Факторный Анализ Заболеваемости Населения: Детальный План-Методология Курсовой Работы с Акцентом на Социально-Экономические Детерминанты в Российском Контексте

Ежегодно экономика России теряет от 15 до 24 триллионов рублей потенциальных доходов из-за преждевременной смертности населения, при этом ущерб от каждого недожитого года россиянина составляет от 226 до 513 тысяч рублей. Эти ошеломляющие цифры ярко демонстрируют, что здоровье нации — это не только вопрос благополучия каждого отдельного человека, но и критически важный фактор для устойчивого экономического развития и национальной безопасности. Понимание глубинных причин заболеваемости, особенно тех, что коренятся в социально-экономической сфере, становится первостепенной задачей для формирования эффективной политики в области общественного здравоохранения, поскольку только системный подход способен обратить эти негативные тенденции.

Актуальность проблемы заболеваемости и социально-экономического влияния

Здоровье населения — это сложная, многоаспектная категория, формирующаяся под влиянием множества факторов: от генетической предрасположенности до качества окружающей среды, доступности медицинских услуг и, что особенно важно, социально-экономических условий жизни. Заболеваемость, как индикатор состояния общественного здоровья, напрямую связана с социальной, трудовой и экономической активностью людей. Низкий уровень здоровья не только снижает индивидуальное качество жизни, но и приводит к уменьшению производительности труда, росту нагрузки на систему здравоохранения и, как следствие, ослаблению экономического потенциала страны. В XXI веке, когда мир сталкивается с новыми вызовами, такими как пандемии, возрастает необходимость в глубоком анализе причинно-следственных связей между социально-экономической средой и уровнем заболеваемости. Факторный анализ предоставляет мощный инструментарий для выявления скрытых взаимосвязей, позволяя трансформировать массивные данные в осмысленные выводы и стратегические решения, которые будут способствовать повышению качества жизни.

Цель и задачи курсовой работы

Целью данной курсовой работы является разработка всеобъемлющей методологии проведения факторного анализа заболеваемости населения под воздействием социально-экономических факторов, с акцентом на специфику российского контекста.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Раскрыть фундаментальные теоретические основы взаимосвязи здоровья и социально-экономических факторов, включая ключевые определения и модели.
2. Систематизировать и детализировать основные социально-экономические факторы, оказывающие влияние на заболеваемость населения, с описанием механизмов их воздействия.
3. Представить исчерпывающий обзор методологии факторного анализа, включая его виды, основные термины, алгоритм проведения и практический пример расчета методом цепных подстановок.
4. Проанализировать примеры применения факторного анализа в исследованиях заболеваемости, особенно в контексте российских регионов, и рассмотреть подходы к интерпретации полученных результатов.
5. Выявить методологические ограничения проведения факторного анализа заболеваемости, обсудить критерии выбора надежных источников данных и обосновать необходимость междисциплинарного подхода.
6. Сформулировать практические рекомендации для органов государственного управления и здравоохранения на основе полученных выводов.

Теоретические Основы Взаимосвязи Здоровья и Социально-Экономических Факторов

Прежде чем погрузиться в мир статистических моделей и расчетов, необходимо заложить прочный фундамент понимания того, что такое здоровье, и как оно вписывается в сложную ткань социально-экономической жизни. Эта глава станет нашим компасом, указывающим на ключевые концепции и определения, ведь без такого понимания невозможно адекватно интерпретировать полученные данные и формировать обоснованные рекомендации.

Определения здоровья и общественного здоровья

Пожалуй, наиболее авторитетное и широко признанное определение здоровья принадлежит Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), которая трактует его не просто как отсутствие болезней или физических дефектов, но как

состояние полного физического, душевного и социального благополучия.

Эта формулировка подчеркивает многомерность здоровья, выходящую за рамки сугубо медицинских показателей и охватывающую психологическую устойчивость и социальную адаптацию.

В контексте анализа заболеваемости населения ключевым становится понятие общественного здоровья. Это не просто сумма индивидуальных состояний здоровья, а совокупное здоровье людей, проживающих на определенной территории или в государстве в целом. Общественное здоровье рассматривается как важнейший медико-социальный ресурс и потенциал общества, напрямую влияющий на его способность к развитию и даже на обеспечение национальной безопасности. Когда этот ресурс истощается, последствия ощущаются на всех уровнях — от индивидуального благополучия до макроэкономической стабильности.

Экономическое значение здоровья населения

Здоровье — это не только социальная ценность, но и весомый экономический актив. Масштабные исследования и опыт многих стран убедительно показывают: инвестиции в здоровье населения приносят значительные экономические дивиденды. Каковы же эти дивиденды в российском контексте?

Рассмотрим это на примере России. По данным экспертов, преждевременная смертность населения обходится экономике страны в астрономические суммы — от 15 до 24 триллионов рублей в год в виде потенциальных потерь. Каждый недожитый год россиянина оценивается в сумму от 226 до 513 тысяч рублей. Эти цифры иллюстрируют не только человеческие трагедии, но и колоссальные издержки для производительности труда, налоговых поступлений и социального обеспечения.

С другой стороны, здоровый образ жизни демонстрирует впечатляющие экономические выгоды. По данным Минздрава, приверженность принципам здорового образа жизни снижает смертность от всех причин на 39%. Более того, риск смертности от болезней системы кровообращения — одной из главных причин летальных исходов — у людей без вредных привычек и с высоким уровнем физической активности на 82% ниже. Это означает, что инвестиции в профилактику и формирование здоровых привычек являются одним из самых эффективных инструментов для укрепления как общественного здоровья, так и экономического благосостояния, обеспечивая долгосрочный рост.

Таким образом, изучение заболеваемости сквозь призму социально-экономических факторов — это не только гуманитарная задача, но и прямой путь к повышению экономической эффективности и улучшению качества жизни всего общества.

Основные теоретические модели детерминации здоровья

Понимание того, как социально-экономические факторы влияют на здоровье, не возникло на пустом месте. Его формированию способствовал ряд влиятельных теоретических моделей, каждая из которых предлагает свой взгляд на эту сложную взаимосвязь.

Одна из самых ранних и влиятельных концепций — модель Гроссмана (Grossman Model), разработанная в середине XX века. Она рассматривает здоровье не как данность, а как часть человеческого капитала, в который люди инвестируют, чтобы увеличить продолжительность и качество своей жизни. В этой модели здоровье предстает как некий «долгосрочный капитал», который истощается со временем и требует постоянных «инвестиций» (здоровый образ жизни, медицинское обслуживание, хорошее питание) для поддержания и приумножения. Чем больше инвестиций, тем выше «запас здоровья» и дольше активная жизнь.

Наряду с экономическим подходом, существуют и другие социологические модели:

• Модель социальной селекции (Social Selection Model) трактует здоровье как независимую переменную. Согласно этой концепции, изначальное состояние здоровья человека определяет его возможности для достижения определенного социального положения. Например, люди с хроническими заболеваниями могут испытывать трудности в получении образования или высокооплачиваемой работы, что, в свою очередь, замыкает круг, влияя на их социально-экономический статус.
• Культурная/поведенческая модель (Cultural/Behavioral Model), напротив, рассматривает здоровье как зависимую переменную, находящуюся под сильным влиянием поведенческих факторов и стиля жизни. Здесь акцент делается на индивидуальный выбор: питание, физическая активность, вредные привычки, которые часто формируются под воздействием культурной среды и социальных норм.
• Материалистическая модель (Materialist Model) подчеркивает определяющее влияние на здоровье структурных, макросоциальных факторов. Бедность, неравномерное распределение доходов, безработица, ненадлежащие жилищные условия, неблагоприятная экологическая обстановка в месте проживания и тяжелые условия труда — все это, согласно данной модели, являются первопричинами болезней и неравенства в здоровье.
• Модель относительного неравенства (Relative Deprivation Model) предполагает, что в развитых странах на здоровье воздействует не столько абсолютный уровень жизни, сколько социальная позиция индивида. Чувство относительной обездоленности, сравнение себя с более благополучными слоями общества, может порождать стресс и негативно сказываться на здоровье, даже если базовые потребности удовлетворены.

