Uchebnoe_posobie_Obschestvennoe_zdorovye_i_zdravookhranenie

Средняя ошибка средней арифметической величины определяется по формуле:где σ - среднеквадратическое отклонение, n - число наблюдений

Ошибка относительного показателя определяется по формуле:где p - показатель,

выраженный в %, ‰, %оо и т.д.; q = (100 - р), при p выраженном в %; или (1000 - р), при p выраженном в ‰ или (10000 - р), при p выраженном в %оо и т.д.

При числе наблюдений меньше 30 ошибки репрезентативности определяются соответственно по формулам:

По величине ошибки репрезентативности определяют, насколько результаты, полученные при выборочном наблюдении, отличаются от результатов, которые могли бы быть получены при проведении сплошного исследования всех без исключения элементов генеральной совокупности.

Определение доверительных границ М и Р.

Доверительные границы – границы средних (или относительных) величин, выход за пределы которых вследствие случайных колебаний имеет незначительную вероятность.

Формулы определения доверительных границ представлены следующим образом:

для средних величин (М): Мген = Мвыб ± tm

для относительных показателей (Р): Рген = Рвыб ± tm ,

где Мген и Рген - соответственно, значения средней величины и относительного показателя генеральной совокупности;

Мвыб и Рвыб - значения средней величины и относительного показателя выборочной совокупности;

m - ошибка репрезентативности;

t - критерий достоверности (доверительный коэффициент).

Данный способ применяется в тех случаях, когда по результатам выборочной совокупности необходимо судить о размерах изучаемого явления (или признака) в генеральной совокупности.

Обязательным условием для применения способа является репрезентативность выборочной совокупности. Для переноса результатов, полученных при выборочных исследованиях, на генеральную совокупность необходима степень вероятности безошибочного прогноза (Р), показывающая, в каком проценте случаев результаты выборочных исследований по изучаемому признаку (явлению) будут иметь место в генеральной совокупности.

При определении доверительных границ средней величины или относительного показателя генеральной совокупности, исследователь сам задает определенную (необходимую) степень вероятности безошибочного прогноза (Р).

11



Заданной степени вероятности (Р) безошибочного прогноза соответствует определенное, подставляемое в формулу, значение критерия t, зависящее также и от числа наблюдений.

При n > 30 степени вероятности безошибочного прогноза Р = 99,7% - соответствует значение t = 3, а при Р = 95,5% - значение t = 2.

При n < 30 величина t при соответствующей степени вероятности безошибочного прогноза определяется по специальной таблице Н.А. Плохинского (таб.1).

Таблица 1.

Значение критерия t для трех степеней вероятности (по Н. А. Плохинскому)

Оценка достоверности разности результатов исследования применяется в тех случаях, когда необходимо определить, случайны или достоверны (существенны), т.е. обусловлены какой-то причиной, различия между двумя средними величинами или относительными показателями.

Обязательным условием для применения данного способа является репрезентативность выборочных совокупностей, а также наличие причинно-следственной связи между сравниваемыми величинами (показателями) и факторами, влияющими на них.

Формулы определения достоверности разности представлены следующим образом:

Если вычисленный критерий t более или равен 2 (t ≥ 2), что соответствует вероятности безошибочного прогноза Р равном или более 95% (Р ≥ 95%), то разность следует считать достоверной (существенной), т.е. обусловленной влиянием какого-то фактора, что будет иметь место и в генеральной совокупности.

12



При t < 2, вероятность безошибочного прогноза Р < 95%, это означает, что разность недостоверна, случайна, т.е. не обусловлена какой-то закономерностью (не обусловлена влиянием какого-то фактора).

Поэтому полученный критерий должен всегда оцениваться по отношению к конкретной цели исследования.

Тема 5 Непараметрические методы оценки достоверности результатов

статистического исследования. Критерий соответствия (хи-квадрат).

Достоверность различий и взаимосвязь явлений с факторами можно определять при расчете критерия соответствия. Критерий соответствия χ2 применяется для статистической оценки закона распределения эмпирических вариационных рядов и для доказательства достоверности различий между двумя или несколькими выборочными совокупностями.

Таблица 2.

