Уровень здоровья населения относится к числу наиболее значимых направлений исследования в социальной статистике. Это важный показатель, который требует особо четкого внимания. 
Для того чтобы понять настоящую ситуацию в этой сфере, необходим ежегодный мониторинг данной области. Но так как простого сбора данных недостаточно, то нужен их анализ, а также установление различных взаимосвязей и выявление факторов, влияющих на те или иные показатели. 
Таким образом, уровень заболеваемости является одной из основных социальных проблем, которая главным образом влияет в целом на число населения.
Для анализа и обработки огромного количества регистрируемых признаков, необходимо воспользоваться удобным и четким методом главных компонент, он предполагает уменьшение размерности информации. 
Ниже приведены факторы, которые влияют на заболеваемость девочек 14-16 лет. Проанализируем данные Минздрава России за 2016 год. 
x₁ - группа заболеваний, вызываемых паразитами, а также инфекционные заболевания, чел.;
x₂ -  болезни системы крови, кроветворных органов и иммунного механизма, чел.; 
x₃ -  нарушения пищевого поведения и нарушения углеводного обмена, чел.; 
x₄ -  расстройства поведения и душевные расстройства, чел.;
x₅ -  нервные заболевания, чел.;
x₆ -  глазные заболевания, чел.;
x₇ -  ушные заболевания, чел.;
x₈ -  болезни системы кровообращения, чел.;
x₉ -  заболевания органов дыхания, чел.;
x₁₀ -  болезни органов пищеварения, чел.;
x₁₁ -  кожные заболевания, чел.; 
x₁₂ -  болезни мочеполовой системы, чел.;
x₁₃ -  последствия внешних причин (травмы), чел.;
Проанализируем данные Минздрава России за 2016 год. Для этого необходимо сформировать главные компоненты путем выделения наиболее значимых факторов и построить уравнения регрессии на главных компонентах. Метод главных компонент необходимо применить к исходным данным, реализуемым в прикладной программе STATISTICA с помощью пакета «Факторный анализ» (Многомерный разведочный анализ). Полученные собственные значения отражены в таблице 1.

Таблица 1 – Собственные значения

С помощью МГК было выделено всего 2 фактора. В данном случае 68,28%  общей дисперсии объясняется первым фактором, 7,97% – вторым фактором, Вместе все факторы объясняют 76% дисперсии.

Далее необходимо оценить значения факторных нагрузок и вычислить коэффициенты информативности для случая с двумя факторами. Главная компонента считается информативной, если коэффициент достаточно высокий Ки ≥ 0,65 ÷ 0,95. Исходя из условия информативности, только первые два фактора являются информативными, поэтому необходимо использовать вращения для факторных нагрузок. В результате после применения вращения «Варимакс исходных», получаем более высокие коэффициенты информативности у первого и второго факторов, это представлено в таблице 2.

Таблица 2 – Факторные нагрузки при варимакс исходных

При варимакс исходных коэффициенты информативности получаются достаточно хорошими для двух факторов, поэтому нет необходимости уменьшать количество факторов.
Переменные, которые вошли в каждую главную компоненту. 
К первой компоненте относятся: x₁ - группа заболеваний, вызываемых паразитами, а также инфекционные заболевания.; x₃ - нарушения пищевого поведения и нарушения углеводного обмена; x₅ -  нервные заболевания, чел; x₆ - глазные заболевания; x₇ - ушные заболевания; x₉ - заболевания органов дыхания; x₁₀ - болезни органов пищеварения; x₁₁ - кожные заболевания; x₁₂ - болезни мочеполовой системы; x₁₃ - последствия внешних причин (травмы). 
Ко второй компоненте относится x₄ - расстройства поведения и душевные расстройства, чел.;
Далее необходимо определить степень влияния каждого фактора на результативный признак y - число заболеваний, зарегистрированных у девочек 14-16 лет. Выведенная пошаговая регрессия с исключением представлена в таблице 3.

Таблица 3 – Итоги множественной регрессии

Отсюда следует, что значимым является только первый фактор. Полученное уравнение регресии имеет вид:

      (1)

Коэффициент детерминации R² =0,97 показывает, что 97% вариации результативного признака объясняется включенной в модель переменной (фактор 1), остальные 3% вариации объясняется неучтёнными в модели факторами.

Модель можно считать значимой, так как фактическое значение F- критерия Фишера превышает критическое при заданных степенях свободы и уровне значимости 97%.

Каждый коэффициент также можно считать значимым, так как критическое значение t-критерия Стьюдента меньше каждого фактического значения.
По вероятностному графику, который изображен на рисунке 1, видно, что значения остатков распределены достаточно равномерно и хорошо ложатся на график нормальных остатков.