Эти модели не исключают, а дополняют друг друга, предлагая многомерный взгляд на сложную взаимосвязь между социально-экономическими условиями и здоровьем населения.

Социальные детерминанты здоровья по ВОЗ и их каналы влияния

Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) активно продвигает концепцию социальных детерминант здоровья — условий, в которых люди рождаются, растут, живут, работают и стареют. Эти детерминанты, по сути, являются немедицинскими первопричинами болезней и неравенства в здоровье.

ВОЗ выделяет ряд ключевых социальных детерминант:

• Условия жизни в раннем детстве: доступ к качественному питанию, безопасной среде, раннее развитие.
• Образование: уровень образования напрямую влияет на доступ к информации о здоровье, способность принимать осознанные решения и перспективы трудоустройства.
• Занятость: статус занятости (безработица, стабильная работа), условия труда (безопасность, стресс, баланс работы и жизни) оказывают глубокое влияние.
• Доход и богатство: уровень доходов определяет доступ к качественной пище, жилью, медицинским услугам, образованию и возможностям для здорового образа жизни.
• Стресс: хронический стресс, вызванный социально-экономическими трудностями, является мощным фактором риска для многих заболеваний.
• Сообщество: жилищные условия, качество соседей и среды обитания, образ жизни, доступ к транспорту и социальная сплоченность.

Кроме того, ВОЗ указывает на более общие, структурные факторы, определяющие эти условия повседневной жизни: экономическая политика и системы, выбор целей в области развития, социальные нормы, социальная политика и политические системы.

Важно понимать, что на здоровье человека влияет целый комплекс факторов, причем их вклад распределяется следующим образом (по экспертной оценке ВОЗ):

• Генетические факторы: 15-20%
• Состояние окружающей среды: 20-25%
• Медицинское обеспечение: 10-15%
• Условия и образ жизни людей: 50-55%

Как видно, условия и образ жизни, тесно связанные с социально-экономическими детерминантами, играют доминирующую роль. Этот факт подчеркивает, почему факторный анализ социально-экономических аспектов заболеваемости является столь важным и перспективным направлением исследования.

Основные Социально-Экономические Факторы, Влияющие на Заболеваемость Населения, и Механизмы Их Воздействия

Переходя от общих теоретических концепций к конкретным проявлениям, мы углубимся в детальный анализ социально-экономических факторов, формирующих картину заболеваемости. Здесь мы увидим, как абстрактные идеи превращаются в осязаемые риски и возможности для здоровья миллионов людей, особенно в контексте России.

Классификация социально-экономических факторов

Множество факторов формируют состояние здоровья населения, которые для систематизации можно условно разделить на две основные группы: социально-экономические и санитарно-гигиенические. Последние, хоть и важны, часто являются следствием или тесно переплетаются с социально-экономическими условиями.

Социально-экономические факторы оказывают свое воздействие на здоровье населения через три ключевых канала:

1. Здравоохранение: уровень доступности и качества медицинских услуг, финансирование системы здравоохранения, наличие квалифицированного персонала и современного оборудования.
2. Окружающая среда: экологическая обстановка (качество воздуха, воды, почвы), уровень урбанизации, наличие зеленых зон. Хотя экология кажется отдельной категорией, загрязнение часто является следствием промышленного развития, которое само по себе является социально-экономическим фактором.
3. Образованность населения в вопросах медицины: уровень гигиенических знаний, осведомленность о профилактике заболеваний, способность критически оценивать информацию о здоровье и принимать обоснованные решения.

ВОЗ, в свою очередь, выделяет более детализированные социальные детерминанты здоровья, которые мы уже частично упоминали: условия жизни в раннем детстве, образование, занятость (безработица, условия труда), доход и богатство, стресс, а также сообщество (жилищные условия, соседи и среда обитания, образ жизни, транспорт). Каждая из этих детерминант несет в себе потенциал как для улучшения, так и для ухудшения здоровья.

Влияние экономического развития и промышленной нагрузки

Экономическое развитие территории, выраженное, например, в показателе валового регионального продукта (ВРП) на душу населения, играет сложную и не всегда однозначную роль в формировании заболеваемости. Исследования в регионах РФ показывают, что прямая, однозначная связь между экономическим развитием и заболеваемостью отдельными классами болезней может быть незначительной. Это может объясняться тем, что высокие экономические показатели не всегда означают равномерное распределение благ и инвестиции в социальную сферу, а что из этого следует? Даже при общем экономическом росте, неравенство в доступе к ресурсам и услугам может сохраняться, нивелируя потенциальный положительный эффект.

Гораздо более отчетливое и прямое воздействие проявляет промышленное развитие территории. Такие показатели, как капиталовложения в промышленность и объем промышленной продукции на душу населения, зачастую коррелируют с ростом заболеваемости всего населения, заболеваемостью с временной утратой трудоспособности и даже с уровнем рождаемости и заболеваемостью туберкулезом.

Ярким примером является исследование ученых Пермского Политеха, которое выявило прямую зависимость заболеваний хроническими болезнями органов дыхания от веса загрязняющих веществ в атмосфере, выделяемых промышленными объектами. Анализ данных по 79 регионам России за период с 2013 по 2020 год подтвердил эту связь: рост заболеваемости наблюдался при повышенной долгосрочной концентрации атмосферных выбросов, прямо коррелирующей с ростом основных отраслей промышленности.

Более того, промышленная нагрузка может влиять на демографические процессы. В регионах с высокой промышленной нагрузкой, таких как Иркутская область и Красноярский край, с 2018 по 2021 год наблюдалась устойчивая естественная убыль населения и отрицательное сальдо миграции. Одной из ключевых причин этого феномена эксперты называют ухудшение экологической ситуации, вызванное превышением допустимых значений выбросов химических веществ. Люди просто покидают неблагоприятные для здоровья территории, что создает дополнительные социально-экономические проблемы, усиливая дефицит рабочей силы и замедляя развитие этих регионов.

Роль социального благополучия и доступности медицинских услуг

Уровень социального благополучия, включающий степень благоустройства территории и обеспеченность населения медицинской помощью, является одним из мощнейших факторов, влияющих на здоровье. Эти аспекты непосредственно воздействуют на рождаемость, общую смертность населения и, как следствие, на естественную убыль населения и общую заболеваемость.

Простой, но показательный пример — сравнение смертности городского и сельского населения в России. В 2013 году смертность в сельской местности была на 16% выше, а в 2014 году — на 15% выше, чем в городах. Это различие не может быть объяснено лишь «образом жизни», но тесно коррелирует с более низким уровнем благоустройства в сельских районах (централизованное водоснабжение, канализация) и, что особенно важно, с ограниченной доступностью качественных медицинских услуг. Отсутствие современных поликлиник, специалистов, уда��енность больниц — всё это напрямую влияет на своевременность диагностики и лечения, что приводит к усугублению заболеваний и повышению смертности.

