Диссертация (1139713), страница 19
Текст из файла (страница 19)
Корреляционная связь - это согласованное изменениедвух признаков, отражающее тот факт, что изменчивость одного признака находится в соответствии с изменчивостью другого. Корреляционные связи не могут рассматриваться как свидетельство причинно-следственной зависимости, они лишь свидетельствуют о том, что изменениям одного признака, как правило, сопутствуют определенные изменения другого [335]. В рамках проведения корреляционного анализа нами изучались характерные взаимосвязи между эко-688 номичеескими, инфраструктуурными, демографичдческими, медицинскимими и фарммацевтичесскимипоказаттелями суббъектов РФФ ПФО. В частности,чдля проведдения аналлиза исполььзованы раазличные пооказатели, характериззующие соостояние лекарственнлного обесппечения нааселения округао(совокуупный объеем фармаццевтическогго рынка субъектовсР ПФО; ообъем рознРФничного сеекторасубъекттов РФ ПФФО; объемм госпиталльного секттора фармацевтическкого рынкаа субъектоов РФПФО и др.).
Кажддый из этихх показателлей последоовательно соотносилссся с другимми показатеелями(экономмическими, инфрастрруктурнымми, демографическимми, медициинскими и фармацеввтическими),, которые характеризхзуют состояяние лекаррственного обеспеченния населенния в разлиичныхсектораах системыы лекарствеенного обесспечения. В результатте проведеения коррелляционногоо анализа наа основе попарных соппоставлениий выявляллось наличиие или отсуутствие коррреляций.Коррреляционныый анализ данных оссуществляллся при поомощи коэфффициентаа Пирсона (R), впрограммме IBM SPSSSStatisstics 20.
Сиила взаимоссвязи опрееделялась ппо абсолюттному значчениюкоэффиициента коррреляции [21; 88; 94; 95]:(5),где Х и У – анализиируемые покказателиВ хооде корреляяционного анализа определяласось сила взааимосвязи между раззными покаазателями. Например,Нмежду объъемом фарммацевтичесского рынка ПФО в дденежном выражениив(У) иобщим количеством аптечныых организзаций ПФОО (Х).абсоВ прроцессе корреляционнного аналииза учитыввалось то, что максиимальное возможноевлютноее значение коэффициеента коррелляции состтавляет едииницу, миниимальное – ноль. Значчениекоэффиициента коррреляции, оценивающщее силу связисдвух признаков, определяллось числоом сопоставлляемых парр значений.
Оценка сиилы связи междумизуччаемыми ппризнакамии оценивалаась повеличинне эмпиричческого коррреляционнного отношшения по шкалешЧеддоока [21; 88; 94; 95].ММетодфакторного анализаа(ффакторныйй анализ) – многомеррный методд, применяяемыйдля изуучения взаиимосвязей междумзначчениями пееременныхх. С помощщью данногго метода провопдилось комплекснное системнное изучениие воздейсттвия фактооров на велиичину резуультативногго показателля, при этомм факторы получали количественкнную оценнку. Метод факторногоо анализа позвоплил прооизвести сжжатие инфоормации, а также сниизить размеерность исхходного прризнаковогоо пространсттва [33].
В частностии, в ходе факторногофанализа выявлялисьвмногообраазные значчимыесвязи междумотдеельными эккономическкими, инфрраструктуррными, деммографичесскими, медицинскими и фармацеввтическимии показателлями, харакктеризующщими состояяние региоонального развиртия суббъектов РФФ ПФО. На основе разрработаннойй корреляцционной маатрицы полуученные даанные69 были сгруппированы в единый фактор. Факторный анализ осуществлялся в программе IBM SPSSStatistics 20, при этом в основу данного анализа заложена следующая формула [174]:Xi = Ai1F1 + Ai2F2 +...+ AikFk + Ui,(6)Fn - общие факторы, Ui – анализируемый фактор, Ain - константы, весовые коэффициенты (нагрузки)общих факторов на анализируемый факторНапример, в рамках факторного анализа осуществлялся расчет факторного веса (Ain) и проводилась оценка (по шкале Чеддока) влияния численности населения, числа аптечных организаций, площади территории субъектов РФ ПФО и других показателей (Fn) на объем розничногосектора фармацевтического рынка ПФО (Xi).Регрессионный анализ – статистический метод исследования влияния одной или не-скольких независимых переменных на зависимую переменную.