Рисунок 1  Нормальный вероятностный график

Коэффициенты уравнения показывают, насколько изменится значение результативного признака при изменении величины факторного на 1 единицу. С уменьшением показателя f₁ на 1 единицу значение результативного признака уменьшится на 45283,8 ед. Влияние показателя f₂ оказалось незначительным и не вошло в окончательное уравнение.
Из уравнения видно, что первый фактор наиболее часто встречается как заболевание, зарегистрированное у девочек 14-16 лет. 
Можно сделать вывод, что в ходе данной работы были выделены две главные компоненты, что облегчило дальнейшую работу с моделью. Затем с помощью пошаговой регрессии с исключением были выделены наиболее существенные факторы и объяснено их влияние на результативный признак.

Производство строительных и других работ – этап формирования качества в строительстве. После отмены инструкции бальной оценки качества строительно-монтажных работ (СМР), руководствуются обязанностью обеспечить соответствие требованиям нормативных документов и проекта [10]. Решающее влияние на обеспечение качества СМР оказывает операционный контроль, при котором выявляются дефекты, причины их возникновения и существует возможность своевременного принятия мер по их устранению и предупреждению [11]. Этот контроль выполняют прораб, мастер и рабочие. Его наиболее эффективной формой является само-контроль исполнителей [12], но мастер и производитель работ также должны контролировать качество работ. При контроле со стороны производственного персонала неизбежно выявляются различные отклонения от требований нормативных документов и проекта. Обычно требуют устранить эти отклонения в устной форме с последующей проверкой их устранения, но целесообразнее фиксировать значения контролируемых параметров письменно, что позволяет накапливать информацию и обоснованно оценивать качество труда исполните-лей за тот или иной период времени.

Уровень качества СМР устанавливается по степени выполнения различных требований к их качеству [13], содержащихся в нормативных документах и проекте. Эти требования учитываются посредством использования соответствующих показателей. Каждый из таких показателей будем называть единичным показателем качества работ (ЕПКР). Часть требований имеет количественное выражение и отражается количественными показателями. Например, при выполнении каменных работ в число таких показателей входят отклонение поверхности и углов кладки от вертикали, размеры неровностей на вертикальной поверхности кладки, толщина швов и др.

Производимая продукция – основной результат трудовой деятельности. Поэтому показатели качества продукции, в нашем случае строительно-монтажных работ, должны учитываться при оценке качества труда исполните-лей работ. При этом, несмотря на то, что для оценки качества труда наряду с показателями качества продукции может быть использован широкий спектр других показателей, на начальном этапе применения такой оценки, например с целью стимулирования повышения исполнителями качества выпускаемой продукции, достаточно учѐта определяющих количественных показателей качества этой продукции.

При операционном контроле фактические значения ЕПКР могут отличаться от их нормативных или проектных значений. Вместе с тем требования нормативов и проекта к качеству СМР безусловно должны быть выполнены [14]. Работы, фактические значения ЕПК которых выходят за установленные пределы, подлежат исправлению и переделке. Однако, несмотря на устранение выявленных дефектов, оценка качества труда исполнителей при выполнении СМР должна осуществляться исходя из первоначально зафиксированных значений ЕПКР, поскольку именно они отражают качество труда, в результате которого дефекты появились.

Отклонения факта от нормы или проекта во многом формируются в процессе трудовой деятельности непосредственных исполнителей – бригад, звеньев, отдельных рабочих. Следовательно, сопоставляя нормативное или проектное значение ЕПКР с его фактическим значением, получим показатель качества труда бригады, звена или отдельного рабочего, который логично назвать единичным показателем качества труда (ЕПКТ). От совокупности используемых единичных показателей качества труда перейдѐм к его интегральному показателю при выполнении вида работ:

        Где Ки – интегральный показатель качества труда рабочих при выполнении вида работ;

Кi – единичный показатель качества труда рабочих, характеризующий отклонение фактического значения i-го ЕПКР от его нормативного или проектного значения при выполнении вида работ;

З_i – значимость i-го ЕПКР

Каждое предприятие нуждается во внедрении и развитии системы менеджмента качества [15]. Стимулирование труда рабочих на основе изложенного подхода к оценке его качества может стать элементом такой системы. Практическая проверка этого подхода показала, что результатом его применения явились заметные положительные изменения в качестве труда исполнителей. Эти изменения выразились, главным образом, в уменьшении количества раз-личных дефектов, выявляемых при операционном контроле качества СМР, на 30-35%, сокращении расхода отдельных видов материалов на 2-3% и в повышении выработки в натуральном измерении на 4-6%.