Доступность современного лекарственного обеспечения также критически важна. По оценкам, она может увеличить ожидаемую продолжительность жизни на целых 5 лет. Однако в России не более 40 миллионов жителей имеют право на бесплатное или льготное лекарственное обеспечение. Это означает, что значительная часть населения вынуждена либо отказываться от необходимого лечения из-за его стоимости, либо нести существенные финансовые издержки, что, в свою очередь, усугубляет социально-экономическое неравенство в сфере здоровья и создает дополнительные барьеры для получения адекватной медицинской помощи.

Влияние социальной напряженности, дохода и образования

Социальная напряженность, выражающаяся в таких показателях, как уровень зарплаты, преступности и безработицы, а также доля населения с доходами ниже прожиточного минимума (бедность), оказывает прямое и ощутимое влияние на заболеваемость всего населения. Эти факторы напрямую коррелируют с различиями в показателях смертности между регионами России. Высокий уровень безработицы и бедности не только ограничивает доступ к качественным продуктам питания и жилью, но и порождает хронический стресс, который является мощным провокатором сердечно-сосудистых, психических и других заболеваний.

Доход и богатство являются не просто финансовыми показателями, но и маркерами социально-экономического статуса, который оказывает всестороннее влияние на здоровье. Люди с низкими доходами часто вынуждены отказываться от товаров и услуг, укрепляющих здоровье (например, свежие продукты, занятия спортом, качественное медицинское обслуживание), и, наоборот, приобретают менее дорогие, но потенциально вредные товары или услуги, что приводит к долгосрочным негативным последствиям для их благополучия.

Образование — один из наиболее значимых социальных факторов, формирующих поведение человека в отношении здоровья. Его влияние многогранно:

• Прямое влияние: Высокий уровень образования ассоциируется с большей информированностью о принципах здорового образа жизни, профилактике заболеваний и своевременном обращении за медицинской помощью.
• Опосредованное влияние: Образование открывает двери к более высокооплачиваемой работе, лучшим условиям труда и более стабильному социальному окружению, что, в свою очередь, положительно сказывается на здоровье.

Исследования убедительно демонстрируют обратную корреляцию между уровнем образования и смертностью от сердечно-сосудистых заболеваний. Так, среди людей с высшим образованием доля умерших от ССЗ составляет 30,8%, в группе со средним образованием — 53,2%, а в группе с образованием ниже среднего — целых 68,3%. Эти цифры подчеркивают критическую роль образования как детерминанты здоровья. Можно ли игнорировать такую очевидную связь, когда речь идет о формировании государственной политики?

Значение условий в детстве и социальной изоляции

Фундамент здоровья закладывается в детстве. Плохие социально-экономические условия в этот период жизни являются важным, а часто и решающим фактором риска развития хронических болезней и преждевременной смерти в последующем. Дети, выросшие в нищете, неблагоприятной среде, с ограниченным доступом к образованию и качественному питанию, чаще страдают от различных заболеваний во взрослом возрасте.

Конкретные примеры такого влияния поразительны:

• Жилищные условия: Риск возникновения респираторных заболеваний (таких как кашель, хрипы) в 1,5–3,5 раза выше для детей, проживающих в сырых помещениях. Сырость и плесень не только напрямую вредят дыхательной системе, но и могут влиять на психическое здоровье, способствуя возникновению депрессии и общих симптомов (усталость, головная боль, головокружение, трудности в концентрации внимания).
• Социальная изоляция: Человек — существо социальное, и разрыв социальных связей имеет серьезные последствия для здоровья. Социальная изоляция и отсутствие участия в общественной жизни являются сильными предикторами здоровья, увеличивая относительный риск смертности в 1,9–5 раз по сравнению с социально активными индивидами. Это объясняется как прямым стрессовым воздействием одиночества, так и отсутствием социальной поддержки в трудных жизненных ситуациях.
• Районы проживания: Бедные районы часто характеризуются повышенной криминогенностью, что является источником хронического стресса и травматизма. Кроме того, заболевания, передаваемые половым путем, быстрее распространяются в более бедных районах, что указывает на комплексное влияние социально-экономических условий на общественное здоровье. Напротив, общества с высоким уровнем социальной сплоченности, доверия и социального капитала демонстрируют более низкие показатели убийств и смертности населения, подчеркивая защитную роль социальной инфраструктуры.

Все эти факторы, действуя как по отдельности, так и в комплексе, формируют сложную картину заболеваемости, которую мы стремимся понять и проанализировать с помощью статистических методов.

Методология Факторного Анализа в Исследованиях Заболеваемости

Понимание теоретических основ и конкретных факторов, влияющих на здоровье, подводит нас к выбору инструментария. Факторный анализ — это мощный статистический метод, позволяющий «разгадать» сложные взаимосвязи в массивах данных и выявить скрытые причины наблюдаемых явлений. В этой главе мы рассмотрим его суть, виды и алгоритм применения.

Понятие, цели и основные термины факторного анализа

Факторный анализ — это многомерный статистический метод, предназначенный для изучения структуры взаимосвязей между наблюдаемыми переменными и выявления скрытых, латентных переменных (факторов), которые объясняют эти взаимосвязи. Его главная цель — сократить количество измеряемых признаков, сохраняя при этом максимум их информационного содержания, и упростить интерпретацию данных. Представьте себе сложную мозаику из сотен элементов; факторный анализ помогает увидеть общую картину, объединив схожие элементы в несколько больших, осмысленных частей.

Ключевые термины, с которыми необходимо ознакомиться:

• Фактор: Это некая скрытая (латентная) переменная, которая не измеряется напрямую, но объясняет корреляции между группой наблюдаемых переменных. Факторы представляют собой более общие, фундаментальные сущности, стоящие за множеством частных проявлений.
• Факторная нагрузка: Это коэффициент корреляции между каждой из исходных (наблюдаемых) переменных и каждым из выявленных факторов. Чем выше абсолютное значение факторной нагрузки, тем теснее связь между переменной и фактором. Положительный знак указывает на прямую зависимость, отрицательный — на обратную. Величина факторной нагрузки всегда находится в диапазоне от -1 до +1. Например, высокая положительная нагрузка переменной «уровень безработицы» на фактор «социально-экономическая депривация» означает, что эти два понятия тесно связаны.
• Собственное число (собственное значение): Это мера дисперсии (вариации), которую объясняет каждый отдельный фактор. Чем выше собственное число, тем больше информации из исходных данных «захватывает» данный фактор. По критерию Кайзера (или критерию собственных значений) обычно отбираются факторы, собственные числа которых ≥ 1, поскольку такие факторы объясняют дисперсию не меньшую, чем одна исходная переменная.
• Факторное пространство: Это многомерное пространство, где каждая переменная или фактор представлена точкой. Оно позволяет визуализировать силу корреляции между различными показателями и их близость. Переменные, которые сильно коррелируют между собой, будут группироваться вблизи друг друга в этом пространстве и, вероятнее всего, будут объясняться одним и тем же фактором.

Суть факторного анализа заключается в том, что переменные, сильно коррелирующие между собой, объединяются в один фактор, тогда как переменные из разных факторов слабо коррелируют друг с другом. Это позволяет выявить не просто наличие связей, но и их скрытую структуру.

