CC BY
50
щщшш
1 и информационные
технологии
Медицинская статистика
&
>
Л.В. ВОРОНОВА,
аспирант, программист отдела сетевых технологий Сыктывкарского государственного университета, г. Сыктывкар, Россия, voronova@syktsu.ru Ю.В. ГОЛЬЧЕВСКИЙ,
к.ф.-м.н., доцент кафедры информационных систем Сыктывкарского государственного университета, г. Сыктывкар, Россия, yurag@syktsu.ru
СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ПРОЦЕССАХ УПРАВЛЕНЧЕСКОГО УЧЕТА НА ПРИМЕРЕ МЕДИЦИНСКОГО ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ ВУЗА
УДК 517.958:52/59
Воронова Л.В., Гольчевский Ю.В. Статистическое моделирование в процессах управленческого учета на примере медицинского подразделения ВУЗа (Сыктывкарский государственный университет, г. Сыктывкар, Россия)
Аннотация. На основе применения методологии структурного анализа и проектирования построены модели основных бизнес-процессов управленческого учета в медицинском подразделении ВУЗа. Обсуждены параметры, позволяющие оценить эффективность деятельности медицинского учреждения, построение прогнозных оценок спроса на медицинские услуги. Это позволяет определить экономическое влияние рассматриваемых услуг на получаемую прибыль. Реализована внешняя обработка, которая является элементом статистического моделирования и может быть использована в качестве дополнительной методической оценки управленческой информации.
Ключевые слова: управленческий учет, бизнес-процессы, методология структурного анализа и проектирования, модель регрессионного анализа, медицинские услуги, медицинское подразделение.
UDC 517.958:52/59
Voronova L.V, Golchevskiy Yu.V. Statistical modeling in management accounting processes by the example of the medical department of the educational institution (Syktyvkar State University, Syktyvkar, Russia)
Abstract. The models for the basic business processes of management accounting in the medical department of the university were constructed based on the structural analysis and design technique. The basic parameters for assessing the effectiveness of the medical institution was performed. estimates Constructing analysis model to predict of demand for medical services is described. It allows to determine the economic impact of the services for a profit.
The program, which is an element of statistical modeling, was realized. It can be used as an additional methodological evaluation of management information.
Keywords: management accounting, business processes, structured analysis and design technique, model regression analysis, medical services, medical department.
Введение
Деятельность организаций, в том числе и медицинских учреждений, должна основываться на применении эффективных методик, позволяющих поддерживать высокий уровень конкурентоспособности.
В представленной статье проводится исследование отдельных бизнес-процессов управленческого учета медицинского подразделения ВУЗа с использованием методов анализа и моделирования бизнес-процессов и статистического (корреляционного и регресси-
© Л.В. Воронова, Ю.В. Гольчевский, 2014 г.
Медицинская статистика
www.idmz.ru
гол 4, № 3
■■■■
гш
Рис. J. Упрощенная SADT-диаграмма процесса управленческого учета
в медицинском учреждении
онного) анализа. Работа выполнена на базе изучения данных профилактория Сыктывкарского государственного университета (Сыкт-ГУ), полученных в течении года. Изложенный материал может быть полезен сотрудникам управленческого аппарата медицинских организаций.
Анализ бизнес-процессов управленческого учета
Управленческий учет в медицинском учреждении должен опираться на информационные системы, которые обеспечивали бы финансово-управленческой, статистической и иной информацией лиц, отвечающих за управление ресурсами. Это способствует принятию рациональных решений по распределению финансовых средств и позволяет оценивать деятельность лечебно-профилактического учреждения и каждого его сотрудника.
Внесение корректив в механизмы управленческого учета в зависимости от меняю-
щихся условий как внутри, так вне учреждения, начиная с финансовых механизмов и заканчивая человеческими факторами, постоянно меняют текущую направленность организации учета [4, с. 14]. Для улучшения понимания содержания основных составляющих учета удобно применять методологию структурного анализ и проектирования SADT, включающую процесс моделирования основных бизнес-процессов. Существуют различные рекомендации по построению SADT-моделей бизнес-процессов, некоторые из которых приведены в [2, с. 19].
