Рассчитать показатели динамического ряда в эксель
4. Заполните графу «Абс. Значение 1% прироста». Для этого введите в ячейку F4 формулу: =B3/100.
5. В графу «Показатель наглядности» заносится отношение (в%) каждого уровня к исходному уровню на 1985 г. Для этого введите в ячейку G3 формулу: =B4/65,8*100 или B4/$B$3*100. Знак $ включается в формулу, чтобы адрес ячейки B3 не изменялся, как обычно при копировании.
6. Скопируйте формулы из ячеек с уже вставленными формулами в пустые ячейки (например: копируете ячейку D4 и вставляете ее в ячейки D5-D9).
КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ:
Дайте определение динамического ряда. Какие Вы знаете типы динамических рядов?
Что такое преобразование динамического ряда?
Какие Вы знаете методы выравнивания динамического ряда? Какой из методов выравнивания является более точным?
Какие показатели свидетельствуют о скорости изменений уровней динамического ряда?
ТЕСТОВЫЕ ЗАДАНИЯ:
1. 1. Динамический ряд — это:
а) значения количественного признака (варианты), расположенные в определенном порядке и отличающиеся друг от друга по своему значению; б) ряд, состоящий из однородных сопоставимых значений признака,
характеризующих изменение какого-либо явления (процесса) во времени; в) атрибутивные значения признака, характеризующие качественное
состояние явления в динамике.
2. Динамический ряд может быть представлен: а) абсолютными величинами; б) средними величинами; в) относительными величинами.
3. Способы выравнивания динамического ряда: а) укрупнение интервалов; б) расчет групповой средней;
в) вычисление скользящей величины; г) метод наименьших квадратов.
4. Основными показателями скорости изменений явления в динамическом ряду являются:
а) темп роста; б) абсолютный прирост;
в) темп прироста; г) значение 1% прироста;
д) средний темп прироста.
5. При сравнении нескольких динамических рядов с разными исходными уровнями необходимо рассчитывать показатель динамического ряда: а) темп роста; б) абсолютный прирост;
в) темп прироста; г) значение 1% прироста;
д) средний темп прироста.
6. С какой целью должно проводиться выравнивание динамического ряда:
а) для выявления частоты распространения явлений или событий; б) для установления тенденций при изучении явлений и процессов; в) для доказательства влияния факторов; г) для определения скорости изменения процесса.
7. Преобразование динамического ряда — это действия необходимые: а) для установления тенденций за каждый период времени; б) для установления тенденций по отношению к одному периоду, принятому за единицу (100%); в) для установления закономерностей динамики процесса;
г) для выявления влияния факторов.
Контрольные задания Задача 1. При анализе ежемесячной заболеваемости скарлатиной детей
в возрасте до 7 лет в городе Н. в изучаемом году были получены следующие показатели динамического ряда: абсолютный прирост = + 0,5, темп прироста = +8,0%; темп роста = 7,0%.
1. По каким из представленных показателей можно судить о скорости изменения заболеваемости во времени?
2. Достаточно ли представленных в условии задачи данных для Вашего заключения о необходимости срочного планирования мероприятий по снижению заболеваемости скарлатиной на следующий год?
Задача 2. За последнее десятилетие отмечается увеличение числа выпуска врачей различного профиля в медицинских вузах № 1 и № 2, особенно увеличился выпуск в позапрошлом и прошлом годах.Показатели
динамики выпуска врачей вуза № 1 за последний год составили: абсолютный прирост = 50 человек, темп прироста = +8%, а вуза № 2 за последний год — абсолютный прирост = 60 человек, темп прироста = +10%.
1. Можно ли сделать вывод, что вуз № 2 более быстро решает проблему недостаточной численности подготовленных врачей? Какими показателями Вы воспользовались?
2. Достаточно ли представленных данных в условии задачи для суждения о приоритете в тенденциях по подготовке врачей в вузах?
Задача 3. В условиях реформирования здравоохранения в районах А. и Б. было проведено сокращение коечного фонда с увеличением при этом объема внебольничной помощи. 1% снижения (убыли) коечного фонда в районе А. составил 2%, в районе Б. — 3%, а средний темп снижения (убыли)
— 5 и 7,5%, соответственно.
1. В каком из районов сокращение коечного фонда идет быстрее. На основании какого показателя Вы сделали этот вывод?
