Diana_Sokurova_magistrit%C3%B6%C3%B6_2020_kokkuvote.pdf

Type: Document | Status: ready

37

Kokkuvõte Käesolevas magistritöös uuriti, milline neljast meetodist sobib tervishoiutöötajate aruandlus- koormuse vähendamiseks. Vaadeldi veerevat ja kahe hetke disaini, millest kumbagi rakendati
üldkogumis kahel erineval viisil. Veerevat disaini 1 rakend ati kogu üldkogumis, veerev at disaini 2 aga üksnes üldkogumi osas. Kahe hetke disaini 1 ja 2 hinnangud avaldati kahel erine- val meetodil . Üldiselt avaldusid hinnangud kaalutud lineaarkombinatsiooni kujul. Erinevate kaalude mõju uuriti katseliselt. Aruandluskoormuse vähendamiseks kasutati andmeesitajate ehk tervishoiuasutuste kaasamist erinevatel aastatel. Osa tervishoiuasutustest otsustati küsitleda paaritutel aastatel ja teine osa paarisaastatel. Selleks, et valida , milline asutus millal küsitleda, rakendati jagamisalgoritmi . Algortim jaotab asutused määratud numbrilise tunnuse järgi nii, et selle tunnuse kogusumma mõlemas pooles oleks võimalikult sarnane. Vaadeldi eraldi kahte tunnust: isikute arvu ja objek- tide arvu asutuses, kus objektiks on isik erinevatel ametitel (andmetabeli rida). Selgus, et tule- mused ei sõltu jagamisel kasutavatest tunnustest, mistõttu tulevikus piisab algoritmi realiseeri- misel objektide arvu põhi se jagamisviisi kasutamisest. Seda tuleks eelistada ka selle lihtsuse tõttu, kuna objektide arv on sama, mis ridade arv.
Teiseks väljakutseks magistritöös vaadeldud meetodite rakendamisel oli aastatega muutuv and- mestik. Uute asutuste jaoks tuli määrata, millisel aastal nendelt aruannet küsida. Küsitlemis- aasta valiti lähtuvalt sellest, kui palju asutusi ja milliste töötajate või objektide arvudega, oli vaadeldaval aastal lõpetanud tegevuse või ei töötanud.
Käesoleva töö raames uuriti kolme parameetri hindamist: tervishoiutöötajate arv, tegelikult täidetud ametikohtade arv ja keskmine vanus.
Tervishoiutöötajate arvu hindamisel andsid täpseimaid tulemusi veereva disainiga 2 saadud hinnangud, kus vaadeldava aasta kaal oli 60%. Tegelikult täidetud ametikohtade hinda misel andsid täpseimaid tulemusi veereva disainiga 1 saadud hinnangud , kus vaadeldava ja sellele eelneva aasta kaalumiseks kasutati ainult tervishoiutöötajate arvust tulenevaid kaalusid.
Keskmise vanuse hindamiseks kasutatud kolme meetodi hinnangud olid kõik sarnase täpsusega. Kuna keskmine vanus sõltub tervishoiutöötajate arvu hinnangust, mille jaoks oli parim veerev disain 2, siis ka keskmise vanuse jaoks on mõttekas neist valida veerev disain 2.

38

Kokkuvõttes võib järeldata, et parimaks antud töös uuritud meetodiks on veerev disain 2. Parem tulemus on tingitud sellest, et suuri asutusi (haiglaid) küsitletakse igal aastal. TAI otsib aktiivselt võimalusi nii asutuste kui ka andmekogujate koormuse vähendamiseks. Käesolevas magistritöös uuritud meetodid tõestasid, et asutusi on võimalik küsitleda osaliselt, säilitades samal ajal vajaliku statistilise informatsiooni ja selle kvaliteedi. Antud töö raames ei uuritud, milliseid tulemusi annavad vaadeldud meetodid erinevate osakogumite lõikes. Meetodite käitumist on võimalik veelgi parandada, uurides teisi viise asutuste jagamiseks ja kattuva osa väljavalimiseks. Ei ole välistatud teiste statist iliste, näiteks aegridadel põhinevate meetodite kasutamine.