Статистический анализ уровня заболеваемости наркоманией в России
Автор: Михайлов Алексей Владимирович
Рубрика: 3. Общие вопросы экономических наук
Опубликовано в
V международная научная конференция «Актуальные вопросы экономики и управления» (Москва, июнь 2017)
Дата публикации: 31.05.2017
Статья просмотрена: 704 раза
Библиографическое описание:
Михайлов, А. В. Статистический анализ уровня заболеваемости наркоманией в России / А. В. Михайлов. — Текст : непосредственный // Актуальные вопросы экономики и управления : материалы V Междунар. науч. конф. (г. Москва, июнь 2017 г.). — Москва : Буки-Веди, 2017. — С. 7-9. — URL: https://moluch.ru/conf/econ/archive/222/12537/ (дата обращения: 16.08.2024).
В данной статье было проведено исследование зависимости показателя уровня наркоманией по Российской Федерации посредством корреляционно- регрессионного анализа.
Ключевые слова: наркомания, уровень заболеваемости, корреляционно-регрессионный анализ
Под наркоманией с медицинской точки зрения понимается совокупность болезней, проявляющихся влечением к постоянному приему в возрастающих количествах наркотических лекарственных средств и наркотических веществ вследствие стойкой психической и физической зависимости от них. Зачастую наркомания приводит к расстройствам психики и нарушениям функций внутренних органов. К основным социально-экономическим факторам, сподвигающим к развитию наркомании можно отнести бедность, безработность, уровень здравоохранения, преступность.
Особое внимание к проблеме наркомании во всем мире и в России в частности обуславливается разрушением экономических, социальных и культурных основ общества, ее глобальной угрозой здоровью населения страны и национальной безопасности.
Уровень заболеваемости наркоманией — медико-статистический показатель, определяющий количество заболеваний наркоманией, зарегистрированных в течение года, рассчитывающийся на 1000 человек населения [1].
В целях определения динамики уровня заболеваемости наркоманией был построен динамический ряд (рис. 1).
На основании визуального анализа рисунка можно сделать вывод о том, что уровень заболеваемости наркоманией имел тенденцию к росту в периоды 2005-2007 и 2013-2014 годов, а в периоды 2007-2013 и 2014-2015 годов наблюдалась тенденция к снижению показателя.
С целью выявления закономерности причинно-следственных связей проблемы данной темы был осуществлен корреляционно-регрессионный анализ.
Рис. 1. Динамика уровня заболеваемости наркоманией в России
Использование корреляционного метода позволяет выявить тесноту связи между результативным и множеством факторных признаков [2].
За результативный признак (Y) была взята численность больных наркоманией, взятых под диспансерное наблюдение с впервые в жизни установленным диагнозом за период 2005-2015 гг., по отношению к общему населению страны на 1 тыс. человек, ‰. Расчёт Росстата данного показателя осуществлялся по данным Минздрава России.
В качестве факторных признаков были взяты:
X1- численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума к общей численности населения, %;
X2- коэффициент преступности на 1 тыс. человек населения, ‰;
X3- обеспеченность врачами на 1 тыс. человек населения, ‰;
X4- уровень безработицы по РФ, %.
В результате построения корреляционной модели была получена матрица парных коэффициентов корреляции (табл. 1).
Таблица 1
Матрица парных коэффициентов корреляции
Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
|
Y |
1 |
||||
X1 |
0,512922966 |
1 |
|||
X2 |
0,866863161 |
0,775709826 |
1 |
||
X3 |
0,236801248 |
-0,289939858 |
-0,008896834 |
1 |
|
X4 |
0,515126314 |
0,514828832 |
0,527416231 |
0,295448923 |
1 |
Опираясь на полученные данные из таблицы можно сделать выводы о тесноте связи между результативным и факторными признаками. Таким образом, следуя рекомендации об обращении внимания на те факторные признаки, значение коэффициентов которых выше 0,6 по модулю, в регрессионную модель можно включить фактор X2 [3].
Таким образом, из всех использованных факторов был взят X2.
По данным линейной регрессионной модели было составлено уравнение регрессии:
(1)
Рис. 2 Регрессионная статистика
На основе полученного уравнения можно сделать вывод о том, что с увеличением уровня преступности на 1 ‰ уровень заболеваемости наркоманией будет увеличиваться на 0,0051 ‰
С целью оценки значимости линейной регрессионной модели был использован F- критерий Фишера [4]. В результате сравнения фактического F-критерия (Fфакт=27,021) и табличного значения F- критерия (Fтабл=5,12) был сделан вывод о статистической значимости составленного уравнения (Fфакт> Fтабл). Получив фактическое значение t- критерия Стьюдента (tфакт=5,21) и сравнив его с табличным значением (tтабл=2,26, при p=0,05) отклоняется гипотеза о несущественности различий, и можно говорить о статистической значимости построенной модели. На основании вышеприведенных заключений можно сделать вывод о зависимости накопленной заболеваемости наркоманией от уровня безработицы на 75,1 %, на остальные же неучтенные факторы приходится 24,9 %.
Средняя ошибка аппроксимации составляет 6,6 %, так как она не превышает 8-10 % можно сделать вывод о хорошем качестве составленной модели.