На рис. 1 представлена упрощенная SADT-диаграмма бизнес-процессов управленческого учета. Процесс можно разбить на три блока. На входе блока «Сбор и группировка первичных медицинских документов», являющегося начальным этапом построения основного процесса, — ресурсы, которые необходимо рационально перераспределить, и показатели, которые необходимо улучшить. На выхо-
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 47 ■
“■ и информационные
технологии
Медицинская статистика
Рис. 2. Контекстная диаграмма процессов управленческого учета в медицинском
подразделении («как должно быть»)
де — детализированная аналитическая информация, собранная в форме таблиц, диаграмм либо иной инфографики. На следующем этапе проводятся основные расчеты и анализ данных, осуществляется контроль проведения текущих взаиморасчетов, формируются сводные аналитические данные, которые являются входом последнего блока «Выработка ресурсосберегающей стратегии». На этом этапе руководитель определяет стратегию дальнейшего развития своей организации.
Анализ работы показал, что достаточно большое количество времени при «ручной» обработке данных затрачивается регистратором и экономистом, подготавливающим промежуточные аналитические данные, отчеты по пациентам, сверки по взаиморасчетам со страховыми компаниями и т.п.
Внедрение информационной системы «1C Медицина. Поликлиника» значительно упрощает сбор и подготовку данных, делает анализ эффективным и своевременным. Контек-
стная диаграмма процессов управленческого учета при этом приведена на рис. 2 (далее сокращение БД — база данных).
На декомпозиции этой диаграммы, представленной на рис. 3, видно, что работу сотрудников учреждения на большей части выделенных процессов можно автоматизировать с использованием информационной системы, которая позволяет свести к минимуму работу с бумажными документами и ручную обработку данных, ускорить процесс оказания медицинских услуг и улучшить деятельность профилактория в целом.
Сбор первичных документов производится бухгалтером, подготовленные первичные данные вносятся в систему. Регистратор, участвующий в процессе ведения учета пациентов и оказываемых услуг, фиксирует основные данные пациента (например, Ф.И.О., адрес, телефон, номер страхового полиса, соглашение), после чего в информационной системе формируются заказы на оказание медицин-
48
Медицинская статистика
www.idmz.ru
гол 4, № 3
■■■■
гш
Первичные
документы
БД пациентов
Федеральное законодательство в
Региональное законодательство в
ской услуги. Регистратор заносит данные в подсистему «Регистратура», а также работает в подсистеме «Медицинская организация».
В блоке «Формирование отчетных медицинских документов» (рис. 3) на основе имеющихся медицинских данных экономистом формируются отчеты в различных срезах данных. Экономист осуществляет работу в нескольких подсистемах: «Договоры и взаиморасчеты», «Маркетинг», «Контроль исполнения».
Основная роль в процессе «Анализ медицинской информации» отводится главному врачу или руководителю подразделения, который, опираясь на данные основной базы информации, осуществляет контроль деятельности подразделения по разным управленче-
ским параметрам в соответствии со стратегическими задачами. На основе получаемых данных принимается управленческое решение по достижению некоторой определенной цели. В подсистеме «Руководитель» главный врач может также осуществлять работу с отчетами руководителей подразделений и вести учет занятости сотрудников.
Завершающим этапом становится реализация управленческих механизмов. Руководитель, применяя методику управленческого учета, управленческую политику, законодательство в области здравоохранения и собственный опыт, реализует определенные решения путем расстановки основных акцентов на стратегически важных направлениях.
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 49 ■
“■ и информационные
технологии
Медицинская статистика
Дисперсия услуги
{медиц. услуга(1) = N *цена - (медицинская услуга(1)= N * цена/31 дн.)}2
{медиц. услуга(1) = N *цена - (медицинская услуга(1)= N * цена/31 дн.)}2
N — количество медицинских услуг (!) в день месяца
Рис. 4. Схема расчета дисперсии медицинской услуги за месяц
MAX — максимальное значение по медициской услуге, MIN — минимальное значение по медициской услуге
Рис. 5. Схема расчета коэффициента осцилляции
Анализ основных функциональных зависимостей управленческого учета в медицинском подразделении
Получение максимальной прибыли — одна из основных задач для коммерческих организаций (или подразделений). При ее решении особо важной и сложной может оказаться проблема поиска оптимального объема и времени предоставления медицинских услуг в условиях ограниченных ресурсов. Решение этой проблемы влияет на многие организационные аспекты (например, на штатный состав, график отпусков и т.п.) и позволяет
оптимально спланировать загруженность персонала, помещений и оборудования.
