Чтобы получить представление о том или ином явлении, сделать выводы, необходимо провести статистическое исследование. Предметом статистического исследования в здравоохранении и медицине могут быть здоровье населения, организация медицинской помощи, различные разделы деятельности лечебно-профилактических учреждений, факторы внешней среды, оказывающие влияние на состояние здоровья.
Методическая последовательность выполнения статистического исследования складывается из определенных этапов.
1 этап. Составление плана и программы исследования.
2 этап. Сбор материала (статистическое наблюдение).
3 этап. Разработка материала, статистическая группировка и сводка
4 этап. Статистический анализ изучаемого явления, формулировка выводов.
5 этап. Литературная обработка и оформление полученных результатов.
По завершении статистического исследования разрабатываются рекомендации и управленческие решения, проводится внедрение результатов исследования в практику, оценивается эффективность.
В проведении статистического исследования важнейшим элементом является соблюдение строгой последовательности в осуществлении названных этапов.
Первый этап статистического исследования - составление плана и программы - является подготовительным, на котором определяется цель и задачи исследования, составляется план и программа исследования, разрабатывается программа сводки статистического материала и решаются организационные вопросы.
Приступая ж статистическому исследованию, следует точно и четко сформулировать цель и задачи исследования, изучить по данной теме литературу.
Цель определяет основное направление исследования и носит, как правило, не только теоретический, но и практический характер. Цель формулируется ясно, четко, недвусмысленно.
|
|
Для раскрытия поставленной цели определяются задачи исследования.
Важным моментом подготовительного этапа является разработка организационного плана. Организационный план исследования предусматривает определение места (административно-территориальных границ наблюдения), время (конкретных сроков осуществления наблюдения, проведения разработки и анализа материала) и субъекта исследования (организаторов, исполнителей, методического и организационного руководства, источников финансирования исследования).
Пл а н иссле д ов а ния включает:
- определение объекта исследования (статистической совокупности);
- объема исследования (сплошное, несплошное);
- видов (текущее, единовременное);
- способов сбора статистической информации. Программа исследования включает:
- определение единицы наблюдения;
- перечень вопросов (учетных признаков), подлежащих регистрации в отношении каждой единицы наблюдения*
- разработку индивидуального учетного (регистрационного) бланка с перечнем вопросов и признаков, подлежащих учету;
- разработку макетов таблиц, в которые затем вносятся результаты исследования.
На каждую единицу наблюдения заполняется отдельный бланк, он содержит паспортную часть, четко сформулированные, поставленные в определенной последовательности вопросы программы и дату заполнения документа.
В качестве учетных бланков могут быть использованы применяемые в практике лечебно-профилактических учреждений учетные медицинские Формы.
|
|
Источниками получения информации могут служить другие медицинские документы (истории болезни, и индивидуальные карты амбулаторного больного, истории развития ребенка, истории родов), отчетные формы лечебно-профилактических учреждений и др.
Для обеспечения возможности статистической разработки данных из этих документов производят выкопировку сведений на специально разработанные учетные бланки, содержание которых определяется в каждом отдельном случае в соответствии с задачами исследования.
В настоящее время в связи с машинной обработкой результатов наблюдения с использованием ЭВМ вопросы программы могут быть формализованы, когда вопросы в учетном документе ставятся в виде альтернативы (да, нет), или предлагаются уже готовые ответы, из которых следует выбрать определенный ответ.
На первом этапе статистического исследования наряду с программой наблюдения составляется программ* сводки полученных данных, которая включает установление принципов группировки, выделение группировочных признаков, определение комбинаций этих признаков, составление макетов статистических таблиц.
Второй этап - сбор статистического материала (статистическое наблюдение) - заключается в регистрации отдельных случаев изучаемого явления и характеризующих их учетных признаков в регистрационные бланки. Перед и в ходе выполнения этой работы проводится инструктаж (устный или письменный) исполнителей наблюдения, обеспечение их формами регистрации.
|
|
По времени статистическое наблюдение может быть текущим и единовременным.
При текущем набл ю дении явление изучается за какой-то отдельный период времени (неделю, квартал, год и т.д.) путем повседневной регистрации явления по мере возникновения каждого случая. Примером текущего наблюдения является учет числа родившихся, умерших, заболевших, выписанных из стационара и т. п. Так учитываются быстро меняющиеся явления.