Виды факторного анализа

Существует несколько видов факторного анализа, каждый из которых предназначен для решения специфических задач:

1. Эксплораторный факторный анализ (ЭФА): Наиболее распространенный вид. Используется, когда у исследователя нет четких априорных гипотез о количестве факторов и структуре их взаимосвязей с наблюдаемыми переменными. ЭФА помогает «разведать» данные, выявить скрытую факторную структуру и сократить размерность данных.
2. Конфирматорный факторный анализ (КФА): Применяется, когда у исследователя есть четкая гипотеза о количестве факторов и о том, какие именно наблюдаемые переменные должны быть связаны с каждым фактором. КФА используется для проверки (подтверждения или опровержения) этой заранее заданной факторной структуры.
3. Многоуровневый факторный анализ (МУФА): Используется, когда данные имеют иерархическую структуру (например, индивиды внутри регионов, студенты внутри университетов). Он позволяет раздельно оценивать факторную структуру на разных уровнях иерархии.
4. Динамический факторный анализ (ДФА): Применяется для анализа временных рядов, когда факторы могут меняться со временем. Позволяет моделировать влияние латентных факторов на динамику наблюдаемых переменных.
5. Байесовский факторный анализ (БФА): Использует байесовские статистические методы для оценки факторной структуры, что позволяет включать в модель априорные знания и получать более устойчивые оценки, особенно при небольших выборках.

Помимо этих видов, в рамках детерминированного факторного анализа (ДФА), который направлен на количественное измерение влияния отдельных факторов на результативный показатель, выделяют методы:

• Цепных подстановок: Позволяет последовательно оценить влияние каждого фактора, фиксируя остальные на базисном или фактическом уровне.
• Индексный: Использует индексы для измерения влияния факторов.
• Абсолютных разниц: Оценивает изменение результативного показателя за счет изменения каждого фактора в абсолютном выражении.
• Относительных разниц: То же, что и метод абсолютных разниц, но в относительном выражении.
• Пропорционального деления: Распределяет общее изменение результативного показателя между факторами пропорционально их вкладу.
• Интегральный и логарифмический методы: Более сложные, но более точные методы, позволяющие избежать проблемы остатка, характерной для метода цепных подстановок при мультипликативных моделях.

Для целей данной курсовой работы, особенно на этапе определения влияния, метод цепных подстановок является наиболее прозрачным и широко применимым.

Алгоритм проведения факторного анализа

Проведение факторного анализа — это последовательный процесс, который требует внимательности на каждом этапе:

1. Определение цели анализа: Четкое понимание того, что мы хотим выявить (например, основные группы социально-экономических детерминант заболеваемости).
2. Сбор и подготовка данных: Выборка должна быть репрезентативной, а данные — качественными, без пропусков и выбросов. Важно, чтобы переменные имели достаточную вариативность. Для социально-экономических показателей это могут быть ВРП на душу населения, уровень безработицы, средняя заработная плата, доля населения с доходами ниже прожиточного минимума, количество врачей на 10 000 населения, объем промышленных выбросов и т.д. В качестве показателей заболеваемости — общая заболеваемость, заболеваемость по классам болезней.
3. Вычисление корреляционной матрицы: Основа факторного анализа. Все переменные должны быть коррелированы между собой, иначе факторы не будут иметь смысла.
4. Оценка применимости факторного анализа: Проверяется с помощью:
   • Критерия Кайзера-Мейера-Олкина (КМО): Измеряет адекватность выборки. Значение КМО от 0,6 и выше считается приемлемым.
   • Критерия сферичности Бартлетта: Проверяет, является ли корреляционная матрица единичной (то есть нет ли значимых корреляций между переменными). Если p-значение < 0,05, то факторный анализ применим.
5. Извлечение факторов: Выбор метода извлечения факторов. Наиболее популярные — метод главных компонент (МГК) и метод максимального правдоподобия (ММП). МГК стремится объяснить максимальную общую дисперсию данных, тогда как ММП направлен на выявление факторов, которые лучше всего объясняют наблюдаемые корреляции.
6. Определение количества факторов: На основе критерия Кайзера (собственные числа > 1), графика каменистой осыпи (scree plot) или теоретических соображений.
7. Вращение факторов (ротация): После извлечения факторы часто трудно интерпретировать. Вращение (например, ортогональное Varimax или наклонное Oblimin) упрощает структуру факторных нагрузок, делая их либо близкими к 0, либо близкими к 1, что облегчает присвоение смысла каждому фактору.
8. Интерпретация результатов: Присвоение содержательного имени каждому фактору на основе переменных с высокими факторными нагрузками. Оценка качества модели по доле общей дисперсии, объясненной выделенными факторами.

Пример расчета методом цепных подстановок

Метод цепных подстановок является одним из наиболее интуитивно понятных методов детерминированного факторного анализа, позволяющим измерить влияние каждого фактора на изменение результативного показателя. Рассмотрим его на примере мультипликативной модели.

Пусть у нас есть результативный показатель Y, который зависит от двух факторов A и B по формуле Y = A × B.
Нам известны базисные (исходные) и фактические (отчетные) значения этих факторов:

• Базисные значения: A₀, B₀
• Фактические значения: A₁, B₁

Общее изменение результативного показателя (ΔY) составляет: ΔY = Y₁ — Y₀ = A₁ × B₁ — A₀ × B₀.

Чтобы определить влияние каждого фактора, мы последовательно заменяем базисные значения на фактические:

1. Начальное (базисное) значение результативного показателя:
   Y0 = A0 × B0
2. Промежуточное значение (оцениваем влияние изменения фактора A, при этом фактор B остаётся на базисном уровне):
   Yусл1 = A1 × B0
3. Конечное (фактическое) значение (оцениваем влияние изменения фактора B, при этом фактор A уже установлен на фактическом уровне):
   Y1 = A1 × B1

Теперь можем рассчитать влияние каждого фактора:

• Влияние изменения фактора A на Y (при постоянном B):
  ΔYA = Yусл1 - Y0 = A1 × B0 - A0 × B0 = (A1 - A0) × B0
• Влияние изменения фактора B на Y (при уже измененном A):
  ΔYB = Y1 - Yусл1 = A1 × B1 - A1 × B0 = A1 × (B1 - B0)

Проверка: Суммарное влияние факторов должно быть равно общему изменению результативного показателя:
ΔYA + ΔYB = ΔY

Пример с числовыми значениями:
Пусть:
A₀ = 10 (например, «количество врачей на 10 000 населения»)
B₀ = 5 (например, «средний доход на душу населения»)
Y₀ = 10 × 5 = 50 (например, «уровень здоровья в баллах»)

A₁ = 12
B₁ = 6
Y₁ = 12 × 6 = 72
ΔY = 72 — 50 = 22

Расчет влияния:

1. Y₀ = 10 × 5 = 50
2. Y_усл1 = 12 × 5 = 60
3. Y₁ = 12 × 6 = 72

• Влияние изменения A: ΔY_A = 60 — 50 = 10
  (или (12 — 10) × 5 = 2 × 5 = 10)
• Влияние изменения B: ΔY_B = 72 — 60 = 12
  (или 12 × (6 — 5) = 12 × 1 = 12)

Суммарное влияние: ΔY_A + ΔY_B = 10 + 12 = 22. Это равно общему изменению ΔY.

Важно отметить, что метод цепных подстановок может давать несколько разные результаты в зависимости от порядка, в котором мы меняем базовые значения на отчетные. Для более сложных моделей и повышенной точности могут использоваться интегральный или логарифмический методы, но они значительно сложнее в реализации. Для большинства студенческих работ метод цепных подстановок является достаточным и наглядным.