Здесь можно широко применять научные методы управления (эконометрический анализ, статистическое моделирование и т.п.) Проведение расчетов числовых характеристик выборок на примере отчетных данных позволяет дать количественное представление об эмпирических данных.
Кратко остановимся на некоторых основных параметрах, позволяющих оценивать эффективность деятельности учреждения.
Расчет среднего за месяц предоставляет возможность прогнозировать средний размер
50
Медицинская статистика
www.idmz.ru
гол 4, № 3
■■■■
гш
Среднее арифметическое выборок
Мануальный терапевт (m) Массажист 1(x) Массажист 3(x2) Магнит (mag) Шарко (sh) Гидромассаж (gidr) Солярий (sol) Эл. форез (forez) е Гинеколог (gin) Гинекологические процедуры (gin_maz) Ормед (ormed) Ингаляция (ing) Лазер (lazer) Озокерит (ozok) Тренажеры (tren)
1472,58 285,48 82,26 166,77 359,35 111,61 13,61 12,42 1209,68 75,81 60,65 56,15 43,23 116,13 113,23 421,29
Дисперсия
Характе- ристики Мануальный терапевт (m) Массажист 3(x2) Магнит (mag) Сауна (s) Сертификат (sert) Терапевт (ter) Солярий (sol) Ъ В > Ормед (ormed) о; х ZT £ CD 0 1 X Тренажеры (tren) Вес, рост (ves) Гипокси (gip) (шд) w/g
Дисперсия 3872231,18 647506,13 40186,45 3721 1,83 648921,73 36730,18 8719,83 838,06 1582,80 14129,03 269586,24 3,92 5161,29 364,73
Дисперсия (ген. сов.) 3747320,50 626628,51 38890,1 1 3601 1,45 627991,68 35545,31 8438,54 811,03 1531,74 13673,26 260899,91 3,80 4994,80 352,97
Среднеквадратичное отклонение
Мануальный терапевт (m) Массажист 2(x1) Магнит (mag) Терапевт (ter) Шарко (sh) Гидромассаж (gidr) Солярий (sol) е О q . „ 0 “с* ф CD 1 X X ZT £ CD 0 1 X Лазер (lazer) Тренажеры (tren) Индуктотерап ия (indyk) УВЧ (yvch) Справки, прочие (sprav)
1565,14 340,07 303,73 149,55 605,70 141,66 75,97 882,33 252,55 91,23 199,10 1064,76 27,74 73,88 164,91
Рис. 6. Данные расчетов среднего арифметического, дисперсии и среднеквадратического отклонения
прибыли по каждой медицинской услуге. Средние значения не дают полной информации о варьирующем признаке.
Размах вариации — разность между максимальным и минимальным вариантами выборки [3, с. 12]. Расчет этого параметра позволяет оценить значения выборки по максимальному и минимальному значениям и представляет информативную базу для расширения политики управленческого учета в срезе колебания оказываемых медицинских услуг.
Дисперсия позволяет выявить уровень отклонения размера прибыли по определенной медицинской услуге от среднего размера прибыли. На рис. 4 приведен пример способа оценки величины, на которую рассматриваемый размер прибыли по медицинской услуге отличается от его среднего размера прибыли.
Коэффициент осцилляции отражает относительную меру колеблемости крайних наибольших (MAX) и наименьших (MIN) значений выборок исследуемых медицинских услуг вокруг их среднего значения (рис. 5).
Рассмотрим практическую пользу от применения этих параметров.
На рис. 6 в качестве примера приведен расчет арифметического среднего для отчетного периода, дисперсии и среднеквадратического отклонения (на рисунке также приведены условные названия услуг, используемые далее).
Среднее значение по определенной услуге объясняет возможность дополнительно получить прибыль в таком же размере или прогнозировать в следующем году размер большей величины прибыли при реализации
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 51 ■
гш
Медицинская статистика
и информационные
технологии
> управленческих решений, направленных на увеличение спроса на данную услугу. Аналогичные выводы могут быть сделаны для остальных месяцев, что позволяет ориентироваться при расстановке приоритетов и задач в текущих и долгосрочных планах организации.
