Статистический анализ уровня заболеваемости наркоманией в России



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:

1. Словарь медицинских терминов// www.magalif.ru
2. Тимофеева Т.В., Снатенков А.А. Практикум по социальной статистике. Оренбург.: Издательский центр ОГАУ, 2002. — 104с.
3. Снатенков А.А. Финансово-экономическая оценка строительного сектора Оренбургской области // Экономика и предпринимательство. 2016. № 4-2. С. 278-283.
4. Теория статистики. Минашкин В.Г., Шмойлова Р.А., Садовникова Н.А., Шувалова Е.Б. Издательство: Финансы и статистика. 2007