При единовременном набл ю дении статистические данные собираются на определенный (критический) момент времени. Единовременным наблюдением являются: перепись населения, изучение физического развития детей, учет больничных коек на коней года, паспортизация лечебно-профилактических учреждений и т. д. К этому же виду относятся профилактические осмотры населения. Единовременная регистрация отражает состояние явления на момент изучения. Этот вид наблюдения используется для изучения медленно меняющихся явлений.
Выбор вид наблюдения по времени определяется целью и задачами исследования. Например, характеристику госпитализированных больных можно получить в результате текущей регистрации выбывших из стационара (текущее наблюдение) или путем однодневной переписи больных, находящихся в стационаре (единовременное наблюдение).
В зависимости от полноты охвата изучаемого явления различают сплошное и несплошное исследование.
При сплошном исследовании изучаются все входящие в состав совокупности единицы наблюдения, т.е. генеральная совокупность. Сплошное исследование проводят с целью установления абсолютных размеров явления, например, общей численности населения, общего количества родившихся или умерших, общего числа заболевших тем или иным заболеванием и др. Сплошной метод применяется и в тех случаях, когда сведения необходимы для оперативной работы (учет инфекционной заболеваемости, нагрузка врачей и др.)
При несплошном исследовании изучается лишь часть генеральной совокупности. Оно подразделяется на несколько видов: анкетное, монографическое, основного массива, выборочное. Самым распространенным в медицинских исследованиях является выборочный метод.
Монографический метод - дает детальное описание отдельных характерных в каком-либо отношении единиц совокупности и глубокое, всестороннее описание объектов.
Метод основного массива - предполагает изучение тех объектов, в которых сосредоточено значительное большинство единиц наблюдения. Недостатком этого метода является то, что остается неохваченной исследованием часть совокупности, хотя и небольшая по размерам, но которая может значительно отличаться от основного массива.
Анкетный метод - это сбор статистических данных с помощью специально разработанных анкет, адресованных определенному кругу лиц. Это исследование основано на принципе добровольности, поэтому возврат анкет зачастую бывает неполным. Нередко ответы на поставленные вопросы носят отпечаток субъективности и случайности. Этот метод применяется для получения приблизительной характеристики изучаемого явления.
Выборочный метод - сводится к исследованию некоторой специально отобранной части единиц наблюдения для характеристики всей генеральной совокупности. Преимуществом этого метода является получение результатов высокой степени надежности, а также значительно более низкая стоимость. В исследовании занято меньшее число исполнителей, кроме того он требует меньших затрат времени.
В медицинской статистике роль и место выборочного метода особенно велики, поскольку медицинские работники имеют дело обычно только с частью изучаемого явления: изучают группу больных с тем или иным заболеванием, анализируют работу отдельных подразделений и медицинских учреждений, оценивают качество определенных мероприятий и т. д.
По способу получения сведений в ходе проведения статистического наблюдения и характеру его осуществления выделяют несколько видов:
1) непосредственное наблюдение (клинический осмотр больных, проведение лабораторных, инструментальных исследований, антропометрические измерения и т. п.)
2) социологические методы: метод интервью (очный опрос), анкетирование (заочный опрос - анонимный или неанонимный) и др.;
3) документальное исследов а ние (выкопировка сведений из учетно-отчетных медицинских документов, сведения официальной статистики учреждений и организаций.)
Третий этап - группировка и сводка материала - начинается с проверки и уточнения числа наблюдений, полноты и правильности полученных сведений, выявлении и устранении ошибок, дубликатов записей и т. д.
Для правильной разработки материала применяется шифровка первичных учетных документов, т.е. обозначение каждого признака и его группы знаком - буквенным или цифровым. Шифровка - это технический прием, облегчающий и ускоряющий разработку материала, повышающий качество, точность разработки. Шифры - условные обозначения - вырабатываются произвольно. При шифровке диагнозов рекомендуется пользоваться международной номенклатурой и классификацией болезней; при шифровке профессий - словарем профессий.
Преимуществом шифровки является то, что при необходимости после окончания основной разработки можно вернуться к материалу для разработки с целью выяснения новых связей и зависимостей. Зашифрованный учетный материал позволяет сделать это легче и быстрее, чем незашифрованный. После проверки проводится группировка признаков.
Группировка - расчленение совокупности изучаемых данных на однородные, типичные группы по наиболее существенным признакам. Группировка может проводиться по качественным и количественным признакам. Выбор группировочного признака зависит от характера изучаемой совокупности и задач исследования.