Расчет среднего арифметического дает количественное представление о рассматриваемых выборках. Как видно из рис. 6, набольшее среднее арифметическое наблюдается для значений услуг мануального терапевта и услуг ЛФК. Это позволяет оценить в конкретный отчетный период степень разброса значений медицинских услуг относительно центра распределения в каждой из выборок.
На примере расчетных данных за месяц имеется возможность реализовать различные управленческие решения:
• зная наибольшее значение среднего за рассматриваемый месяц, можно спрогнозировать теоретический размер прибыли на каждый месяц по определенным услугам, то есть знать, что наибольший средний источник дохода за конкретный месяц возможен за счет предоставления определенных услуг (например, мануального терапевта из данных на рис. 6);
• зная наименьшее значение среднего за рассматриваемый месяц, имеется возможность улучшить условия реализации данных услуг (закупка необходимого оборудования, медикаментов, предварительное повышение квалификации персонала, увеличение заработной платы, внедрение новых методик и технологий в деятельности и т.п.);
• затраты на закупку оборудования могут быть покрыты за счет прибыли, полученной от реализации тех медицинских услуг, которые приносят наибольший размер прибыли в определенный интервал времени;
• реализация дополнительного спектра смежных медицинских услуг.
Дисперсия характеризует меры колебания спроса на определенную категорию медицинской услуги, что соответственно позволяет
построить прогнозы относительно рассчитанного среднего квадрата отклонения значений выборок медицинских услуг от их среднего арифметического.
Например, пусть по данным видно, что значение дисперсии по услугам мануального терапевта в мае было меньше, чем в июне и апреле, то есть наблюдается увеличение диапазона по данной услуге. Подобный результат может получиться вследствие сильного разброса спроса на эту услугу в течение июня. Сравнение относительно мая, апреля позволяет предположить, что в июне спрос на данную услугу выше. Также видно, что рассеяние значений в мае меньше, чем в июне. Данная характеристика позволяет определить по отчетным периодам отклонение значений прибыли в рублях.
Сопоставление стандартного отклонения и среднего арифметического значения каждого вида медицинских услуг является относительной мерой рассеяния оказываемой категории медицинских услуг.
Возможные управленческие решения могут строиться на анализе величины и причин отклонения предполагаемой прибыли от среднего значения прибыли по определенным услугам, например:
• большое значение дисперсии в некотором месяце (относительно соседних) говорит о том, что данная услуга, вероятно, больше пользуется спросом именно в данном месяце или на это могли повлиять различные другие постоянные (например, традиционный период отпусков или другие сезонные факторы) или временные факторы;
• меньшее значение дисперсии может являться следствием оказания меньшего количества услуг или неравномерного спроса в течение месяца, что требует дополнительного анализа.
Коэффициент вариации используется как показатель однородности выборочных значений и определяет средний уровень прибыли за период (например, за день) по каждому из
52
Медицинская статистика
www.idmz.ru
гол 4, № 3
■■■■
гш
видов предоставляемых услуг. Если его значение превышает допустимое значение (33%), то это говорит о неоднородности совокупных выборок. Чем больше значение, тем относительно больший разброс и меньшая вырав-ненность значений в выборках, характеризующих те или иные медицинские услуги. Например, если значения коэффициента вариации по услугам мануального терапевта менее 33% — оказание услуг мануального терапевта предоставлялось в течение рассматриваемых месяцев равномерно, размер прибыли в каждый день месяца практически одинаков.
В случае одинакового среднего значения по оказанию некоторой медицинской услуги в течение нескольких месяцев коэффициент вариации позволяет определить, в какой из них услуга была оказана большему количеству пациентов.
Расчет коэффициента осцилляции отражает относительную меру изменяемости крайних значений (максимального и минимального) выборок рассматриваемых услуг вокруг их среднего значения.
Коэффициент асимметрии является безразмерной величиной, характеризующей асимметрию распределения данной случайной величины. Коэффициент асимметрии используется как статистический показатель, позволяющий оценить возможные отклонения по размеру получаемой прибыли относительно меньшего ожидаемого результата. Например, значение коэффициента в выборке по услугам индуктотермии имеет положительное значение, равное 4,36, что с экономической точки зрения говорит о самых высоких доходах, считающихся более вероятными, чем низкие, и наоборот.