2. Какие еще показатели дополнят анализ процесса сокращения коечного фонда в 2 районах?
Задача 4. В городе Н. численность населения за последние 5 лет составляла в динамике: 1-й год - 100 000 человек, 2-й год - 90 000, 3-й год - 80 000, 4-й год — 70 000 и 5-й год — 60 000 человек. Обеспеченность врачами за этот же период составила соответственно: 25, 23, 24, 18 и 20 на 10 000 населения.
1. Являются ли исходные данные основой для составления динамического ряда и его последующего анализа?
2. Какие показатели динамического ряда необходимо рассчитать для углубленного анализа изменений численности населения и обеспеченности врачами?
1. Кобринский Б.А., Зарубина Т.В. Медицинская информатика: Учебник. М: изд. "Академия", 2009.
2. Применение методов статистического анализа для изучения общественного здоровья и здравоохранения: Учебное пособие для практических занятий / Под ред. В.З.Кучеренко. – М.:ГЭОТАР-МЕД, 2004. –
1. Зайцев В.М., Лифляндский В.Г. Маринкин В.И. Прикладная медицинская статистика. – Спб: ООО «Издательства ФОЛИАНТ», 2003. – 432 с.
2. Карась С.И. Информационные основы принятия решений в медицине: Учебное пособие. – Томск: Печатная мануфактура, 2003.- 145с.
3. Чернов В.И., Родионов О.В., Есауленко И.Э. и др. Медицинская информатика: Учебное пособие.- Воронеж, 2004. – 282с.: ил.
5. Гельман В.Я. Медицинская информатика: практикум. – СПб: Питер, 2001. -480с. – (Серия "Национальная медицинская библиотека").
6. Богданов А.К., Проценко В.Д. Практические применения современных методов анализа изображений в медицине: Учебное пособие. – М.: РУДН,
7. Санников А.Г., Егоров Д.Б., Скудных А.С., Рухлова С.А. Практикум по медицинской информатике: автоматизированное рабочее место врача и системы поддержки принятия врачебного решения. – Тюмень: П.П.Ш., 2009.
Функция ТЕНДЕНЦИЯ в Excel используется при расчетах последующих значений для рассматриваемого события и возвращает данные в соответствии с линейным трендом. Функция выполняет аппроксимацию (упрощение) прямой линией диапазона известных значений независимой и зависимой переменных с использованием метода наименьших квадратов и прогнозирует будущие значения зависимой переменной Y для указанных последующих значений независимой переменной X. Рассматриваемая функция не используется для получения статистической характеристики модели тренда и математического описания.
Линейным трендом называется распределение величин в изучаемой последовательности, которое может быть описано функцией типа y=ax+b. Поскольку функция ТЕНДЕНЦИЯ выполняет аппроксимацию прямой линией, точность результатов ее работы зависит от степени разброса значений в рассматриваемом диапазоне.
Примеры использования функции ТЕНДЕНЦИЯ в Excel
Пример 1. В таблице Excel содержатся средние значения данных о курсе доллара по отношению к рублю за последние 6 месяцев. Необходимо спрогнозировать средний курс на следующий месяц.
Вид исходной таблицы данных:
Для прогноза курса валют на 7-й месяц используем следующую функцию (обычная запись, Enter для вычислений):
- B3:B8 – диапазон известных значений курса валюты;
- A3:A8 – диапазон месяцев, для которых известны значения курса;
- A9 – значение, соответствующее номеру месяца, для которого необходимо выполнить расчет.
В результате получим:
Прогноз посещаемости с помощью функции ТЕНДЕНЦИЯ в Excel
Пример 2. В кинотеатре фильмы показывают в различные сеансы, которые начинаются в 12:00, 16:00 и 21:00 соответственно. Каждый фильм имеет собственный рейтинг, в виде оценки от 1 до 10 баллов. Известны данные о посещаемости нескольких последних сеансов. Предположить, какой будет посещаемость для следующих фильмов:
- Рейтинг 7, сеанс 12:00;
- Рейтинг 9,5, сеанс 21:00;
- Рейтинг 8, сеанс 16:00.
