сигмальной оценки i=(-M) / . Отклонение М1 нормальное, М2 субнормальное, М3 очень низкое или высокое