Динамический ряд, виды, методы выравнивания. Показатели динамического ряда, методика вычисления.

В медицине, практике здравоохранения нередко возникает необходи­мость определить сдвиги в состоянии здоровья в динамике, оценить эффектив­ность профилактических мероприятий за ряд лет и т. д.

При изучении динамики какого-либо явления используют динамические

ряды.

Динамический ряд — это ряд однородных статистических величин, по­казывающих изменение какого-либо явления во времени и расположенных в хронологическом порядке через определенные промежутки времени.

Величины, из которых построен динамический ряд, называются уровнями.

Уровень ряда — размер (величина) того или иного явления, достигнутый в определенный период или к определенному моменту времени.

Уровни ряда могут быть представлены абсолютными, относительными (показатели интенсивности, соотношения) и средними величинами.

Динамические ряды делятся на простые, состоящие из абсолютных величин и сложные (производные), состоящие из относительных или средних величин.

Простые динамические ряды могут быть моментными и интерваль­ными.

Моментный динамический ряд состоит из величин, характеризующих явление на определенный момент (дату). Примером могут служить статистиче­ские сведения, обычно регистрируемые на начало или конец месяца, квартала, года (численность населения на начало года, число врачей, средних медицин­ских работников на конец года, число лечебных учреждений, коек на конец го­да и т. д.).

Интервальный динамический ряд построен из чисел, характеризующих явление за определенный промежуток времени (интервал) — за неделю, месяц, квартал, год и т. д. Примером такого ряда могут служить данные о числе ро­дившихся, умерших за год, число инфекционных заболеваний за месяц и т. д. Особенностью интервального ряда является то, что его члены можно суммиро­вать (при этом укрупняется интервал), или дробить. Например, имея данные о количестве заболевших дизентерией, зарегистрированных за каждый день, можно построить динамический ряд с интервалом в неделю, месяц, год.

Динамические ряды могут подвергаться преобразованиям, цель которых – выявление особенностей изменения изучаемого процесса, а также достиже­ние наглядности.

Показатели динамического ряда:

Абсолютный прирост (убыль) — разность между последующим и пре­дыдущим уровнями; прирост выражается числами с положительным знаком, убыль — с отрицательным. Значение прироста или убыли отражают изменения уровней динамического ряда за определенный промежуток времени.

Темп роста (снижения) — отношение каждого последующего уровня к предыдущему, выраженное в %.

Темп прироста (убыли) — отношение абсолютного прироста или убыли каждого последующего элемента ряда к уровню предыдущего, выраженное в %.

Темп прироста может быть вычислен также по формуле: Темп роста - 100 %.

Абсолютное значение одного процента прироста (убыли) — отноше­ние абсолютной величины прироста (убыли) к показателю темпа прироста (убыли) за тот же период.

Для более наглядного выражения нарастания или убывания ряда можно преобразовать его путем вычисления показателей наглядности, показывающих отношение каждого члена ряда к одному из них, принятому за 100 %.

Показатели, характеризующие динамический ряд, следует анализировать не раздельно, а связанно: темп роста и темп прироста — с учетом абсолютного уровня и абсолютного прироста. При одном и том же темпе роста и прироста может быть различный абсолютный прирост. При одинаковом абсолютном приросте — различные темпы роста и прироста.

Выравнивание динамического ряда

Изменение явления во времени происходит под влиянием многих факто­ров. Длительно действующие факторы определяют основное направление раз­вития явления в динамике — его тенденцию. Временно действующие факторы обуславливают случайные подъемы и спады величины явления относительно тенденции.

Динамика изучаемого явления обычно представлена не в виде непрерыв­но меняющегося уровня, а отдельными скачкообразными изменениями. В этом случае для выявления основной тенденции в развитии изучаемого явления при­бегают к выравниванию динамического ряда.

При этом могут быть использованы следующие методы выравнивания: графический, укрупнение интервала, вычисление групповой средней, вы­числение скользящей средней, наименьших квадратов.

Графический метод предполагает выравнивание от руки или с помощью линейки, циркуля графического изображения динамики изучаемого явления.

Укрупнение интервала производят путем суммирования данных за ряд смежных периодов. В результате получаются итоги за более продолжительные промежутки времени. Этим сглаживаются случайные колебания, и более четко определяется характер динамики явления.

Вычисление групповой средней заключается в определении средней ве­личины каждого укрупненного периода. Для этого необходимо суммировать смежные уровни соседних периодов, а затем сумму разделить на число слагае­мых. Этим достигается большая ясность изменений во времени.

Вычисление скользящей средней в некоторой степени устраняет влия­ние случайных колебаний на уровни динамического ряда, и более заметно от­ражает тенденцию явления. При ее вычислении каждый уровень ряда заменяет­ся на среднюю величину из данного уровня и двух соседних с ним (предыдущего и последующего). Чаше всего суммируются последовательно три члена ряда, но можно брать и больше. Для первого и последнего уровней скользящая средняя не рассчитывается.

Метод наименьших квадратов — один из наиболее точных способов выравнивания динамического ряда. Этот метод преследует цель устранить влияние временно действующих причин, случайных факторов и выявить основную тенденцию в динамике явления, вызванную воздействием только длительно действующих факторов. Чтобы применить этот метод, динамический ряд должен иметь не менее 5 хронологических дат и интервалы между ними должны быть равными.

Выравнивание производится по линии, наиболее соответствующей харак­теру динамики изучаемого явления. Вначале определяют характер изменения изучаемого явления и подбирают уравнение зависимости между явлением и временем. Существует много уравнений, описывающих зависимость между изучаемыми явлениями. Линейная зависимость описывается параболой первого порядка, квадратическая зависимость — параболой второго порядка, кубиче­ская зависимость — параболой третьего порядка и т. д. Чаще всего в практике здравоохранения используют выравнивание по уравнению линейной зависимости, т. е. параболе первого порядка (у = а + bх). Этот метод позволяет определить направление тенденции (снижение, рост), дать количественную оценку выявленной тенденции (стабилизация, умеренная, выраженная тенденция), оценить средние темпы ее развития и рассчитать про­гнозируемые уровни на следующий год.