Критические значения критерия соответствия хи-квадрат

Критерий соответствия применяется когда результаты исследования представлены абсолютными величинами и результат исхода имеет много градаций (выздоровел, выписан с улучшением, с ухудшением, умер), а также если в подлежащем имеется несколько признаков (несколько возрастных групп, несколько методов лечения). Критерий основан на

13



предположении (нулевой гипотезе) об отсутствии разницы между величинами, полученными в результате выборочного наблюдения и теоретически вычисленными. Чем больше фактические величины отличаются от ожидаемых, тем больше уверенность, что изучаемый фактор оказывает существенное влияние.

Вычисляется критерий соответствия по формуле

χ2 = 1 2

1

Первым этапом в вычислении критерия соответствия является формулировка нулевой гипотезы и исчисление ожидаемых величин. При определении ожидаемых чисел рекомендуется для большей точности расчета χ2 вычислять их до десятых. На следующем этапе определяется разность между фактическими и ожидаемыми числами по всем группам (φ – φ1). Затем определяют квадрат разностей (φ – φ1)2 и делят его на ожидаемое число в

предыдущих результатов по всем группам. Полученную величину χ2 оцениваем по таблице критических значений, для чего определяют число степеней свободы n = (S – 1)(R – 1), где S – число строк, R – число рядов. Нулевая гипотеза подтверждается, если χ2 меньше критического (табличного значения) и опровергается, если полученная величина χ2 равна или больше табличного значения (таб.2).

Тема 6 Измерение связи между явлениями. Методы изучения корреляционных

связей при оценке показателей здоровья и факторов окружающей среды.

Известны два вида связи между явлениями (признаками): функциональная и корреляционная. Функциональная связь отражает строгую зависимость процессов или явлений и изменение какого-либо одного явления обязательно связано с изменением числовых значений другого явления на строго определенную величину. Функциональная связь, как правило, проявляется при физических и химических явлениях, где её можно представить в виде уравнения, формулы. Корреляция – понятие, которое также означает взаимосвязь между признаками. При корреляционных связях, характерных для медикобиологических явлений, значению одного признака соответствуют разные значения других признаков. Корреляционная связь необходима, например, при оценке взаимосвязей между стажем работы и уровнем заболеваемости работающих; между разными уровнями физических факторов окружающей среды и состоянием здоровья; между различными уровнями интенсивности нагрузки и частотой (уровнем) физиологических реакций организма; между сроками госпитализации и частотой осложнений. Статистика позволяет исследователю измерить связи (таб.3), обосновать выводы и наглядно их иллюстрировать. Корреляционная связь бывает положительной - прямой (при увеличении одного признака увеличивается другой) и отрицательной - обратной (при увеличении одного показателя другой уменьшается). Коэффициент корреляции свидетельствует не только о направлении связи, но и об уровне этой связи.

Наиболее простыми методом определения коэффициента корреляции являются ранговая

рангов, n – число сопоставляемых пар признаков.

14



Таблица 3.

Схема оценки силы и направления корреляционной связи по коэффициенту корреляции

При ранговой корреляции числовые выражения сравниваемых статистических рядов ранжируют, то есть проставляют ранговые номера для каждой цифры (от 1 и далее) и подставляют значения в формулу с учетом разницы порядковых значений.

При расчете коэффициента корреляции методом квадратов (метод Пирсона) сначала вычисляют среднее значение в каждом вариационном ряду сравниваемых групп. Затем находят отклонение каждой величины ряда от полученной средней. Для устранения отрицательных значений эти величины возводят в квадрат и подставляют в формулу:

арифметической Мх и Мy.

По величине коэффициента устанавливают направление и силу связи. Достоверность коэффициента определяют по таблицам критических значений (таблицам Каминского – таб.4) при n´ = n-2, а также при расчете средней ошибки и критерия достоверности t. Коэффициент корреляции должен превышать свою ошибку не менее чем в 3 раза.

Таблица 4.

Стандартные коэффициенты корреляции, считающиеся достоверными (по Л.С. Каминскому)

15



критерия t (при n<30, таблица критических значений критерия Стьюдента t – таб.5,6).

16



Тема 7 Динамические ряды и их анализ.

Динамический ряд – совокупность однородных статистических величин, показывающих изменение какого-либо явления на протяжении определенного промежутка времени.

Область применения:

-для характеристики изменений состояния здоровья населения в целом или отдельных его групп, а также деятельности учреждений здравоохранения и изменения их во времени;

-для установления тенденций и закономерностей изменений явлений, углубленного анализа динамического процесса (скоростей, временных характеристик текущего и стратегического планирования;

-для прогнозирования уровней явлений общественного здоровья и здравоохранения. Уровни динамического ряда – величины, составляющие динамический ряд. Могут быть

представлены абсолютными, относительными или средними величинами.