Таблица исходных данных:
Для расчета используем функцию:
- Перед вводом функции необходимо выделить ячейки C11:C13;
- Расчет производим на основе диапазона значений A2:B10 (учитывается как время сеанса, так и рейтинг фильма)
В результате получим:
Не забывайте, что ТЕНДЕНЦИЯ является массивной функцией поэтому после ее ввода не забудьте выполнить ее в массиве. Для этого жмем не просто Enter, а комбинацию клавиш Ctrl+Shift+Enter. Если в строке формул по краям функции появились фигурные скобки <>, значит функция выполняется в массиве и все сделано правильно.
Прогнозирование производства продукции на графике Excel
Пример 3. Предприятие постепенно наращивает производственные возможности, и ежемесячно увеличивает объемы выпускаемой продукции. Предположить, какое количество единиц продукции будет выпущено в следующие 3 месяца, проиллюстрировать на графике.
Для определения количества единиц продукции, которые будут выпущены на протяжении последующих 3-х месяцев используем функцию:
Построим график на основе имеющихся данных и отобразим линию тренда с уравнением:
Введем в ячейке C8 формулу =193,5*A8+2060,5. В результате получим:
Аналогично с помощью подстановки значения независимой переменной в уравнение рассчитаем все остальные величины.
Данный пример наглядно демонстрирует принцип работы функции ТЕНДЕНЦИЯ.
Функция ТЕНДЕНЦИЯ в Excel и особенности ее использования
Функция ТЕНДЕНЦИЯ используется наряду с прочими функциями прогноза в Excel (ПРЕДСКАЗ, РОСТ) и имеет следующий синтаксис:
= ТЕНДЕНЦИЯ(известные_значения_y; [известные_значения_x]; [новые_значения_x]; [конст])
- известные_значения_y – обязательный аргумент, характеризующий диапазон исследуемых известных значений зависимой переменной y из уравнения y=ax+b.
- [известные_значения_x] – необязательный для заполнения аргумент, характеризующий диапазон известных значений независимой переменной x из уравнения y=ax+b.
- [новые_значения_x] – необязательный аргумент, характеризующий одно значение или диапазон данных, для которых необходимо определить соответствующие значения зависимой переменной y.
- [конст] – необязательный аргумент, принимающий на вход логические значения:
- ИСТИНА (значение по умолчанию, если явно не указано обратное) – функция ТЕНДЕНЦИЯ выполняет расчет коэффициента b из уравнения y=ax+b обычным методом.
- ЛОЖЬ – функция ТЕНДЕНЦИЯ использует упрощенный вариант уравнения – y=ax (коэффициент b = 0).
Практическое моделирование экономических ситуаций подразумевает разработку прогнозов. С помощью средств Excel можно реализовать такие эффективные способы прогнозирования, как: экспоненциальное сглаживание, построение регрессий, скользящее среднее. Рассмотрим подробнее использование метода скользящего среднего.
Использование скользящих средних в Excel
Метод скользящей средней – один из эмпирических методов для сглаживания и прогнозирования временных рядов. Суть: абсолютные значения ряда динамики меняются на средние арифметические значения в определенные интервалы. Выбор интервалов осуществляется способом скольжения: первые уровни постепенно убираются, последующие – включаются. В результате получается сглаженный динамический ряд значений, позволяющий четко проследить тенденцию изменений исследуемого параметра.
Временной ряд – это множество значений X и Y, связанных между собой. Х – интервалы времени, постоянная переменная. Y – характеристика исследуемого явления (цена, например, действующая в определенный период времени), зависимая переменная. С помощью скользящего среднего можно выявить характер изменений значения Y во времени и спрогнозировать данный параметр в будущем. Метод действует тогда, когда для значений четко прослеживается тенденция в динамике.
Например, нужно спрогнозировать продажи на ноябрь. Исследователь выбирает количество предыдущих месяцев для анализа (оптимальное число m членов скользящего среднего). Прогнозом на ноябрь будет среднее значение параметров за m предыдущих месяца.
Задача. Проанализировать выручку предприятия за 11 месяцев и составить прогноз на 12 месяц.
Сформируем сглаженные временные ряды методом скользящего среднего посредством функции СРЗНАЧ. Найдем средние отклонения сглаженных временных рядов от заданного временного ряда.
- По значениям исходного временного ряда строим сглаженный временный ряд методом скользящего среднего по данным за 2 предыдущих месяца. Формула скользящей средней в Excel. Используя маркер автозаполнения, копируем формулу на диапазон ячеек С6:С14.