Типологическая группировка производится по качественным (описательным, атрибутивным) признакам, например, по полу, профессии, группам болезни, тяжести течения болезни, послеоперационным осложнениям и т. д.
Группировка по количественным (вариационным) признакам проводится на основании числовых размеров признака, например, по возрасту, длительности заболевания, продолжительности лечения и т.д. Количественная группировка требует решения вопроса о величине группировочного интервала: интервал может быть равным, а в ряде случаев - неравный, даже включать так называемые открытые группы.
Например, при группировке по возрасту могут быть определены открытые группы: до 1 года. 50 лет и старше.
При определении числа групп исходят из цели и задач исследования. Необходимо, чтобы группировки могли вскрыть закономерности изучаемого явления. Большое число групп может привести к чрезмерному дроблению материала, ненужной детализации. Малое число групп приводит к затушевыванию характерных черт.
Рекомендуется следующее число групп:
| Число наблюдений | Число групп |
| до 40 | 5-6 |
| 40 - 60 | 6-8 |
| 60 - 100 | 7 - 10 |
| 100 - 200 | 8 - 12 |
| 200 и более | 10 - 15 |
Закончив группировку материала, приступают к сводке.
С водка - обобщение единичных случаев, полученных в результате статистического исследования, в определенные группы, их подсчет и внесение в макеты таблиц.
Сводку статистического материала проводят при помощи статистических таблиц. Таблица, не заполненная цифрами, называется макетом.
Статистические таблицы бывают перечневые, хронологические, территориальные.
Таблица имеет подлежащее и сказуемое. Статистическое подлежащее обычно размещается по горизонтальным строкам в левой части таблицы и отражает главный, основной признак. Статистическое сказуемое размещается слева направо по вертикальным графам и отражает дополнительные учетные признаки.
Статистические таблицы делятся на простые, групповые и комбинационные.
В простых таблицах представлено числовое распределение материала по одному признаку, составных частей его (табл.1). Простая таблица содержит обычно простой перечень или итог по всей совокупности изучаемого явления.
Таблица 1
Распределение умерших в больнице Н. по возрасту
| Возраст (лет) | Число умерших |
| 0 - 14 | |
| 15 - 19 | |
| 20-28 | |
| 30-38 | |
| 40 - 49 | |
| 50 - 59 | |
| 60 и старше | |
| Всего |
В групповых таблицах представлено сочетание двух признаков в связи друг с другом (табл.2).
Таблица 2
Распределение умерших в больнице Н. по полу и возрасту
| Возраст (лет) | Пол | ||
| мужчины | женщины | оба пола | |
| 0 -14 | - | ||
| 15-19 | - | ||
| 20-29 | |||
| 30-39 | |||
| 40-49 | |||
| 50-59 | |||
| 60 и старше | |||
| Всего |
В комбин а ци о нных таблицах дается распределение материала по трем и более взаимосвязанным признакам (Таблица 3).
Таблица 3
Распределение умерших в больнице Н. при разных заболеваниях по возрасту и полу
| Диагноз основного заболевания | Возраст | ||||||||||||
| 0-14 | 15-19 | 20-39 | 40-59 | 60 и > | Всего | ||||||||
| м | ж | м | ж | м | ж | м | ж | м | ж | м | ж | м+ж | |
| Болезни системы кровооб. | - | - | - | - | |||||||||
| Травмы и отравления | - | - | - | ||||||||||
| Злокачеств. новообразов. | - | - | - | - | - | - | |||||||
| Другие заб. | - | - | - | - | |||||||||
| Все заболев. | - | - |
При составлении таблиц должны соблюдаться определенные требования:
- каждая таблица должна иметь заголовок, отражающий ее содержание;
- внутри таблицы все графы также должны иметь четкие краткие названия;
- при заполнении таблицы все клетки таблицы должны содержать соответствующие числовые данные. Оставшиеся незаполненными из-за отсутствия данной комбинации клетки таблицы прочеркиваются ("-"), а при отсутствии сведений в клетке проставляется "н.с." или "...";
- после заполнения таблицы в нижней горизонтальном ряду и в последнем справа вертикальном столбце подводятся итоги вертикальных граф и горизонтальных строк.
- таблицы должны иметь единую последовательную нумерацию.
В исследованиях, имеющих небольшой объем наблюдений, сводка проводится вручную. Все учетные документы раскладываются на группы в соответствии с шифром признака. Далее проводится подсчет и запись данных в соответствующую клетку таблицы.