Виды динамических рядов:

-моментный – состоит из величин, характеризующих явление на какой-то определенный момент (дату),

-интервальный – состоит из величин, характеризующих явление за определенный промежуток времени (интервал).

Показатели динамического ряда:

1.абсолютный прирост – разность между последующим и предыдущим уровнями;

2.темп прироста (убыли) – отношение абсолютного прироста (снижения) каждого последующего уровня к предыдущему уровню, принятому за 100%;

3.значение 1% прироста (убыли) – отношение абсолютного прироста к темпу прироста за каждый период;

4.темп роста (убыли) – отношение каждого последующего уровня ряда к предыдущему, принятому за 100%;

5.показатель наглядности – отношение каждого уровня ряда к одному из них, принятому за 100%.

Преобразование динамических рядов осуществляется с целью выявления обшей тенденции ряда и, следовательно, общей тенденции, закономерности развития изучаемого явления.

Методы выравнивания динамических рядов:

1.укрупнение интервалов – среднее арифметическое уровней определенного периода;

2.расчет скользящей средней – среднее арифметическое за 3 года;

3.метод наименьших квадратов;

17



4. вычисление групповой средней.

Тема 8 Использование метода стандартизации при оценке здоровья населения и

показателей работы учреждений здравоохранения.

Метод стандартизации используется при оценке показателей здоровья только при сравнении их уровней. Этот метод расчета условных величин применяется для устранения неоднородности состава сравниваемых коллективов. Он показывает какой был бы уровень заболеваемости (травматизма, смертности, инвалидности и др.) в каждом коллективе (учреждении, городе), если бы его состав (по возрасту, по полу, по трудовому стажу и др.) был одинаков. Стандартизованные показатели используют, например, при необходимости сравнения уровней смертности (заболеваемости) от злокачественных заболеваний (болезней органов пищеварения и т. д.) в разных городах, районных центрах, если сравниваемые группы населения неоднородны по возрасту или полу; сравнения уровней заболеваемости (травматизма) на разных производствах, если профессиональный состав работников неоднороден; сравнения уровней летальности в разных больницах (отделениях), при неоднородности пациентов этих медицинских учреждений по тяжести течения заболевания. Метод позволяет установить влияние одного из факторов (пол, возраст, тяжесть заболевания, условия труда, образ жизни, факторы окружающей среды), на различие уровней заболеваемости или других показателей здоровья.

Существует 3 способа стандартизации: прямой, косвенный и обратный. Прямой способ применяют, когда имеются погрупповые (повозрастные) показатели заболеваемости (смертности, травматизма) или их можно вычислить (при наличии погрупповой численности населения и заболевших). Косвенный способ используют, если показатели по группам отсутствуют и их нельзя вычислить из-за отсутствия числа заболевших. Обратный способ применяют при отсутствии погрупповых величин численности населения. Общим этапом вычисления стандартизованных коэффициентов является выбор стандарта возрастнополового состава (процентное распределение состава любой из сравниваемых групп или их суммарного значения). При выборе стандартного состава уровня заболеваемости можно использовать литературные данные или показатели предыдущих исследований.

Метод стандартизации (прямой) состоит из 5 этапов:

I этап. Расчет общих и частных интенсивных показателей:

II этап. Определение стандарта, т.е. выбор одинакового численного состава среды по данному признаку (по возрасту, полу и т.д.) для сравниваемых совокупностей. Как правило, за стандарт принимается сумма или полусумма численностей составов соответствующих групп. В то же время стандартом может стать состав любой из сравниваемых совокупностей, а также состав по аналогичному признаку какой-либо другой совокупности.

III этап. Вычисление ожидаемых абсолютных величин в группах стандарта на основе групповых интенсивных показателей, рассчитанных на I этапе. Итоговые числа по сравниваемым совокупностям являются суммой ожидаемых величин в группах.

IV этап. Вычисление стандартизованных показателей для сравниваемых совокупностей.

V этап. Сопоставление соотношений стандартизованных и интенсивных показателей, формулировка вывода.

18



Тема 9 Демография и ее медико-социальные аспекты.

Демография - это наука о населении. В круг проблем демографии входят изучение территориального размещения населения, тенденций и процессов, связанных с социальноэкономическими условиями жизни, быта, традициями, экологическими, медицинскими, правовыми и другими факторами.