- Аналогично строим ряд значений трехмесячного скользящего среднего. Формула:
- По такому же принципу формируем ряд значений четырехмесячного скользящего среднего.
- Построим график заданного временного ряда и рассчитанные относительно его значений прогнозы по данному методу. На рисунке видно, что линии тренда скользящего среднего сдвинуты относительно линии исходного временного ряда. Это объясняется тем, что рассчитанные значения сглаженных временных рядов запаздывают по сравнению с соответствующими значениями заданного ряда. Ведь расчеты базировались на данных предыдущих наблюдений.
- Рассчитаем абсолютные, относительные и средние квадратичные отклонения по сглаженным временным рядам. Абсолютные отклонения:
Средние квадратичные отклонения:
При расчете отклонений брали одинаковое число наблюдений. Это необходимо для того, чтобы провести сравнительный анализ погрешностей.
После сопоставления таблиц с отклонениями стало видно, что для составления прогноза по методу скользящей средней в Excel о тенденции изменения выручки предприятия предпочтительнее модель двухмесячного скользящего среднего. У нее минимальные ошибки прогнозирования (в сравнении с трех- и четырехмесячной).
Прогнозное значение выручки на 12 месяц – 9 430 у.е.
Применение надстройки «Пакет анализа»
Для примера возьмем ту же задачу.
На вкладке «Данные» находим команду «Анализ данных». В открывшемся диалоговом окне выбираем «Скользящее среднее»:
Установив флажок в поле «Стандартные погрешности», мы автоматически добавляем в таблицу столбец со статистической оценкой погрешности.
Точно так же находим скользящее среднее по трем месяцам. Меняется только интервал (3) и выходной диапазон.
Сравнив стандартные погрешности, убеждаемся в том, что модель двухмесячного скользящего среднего больше подходит для сглаживания и прогнозирования. Она имеет меньшие стандартные погрешности. Прогнозное значение выручки на 12 месяц – 9 430 у.е.
Составлять прогнозы по методу скользящего среднего просто и эффективно. Инструмент точно отражает изменения основных параметров предыдущего периода. Но выйти за пределы известных данных нельзя. Поэтому для долгосрочного прогнозирования применяются другие способы.
Цель:уметь вычислять и анализировать показатели динамического ряда.
Типовое задание № 6
В результате проведенного исследования в Н-ской области получены следующие данные:
Исследуемые показатели | Результаты исследования |
Число коек на 10 тыс. населения составило | |
В 2007 г. | 105,8 |
В 2008 г. | 102,2 |
В 2009 г. | 100,8 |
В 2010 г. | 99,1 |
В 2011 г. | 97,4 |
На основе приведенных данных вычислить показатели динамического ряда.
Образец выполнения типового задания № 6
Абсолютный прирост представляет собой разность между последующим и предыдущим уровнем. Измеряется в тех же единицах, что и уровни динамического ряда.
2007г. | 105,8 | ||||
2008г. | 102,2–105,8 | – 3,6 | 2010г. | 99,1–100,8 | – 1,7 |
2009г. | 100,8–102,2 | – 1,4 | 2011г. | 97,4–99,1 | – 1,7. |
2.Вычисление показателей прироста.
Темп прироста (убыли) показывает отношение абсолютного прироста (или снижения) каждого последующего уровня к предыдущему уровню, принятому за 100%.
2007г. | 105,8 | - | - | - | |
2008г. | – 3,6 х 100 ------------------- 105,8 | – 3,4% | 2010г. | – 1,7 х 100 -------------------- 100,8 | – 1,7% |
2009г. | – 1,4 х 100 -------------------- 102,2 | – 1,4% | 2011г. | – 1,7 х 100 ------------------- 99,1 | – 1,7% |
Показатель роста (или убыли) вычисляется как отношение каждого последующего уровня к предыдущему, принятому за 100%.
2007г. | 105,8 | ||||
2008г. | 102,2 х 100 ------------------- 105,8 | 96,6% | 2010г. | 99,1 х 100 -------------------- 100,8 | 98,3% |
2009г. | 100,8 х 100 -------------------- 102,2 | 98,6% | 2011г. | 97,4 х 100 ------------------- 99,1 | 98,3% |
Показатель наглядности показывает отношение каждого последующего к начальному уровню, принятому за 100%.