Возможные управленческие выводы:
• коэффициент вариации с низким значением колеблемости за некоторый период гарантирует прибыль по рассматриваемой услуге за этот период;
• коэффициент осцилляции с малым значением колеблемости говорит, что размер при-
были по рассматриваемой услуге за некоторый период времени будет близок к среднему значению размера прибыли и, скорее всего, не будет резких «скачков» в ее значениях;
• если коэффициент асимметрии незначителен, то нельзя точно сказать, что стало причиной асимметричности (спрос на услугу оказался меньше), требуется дополнительный анализ возможных причин.
Таким образом, расчет характеристик положения и рассеивания способствует детализации и систематизации числовой информации, являющейся основной информационной единицей управленческого учета.
Корреляционная матрица
Для нахождения оптимального распределения объема оказанных медицинских услуг можно выявить взаимосвязь между оказываемыми видами услуг и прибылью.
Для двух случайных величин х (виды услуг) и у (размер прибыли) корреляционный анализ состоит из следующих этапов [5]:
• построение корреляционного поля и составление корреляционной таблицы;
• вычисление выборочного коэффициента корреляции;
• проверка статической гипотезы о значимости корреляционной связи.
Для выявления взаимосвязи обычно применяют расчет парных коэффициентов корреляции, применяемых в эконометрическом анализе.
В качестве меры для степени линейной связи двух переменных используется коэффициент их корреляции.
На первом этапе производится формирование исходных таблиц. В таблицах содержатся отчетные данные за несколько месяцев. В каждой из таблиц в столбцах представляют значения медицинских услуг в стоимостном выражении, а в последнем столбце — размер прибыли.
В качестве примера проведем корреляционный анализ для установления связи между выбранными переменными — получаем
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 53 ■
I и информационные
технологии
Таблица 1
Корреляционная матрица зависимости
Мануальный терапевт (m)
Сертификат (serf)
Терапевт (ter)
Массажист 1 (x)
Массажист 2 (x1)
Шарко (sh)
Гидромассаж (gidr)
Солярий (sol)
Магнит (mag)
КУФ (kyf)
Эл/форез (forez)
Дарсонваль ультразвук (ars)
Электросон/трансаир
(elect)
Озон (ozon)
Сауна (s)
1,00
0,01
0,14
0,30
0,22
-0,01
0,08
0,01
0,21
0,39
0,50
1,00
0,08
0,09
-0,08
0,53
-0,17
0,40
0,35
0,33
0,13
1,00
0,16 1,00
0,20 -0,05 1,00
0,45 0,08 0,35 1,00
0,42 -0,04 0,72 0,39 1,00
0,55 0,03 0,37 0,76 0,35 1,00
0,32 0,21 0,51 0,31 0,25 0,27 1,00
0,48 0,19 0,26 0,24 0,12 0,28 0,75 1,00
Выручка (у)
0,21 0,35 0,49 0,13 0,24 0,20 0,46 0,39 1,00
0,02 -0,02 0,68 -0,04 0,26 0,46 0,71 0,39 -0,08 0,05 -0,09 1,00
| -0,08 0,13 0,43 -0,13 0,47 0,30 0,39 0,51 0,28 0,32 0,16 0,23 1,00
1-0,02 -0,17 0,30 -0,15 0,50 0,22 0,41 0,24 0,24 -0,06 0,14 0,17 0,40 1,00
0,10 0,47 0,36 0,14 0,56 0,56 0,37 0,59 0,74 0,69 0,47 0,12 0,40 0,06 1,00
0,07 0,42 0,61 0,12 0,23 0,58 0,40 0,53 0,27 0,30 0,29 0,58 0,17 0,04 0,43 1,00
0,44 0,49 0,64 0,32 0,55 0,73 0,45 0,69 0,54 0,49 0,46 0,46 0,45 0,34 0,64 0,64 1,00
корреляционную матрицу зависимости прибыли от объясняющих переменных для отчетного периода, например, февраль, исходя из табличных данных в первичной документации (см. таблицу 1).
Для расчета коэффициентов корреляции можно использовать метод «Корреляция» из «Пакета анализа» Microsoft Office Excel.