Медицинская демография - изучает взаимосвязь воспроизводства населения с социальногигиеническими факторами и разрабатывает медико-социальные меры, направленные на обеспечение наиболее благоприятного развития демографических процессов и улучшения здоровья населения.

Статистическое изучение народонаселения ведется в двух основных направлениях:

1.Статика населения.

2.Динамика населения.

Статика населения - это численный состав населения на определенный момент времени (фиксируются при переписи). Состав населения изучается по следующим основным признакам: пол, возраст, социальные группы, профессия и занятие, семейное положение, национальность, язык, культурный уровень, грамотность, образование, место жительства, географическое размещение и плотность населения.

Население (народонаселение) - совокупность людей, объединенных общностью проживания в пределах страны или части ее территории (области, края, района, города), группы стран, всего мира.

Возрастной состав населения – это распределение населения по возрастным группам с целью учета изучения демографических и социально-экономических процессов.

В возрастной структуре население, как правило, распределяется по одногодичным или по пятилетним возрастным группам. Однако для оценки общих структурных сдвигов применяют укрупненное распределение на три возрастные группы: 0-14 лет, 15-49 лет, 50 лет и старше. Возможен другой вариант распределения: 0-14 лет, 15-59 лет, 60 лет и старше.

На основании расчета удельного веса лиц в возрасте 0—14, 15—49, 50 лет и старше определяется возрастной тип населения.

По возрастному составу различают прогрессивный, регрессивный и стационарный типы населения (рис.6).

Прогрессивным считается тип населения, в котором доля детей в возрасте 0—14 лет превышает долю населения в возрасте 50 лет и старше.

Регрессивным типом принято считать население, в котором доля лиц в возрасте 50 лет и старше, превышает долю детского населения.

Стационарным (стабильным) называется тип, при котором доля детей равна доле лиц в возрасте 50 лет и старше.

Демографическое старение населения — увеличение доли пожилых людей в общей численности населения. Это результат длительных демографических изменений, сдвигов в характере воспроизводства населения, рождаемости, смертности, их соотношения, а также частично миграции.

Типы старения населения:

старение снизу – является результатом снижения рождаемости на фоне неменяющегося уровня смертности в старших возрастах.

старение сверху – является результатом увеличения средней продолжительности жизни, уменьшения смертности в старших возрастах на фоне низкой рождаемости.

Перепись населения – это процесс сбора демографических, экономических и социальных данных, характеризующих в определенный момент времени каждого жителя страны или

19



территории. В понятие «перепись населения» включают процессы сводки, обработки и публикации этих данных.

Рисунок 6. Типы возрастной структуры населения.

Цель переписи населения – получить сведения о численности, составе и размещении населения, необходимые для организации экономической жизни страны, определения представительства в законодательные учреждения, научное изучение населения.

В период переписей проводится сплошной учет населения. Текущие оценки численности населения уточняются на основании итогов очередной переписи и осуществляются в виде выборочных социально-демографических обследований, которые позволяют проследить изменения в составе населения в период между переписями.

К итогам последней переписи ежегодно добавляется число родившихся и прибывших на данную территорию и вычитается число умерших и выбывших с данной территории. Учитываются также изменения численности населения в результате административнотерриториальных преобразований.

Данные об общей численности населения обычно приводятся по наличному населению, а сведения, характеризующие возрастно-половой состав, - по постоянному населению. Кроме того, рассчитывается средняя численность населения.

Наличное население - лица, находящиеся на момент переписи на данной территории, включая временно проживающих.

Постоянное население - лица, постоянно проживающие на данной территории, включая временно отсутствующих.

Среднегодовая численность населения рассчитывается как среднее арифметическое из численности на начало и конец соответствующего года по результатам текущих оценок.

Критический момент переписи населения — это точный момент времени, единый для всей страны, к которому приурочиваются собираемые при переписи населения сведения.

Основные черты переписи населения:

1.Всеобщность. Современные переписи охватывают все население данной территории.

2.Одномоментность. Точно учесть численность населения можно лишь при условии, что перепись проводится на определенный момент времени. Родившиеся, умершие и выбывшие

сданной территории в переписи не учитываются.

3.Наличие установленной программы переписи и ее единство. Сведения должны быть собраны по одним и тем же правилам.

4.Поименность. Данные переписи характеризуют каждого человека. Это дает возможность детальной комбинированной группировки данных по различным признакам.

20