2007г. | 105,8 | 100,0% | |||
2008г. | 102,2 х 100 ------------------- 105,8 | 96,6% | 2010г. | 99,1 х 100 -------------------- 105,8 | 93,7% |
2009г. | 100,8 х 100 -------------------- 105,8 | 95,3% | 2011г. | 97,4 х 100 ------------------- 105,8 | 92,1% |
Заносим полученные данные в таблицу 4.
Таблица 4. Показатели динамического ряда
Год | Число коек на 10 000 населения | Абсолютная убыль | Темп убыли, % | Показатель убыли, % | Показатель наглядности, % |
105,8 | 100,0 | ||||
102,2 | – 3,6 | – 3,4 | 96,6 | 96,6 | |
100,8 | – 1,4 | – 1,4 | 98,6 | 95,3 | |
99,1 | – 1.7 | – 1.7 | 98,3 | 93,7 | |
97,4 | – 1,7 | – 1,7 | 98,3 | 92,1 |
Вывод: Анализируя вычисленные показатели динамического ряда можно сделать вывод, что имеет место последовательное снижение обеспеченности населения койками в Н-ской области, использование показателей динамического ряда при необходимости позволяет провести детальный анализ имеющихся тенденций.
ВАРИАНТЫ
Для самостоятельного выполнения задания № 6
Вариант 1
В результате проведенного исследования в городе Н. получены следующие данные:
Годы наблюдения | Число врачей на 10 тыс. населения |
2008 г. | 33,5 |
2009 г. | 32,2 |
2010 г. | 31,5 |
2011 г. | 31,4 |
На основе приведенных данных вычислить: относительные величины (экстенсивные, интенсивные показатели, показатели соотношения) и показатели динамического ряда.
Вариант 2
В результате проведенного исследования в Н-ском районе получены следующие данные:
Годы наблюдения | число коек на 10 тыс. населения |
2008г. | 150,6 |
2009 г. | 147,8 |
2010 г. | 142,3 |
2011 г. | 125,5 |
На основе приведенных данных вычислить: относительные величины (экстенсивные, интенсивные показатели, показатели соотношения) и показатели динамического ряда.
Вариант 3
В результате проведенного исследования организации работы городской поликлиники получены следующие данные:
Годы наблюдения | число участковых терапевтов |
2008г. | |
2009 г. | |
2010 г. | |
2011 г. |
На основе приведенных данных вычислить: относительные величины (экстенсивные, интенсивные показатели, показатели соотношения) и показатели динамического ряда.
Вариант 4
В результате проведенного исследования в городе Н. получены следующие данные:
Годы наблюдения | число врачей составило |
1980 г. | |
1990 г. | |
2000 г. | |
2010г. |
На основе приведенных данных вычислить: относительные величины (экстенсивные, интенсивные показатели, показатели соотношения) и показатели динамического ряда.
Вариант 5
В результате проведенного исследования в Л-ском районе получены следующие данные:
Годы наблюдения | Заболеваемость детей 1-го года жизни кишечными инфекциями на 1000 детей |
2007 г. | 31,8 |
2008 г. | 24,9 |
2009 г. | 24,5 |
2010 г. | 32,7 |
2011 г. | 28,5 |
На основе приведенных данных вычислить: относительные величины (экстенсивные, интенсивные показатели, показатели соотношения) и показатели динамического ряда.
Вариант 6
В результате проведенного исследования в городе А. получены следующие данные:
Годы наблюдения | Заболеваемость населения бронхиальной астмой на 1000 населения |
2007 г. | 5,2 |
2008 г. | 5,5 |
2009 г. | 6,0 |
2010 г. | 6,2 |
2011 г. | 6,8 |
На основе приведенных данных вычислить: относительные величины (экстенсивные, интенсивные показатели, показатели соотношения) и показатели динамического ряда.
Вариант 7
В результате проведенного исследования в городе Б. получены следующие данные:
Годы наблюдения | Среднегодовая занятость койки |
2007 г. | 267,8дня |
2008 г. | 265,9 дня |
2009 г. | 274,5 дня |
2010 г. | 280,7 дня |
2011 г. | 269,5 дня |
На основе приведенных данных вычислить: относительные величины (экстенсивные, интенсивные показатели, показатели соотношения) и показатели динамического ряда.