Роль статистики и эконометрики в медицинских исследованиях

В медицинских исследованиях статистика выступает не просто как набор формул, а как язык и инструмент. Она позволяет анализировать экспериментальные данные, клинические наблюдения, результаты опросов и эпидемиологических исследований. Математический аппарат статистики широко применяется для:

• Диагностических целей: Разработка и валидация диагностических тестов, оценка их чувствительности и специфичности.
• Решения классификационных задач: Выделение групп пациентов со схожими характеристиками или рисками.
• Поиска новых закономерностей: Выявление корреляций и зависимостей, которые могут послужить основой для формирования новых научных гипотез.
• Оценки эффективности лечения: Сравнение результатов применения различных терапевтических подходов.

На этапе построения математико-статистической модели, особенно в медицинских информационных системах, критически важен правильный отбор факторов. Именно здесь факторный анализ помогает сократить избыточность данных и выделить наиболее значимые переменные.

Эконометрика, в свою очередь, является дисциплиной, которая объ��диняет достижения экономической теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария. Ее цель — дать количественное выражение качественным закономерностям. В контексте нашей курсовой работы эконометрика позволяет:

• Моделировать взаимосвязи: Строить регрессионные модели, которые количественно описывают влияние социально-экономических факторов на заболеваемость.
• Прогнозировать: Оценивать будущие тенденции заболеваемости на основе динамики социально-экономических показателей.
• Оценивать эффективность политики: Анализировать, как изменения в экономической или социальной политике могут повлиять на здоровье населения.

Таким образом, статистика и эконометрика являются неотъемлемыми компонентами глубокого и объективного исследования заболеваемости, позволяя переходить от описания к объяснению и прогнозированию.

Примеры Применения и Интерпретация Результатов Факторного Анализа Заболеваемости

Теория и методология оживают, когда мы видим их применение на практике. В этой главе мы рассмотрим, как факторный анализ используется для изучения здоровья и заболеваемости, а также как интерпретировать полученные результаты, чтобы превратить цифры в осмысленные выводы.

Сферы применения факторного анализа в медицине

Факторный анализ, благодаря своей способности выявлять скрытые структуры в данных, нашел широкое применение в различных областях медицины и общественного здравоохранения:

• Анализ симптомов и выявление скрытых причин заболеваний: Вместо того чтобы рассматривать каждый симптом по отдельности, факторный анализ может объединить сильно коррелирующие симптомы в более широкие «синдромы» или выявить латентные факторы, лежащие в основе наблюдаемой клинической картины. Это особенно полезно при изучении сложных заболеваний с множеством неспецифических проявлений.
• Выделение ключевых синдромов: Например, при изучении психических расстройств факторный анализ позволяет выделить основные измерения депрессии (например, апатия, ангедония, нарушения сна) или тревожности (соматические, когнитивные проявления), что способствует более точной диагностике и разработке целенаправленных терапевтических подходов.
• Выявление факторов, влияющих на общее состояние здоровья: В эпидемиологических исследованиях факторный анализ помогает определить, какие группы социально-экономических, демографических или поведенческих показателей в совокупности оказывают наибольшее влияние на уровень здоровья населения.
• Оценка реабилитационного потенциала пациентов: В исследовании реабилитационного потенциала пациентов, принимающих антиретровирусную терапию, факторный анализ с выделением главных компонент использовался для снижения размерности данных. Он позволил объединить сильно коррелирующие переменные, характеризующие различные аспекты состояния пациента (физические, психологические, социальные), в несколько интегральных факторов, что упростило оценку общего потенциала к восстановлению.

Метод максимального правдоподобия, как один из методов извлечения факторов, часто используется в медицинских исследованиях, особенно когда необходимо выявить зависимости между наблюдаемыми переменными и латентными конструктами.

Классификация регионов России по социально значимым заболеваниям

Россия — огромная страна с выраженной территориальной неоднородностью в социально-экономическом развитии и, как следствие, в показателях здоровья. Факторный анализ оказывается незаменимым инструментом для классификации регионов и выявления специфических «профилей» заболеваемости.

В одном из исследований факторный анализ был применен для классификации регионов России по социально значимым заболеваниям. В результате было выделено четыре группы (кластера) регионов, которые существенно различались:

• По уровню заболеваемости болезнями инфекционной и генетической этиологии: Некоторые регионы демонстрировали повышенную распространенность инфекционных заболеваний (например, туберкулез, ВИЧ), в то время как другие выделялись высокой долей генетических или хронических патологий.
• По общему уровню заболеваемости: Были выявлены кластеры с низким, средним и высоким общим уровнем заболеваемости.

Детализация этих результатов позволила выявить интересные закономерности:

• Определенные кластеры регионов характеризовались повышенной заболеваемостью злокачественными новообразованиями и алкоголизмом. Это указывает на возможную связь с экологической обстановкой, образом жизни и доступностью вредных привычек.
• Другие кластеры, преимущественно расположенные в Сибирском и Дальневосточном федеральных округах, демонстрировали высокий уровень заболеваемости наркоманией и сифилисом. Это может быть связано с особенностями миграционных потоков, социально-экономической депривацией и спецификой социальной среды.

Была также отмечена значительная территориальная неоднородность в показателях отдельных заболеваний. Например, различия в заболеваемости алкоголизмом и алкогольными психозами между субъектами РФ достигают 393,8 раза! По психическим расстройствам и расстройствам поведения этот разброс составляет 4,1 раза. Эти данные наглядно демонстрируют, что «средняя температура по больнице» не отражает реальной картины и что для разработки эффективных программ необходим регионально-ориентированный подход, который факторный анализ и помогает выявить.

Факторы риска для здоровья в сибирских регионах

Исследования, проведенные в сибирских регионах, представляют собой еще один пример практического применения факторного анализа для понимания взаимосвязей между здоровьем населения и социально-экономическими факторами. Помимо факторного анализа, здесь активно использовались методы сравнительного, корреляционного и регрессионного анализа для оценки связи коэффициентов смертности с различными факторами влияния.

В результате были выявлены статистически значимые факторы риска для здоровья населения в сибирских регионах:

• Проживание в неблагоустроенном жилье: Этот фактор коррелирует с повышенной заболеваемостью, особенно респираторными и инфекционными заболеваниями, а также с общим ухудшением качества жизни и психического здоровья.
• Высокий уровень безработицы и бедности: Эти социально-экономические индикаторы приводят к ограничению доступа к качественному питанию, медицинским услугам, образованию и, как следствие, к снижению общего уровня здоровья и повышению смертности.
• Экстремально высокая заболеваемость туберкулезом: Этот фактор часто связан с совокупностью неблагоприятных социально-экономических условий, таких как низкий уровень жизни, скученность проживания, недостаточное питание и затрудненный доступ к медицинским услугам.

Эти результаты показывают, как факторный анализ позволяет не просто констатировать факт заболеваемости, но и выявлять глубинные, комплексные причины, зачастую коренящиеся в социально-экономической сфере.

Интерпретация факторных нагрузок и вращение факторов

После извлечения факторов наиболее важным и творческим этапом является их интерпретация. Именно здесь «сырые» статистические данные превращаются в осмысленные выводы.

