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 методпредполагает выравнивание от руки или с помощью линейки, циркуля графического изображения динамики изучаемого явления.

Укрупнение интервалапроизводят 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 среднейзаключается 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 среднейв 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. Чаще всего суммируются последовательно три члена ряда, но можно брать и больше.

Пример 16:выравнивание динамического ряда данных о заболеваемости дизентерией по месяцам года представлено в таблице 10.

Таблица 10 Число заболеваний дизентерией по месяцам года

Окончание табл. 10

Увеличивая в данном динамическом ряду интервал до 3 месяцев, получа­ем число заболевших за квартал. Полученные данные указывают на постепен­ное возрастание числа заболевших дизентерией и его максимум в 3 квартане, после чего заболеваемость снижается.

Разделив каждую полученную сумму на 3 (число месяцев в квартаче), по­лучаем средние величины по группам, отражающие ту же закономерность.

Скользящая средняя обычно вычисляется как средняя арифметическая из 3 смежных уровней (данного, предыдущего и последующего). 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.

Чаше всего в практике здравоохранения используют выравнивание по уравнению линейной зависимости, т. е. параболе первого порядка (у = а + Ьх). 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.

Поиск по сайту: