Диссертация (1154371), страница 47
Текст из файла (страница 47)
В новых условиях фактор Ф8 (количествоотпущенных рецептов по региональной программе) удовлетворяет условиюзначимости и может быть использован для построения регрессионноймодели, а факторы Ф2, Ф6 и Ф10 все равно неприменимы.Таким образом, на основании проведенного отбора факторов могутбыть построены следующие регрессионные модели:1) для программы ОНЛС: с использование факторов Ф1 (количествограждан, имеющих право на безвозмездное получение ЛС и МИ по программеОНЛС) и Ф7 (количество отпущенных рецептов по программе ОНЛС);2) для региональной программы: с использованием фактора Ф8(количество отпущенных рецептов по региональной программе).Построение двухфакторной регрессионной модели для исследованияпоказателя П1 «Количество граждан, обратившихся за лекарственнойпомощью по программе ОНЛС»Для изучения и прогнозирования результирующего показателя П1будем использовать двухфакторную степенную регрессионную модель,имеющую вид (формула 2):П1 = b ∗ Ф1a1 ∗ Ф7 a 2 ,(формула 2)294где a1 и a2 представляют собой коэффициенты эластичности факторов Ф1(количество граждан, имеющих право на безвозмездное получение ЛС и МИпо программе ОНЛС) и Ф7 (количество отпущенных рецептов по программеОНЛС), b – корректирующий коэффициент.Для определения значений коэффициентов a1, a2, b и параметровдостоверности модели были произведены расчеты с помощью триал-версиипрограммного продукта STATISTICA 13 компании Dell Inc.
и программногопродукта Excel Office 2016 компании Microsoft. Алгоритм поиска значенийуказанных коэффициентов состоит из следующих этапов:- приведение уравнения степенной регрессии к линейному виду путемлогарифмирования;- линеаризованные значения используемых факторов Ф1 и Ф7 заисследуемыйвременнойпериод2008-2015 гг.составляютсистемунормальных уравнений;- нахождение искомых коэффициентов a1, a2 и b двухфакторнойстепенной модели с помощью метода наименьших квадратов при решенииполученной системы нормальных уравнений.В результате расчетов по данному алгоритму нами были найденыискомые коэффициенты и получено следующее степенное регрессионноеуравнение модели (формула 3):П1 = 0,00000016 ∗ Ф10,733 ∗ Ф7 2,391(формула 3)Для оценки общей значимости и качества построенного уравнениярегрессии нами использованы: F-критерий, коэффициент детерминации,коэффициентмножественнойкорреляциииотносительнаяошибкааппроксимации:1) табличное значение критерия Фишера с df1 = m = 2 и df2 = n - m - 1 =8 -2 - 1 = 5 степенями свободы при уровне значимости α = 0,05 (где m -числофакторов, n – число выборок (лет наблюдений) составляет 5,786.
Расчетноезначение для нашей модели составляет 14,477. Поскольку Fрасч > Fтабл,295уравнение степенной регрессии статистически значимо в целом, т.е.адекватно описывает исходные данные;2) коэффициент детерминации построенной модели составляет 0,875.Это означает, что вариация результативного показателя описываетсяпостроенной степенной регрессионной моделью на 87,5%;3) коэффициент множественной корреляции составляет 0,935 или93,5%, что свидетельствует о наличии очень высокой связи выбранныхфакторов Ф1 и Ф7 и результирующего показателя П1;4) относительная ошибка аппроксимации составляет 9,17%, чтосвидетельствует о достаточно точном описании вариации показателя П1полученным уравнением регрессионной модели с ошибкой в пределах 10%(что находится в пределах нормы для небольшого количества выборок).Темсамым,былоподтверждено,чтопостроенноеуравнениерегрессионной модели имеет достаточное качество.Анализ коэффициентов степенной регрессионной модели, являющихсякоэффициентами эластичности показателя по соответствующим факторам,позволяет сделать вывод, что показатель П1 (количество граждан,обратившихся за лекарственной помощью по программе ОНЛС) эластиченпо фактору Ф7 – количество отпущенных рецептов по программе ОНЛС (т.е.каждый процент изменения фактора Ф7 приводит к изменению показателяП1 на 2,39%) и неэластичен по фактору Ф1 – количество граждан, имеющихправо на безвозмездное получение ЛС и МИ по программе ОНЛС (т.е.
каждыйпроцент изменения фактора Ф1 приводит к изменению показателя П1 толькона 0,73%).Построение однофакторной регрессионной модели для исследованияпоказателя «Количество граждан, обратившихся за лекарственнойпомощью по региональной программе»Для изучения и прогнозирования результативного показателя П2(количество граждан, обратившихся за лекарственной помощью по296региональной программе) будем использовать однофакторную степеннуюрегрессионную модель, имеющую вид (формула 4):П 2 = b ∗ Ф8 a ,(формула 4)где a – коэффициент эластичности фактора Ф8, b – корректирующийкоэффициент.Для определения значений коэффициентов a, b и параметровдостоверности модели были произведены расчеты с помощью триал-версиипрограммного продукта STATISTICA 13 компании Dell Inc. и программногопродукта Excel Office 2016 компании Microsoft.
Алгоритм поиска значенийуказанных коэффициентов состоит из следующих этапов:- приведение уравнения степенной регрессии к линейному виду путемлогарифмирования;- линеаризованные значения используемого фактора Ф8 (количествоотпущенных рецептов по региональной программе) за исследуемыйвременной период 2008-2015 гг.