Ключевым инструментом для интерпретации является матрица факторных нагрузок. В этой матрице мы видим, насколько сильно каждая исходная переменная связана с каждым из выделенных факторов. Переменные с высокими абсолютными значениями факторных нагрузок на определенный фактор вносят наибольший вклад в его формирование и помогают понять его содержательный смысл. Например, если фактор имеет высокие нагрузки от переменных «уровень безработицы», «доля населения с доходами ниже прожиточного минимума» и «уровень преступности», то этот фактор можно интерпретировать как «социально-экономическая депривация» или «социальная напряженность».

Часто после первоначального извлечения факторы оказываются сложными для интерпретации, поскольку многие переменные могут иметь умеренные нагрузки на несколько факторов одновременно. Для упрощения этой структуры используется вращение факторов (ротация). Цель вращения — сделать так, чтобы каждая переменная имела высокую нагрузку только на один фактор и низкие нагрузки на все остальные. Это достигается за счет преобразования координат в факторном пространстве без изменения общей объясненной дисперсии.

Существуют различные методы вращения:

• Ортогональное вращение (например, Varimax): Поддерживает независимость факторов, то есть факторы остаются некоррелированными. Это предпочтительно, когда предполагается, что выявленные латентные конструкты не зависят друг от друга.
• Наклонное вращение (например, Oblimin, Promax): Позволяет факторам быть коррелированными, что часто более реалистично в социальных и экономических исследованиях, где латентные переменные могут взаимодействовать.

После вращения каждый фактор интерпретируется на основе тех переменных, которые имеют наибольшее влияние (самые высокие факторные нагрузки) на него. Важно не просто назвать фактор, но и дать ему содержательное описание, исходя из теоретических знаний и контекста исследования.

Наконец, качество модели факторного анализа оценивается по доле общей дисперсии, объясненной выделенными факторами. Чем выше эта доля (обычно выражается в процентах), тем лучше модель объясняет вариативность в исходных данных с помощью меньшего числа факторов. Высокая доля объясненной дисперсии (например, 60-70% и выше) свидетельствует о том, что модель хорошо улавливает основную структуру данных и факторы являются значимыми.

Ограничения, Источники Данных и Междисциплинарный Подход

Любое научное исследование, сколь бы глубоким оно ни было, имеет свои ограничения. Применение факторного анализа к такой сложной и многогранной проблеме, как заболеваемость, требует особого внимания к этим нюансам, а также к качеству используемых данных и широте исследовательского взгляда.

Ограничения факторного анализа и исследования

При проведении факторного анализа заболеваемости под влиянием социально-экономических факторов необходимо осознавать ряд методологических и концептуальных ограничений:

1. Неоднозначность причинно-следственных связей: Факторный анализ, как и большинство статистических методов, выявляет корреляции и взаимосвязи, но не всегда может однозначно установить причинно-следственную связь. Например, низкий доход может быть как причиной плохого здоровья, так и его следствием (из-за потери трудоспособности). Более того, высокий уровень экономического и демографического развития страны не гарантирует равенства в отношении здоровья, поскольку внутри благополучных обществ дифференциация в уровне здоровья часто отражает социально-экономическую дифференциацию.
2. Взаимосвязь факторов: Социально-экономические факторы редко действуют изолированно. Они тесно взаимосвязаны с другими детерминантами здоровья, такими как образ жизни (питание, физическая активность, вредные привычки), качество и доступность медицинской помощи, а также с условиями, сформировавшимися в раннем детстве. Например, бедность в детстве может привести к плохому образованию, что, в свою очередь, ограничивает доступ к здоровому образу жизни и качественной медицине во взрослом возрасте. Инфекционная заболеваемость и смертность, в частности, коррелированы с многочисленными социально-экономическими факторами, которые могут действовать одновременно и усиливать друг друга.
3. Качество и доступность данных: Факторный анализ очень чувствителен к качеству исходных данных. Пропуски, ошибки в измерениях, неполнота или устаревшие статистические данные могут существенно исказить результаты. В медицинско-социальных исследованиях часто возникают проблемы с сопоставимостью данных по разным регионам или временным периодам.
4. Проблема выбора переменных: Выбор социально-экономических показателей для анализа может быть субъективным. Включение нерелевантных или исключение важных переменных может привести к формированию некорректных факторов и ошибочным выводам.
5. Интерпретационная субъективность: Присвоение содержательного смысла выделенным факторам всегда содержит элемент субъективности и требует глубоких экспертных знаний в предметной области.
6. Репрезентативность выборки: Статистическая обработка медицинских исследований базируется на принципе, что выводы, верные для случайной выборки, верны и для генеральной совокупности (популяции). Однако, как отмечается, выбрать истинно случайную и при этом репрезентативную выборку очень сложно, особенно при изучении здоровья населения на больших территориях.

Надежные источники данных для анализа заболеваемости

Успешность и достоверность любого исследования напрямую зависят от качества и надежности используемых источников данных. Для анализа заболеваемости населения и ее социально-экономических детерминант следует отдавать предпочтение следующим категориям источников:

1. Научные статьи из рецензируемых журналов: Публикации, индексируемые в таких базах данных, как РИНЦ (Российский индекс научного цитирования), Scopus и Web of Science, прошли строгую экспертную оценку и содержат проверенные методологии и результаты. Примеры журналов: «Вопросы статистики», «Экономика региона», специализированные журналы по общественному здоровью и социологии.
2. Монографии и учебники: Фундаментальные труды по статистике, эконометрике, медицинской статистике, общественному здравоохранению от ведущих российских и зарубежных издательств. Они предоставляют глубокие теоретические основы и проверенные методологические подходы.
3. Официальные статистические сборники и данные:
   • Росстат (Федеральная служба государственной статистики): Основной источник макроэкономических, демографических и социальных показателей по России и ее регионам.
   • Региональные органы статистики: Предоставляют более детализированные данные по субъектам РФ.
   • Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ): Международные статистические данные, доклады и аналитические записки по глобальным и региональным тенденциям в здравоохранении.
   • Другие авторитетные международные организации: Например, Всемирный банк, Организация Объединенных Наций, Евростат.
4. Диссертации и авторефераты: Работы, прошедшие процедуру защиты, часто содержат оригинальные исследования, подробные методологии и обширные эмпирические данные по схожим тематикам.
5. Отчеты и аналитические записки научно-исследовательских институтов и государственных структур: Документы от профильных НИИ, министерств и ведомств, которые могут содержать специфические данные и результаты ведомственных исследований.

При работе с данными необходимо учитывать источники получения информации (статистические материалы, первичные медицинские документы, специальные разработки) и всегда оценивать их актуальность (избегать данных старше 10-15 лет, если это не исторический анализ) и методологическую прозрачность.

Междисциплинарный подход в изучении общественного здоровья

Изучение общественного здоровья и его детерминант — это задача, которая по своей сути выходит за рамки одной дисциплины. Для полноценного понимания проблемы и разработки эффективных решений необходим междисциплинарный подход.

1. Стык медицины и демографии: Разработка адекватных индикаторов здоровья и исследование его социальных детерминант требует интеграции медицинских знаний (нозология, патогенез, профилактика) с демографическими (рождаемость, смертность, миграция, структура населения).
2. Экономика и статистика: Эконометрика, как уже упоминалось, является ключевым инструментом, объединяющим экономическую теорию, статистику и математику. Она позволяет не только измерять, но и моделировать количественные взаимосвязи, что критически важно для оценки экономических последствий заболеваемости и эффективности инвестиций в здравоохранение.
3. Социология и психология: Понимание влияния социальных норм, культурных особенностей, поведенческих паттернов, уровня социальной сплоченности и психологического благополучия требует привлечения знаний из социологии и психологии.
4. География и экология: Оценка влияния экологической обстановки, пространственного распределения ресурсов и населения на здоровье невозможна без медико-географических методов.

