IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2017

Введение

В последние годы широкое распространение программных средств для статистического анализа данных в различных прикладных областях, включая медицинские приложения, все-таки не снимает необходимости владения хотя бы основами математической статистики. От пользователя такого программного средства требуется умение грамотно выбирать подходящие статистические процедуры, знание их возможностей и ограничений, корректная и осмысленная интерпретация полученных результатов. Произвольное применение статистических методов может привести к ложным выводам.

Перед статистической наукой встают актуальные проблемы дальнейшего совершенствования системы показателей, приемов и методов сбора, обработки, хранения и анализа статистической информации. Статистическая работа состоит в том, чтобы собрать числовые данные о массовых явлениях, обработать их, представить в форме, удобной для анализа, проанализировать и интерпретировать полученные результаты. Сбор данных лежит в основе всего исследования.

Целью данной работы является: повышение эффективности обработки статистических данных для медико-коммерческих фирм.

Для достижения поставленной цели были решены следующие исследовательские задачи:

• Провести анализ существующих алгоритмов информационной системы обработки статистических данных для медико-коммерческих фирм и существующих систем поддержки деятельности медико-коммерческих фирм.

• Составить математическое описание информационной системы обработки статистических данных для медико-коммерческих фирм.

• Выполнить программную реализацию информационной системы обработки статистических данных для медико-коммерческих фирм.

• Проверить эффективность реализованных алгоритмов информационной системы обработки статистических данных для медико-коммерческих фирм.

Постановка задачи

Объектом исследования в прикладной статистике являются статистические данные, полученные в результате наблюдений или экспериментов. Статистические данные – это совокупность объектов (наблюдений, случаев) и признаков (переменных), их характеризующих.

Для выявления наиболее эффективных методов статистического анализа для начала необходимо рассмотреть следующие методы: корреляционный анализ, регрессионный анализ, канонический анализ, методы сравнения средних, частотный анализ, анализ соответствий, кластерный анализ, дискриминантный анализ, факторный анализ, деревья классификации, многомерное шкалирование, временные ряды. По результатам анализа данных методов было принято решение о реализации в разрабатываемой системе таких методов как: корреляционный анализ, регрессионный анализ т.к. они наиболее полно отразят изменение финансового состояния компании за заданный отрезок времени.

Большинство статистических методов относятся к методам параметрической статистики, в основе которых лежит предположение, что случайный вектор переменных образует некоторое многомерное распределение, как правило, нормальное или преобразуется к нормальному распределению.

Были рассмотрены алгоритмы анализа данных научного исследования, сравнения групп по количественному признаку, сравнение групп по качественному признаку. В зависимости от типа данных выполняется выбор метода описательных статистик. Далее следует этап доказательной статистики. На этом этапе исследователь выбирает метод критериального анализа, в зависимости от изучаемого признака и вида исследования.

Был выполнен анализ существующих программных продуктов в области автоматизации деятельности медико-коммерческих фирм: Программный продукт InterSystems, «1С:Медицина. Стоматологическая клиника», СЭД «ТЕЗИС», СЭД «ДЕЛО».

InterSystems является достаточно крупным разработчиком программного обеспечения для здравоохранения и построения медицинских информационных систем регионального и национального уровня. Программные продукты данной организации широко используется и в других отраслях.

Прикладное решение «1С:Медицина. Стоматологическая клиника» предназначено для автоматизации основных процессов медицинских организаций различных организационно-правовых форм, оказывающих медицинскую помощь в амбулаторно-поликлинических условиях.

СЭД ТЕЗИС представляет собой комплексное программное решение, которое подходит для автоматизации документооборота, делопроизводства и управления рабочими процессами в средних и крупных коммерческих компаниях, на промышленных предприятиях, в государственных и научно-образовательных учреждениях.

Система «ДЕЛО» - достаточно надежное и безотказное решение, включающее полный набор инструментов для управления документооборотом и делопроизводством.