В настоящее время в проведении сортировки и сводки материала широко используются ЭВМ. которые позволяют не только отсортировать материал по изучаемым признакам, но выполнить расчеты показателей.
Четвертый этап - статистический анализ - является ответственным этапом исследования. На этом этапе проводится вычисление статистических показателей (частоты, структуры, средних размеров изучаемого явления),дается их графическое изображение, изучается динамика, тенденции, устанавливаются связи между явлениями. даются прогнозы и т.д. Анализ предполагает интерпретацию полученных данных, оценку достоверности результатов исследования. В заключение делаются выводы.
Пятый этап - литературная обработка является заключительным. Он предполагает окончательное оформление результатов статистического исследования. Результаты могут быть оформлены в виде статьи, отчета, доклада, диссертации и др. Для каждого вида оформления существуют определенные требования, которые должны соблюдаться при литературной обработке результатов статистического исследования.
Результаты медико-статистического исследования внедряются в практику здравоохранения. Возможны различные варианты использования результатов исследования: ознакомление с результатами широкой аудитории медицинских и научных работников; подготовка инструктивно-методических документов; оформление рационализаторского предложения и другие.
СТАТИСТИЧЕСКИЕ ВЕЛИЧИНЫ
Для сравнительного анализа статистических данных используется статистические величины: абсолютные, относительные, средние.
Абсолютные величины
Абсолютные величины, полученные в сводных таблицах в ходе статистического исследования, отражают абсолютный размер явления (число лечебно-профилактических учреждений, число коек в больнице, численность населения, число умерших, родившихся, заболевших и т.д.). Ряд статистических исследований завершается получением абсолютных величин. В некоторых случаях они могут быть использованы для анализа изучаемого явления, например, при изучении редких явлений, при необходимости знать точный абсолютный размер явления, при необходимости обратить внимание на отдельные случаи изучаемого явления и др. При малом числе наблюдений, в том случае, когда не требуется определения закономерности, также могут использоваться абсолютные числа.
В значительной части случаев абсолютные величины не могут быть использованы для сравнения с данными других исследований. Для этого служат относительные и средние величины.
Относительные величины
Относительные величины (показатели, коэффициенты) получаются в результате отношения одной абсолютной величины к другой. Наиболее часто используются следующие показатели: интенсивные, экстенсивные, соотношения, наглядности.
Интенсивные - показатели частоты, интенсивности, распространенности явления в среде, продуцирующей данное явление. В здравоохранении изучаются заболеваемость, смертность, инвалидность, рождаемость и другие показатель здоровья населения. Средой, в которой происходят процессы, является население в целом или его отдельные группы (возрастные, половые, социальные, профессиональные и др.). В медико-статистических исследованиях явление представляет собой как бы продукт среды. Например, население (среда) и заболевшие (явление); больные (среда) и умершие (явление) и т. д.
| Интенсивный показатель | = | Абсолютный размер явления * 100 (1000,10000,100000) |
| Абсолютный размер среды, продуцирующей данное явление |
Величина основания выбирается в соответствии в величиной показателя - на 100, 1000, 10000, 100000, в зависимости от этого показатель выражается в процентах, промилле, продецимилле,просантимилле.
Вычисление интенсивного показателя производится следующим образом: например, в Иране в 1995г. проживало 67283 тыс. жителей, в течение года умерло 380200 человек.
| Показатель смертности | = | 380200 * 1000 | = | 5,8%. |
Интенсивные показатели могут быть общими и специальными.
Общие интенсивные показатели характеризуют явление в целом. например, общие показатели рождаемости, смертности, заболеваемости, вычисленные ко всему населению административной территории.
Специальные интенсивные показатели (погрупповые) применяются для характеристики частоты явления в различных группах (заболеваемость по полу, возрасту, смертность среди детей в возрасте до 1 года, летальность по отдельным нозологическим Формам и т.д.).
Интенсивные показатели применяются: для определения уровня. частоты, распространенности явления; для сравнения частоты явления в двух различных совокупностях; для научения изменений частоты явления в динамике.