Общественное здоровье может изучаться различными методами, которые систематизированы в группы: медико-демографические, медико-биологические, медико-географические, методы изучения заболеваемости, методы изучения физического развития и, конечно, социально-гигиенические. Только комплексное применение этих методов и интеграция знаний из разных областей позволит получить наиболее полную и объективную картину, необходимую для разработки обоснованных практических рекомендаций.

Заключение и Практические Рекомендации

Проведенный анализ убедительно подтверждает, что заболеваемость населения является сложным, многофакторным явлением, глубоко укорененным в социально-экономических условиях. Здоровье нации – это не просто совокупность индивидуальных состояний, а важнейший экономический ресурс и показатель устойчивого развития общества. Мы увидели, как преждевременная смертность приносит колоссальные экономические потери, а инвестиции в здоровый образ жизни и благоприятную социальную среду, наоборот, формируют долгосрочные дивиденды.

Теоретические модели, от концепции здоровья как человеческого капитала Гроссмана до материалистических и поведенческих подходов, единодушно указывают на определяющую роль социально-экономических детерминант. Низкий доход, безработица, плохие жилищные условия, низкий уровень образования и социальная изоляция – каждый из этих факторов, а чаще их совокупность, прокладывает путь к ухудшению здоровья, росту заболеваемости и снижению продолжительности жизни. Примеры из российского контекста, будь то влияние промышленной нагрузки на респираторные заболевания в Пермском крае или драматическая разница в смертности между городским и сельским населением, наглядно демонстрируют эту взаимосвязь.

Факторный анализ выступает как незаменимый инструмент для распутывания этого сложного клубка зависимостей. Он позволяет не только выявить скрытые, латентные факторы, лежащие в основе наблюдаемых показателей заболеваемости, но и количественно оценить их влияние. Различные виды факторного анализа, от эксплораторного до детерминированного метода цепных подстановок, предоставляют гибкий инструментарий для глубокого исследования. Примеры классификации российских регионов по профилю заболеваемости и выявления специфических факторов риска в Сибири демонстрируют прикладную ценность этого метода для разработки регионально-ориентированных политик.

Однако, как и любое мощное средство, факторный анализ требует ответственного применения. Ограничения, связанные с выбором переменных, репрезентативностью данных и интерпретационной субъективностью, подчеркивают важность методологической строгости и критического осмысления результатов. Только междисциплинарный подход, объединяющий знания статистики, эконометрики, медицины, социологии и географии, позволяет создать целостную и достоверную картину.

Практические рекомендации для органов здравоохранения и социальной защиты:

1. Разработка комплексных программ профилактики: На основе результатов факторного анализа необходимо создавать целевые программы, направленные не только на медицинские аспекты, но и на устранение выявленных социально-экономических факторов риска. Например, в регионах с высокой промышленной нагрузкой – меры по улучшению экологической ситуации и мониторингу респираторных заболеваний; в сельских районах – повышение доступности и качества первичной медико-санитарной помощи.
2. Инвестиции в образование и социальное развитие: Признать образование не только социальным благом, но и ключевым фактором здоровья. Разрабатывать программы повышения грамотности в вопросах здоровья, особенно среди групп населения с низким уровнем образования.
3. Адресная социальная поддержка: Учитывать, что такие факторы, как бедность, безработица и неблагоприятные жилищные условия, являются прямыми детерминантами здоровья. Развивать системы адресной социальной помощи, направленные на снижение социально-экономической депривации.
4. Развитие межведомственного сотрудничества: Для решения проблем общественного здоровья требуется координация усилий между министерствами здравоохранения, труда, образования, экономического развития, экологии и социальной защиты. Только совместные действия могут обеспечить синергетический эффект.
5. Систематический мониторинг и анализ: Регулярно проводить факторный анализ социально-экономических детерминант заболеваемости на региональном и федеральном уровнях, используя актуальные и надежные статистические данные. Это позволит своевременно корректировать политику и оценивать эффективность принятых мер.

Направления для дальнейших исследований:

• Разработка динамических моделей факторного анализа: Для изучения того, как социально-экономические факторы влияют на заболеваемость во времени, с учетом временных лагов и адаптационных механизмов.
• Пространственный факторный анализ: Исследование географических паттернов заболеваемости и их связи с пространственным распределением социально-экономических факторов.
• Моделирование с учетом микроданных: Использование данных на индивидуальном уровне для более тонкой оценки влияния специфических социально-экономических характеристик на здоровье.
• Интеграция качественных методов исследования: Дополнение количественного факторного анализа качественными исследованиями (например, интервью с экспертами, фокус-группы) для более глубокого понимания механизмов влияния и контекста.

Факторный анализ, применяемый с должной методологической строгостью и междисциплинарным подходом, способен не только раскрыть скрытые грани проблемы заболеваемости, но и стать фундаментом для создания эффективных, научно обоснованных стратегий по укреплению общественного здоровья и повышению качества жизни населения.