В качестве критериев для сравнительного анализа программных продуктов, выберем следующие:

A₁ – автоматизация документооборота организации по закупке товаров;

A₂ – автоматизация документооборота организации по продаже товаров;

A₃– выбор метода статистической обработки данных;

A₄ – визуализация статистической обработки данных;

A₅ – сравнение методов статистической обработки данных.

Матрица парных сравнений, средние геометрические и веса критериев представлены в таблице 1.3.

Таблица 1.3 - Матрица парных сравнений, средние геометрические и веса критериев

	A1	A2	A3	A4	A5	Среднее геометрическое	Веса критериев
A1	1	1	3	3	5	2,14	0,34
A2	1	1	3	3	5	2,14	0,34
A3	1/3	1/3	1	1/3	1/5	0,37	0,06
A4	1/3	1/3	3	1	1/3	0,64	0,10
A5	1/5	1/5	5	3	1	0,90	0,14
Сумма						6,2	1

Диаграмма весовых коэффициентов для критериев A1, A2, A3, A4, A5 представлена на рис. 1.5.

Рисунок 1.5 - Весовые коэффициенты критериев качества

Используя полученные коэффициенты определим интегральный показатель качества для программных продуктов обработки статистической информации для медико-коммерческих фирм.

Таблица 1.4 - Интегральные показатели качества

Критерии	Весовые коэф-ты	Программные продукты				Базовые знач-я	Разраба-тываемая система
		Inter Systems	«1С:Медицина. Стоматологическая клиника»	СЭД «ТЕЗИС»	СЭД «ДЕЛО»
a1	0,34	5	6	4	4	5,2	6
a2	0,34	5	6	4	4	4,8	6
a3	0,06	3	3	1	1	2	5
a4	0,10	5	6	5	5	5,4	6
a5	0,14	3	3	2	2	3	5
Интегр. показ-ль качества Q		5,5	4,5	5,28	3,56	4,48	5,68

где Q_j=∑a_i*X_ij интегральный показатель качества для j-го программного средства.

Построим лепестковую диаграмму интегрального показателя качества каждого программного продукта (рис. 1.6).

Рис. 1.6 - Лепестковая диаграмма интегральных показателей качества программных продуктов

Лепестковая диаграмма значений характеристик качества функциональных возможностей (критериев) представлена на рисунке 1.7.

Рис. 1.7 - Лепестковая диаграмма значений функциональных характеристик

В результате выполненных расчетов можно видеть, что только система СЭД «ДЕЛО» не удовлетворяет базовым значениям критериев, разрабатываемая же система по выбранным критериям является достаточно конкурентоспособной для поддержки функций анализа статистической информации для медико-коммерческим фирм.

В результате выполненного анализа можно сделать вывод о необходимости разработки автоматизированной системы обработки статистических данных для медико-коммерческих фирм, которая позволит эффективно планировать деятельность небольшой организации, удовлетворяя все ее потребности по хранению, обработки и статистическому анализу данных.

Библиографический список

1. Ошхунов М. М., Ошхунова З. М., Джанкулаева М. А. Математические методы анализа статистических данных негауссовского типа // Научные ведомости БелГУ. Серия: Математика. Физика. 2014. №12 (183) С.221-224.

2. Свиридова О.В., Макушкина Л.А.Программ ная реализация математической модели документооборота в транспортном отделе предприятия // Свиридова О.В., Макушкина Л.А. Московское научное обозрение. 2012. № 6. С. 17-21.

3. Морозов А.О., Рыбанов А.А. Экспертная оценка программных продуктов для расчета метрических характеристик физической схемы

4. Рыбанов А. Определение весовых коэффициентов сложности тем учебного курса на основе алгоритма Cаати // Педагогические измерения. 2014. № 4. С. 21-28.

5. Рыбанов А.А., Макушкина Л.А. Технология определения весовых коэффициентов сложности тем дистанционного курса на основе алгоритма Саати // Открытое и дистанционное образование. 2016. № 1 (61). С. 69-79.

Код для цитирования: Скопировать