Экстенсивные - показатели удельного веса, структуры, характеризуют распределение явления на составные части, его внутреннюю структуру. Вычисляются экстенсивные показатели отношением частиявления к целому и выражаются в процентах или долях единицы.
| Экстенсивный показатель | = | Абсолютный размер части явления * 100 |
| Абсолютный размер явления в целом |
Вычисление экстенсивного показателя производится следующим образом: например, в Греции в 1997 г. функционировало 719 больниц, в том числе 214 - больниц общего профиля.
| Удельный вес больниц общего профиля | = | 214 * 100 | = | 29.8% |
Экстенсивные показатели используются для определения структуры явления и сравнительной оценки соотношения составляющих его частей. Экстенсивные показатели всегда взаимосвязаны между собой, т. к. их сумма всегда равна 100 процентам: так, при изучении структуры заболеваемости удельный вес отдельного заболевания может возрасти при его истинном росте; при одном и том же его уровне, если число других заболеваний снизилось; при снижении числа данного заболевания, если уменьшение числа других заболеваний происходит более быстрыми темпами.
Соотношения - представляют собой соотношение двух самостоятельных, независимых друг от друга, качественно разнородных величин. К показателям соотношения относятся показатели обеспеченности населения врачами, средними медицинскими работниками, больничными койками и др.
| Показатель соотношен. | = | Абсолютный размер явления * 100 (1000, 10000, 100000) |
| Абс. размер среды, не продуцирующей данное явление |
Вычисление показателя соотношения производится следующим образом: например, в Ливане с численностью населения 3789 тыс. жителей в медицинских учреждениях в 1996 году работали 3941 врачей.
| Показатель обеспеченности населения врачами | = | 3941 * 10000 | = | 10,4 о/ооо |
Наглядности - применяются с целью более наглядного и доступного сравнения статистических величин. Показатели наглядности представляют удобный способ преобразования абсолютных, относительных или средних величин в легкую для сравнения Форму. При вычислении этих показателей одна из сравниваемых величин приравнивается к 100 (или 1), а остальные величины пересчитываются соответственно этому числу.
| Показатель наглядности | = | Явление 1 * 100 |
| Такое же явление из ряда сравниваемых, принятое за 100 |
Вычисление показателей наглядности производится следующим образом: например, численность населения Иордании составила: в 1994г. - 4275 тыс. человек, в 1995г. - 4440 тыс. человек, в 1996г.- 5439 тыс. человек.
Показатель наглядности: 1994г.-100%;
| 1995г. | = | 4460 *100 | = | 103.9%; |
| 1996г. | = | 5439*100 | = | 127.2% |
Показатели наглядности указывают, на сколько процентов или во сколько раз произошло увеличение или уменьшение сравниваемых величин. Показатели наглядности используются чаше всего для сравнения данных в динамике, чтобы представить закономерности изучаемого явления в более наглядной форме.
При пользовании относительными величинами могут быть допущены некоторые ошибки. Приведем наиболее частые из них:
1. Иногда судят об изменении частоты явления на основе экстенсивных показателей, которые характеризуют структуру явления, а не его интенсивность.
2. Нельзя складывать и вычитать статистические показатели, которые рассчитаны из совокупностей, имеющих разную численность, ибо это приводит к грубым искажениям показателя.
3. При расчете специальных показателей следует правильно выбирать знаменатель для расчета показателя: например, показатель послеоперационной летальности необходимо рассчитывать по отношению к оперированным, а не всем больным.
4. При анализе показателей следует учитывать Фактор времени:
нельзя сравнивать между собой показатели, вычисленные за различные периоды времени: например, показатель заболеваемости за год и за полугодие, что может привести к ошибочным суждениям. 5. Нельзя сравнивать между собой общие интенсивные показатели, вычисленные из неоднородных по составу совокупностей, поскольку неоднородность состава среды может влиять на величину показателя.
Средние величины
Средние величины дают обобщающую характеристику статистической совокупности по определенному изменяющемуся количественному признаку.
Средняя величина характеризует весь ряд наблюдений одним числом, выражающим общую меру изучаемого признака. Она нивелирует случайные отклонения отдельных наблюдений и дает типичную характеристику количественного признака.
Одним из требований при работе со средними величинами является качественная однородность совокупности, для которой рассчитывается средняя. Только тогда она будет объективно отображать характерные особенности изучаемого явления. Второе требование заключается в том, что средняя величина только тогда выражает типичные размеры признака, когда она основывается на массовом обобщении изучаемого признака, т.е. рассчитывается на достаточном числе наблюдений.
Средние величины получаются из рядов распределения (вариационных рядов).
Вариационный ряд - ряд однородных статистических величин, характеризующих один и тот же количественный учетный признак, отличающихся друг от друга по своей величине и расположенных в определенном порядке (убывания или возрастания).