Список использованной литературы

1. АСУ Труд: Учебное пособие для вузов. М.: Экономика, 2003. 79 с.
2. Балинова В. С. Статистика в вопросах и ответах: Учеб. Пособие. М.: ТК. Велби, Изд-во Проспект, 2004.
3. Беляева В. В., Козырина Н. В., Соколова Е. В., Голиусова М. Д., Кулабухова Е. И. Результаты оценки реабилитационного потенциала пациентов, принимающих антиретровирусную терапию // Эпидемиология и Вакцинопрофилактика. 2025. Т. 15, № 3. С. 63–68. URL: https://vrach-library.ru/journals/epidemiologiya-i-vaktsinoprofilaktika/2025/3/30522/#
4. Блюмин С. Л., Суханов В. Ф., Чеботарёв С. В. Экономический факторный анализ: Монография. Липецк: ЛЭГИ, 2004. 148 с. URL: http://teoria-upravlenia.ru/lib/economicheskiy-faktornyy-analiz.pdf
5. Будаева Т. С. Факторы, определяющие состояние заболеваемости населения: социально-экономические и природно-климатические показатели // Вестник СВФУ. 2013. Т. 10, № 1. С. 132–137. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/faktory-opredelyayuschie-sostoyanie-zabolevaemosti-naseleniya-sotsialno-ekonomicheskie-i-prirodno-klimaticheskie-pokazateli/viewer
6. Волчатова И. В. РОЛЬ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ В ИЗУЧЕНИИ ОБЩЕСТВЕННОГО ЗДОРОВЬЯ // ХХI век. Техносферная безопасность. 2022. Т. 7, № 3 (27). С. 198–205. URL: https://niioz.ru/upload/iblock/d76/22.09.22_Volchatova.pdf
7. Галенко В. П. Управление персоналом и стратегия предприятия. СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 2004. 432 с.
8. Герчикова И. Менеджмент. М., 2003. 143 с.
9. Гусаров В. М. Статистика: Учебное пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
10. Двоерядкина Н. Н., Чалкина Н. А. Факторный анализ при исследовании структуры данных // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2017. № 3-1. С. 10–14. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/faktornyy-analiz-pri-issledovanii-struktury-dannyh/viewer
11. Зайцев Г. Работа с персоналом в современных условиях хозяйствования: Методические рекомендации. СПб., 2003. 142 с.
12. Кабаков В., Пороховник Ю., Зубов И. Менеджмент: проблемы, программа, решение. М., 2004. 216 с.
13. Каморников С. Ф., Каморников С. С. Эконометрика: учеб. пособие. М.: Интеграция, 2012. 262 с. URL: https://repository.gsu.by/bitstream/123456789/4609/1/%D0%AD%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%B2_%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%BE%D0%BC_%D0%BF%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B1%D0%B8%D0%B8.pdf
14. Кибанов А., Захаров Д. Формирование системы управления персоналом на предприятии. М., 2002. 269 с.
15. Кислицына О. А. Влияние социально-экономических факторов на состояние здоровья: роль абсолютных или относительных лишений // Социологические исследования. 2012. № 3 (335). С. 78–86. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-sotsialno-ekonomicheskih-faktorov-na-sostoyanie-zdorovya-rol-absolyutnyh-ili-otnositelnyh-lisheniy/viewer
16. Кокорев В. Краткий курс по менеджменту. Барнаул, 2003. 155 с.
17. Колосницына М. Г., Чубаров М. Ю. СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ СМЕРТНОСТИ ОТ ИНФЕКЦИОННЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ В РОССИЙСКИХ РЕГИОНАХ. URL: http://vestnik.mednet.ru/content/view/1299/30/lang,ru/
18. Коршакевич И. С., Пашковская О. В. Использование факторного анализа в информационных медицинских системах // Известия Транссиба. 2018. № 1 (33). С. 104–110. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-faktornogo-analiza-v-informatsionnyh-meditsinskih-sistemah/viewer
19. Котельникова О. В. Факторный анализ: оцениваем причины изменения показателей // Финансовый директор. 2021. №10. URL: https://www.fin-accounting.ru/article/103328-faktornyy-analiz-otsenivaem-prichiny-izmeneniya-pokazateley
20. Макроэкономическая статистика: Тексты лекций. Новосибирск: НГУЭиУ, 2007.
21. Максимова Т. Г., Попова И. Н. Эконометрика: учебно-методическое пособие. СПб.: Университет ИТМО, 2018. 70 с. URL: https://open.ifmo.ru/images/edu/econometrics_manual.pdf
22. Макушева Т. С., Галушина Е. Н., Апанович М. С. Факторный анализ социально значимых заболеваний в Российской Федерации // Вестник НГУЭУ. 2020. №2. С. 136–148. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/faktornyy-analiz-sotsialno-znachimyh-zabolevaniy-v-rossiyskoy-federatsii/viewer
23. Методические разработки ГосКомСтат РФ. М.: 2011. №1.
24. Методологически Росстата пояснения к данным о состоянии трудовых ресурсов. URL: http://www.gks.ru/free_doc/2010/b05_13/05-met.htm
25. Мхитарян В. С. Эконометрика: учебник. М.: Проспект, 2015. URL: https://publications.hse.ru/books/173981880
26. Моисеева Д. Ю., Троицкая И. А. Социально-экономические детерминанты здоровья // Вестник Тюменского государственного университета. Социально-экономические и правовые исследования. 2019. Т. 5, № 3 (19). С. 42–59. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sotsialno-ekonomicheskie-determinanty-zdorovya/viewer
27. Молчанова Е. В. Влияние социально-экономических и экологических факторов на медико-демографические тенденции в регионах России // Вестник Челябинского государственного университета. 2011. № 24 (239). С. 89–94. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-sotsialno-ekonomicheskih-i-ekologicheskih-faktorov-na-mediko-demograficheskie-tendentsii-v-regionah-rossii/viewer
28. Пастухова Е. Я. Взаимосвязь здоровья населения и социально-экономических факторов (на примере сибирских регионов) // Региональная экономика: теория и практика. 2016. № 11 (434). С. 126–140. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vzaimosvyaz-zdorovya-naseleniya-i-sotsialno-ekonomicheskih-faktorov-na-primere-sibirskih-regionov/viewer
29. Полюшкевич О. А. Систематизация социально-экономических факторов, определяющих нерав- // Вестник Забайкальского государственного университета. 2020. №11. С. 129–138. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sistematizatsiya-sotsialno-ekonomicheskih-faktorov-opredelyayuschih-nerav/viewer
30. Римашевская Н. М., Мигранова Л. А., Молчанова Е. В. Факторы, влияющие на состояние здоровья населения России // Проблемы прогнозирования. 2008. № 4. С. 83–97. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/faktory-vliyayuschie-na-sostoyanie-zdorovya-naseleniya-rossii/viewer
31. Российский статистический ежегодник. Стат. сб. М.: Росстат. 2011.
32. Салин В. Н., Шпаковская Е. П. Социально-экономическая статистика: Учебник. М.: Юрист, 2001.
33. Самородская И. В., Барбараш О. Л., Кашталап В. В. Взаимосвязь социально-экономических факторов и показателей смертности населения // Профилактическая медицина. 2017. № 1. С. 7–13. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vzaimosvyaz-sotsialno-ekonomicheskih-faktorov-i-pokazateley-smertnosti-naseleniya/viewer
34. Сиденко А. В., Башкатов Б. И., Метвеева В. М. Международная статистика: Учебник. М.: Издательство «Дело и сервис», 1999.
35. Социальная статистика: Учебник / Под. Ред. И. И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2007.
36. Социальные детерминанты здоровья — World Health Organization (WHO). URL: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/social-determinants-of-health
37. Социально-экономическая статистика: Практикум: Учеб. пособие/Под ред. В.Н. Салина, Е. П. Шпаковской. М.: Финансы и статистика, 2004.
38. Субботин С. И., Буянов А. А. Социально экономические факторы здоровья // Медицинские интернет-конференции. 2013. Т. 3. С. 1017–1018. URL: https://www.medconfer.com/node/21655
39. Теория статистики: учеб. / под ред. проф. Г.А. Громыко. 2-е изд., перераб. и доп. М.: ИНФРА-М, 2006. 476 с.
40. Тохарская Н. М., Солодоеа Н. Г. Стратегия фирмы в области управления человеческими ресурсами: Зарубежный опыт. Иркутск, 2002. 196 с.
41. Травин В., Дятлов В. Основы кадрового менеджмента. М., 2004. 253 с.
42. Факторный анализ — что это и как его проводить: виды и методы факторного анализа — Яндекс Практикум. URL: https://practicum.yandex.ru/blog/chto-takoe-faktornyy-analiz/
43. Факторы, влияющие на состояние здоровья населения. URL: https://www.adm-tavda.ru
44. Харченко Л. П. Статистика: учебное пособие. М.: Инфра-М, 2006. 384 с.
45. Чебунина М. В., Колесов В. А. СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ ЗДОРОВЬЯ НАСЕЛЕНИЯ // Научно-образовательный журнал для студентов и преподавателей «БШёКеЪ». 2021. №10. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sotsialno-ekonomicheskie-faktory-zdorovya-naseleniya-1/viewer
46. Шамаев И. Методы факторного анализа. URL: https://shamayev.ru/metody-faktornogo-analiza/
47. Шарафутдинова Н. Х. [и др.] Статистические методы в медицине и здравоохранении: учеб. пособие. Уфа: ФГБОУ ВО БГМУ Минздрава России, 2018. 131 с. URL: https://irbis.bashgmu.ru/site/pdf/bibl/Uchebno-metodicheskoe%20posobie/Statisticheskie_metody_v_medicine.pdf
48. Что такое факторный анализ? / Хабр. URL: https://habr.com/ru/articles/739194/