составляют систему нормальных уравнений;- нахождение искомых коэффициентов a и b двухфакторной степенноймодели с помощью метода наименьших квадратов при решении полученнойсистемы нормальных уравнений.В результате расчетов по данному алгоритму нами были найденыискомые коэффициенты и получено следующее степенное регрессионноеуравнение модели (формула 5):П 2 = 13,014 ∗ Ф80,245(формула 5)Для оценки общей значимости и качества построенного уравнениярегрессии нами использованы: F-критерий, коэффициент детерминации,коэффициент корреляции и относительная ошибка аппроксимации:1) табличное значение критерия Фишера с df1 = m = 1 и df2 = n - m - 1 =8 - 1 - 1 = 6 степенями свободы при уровне значимости α = 0,1 (где m -числофакторов, n – число выборок (лет наблюдений)) составляет 3,776.
Расчетное297значение для нашей модели составляет 5,233. Поскольку Fрасч > Fтабл,уравнение степенной регрессии статистически значимо в целом, т.е.адекватно описывает исходные данные;2) коэффициент детерминации построенной модели составляет 0,48.Это означает, что вариация результативного показателя описываетсяпостроенной степенной регрессионной моделью только на 48%.
Остальные,не вошедшие в модель факторы, влияют на формирование значенийпоказателя П2 еще меньше (что также видно из корреляционной матрицы,таблица 33);3) коэффициенткорреляциисоставляет0,694или69,4%,чтосвидетельствует о наличии средней связи выбранного фактора Ф8 ирезультативного показателя П2;4) относительная ошибка аппроксимации составляет 2,92%, чтосвидетельствует о точном описании вариации показателя П2 полученнымуравнением регрессионной модели с ошибкой в пределах 3%.Темсамым,былоподтверждено,чтопостроенноеуравнениерегрессионной модели имеет достаточное качество.Анализ коэффициента a степенной регрессионной модели позволяетсделать вывод, что показатель П2 (количество граждан, обратившихся залекарственной помощью по региональной программе) неэластичен пофактору Ф8 (количество отпущенных рецептов по региональной программе),а именно: темпы изменения фактора Ф8 опережают темпы измененияпоказателя П2 примерно в 4 раза (изменение фактора Ф8 на 1% приводит кизменению показателя П2 только на 0,245%).Обобщенныерезультатыпостроенияэкономико-математическихмоделей представлены в таблице 34.Проведенный нами анализ результатов моделирования позволилсделать ряд следующих заключений.298Таблица 34 – Результаты моделирования влияния факторов льготноголекарственного обеспечения на результирующие показатели П1 и П2№Влияние факторовп/п1 В целом23На показатель П1 –количество граждан,обратившихся запомощью попрограмме ОНЛСНа показатель П2 –количество граждан,обратившихся запомощью порегиональнойпрограммеТип моделиМногофакторная(множественная)регрессионнаямодельМодельКорреляционная матрицаДвухфакторнаярегрессионнаямодельП1 = 0,00000016 * Ф10,733 * Ф72,391ОднофакторнаярегрессионнаямодельП2 = 13,014 * Ф80,245Об уровнях влияния каждого из факторов на показатели можносоставить приблизительное суждение, проведя анализ соответствующихстрок (или столбцов) корреляционных матриц (таблицы 32 и 33).
Однакодалеко не все факторы, к сожалению, проходят проверку на статистическуюзначимость, что, видимо, можно объяснить самой природой этих факторов иприродой причин, вызывающих их существенные колебания (например,изменениязаконодательствавсферездравоохраненияиизменениябюджетной политики на федеральном и региональном уровнях).Ни в одну из построенных регрессионных моделей не вошли факторыпоступивших (Ф3, Ф4) и отпущенных (Ф5, Ф6) денежных средств. Это неозначает, что данные факторы совсем не влияют на лекарственноеобеспечение населения. Просто их степень влияния на показатели либо менеесущественна, чем у других факторов, либо они оказывают больше влияния надругие факторы, нежели на показатели, поэтому мало применимы дляисследований выбранных нами показателей П1 и П2.Оцениваядоступностьлекарственнойпомощинаселениюкакколичество граждан, обратившихся за льготными лекарствами, можно299сделать основной вывод о ее существенной зависимости от количества«обслуженных» рецептов.
В свою очередь, количество таких рецептов неимеет сильной зависимости ни от одного из других рассмотренных факторов.Это означает, что для повышения доступности лекарственной помощинеобходимы дополнительные исследования, в которых количество рецептовбудет показателем, а набор влияющих факторов будет иным, например,скорость и качество обслуживания в ЛПУ и аптеке, уровень физическойдоступности точек обслуживания рецептов, соотношение цена/качество увыписываемых ЛС, уровень развития сельской медицины и т.д.Таким образом, набор мониторируемых Минздравом Омской областифакторовипоказателейэффективностильготноголекарственногообеспечения должен быть, по нашему мнению, расширен для болееобъективной и адекватной оценки доступности ЛС.Считаем также, что для получения статистически более значимыхрезультатов требуется подбирать факторы, обладающие более выраженными«рыночными» характеристиками, с существенно меньшей зависимостью отнормативно-законодательных решений федеральных и местных органовуправления здравоохранением.Кроме того, желательно проводить исследования в рамках техвременных периодов, в течение которых не изменялись существенно условия(правила)работырегиональнойсистемыльготноголекарственногообеспечения.Например, правила отнесения граждан к льготным категориям, правиладеления на федеральных и региональных льготников, списки льготных ЛС,стандарты оказания медицинской помощи, правила предоставления праваптечным организациям обслуживания льготных рецептов и т.д.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
