Page 110 - Blatnik, Patricia. 2020. Mreža slovenskih splošnih bolnišnic. Koper: Založba Univerze na Primorskem
P. 110
ža slovenskih splošnih bolnišnic
nejo na približno enaki ravni, torej pri 66,5 odstotkih učinkovitosti učin-
kovitih splošnih bolnišnic. Podobno velja za mere ekonomske učinkovi-
tosti, izračunane z metodo DEA, ki po letu 2010 začnejo padati, nato pa
v zadnjem letu opazovanja dosežejo svojo najvišjo vrednost, ki je na ravni
77,8 odstotka učinkovitosti učinkovitih splošnih bolnišnic.
Primerjava količnikov obeh metod ocenjevanja učinkovitosti splo-
šnih bolnišnic tako kaže, kako pomembno je, da ne uporabimo zgolj ene-
ga pristopa merjena učinkovitosti, ampak poskušamo ocenjevati količ-
nike učinkovitosti splošnih bolnišnic z uporabo več različnih pristopov.
Naša analiza torej potrjuje spoznanja Bauerja in soavtorjev (1998), ki za-
govarjajo tezo, da je pri izbiri metodologije treba uporabiti več različnih
pristopov, kar pomeni, da ni treba sprejeti odločitve o najboljši metodi
merjenja učinkovitosti. Na ta način preverimo konsistentnost rezultatov,
110 kar nam predstavlja dobro podlago pri nadaljnjem raziskovanju.
Preglednica 12: Povezanost mer ekonomske učinkovitosti ocenjene z metodo SFA in
metodo DEA
TE SFA AE SFA CE SFA TE DEA AE DEA CE DEA
TE SFA 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
AE SFA 0,014 0,169 0,565* 0,225* 0,771*
CE SFA 0,983* 0,157 0,138 0,713*
TE DEA 0,605* 0,464* 0,404*
AE DEA 0,229* 0,295*
CE DEA 0,468*
*Povezanost je statistično značilna
Za preverjanje konsistentnosti rezultatov metode SFA in metode
DEA smo izvedli Spearmanov korelacijski test, ki preverja povezanost
med ordinalnimi spremenljivkami. Spearmanov korelacijski test pred iz-
računom korelacije podatke oziroma vrednosti učinkovitosti izvajalcev
zdravstvene dejavnosti preoblikuje v rang, nato pa pri končnem izračunu
uporabi razliko med rangi različnih vrednosti. Ko je znotraj Spearmano-
vega koeficienta korelacije rangov statistična značilnost enaka ali manjša
od 0,005, govorimo o statistični povezanosti spremenljivk, ko je stopnja
značilnosti večja od 0,005, pa povezanost med spremenljivkami ni stati-
stično značilna (Lawrence 2013). Spearmanov korelacijski test smo upo-
rabili, ker temelji na korelaciji rangov, kar pomeni, da je v primerjavi z
nekaterimi ostalimi korelacijskimi testi robustnejši. Spearmanov kore-
lacijski koeficient je neparametrijski koeficient, kar je pomembno zlasti
nejo na približno enaki ravni, torej pri 66,5 odstotkih učinkovitosti učin-
kovitih splošnih bolnišnic. Podobno velja za mere ekonomske učinkovi-
tosti, izračunane z metodo DEA, ki po letu 2010 začnejo padati, nato pa
v zadnjem letu opazovanja dosežejo svojo najvišjo vrednost, ki je na ravni
77,8 odstotka učinkovitosti učinkovitih splošnih bolnišnic.
Primerjava količnikov obeh metod ocenjevanja učinkovitosti splo-
šnih bolnišnic tako kaže, kako pomembno je, da ne uporabimo zgolj ene-
ga pristopa merjena učinkovitosti, ampak poskušamo ocenjevati količ-
nike učinkovitosti splošnih bolnišnic z uporabo več različnih pristopov.
Naša analiza torej potrjuje spoznanja Bauerja in soavtorjev (1998), ki za-
govarjajo tezo, da je pri izbiri metodologije treba uporabiti več različnih
pristopov, kar pomeni, da ni treba sprejeti odločitve o najboljši metodi
merjenja učinkovitosti. Na ta način preverimo konsistentnost rezultatov,
110 kar nam predstavlja dobro podlago pri nadaljnjem raziskovanju.
Preglednica 12: Povezanost mer ekonomske učinkovitosti ocenjene z metodo SFA in
metodo DEA
TE SFA AE SFA CE SFA TE DEA AE DEA CE DEA
TE SFA 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
AE SFA 0,014 0,169 0,565* 0,225* 0,771*
CE SFA 0,983* 0,157 0,138 0,713*
TE DEA 0,605* 0,464* 0,404*
AE DEA 0,229* 0,295*
CE DEA 0,468*
*Povezanost je statistično značilna
Za preverjanje konsistentnosti rezultatov metode SFA in metode
DEA smo izvedli Spearmanov korelacijski test, ki preverja povezanost
med ordinalnimi spremenljivkami. Spearmanov korelacijski test pred iz-
računom korelacije podatke oziroma vrednosti učinkovitosti izvajalcev
zdravstvene dejavnosti preoblikuje v rang, nato pa pri končnem izračunu
uporabi razliko med rangi različnih vrednosti. Ko je znotraj Spearmano-
vega koeficienta korelacije rangov statistična značilnost enaka ali manjša
od 0,005, govorimo o statistični povezanosti spremenljivk, ko je stopnja
značilnosti večja od 0,005, pa povezanost med spremenljivkami ni stati-
stično značilna (Lawrence 2013). Spearmanov korelacijski test smo upo-
rabili, ker temelji na korelaciji rangov, kar pomeni, da je v primerjavi z
nekaterimi ostalimi korelacijskimi testi robustnejši. Spearmanov kore-
lacijski koeficient je neparametrijski koeficient, kar je pomembno zlasti