Вариант 8
В результате проведенного исследования в Н-ском районе получены следующие данные:
Годы наблюдения | Средняя длительность пребывания на койке |
2008г. | 15,4 дней |
2009 г. | 15,6 дней |
2010 г. | 16,3 дней |
2011 г. | 17,5 дней |
На основе приведенных данных вычислить: относительные величины (экстенсивные, интенсивные показатели, показатели соотношения) и показатели динамического ряда.
Вариант 9
В результате проведенного исследования в городе Т получены следующие данные:
Годы наблюдения | Естественный прирост (убыль) |
2008г. | – 9,1 |
2009 г. | – 8,4 |
2010 г. | – 8,3 |
2011 г. | – 9,9 |
На основе приведенных данных вычислить: относительные величины (экстенсивные, интенсивные показатели, показатели соотношения) и показатели динамического ряда.
Вариант 10
В результате проведенного исследования в М-ской области получены следующие данные:
Годы наблюдения | Материнская смертность |
2007 г. | 51,7 |
2008 г. | 54,0 |
2009 г. | 50,6 |
2010 г. | 47,6 |
2011 г. | 38,1 |
На основе приведенных данных вычислить: относительные величины (экстенсивные, интенсивные показатели, показатели соотношения) и показатели динамического ряда.
Вариант 11
В результате проведенного исследования в городе Л. получены следующие данные:
Годы наблюдения | Смертность от туберкулеза на 100 тыс. населения |
2007 г. | 12,9 |
2008 г. | 12,2 |
2009 г. | 11,6 |
2010 г. | 14,0 |
2011 г. | 15,5 |
На основе приведенных данных вычислить: относительные величины (экстенсивные, интенсивные показатели, показатели соотношения) и показатели динамического ряда.
Вариант 12
В результате проведенного исследования в городе К. получены следующие данные:
Годы наблюдения | Смертность от онкологических заболеваний на 1000 населения |
2007 г. | 2,1 |
2008 г. | 2,0 |
2009 г. | 2,1 |
2010 г. | 2,3 |
2011 г. | 2,2 |
На основе приведенных данных вычислить: относительные величины (экстенсивные, интенсивные показатели, показатели соотношения) и показатели динамического ряда.
Вариант 13
В результате проведенного исследования в Н-ском районе получены следующие данные:
Годы наблюдения | Число амбулаторных операций |
2007 г. | |
2008 г. | |
2009 г. | |
2010 г. | |
2011 г. |
На основе приведенных данных вычислить: относительные величины (экстенсивные, интенсивные показатели, показатели соотношения) и показатели динамического ряда.
Вариант 14
В результате проведенного исследования в М-ской области получены следующие данные:
Годы наблюдения | Число кардиологических коек |
2008г. | |
2009 г. | |
2010 г. | |
2011 г. |
На основе приведенных данных вычислить: относительные величины (экстенсивные, интенсивные показатели, показатели соотношения) и показатели динамического ряда.
Вариант 15
В результате проведенного исследования в городе Д. получены следующие данные:
Годы наблюдения | Заболеваемость наркоманией на 10000 населения |
2008г. | 1,5 |
2009 г. | 2,3 |
2010 г. | 3,9 |
2011 г. | 6,7 |
На основе приведенных данных вычислить: относительные величины (экстенсивные, интенсивные показатели, показатели соотношения) и показатели динамического ряда.
В качестве примера рассмотрим расчет структуры первичной заболеваемости (в %) и первичной заболеваемости (на 1000 населения) сельского административного района в электронных таблицах Excel. после ввода первичных данных – абсолютного количества заболеваний (Рис. 1) – с помощью мыши выделяем ячейки С3:С21 и нажатием на правую кнопку мыши вызываем контекстное меню, в котором выбираем пункт «Формат ячеек» (Рис. 2).
Рис. 1. Таблица с введенными данными количества первичных заболеваний
Рис. 2. Выбор пункта «Формат ячеек» в контекстном меню
Далее в подразделе «Число» выбираем процентный формат ячеек и устанавливаем необходимое количество знаков после запятой (Рис. 3), после чего нажимаем кнопку ОК.
