Haigekassa kindlustamata patsientide vigastuste andmete imputeerimine

Simple item page
dc.contributor.advisorLepik, Natalja, juhendaja
dc.contributor.advisorEigo, Natalja, juhendaja
dc.contributor.authorKirpu, Viktoria
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituutet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondet
dc.date.accessioned2018-06-27T13:45:22Z
dc.date.available2018-06-27T13:45:22Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractTöö eesmärk on Haigekassale saadetavate andmete täiendamine kasutades lisainformatsiooni allikana tervise infosüsteemi andmeid. Selleks on mõlema andmebaasi andmed omavahel ühendatud ning vastavalt sellele leitud paljudele Haigekassa andmebaasis ravikindlustuseta patsientide vanused. Vaadeldavat tunnust toovad välja tervise infosüsteemi epikriisid, kuid Haigekassa raviarvetel see info puudub. Nendele epikriisidele, kus patsientidele vanust ei õnnestunud leida, imputeeritakse puuduolevad andmed kolmel meetodil: üldine Hot-Deck omistus, lähima naabri meetod ja Hot-Deck omistus klassis kombineerituna lähima naabri meetodiga. Ühendamise protsessis suudeti leida vanused 5633 ravikindlustuseta patsiendi raviarvele ja vanuseta jäid 3515 raviarvet. Edasise analüüsi tulemuste põhjal otsustati kasutada üldise juhusliku Hot-Deck meetodiga saadud väärtusi, sest imputeerimiste simuleerimise katsel andis vaadeldav meetod kõige täpsemaid ja stabiilsemaid tulemusi.et
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10062/61033
dc.language.isoestet
dc.rightsopenAccesset
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Estonia*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ee/*
dc.subjectandmeanalüüset
dc.subjectstatistiline andmetöötluset
dc.subjectpuuduvad andmedet
dc.subjectvaatlusveadet
dc.subjectimputeerimineet
dc.subjectHot-Deck meetodet
dc.subjectlähima naabri meetodet
dc.subjectdata processingen
dc.subjectstatistical data processingen
dc.subjectmissing dataen
dc.subjectobservation errorsen
dc.subjectimputationen
dc.subjectHot-Deck methoden
dc.subjectnearest neighbour methoden
dc.subject.otherandmeanalüüset
dc.subject.otherstatistiline andmetöötluset
dc.subject.otherpuuduvad andmedet
dc.subject.othervaatlusveadet
dc.titleHaigekassa kindlustamata patsientide vigastuste andmete imputeerimineet
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesiset

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
kirpu_viktoria_bsc_2018.pdf
Size:
692.32 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.7 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download

Collections

LTMS bakalaureusetööd - Bachelor's theses.