На основании всех вышеприведенных данных и заключений, можно сделать выводы. Так, анализ динамики за исследуемый период показал, что в целом превалирует тенденция к снижению уровня заболеваемости наркоманией. Была выявлена зависимость между заболеваемостью наркоманией и уровнем преступности: численность больных наркоманией, взятых под диспансерное наблюдение с впервые в жизни установленным диагнозом по отношению к общему населению страны будет увеличиваться на 0,0051 ‰ при увеличении количества зарегистрированных преступлений по отношению к населению страны на 1 ‰. 75,1 % вариации результативного признака зависит от факторного, а связь между признаками тесная и прямая. Опираясь на полученные данные по F-критерию Фишера и t- критерию Стьюдента, уравнение регрессии имеет статистическую значимость, а согласно средней ошибке аппроксимации построенная модель обладает хорошим качеством.
Литература:
- Словарь медицинских терминов// www.magalif.ru
- Тимофеева Т.В., Снатенков А.А. Практикум по социальной статистике. Оренбург.: Издательский центр ОГАУ, 2002. — 104с.
- Снатенков А.А. Финансово-экономическая оценка строительного сектора Оренбургской области // Экономика и предпринимательство. 2016. № 4-2. С. 278-283.
- Теория статистики. Минашкин В.Г., Шмойлова Р.А., Садовникова Н.А., Шувалова Е.Б. Издательство: Финансы и статистика. 2007
Похожие статьи
Применение корреляционно-регрессионного метода в оценке...
Статистический анализ уровня заболеваемости наркоманией... Ключевые слова: наркомания, уровень заболеваемости, корреляционно-регрессионный анализ.
Статистическое изучение уровня преступности в Российской...
Статистический анализ уровня заболеваемости наркоманией... Ключевые слова: наркомания, уровень заболеваемости, корреляционно-регрессионный анализ.
Процедуры анализа индивидуальных медико-социальных...
кредиторская задолженность, корреляционно-регрессионный анализ, результативный признак, средство, изменение величины, коэффициент корреляции, предприятие, уравнение регрессии...
Применение регрессионного анализа для расчета прогнозных...
Исходными данными регрессионного анализа послужила статистическая информация
Табличное значение t -критерия для числа степеней свободы 11 и уровня значимости α = 0,05 составляет tтабл = 2,201.
Корреляционно-регрессионный анализ как способ...
Оценка влияния размера среднедушевого дохода населения...
Статистический анализ уровня заболеваемости наркоманией... Ключевые слова: наркомания, уровень заболеваемости, корреляционно-регрессионный анализ.
Статистический анализ уровня безработицы в Российской...
Применение корреляционно-регрессионного метода в оценке... Курская область, уровень заболеваемости, анализ заболеваемости, первичная заболеваемость России, результативный признак, первичная заболеваемость, медицинская помощь...
Статистическое изучение уровня занятости населения РФ
Для этого в статье был проведен корреляционно-регрессионный анализ уровня занятости населения России. Ключевые слова: занятое население, уровень занятости, корреляционно-регрессионный анализ.
Анализ факторов, влияющих на долю страхования жизни в ВВП РФ
Ключевые слова: страхование, численность населения, корреляционный анализ, регрессионный анализ, уравнение регрессии.
В качестве факторных признаков возьмем следующие: X1 — Уровень заболеваемости, на одного чел.
Похожие статьи
Применение корреляционно-регрессионного метода в оценке...
Статистический анализ уровня заболеваемости наркоманией... Ключевые слова: наркомания, уровень заболеваемости, корреляционно-регрессионный анализ.
Статистическое изучение уровня преступности в Российской...
Статистический анализ уровня заболеваемости наркоманией... Ключевые слова: наркомания, уровень заболеваемости, корреляционно-регрессионный анализ.
Процедуры анализа индивидуальных медико-социальных...
кредиторская задолженность, корреляционно-регрессионный анализ, результативный признак, средство, изменение величины, коэффициент корреляции, предприятие, уравнение регрессии...
Применение регрессионного анализа для расчета прогнозных...
Исходными данными регрессионного анализа послужила статистическая информация
Табличное значение t -критерия для числа степеней свободы 11 и уровня значимости α = 0,05 составляет tтабл = 2,201.
Корреляционно-регрессионный анализ как способ...
Оценка влияния размера среднедушевого дохода населения...
Статистический анализ уровня заболеваемости наркоманией... Ключевые слова: наркомания, уровень заболеваемости, корреляционно-регрессионный анализ.
Статистический анализ уровня безработицы в Российской...
Применение корреляционно-регрессионного метода в оценке... Курская область, уровень заболеваемости, анализ заболеваемости, первичная заболеваемость России, результативный признак, первичная заболеваемость, медицинская помощь...
Статистическое изучение уровня занятости населения РФ
Для этого в статье был проведен корреляционно-регрессионный анализ уровня занятости населения России. Ключевые слова: занятое население, уровень занятости, корреляционно-регрессионный анализ.
Анализ факторов, влияющих на долю страхования жизни в ВВП РФ
Ключевые слова: страхование, численность населения, корреляционный анализ, регрессионный анализ, уравнение регрессии.
В качестве факторных признаков возьмем следующие: X1 — Уровень заболеваемости, на одного чел.