Далее оценим зависимость между прибылью медицинского подразделения и медицинскими услугами (объясняющие перемен-
ные). Слабая положительная линейная связь наблюдается между прибылью и некоторыми видами медицинских услуг в диапазоне от 0,32 до 0,39. Например, прибылью и услугами массажиста (0,32), озонотерапией (0,34), услугами солярия (0,69). Сильная положительная линейная связь наблюдается только между прибылью и водной лечебной процедурой (душ Шарко). Наблюдается явление мультиколлинеарности: существует сильная линейная положительная зависимость между услу-
54
Медицинская статистика
www.idmz.ru
гол 4, № 3
■■■■
гш
гами гидромассажиста и массажиста (коэффициент корреляции равен 0,72) и услугами дарсонваль, ультразвук и услугами гидромассажиста — 0,71, услугами сауны и услугами с применением магнитов — 0,74 и др.
Аналогично могут быть проведены расчеты с использованием корреляционных матриц для всех месяцев. В матрице каждого месяца описывается слабая положительная или сильная положительная линейные связи между услугами.
Практическая польза от проведения описанных расчетов состоит в определении степени взаимосвязи между выбранными видами услуг и размером прибыли. Это определяет некоторую качественную оценку, позволяющую прогнозировать работу в последующие отчетные периоды. Политика управленческого учета в зависимости от выявленного спроса на определенные медицинские услуги в определенном временном периоде может быть скорректирована так, чтобы обеспечить наилучшие условия для оказания именно этих услуг в период наибольшего спроса на них. Так можно построить прогнозные оценки спроса на медицинские услуги для всех отчетных периодов. Далее можно определить экономическое влияние рассматриваемых категорий медицинских услуг на размер прибыли (результирующий фактор) путем построения уравнения множественной регрессии. Значения экономических переменных определяются обычно влиянием не одного, а нескольких объясняющих факторов. Теоретическое уравнение множественной линейной регрессии имеет вид [3, с. 57]:
у = а0 + ах + а2 х2 + ... + атхт + е,
где а — вектор неизвестных параметров размерности, который представляет категории медицинских услуг, е — случайная ошибка.
Регрессионный анализ проводится пошагово. На каждом шаге строится уравнение множественной регрессии. Для анализа общего качества линейной регрессии обычно используют коэффициент детерминации.
Для определения статистической значимости коэффициента детерминации R2 проверяется нулевая гипотеза для ^-статистики (статистики Фишера).
Для проверки этой гипотезы при заданном уровне значимости по таблицам находится критическое значение FKpum, и нулевая гипотеза. Смысл проверяемой гипотезы заключается в том, что все коэффициенты линейной регрессии, за исключением свободного члена, равны нулю.
Для анализа статистической значимости полученных коэффициентов множественной линейной регрессии необходимо оценить дисперсию и стандартные отклонения коэффициентов а. Для проверки нулевой гипотезы для каждого из коэффициентов а рассчитываются ^-статистики. Если число степеней свободы достаточно велико (не менее 8-10), то при 5%-ном уровне значимости и двусторонней альтернативной гипотезе критическое значение ^-статистики приблизительно равно двум. Оценку можно приближенно считать незначимой, если ^-статистика по модулю меньше единицы, и весьма надежной, если модуль ^-статистики больше трех [3, с. 59].
Алгоритм построения линейной регрессии включает нахождение модели регрессионного анализа и t-статистики на каждом шаге с последующим изменением модели после исключения переменных. Из полученных данных модели регрессионного анализа производится оценка коэффициента детерминации — если коэффициент близок к единице, то это свидетельствует о наличии зависимости между выбранными переменными (медицинскими услугами) и объясняемой переменной (прибылью).