Элементами вариационного ряда являются:
Варианта - v - числовое значение изучаемого меняющегося количественного признака.
Частота - p (pars) или f (frequency) - повторяемость вариант в вариационном ряду, показывающая, как часто встречается та или иная варианта в составе данного ряда.
Общее число наблюдений - n (numerus) - сумма всех частот: n=ΣΡ. Если общее число наблюдений более 30,статистическая выборка считается большой, если n меньше или равно 30 - малой.
Вариационные ряды бывают прерывные (дискретные), состоящие из целых чисел, и непрерывные, когда значения вариант выражены дробным числом. В прерывных рядах смежные варианты отличаются друг от друга на целое число, например: число ударов пульса, число дыханий в минуту, число дней лечения и т.д. В непрерывных рядах варианты могут отличаться на любые дробные значения единицы. Вариационные ряды бывают трех видов. Простой - ряд, в котором каждая варианта встречается один раз, т.е. частоты равны единице.
О бычный - ряд, в котором варианты встречаются более одного раза.
Сгруппиров а нный - ряд. в котором варианты объединены в группы по их величине в пределах определенного интервала с указанием частоты повторяемости всех вариант, входящих в группу.
Сгруппированный вариационный ряд используют при большом числе наблюдений и больном размахе крайних значений вариант.
Обработка вариационного ряда заключается в получении параметров вариационного ряда (средней величины, среднего квадратического отклонения и средней ошибки средней величины).
Виды средних величин.
В медицинской практике наиболее часто используются следующие средние величины: мода, медиана, средняя арифметическая. Реже применяются другие средние величины: средняя геометрическая (при обработке результатов титрования антител, токсинов, вакцин); средняя квадратическая (при определении среднего диаметра среза клеток, результатов накожных иммунологических проб); средняя кубическая (для определения среднего объема опухолей) и другие.
Мода (Mo) - величина признака, чаще других встречающаяся в совокупности. За моду принимают варианту, которой соответствует наибольшее количество частот вариационного ряда.
Медиана (Me) - величина признака, занимающая срединное значение в вариационном ряду. Она делит вариационный ряд на две равные, части.
На величину моды и медианы не оказывают влияния числовые значения крайних вариант, имеющихся в вариационном ряду. Они не всегда могут точно характеризовать вариационный ряд и применяются в медицинской статистике относительно редко. Более точно характеризует вариационный ряд средняя арифметическая величина.
С редняя арифметическая (М, или 
) - рассчитывается на основе всех числовых значений изучаемого признака.
В простом вариационном ряду, где варианты встречаются только по одному разу, вычисляется средняя арифметическая простая по формуле:
, где V - числовые значения вариант,
n - число наблюдений,
Σ - знак суммы
В обычном вариационном ряду вычисляется средняя арифметическая взвешенная по формуле:
, где V - числовые значения вариант.
Ρ - частота встречаемости вариант.
n - число наблюдений.
S - знак суммы
Пример расчета средней арифметической взвешенной приведен в таблице 4.
Таблица 4
Определение средней длительности лечения больных в специализированном отделении больницы
| Число дней, V | Число больных, Ρ | V * Ρ |
n=95 S=1900,
В приведенном примере модой является варианта, равная 20 дням, поскольку она повторяется чаще других - 29 раз. Мо = 20. Порядковый номер медианы определяется по формуле: 
Место медианы приходится на 48-ю варианту, числовое значение которой равно 20. Средняя арифметическая, рассчитанная по формуле, равна также 20.
Средние величины являются важными обобщающими характеристиками совокупности. Однако за ними скрываются индивидуальные значения признака. Средние величины не показывают изменчивости, колеблемости признака.
Если вариационный ряд более компактен, менее рассеян и все отдельные значения расположены вокруг средней, то средняя величина дает более точную характеристику данной совокупности. Если вариационный ряд растянут, отдельные значения значительно отклоняются от средней, т.е. имеется большая вариабельность количественного признака, то средняя менее типична, хуже отражает в целом весь ряд.
Одинаковые по величине средние могут быть получены из рядов с различной степенью рассеяния. Так, например, средняя длительность лечения больных в специализированной отделении больницы также будет равна 20, если все 95 больных находились на стационарном лечении по 20 дней. Обе вычисленные средние равны между собой, но получены из рядов с разной степенью колеблемости вариант.
Следовательно, для характеристики вариационного ряда, помимо средней величины, необходима другая характеристика, позволяющая оценить степень его колеблемости.