Регрессионный анализ показателей позволил статистически подтвердить, какие показатели, характеризующие состояние системы лекарственного обеспечения населения субъектов РФ ПФО, являются зависимыми, а какие – детерминирующими (влияющими). В частности, изучено влияние различных факторов напоказатели розничного, госпитального сектора, на также на сектор ЛЛО фармацевтическогорынка ПФО.Для построения математических моделей прогнозных показателей объемов фармацевтического рынка ПФО использован метод математического моделирования.Расчет математических регрессионных моделей осуществлялся по следующим формулам:1) Уравнение простой линейной регрессии:УХ,(7)где У – зависимая переменная, Х–предиктор – независимая или объясняющая переменная, а – свободный член (пересечение) линии оценки, b – коэффициент регрессии, угловой коэффициент или градиент оценённой линииНапример, с помощью уравнения простой линейной регрессии нами осуществлялся расчетобъема розничного сектора фармацевтического рынка ПФО (переменная У) в зависимости отобщего количества аптечных организаций ПФО (переменная Х).
Свободный член а – это значение У, при котором Х = 0. Угловой коэффициент b – это величина, на которую У увеличивается в среднем, если Х увеличить на 1 единицу.Расчет коэффициента регрессии (b) производился по следующей формуле:b = rxy × (σx/σy),(8)где Rxy - коэффициент корреляции Пирсона; σx/σy - стандартные отклонения переменных Х и У.Расчет свободного члена a осуществлялся, исходя из разницы значения показателя У и произведения вХ.70 2) Уравнение полиномальной моделиУ ХХ⋯.Х ,(9)где Х - предиктор – независимая или объясняющая переменная; а - свободный член (пересечение) линииоценки; это значение У, когда Х = 0; b1, b2, bn - угловые коэффициенты или градиенты оценённой линииНапример, данное уравнение применялось для составления регрессионной полиномальноймодели зависимости объема розничного сектора (показатель У) от величины доходов на здравоохранение в пересчете на 1 жителя ПФО (показатель Х).3) Уравнение логарифмической моделиУУlnlg ,(10)где а - свободный член (пересечение) линии оценки; это значение У, когда Х = 0; - угловой коэффициент или градиент оценённой линии; Х - предиктор – независимая или объясняющая переменнаяУравнение логарифмической модели применялось для составления регрессионных моделей,например, модели зависимости объема госпитального сектора (показатель У) от площади территории субъекта РФ ПФО (показатель Х).4) Уравнение обратной моделиУ ,(11)где а - свободный член (пересечение) линии оценки; это значение У, когда Х = 0; - угловой коэффициент или градиент оценённой линии; х - предиктор – независимая или объясняющая переменная5) Уравнение квадратической моделиУ√(12)где а - свободный член (пересечение) линии оценки; это значение У, когда Х=0; - угловой коэффициент или градиент оценённой линии; Х - предиктор – независимая или объясняющая переменная;Уравнения обратной модели и квадратической модели использовалось при низкой адекватности построенных линейных моделей, например, в случае выявленной зависимости междуобъемом сектора льготного лекарственного обеспечения (показатель У) и величиной расходовна здравоохранение в перечете на одного жителя ПФО (показатель Х).Оценка адекватности (достоверности, статической значимости, пригодности) построенныхрегрессионных моделей осуществлялась с помощью показателя множественной корреляции,коэффициента множественной детерминации, F-критерия Фишера и анализа остатков эмпирических и теоретических показателей фармацевтического рынка.Показатель множественной корреляции (R) характеризует тесноту связи рассматриваемогонабора факторов с исследуемым признаком или оценивает тесноту совместного влияния факторов на результат.
Показатель множественной корреляции находился как индекс множественнойкорреляции:71 1…ост,(13)где σ – общая дисперсия результативного признака; σост – остаточная дисперсия.Границы изменения индекса множественной корреляции составляют от 0 до 1. Чем ближеего значение к 1, тем теснее связь результативного признака с исследуемым фактором.На основе коэффициента корреляции по следующей формуле рассчитывался коэффициентдетерминации, используемый для оценки точности регрессионных моделей:…1∑∑…,(14)где Х – предиктор – независимая или объясняющая переменная; У - зависимая, выходная переменная(переменная отклика)Поскольку значение коэффициента множественной детерминации находится в пределах от 0до 1, оценка точности регрессионной модели проводилась на основе следующих критериев.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