В качестве примера приведем полученное итоговое уравнение по данным нашего изучаемого профилактория за декабрь (расшифровка переменных дана на рис. 6):
у = 135,06 + 15,28 ■ fizio + 20,19 ■ sol +
+ 5,31 ■ bio - 5,46 ■ ars + 3,48 ■ vk + 5,03 ■
■ gin_maz + 2,63 ■ s + 1,19 ■ Ifk + 1,18 ■ sprav. УГ
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 55 ■
щщшш
1 и информационные
технологии
Медицинская статистика
Таблица 2
Расчет выручки по определенным значениям услуг
а fizio sol bio ars vk gin_maz s Ifk sprav
У 15,28 20,19 5,31 -5,46 3,48 5,03 2,63 1,19 1,18
40 635,06 1000 1000 1000
81 000 135,1 2000 2000 2000
121 500 3000 3000 3000
202 500 5000 5000 5000
Рис. 7. Интерфейс «Исходные данные» для регрессионного анализа
Из него следует, что прибыль увеличивается, если востребованы услуги физиотерапевта, услуги солярия и лечения с помощью прибора «Биоптрон»: прибыль увеличивается на 15,28, 20,19 и 5,31 тыс. руб., соответственно. Коэффициент при переменной «лечение методом лечебного воздействия высокочастотным переменным импульсным током высокого напряжения» принимает отрицательное значение -5,46 тыс. руб., что говорит о том, что данная услуга в этом месяце востребована крайне редко.
С экономической точки зрения этому могло способствовать высокая цена за услугу и/или отсутствие потребности в ней у пациентов.
За счет оказываемой процедуры внутривенной капельной инфузии размер прибыли подразделения увеличивается на 3,48 тыс. руб., за счет гинекологических процедур — на 5,03 тыс. руб., услуг сауны — на 2,63 тыс. руб. Из табл. 2 видно, что размер выручки изменится при подстановке значений в полученное уравнение.
56
Медицинская статистика
Подстановка значений при наибольших коэффициентах переменных является наиболее показательной. Например, наибольшими коэффициентами являются коэффициенты при следующих переменных: услуги физиотерапевта (15,28), услуги солярия (20,19), услуги гинекологии (5,03). Эти коэффициенты оказывают наибольшее влияние на размер выручки. Таким образом, если предположить, что в определенном месяце подставить значение 1000 рублей по каждой из указанных услуг, то можем предположить размер выручки — 40 635 рублей за счет оказания этих медицинских услуг, если 2000 рублей, то выручка 81 000 рублей, а если 5000 рублей, то размер выручки составит 202 500 рублей.
Из итоговой модели видно: наибольшее влияние на размер прибыли оказывают услуги солярия, физиотерапевта, следовательно, социальная эффективность в декабре обеспечивается за счет результатов хозяйственной деятельности и соответствия социальным целям пациентов по данным видам услуг.
Обработка «Парный регрессионный анализ»
В результате проведенного исследования разработано программное решение в виде внешней обработки для технологической
www.idmz.ru
гол 4, № 3
■■■■
гш
платформы 1C, которая выполняет вышеописанные расчеты.
Обработка дает возможность построить регрессионную модель, позволяющую определить функциональные зависимости между двумя группами переменных величин xt и у. Детализация зависимостей является единичным инструментом принятия управленческих решений.
На вкладке внешней обработки «Исходные данные» производятся расчеты выборочных характеристик: среднее арифметическое, дисперсии, стандартное отклонение и другие промежуточные вычисления (рис. 7). На вкладке «Дополнительные данные» приводятся рассчитанные значения других коэффициентов регрессии.
Заключение
Представленные элементы анализа дают возможность прогнозировать спрос на конкретные виды медицинских услуг в определенный интервал времени и определять степень влияния рассматриваемой услуги на общий размер прибыли медицинского подразделения. Это позволяет корректировать управленческие решения (например, своевременно подготавливать все необходимые ресурсы: оборудование, персонал, медикаменты и т.д.) так, чтобы пациенты могли максимально полно получать востребованные ими услуги.
ЛИТЕРАТУРА
1. Булгакова С.В. Управленческий учет. — Воронеж: Изд. ВГУ, 2001. — 176 с.
2. Бабенко В.В. Практический анализ бизнес-процессов. Сборник задач и упражнений. — Сыктывкар: Изд-во Сыктывкарского ун-та, 2010. — 290 с.
3. Котырло Е.С. Эконометрика: учеб. пособие. — Сыктывкар. Изд-во Сыктывкарского ун-та, 2005. — 194 с.
4. Яковлев Е.П., Винокуров Б.Л. Управленческий учет медицинского учреждения (основы организации). — М: Медицина, 2000. — 144 с.
5. Корреляционный анализ//Большая Советская Энциклопедия (цитаты). URL: http://oval.ru/enc/89736.html (Дата обращения: 22.11.2013).
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 57 ■