Рис. 3. Установка процентного формата ячеек
В ячейку С3 вводим формулу деления количества инфекционных болезней на обще количество заболеваний В3/В$21 (знак $ означает неизменный адрес строки) и нажимаем клавишу ввода. В ячейке появляется результат, представляющий процентную (%) долю инфекциооных заболеваний в общем количестве заболеваний (Рис.4).
Рис. 4. Ввод формулы в ячейку
Далее устанавливаем курсор на ячейку С3 с формулой и копируем ее содержимое, вызвав контекстное меню нажатием правой кнопки мыши и выбрав соответствующий пункт. выделяем мышью ячейку С3:С21 и вводим в них скопированную формулу, используя пункт «Вставить» главного меню или контекстного меню, вызванного нажатием правой кнопки мыши. после нажатия клавиши ввода получаем заполненный столбец таблицы с результатами расчета структуры заболеваемости (в %) (экстенсивные показатели).
Для расчета интенсивных показателей заболеваемости на 1000 населения выделяем и форматируем ячейки D3:D21 в числовом формате и вводим в ячейку D3 формулу расчета для инфекционных болезней деление абсолютного числа заболеваний на общее число жителей района, умноженное на 1000 (В3/В$22*1000) (Рис. 5).
Рис. 5. Ввод формулы показателя заболеваемости на 1000 населения
Рис. 6. Результаты расчетов показателей заболеваемости
Как это было описано выше, формула копируется в остальные ячейки, что позволяет автоматически получить результаты расчетов (рис. 6).
КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ:
· Перечислите виды относительных величин.
· Какие виды диаграмм применяются при графическом изображении структуры статистической совокупности?
· Что следует понимать под «средой», а что под «явлением» при анализе показателя «заболеваемость»?
· Какое правило необходимо соблюдать при расчете удельного веса каждого составляющего элемента всей совокупности в целом?
· Какой показатель отражает увеличение или уменьшение заболеваемости за 10-летний период?
· Какой показатель характеризует частоту явления в среде?
· В чем различия показателей соотношения и интенсивности?
· Какие бывают ошибки при использовании относительных величин?
· Какими данными нужно располагать для расчета интенсивного показателя?
· Какая ошибка допущена в выводе по имеющимся данным в ниже приведенной таблице?
Динамика заболеваемости гриппом в городе Н. за 2010—2011 гг.
Показатели | 2010 г. | 2011 г. |
Интенсивные | 30% | 50% |
Экстенсивные | 20% | 15% |
Вывод. Заболеваемость гриппом в городе Н. в 2011 г. снизилась.
ТЕСТОВЫЕ ЗАДАНИЯ:
1. Относительные величины используются для:
а) анализа состояния здоровья населения;
б) анализа качества оказываемой медицинской помощи;
в) анализа эффективности профилактических мероприятий;
г) сравнения абсолютных размеров явления в различных совокупностях;
д) выявления закономерностей изучаемого явления.
2. Интенсивные показатели используются для:
а) сравнения различных совокупностей;
б) характеристики структуры изучаемой совокупности;
в) оценки динамики изучаемого явления;
г) выявления закономерностей в течении различных заболеваний.
3. Показатели соотношения используются для:
а) расчета обеспеченности населения различными видами медицинской помощи (кадры, ЛПУ);
б) расчета частоты возникновения заболеваний;
в) расчета структуры изучаемой совокупности.
4. Экстенсивные показатели используются для:
а) сравнения различных совокупностей;
б) характеристики структуры изучаемого явления;
в) характеристики удельного веса составляющих признаков в изучаемой совокупности.
5. Показатели наглядности применяются для:
а) оценки динамики изучаемого процесса;
б) сравнения размеров признака в изучаемых совокупностях;
в) расчетов обеспеченности населения медицинской помощью;
г) оценки структуры совокупности.
6. Для сопоставления различных совокупностей можно использовать показатели:
а) интенсивные;
б) экстенсивные;
в) наглядности;
г) соотношения.
7. Обеспеченность населения койками — это показатель:
а) интенсивный;
б) наглядности;
в) соотношения;
Г) экстенсивный.
8. Распределение населения города Н. по возрастным группам это показатель:
а) наглядности;
б) соотношения;
в) интенсивный;
г) экстенсивный.
9. Заболеваемость студентов желудочно-кишечными заболеваниями за определенный период (год) — это показатель:
а) экстенсивный;
б) наглядности;
в) соотношения;
г) интенсивный.
Читайте также: