5. Методология разработки статистической информации. Математическая статистика

   1. Основные понятия статистического наблюдения в медицинской статистике

Методологической основой любого статистического наблюдения является соблюдение следующих условий:

1. Использование унифицированных определений и терминологии;

2. Соблюдение единства программы сбора информации;

3. Единство классификаторов и группировок;

4. Одинаковая методика вычисления и методическое единство трактовки показателей.

Объект статистического наблюдения– совокупность предметов и явлений, избранная для статистического наблюдения. Эту совокупность в статистике принято называтьстатистическая совокупность.

Единица статистического наблюдения – первичный элемент статистической совокупности. Иногда единицу наблюдения называют единицей счета. Например: при оценке влияния факторов производства на работников предприятияобъектомстатистического наблюдения (статистической совокупностью) являются работники данного предприятия. Каждый работник данного предприятия является отдельнойединицей наблюдения.

Суммарное число отдельных единиц характеризует объем статистического наблюдения. Несмотря на кажущуюся тривиальность этих понятий, требуется большое внимание к смысловому содержанию единицы наблюдения.Например,укомплектованность штатов лечебно-профилактического учреждения или численность прикрепленных работников предприятия, можно подсчитывать по физическим лицам или по занятым ставкам. Для большинства промышленных предприятий эти два варианта подсчета дают, как правило, схожий результат, так как в настоящее время совместительство на одном предприятии достаточно ограничено. Но в современных учреждениях отечественного здравоохранения, как и на протяжении многих предшествующих десятилетий, совместительство весьма развито. Коэффициент совместительства, в целом по России, равен 1,3. То есть один медик, в среднем, работает на 1,3 ставки в одном учреждении (Таблица 46). Такое положение дел вынуждает вести статистических учет укомплектованности штатов медицинских учреждений и по физическим лицам и занятым ставкам, добавляя коэффициент соотношения этих показателей.

Другой пример:статистика заболеваемости с временной утратой трудоспособности (ЗВУТ) может проводиться в двух вариантах, или на основе учета в качестве единицы наблюдения больничного листка, или на основе полицевого учета, когда единицей наблюдения является каждый работник предприятия. В первом случае, конечным результатом могут быть только показатели общего уровня (частоты, интенсивности) заболеваемости в случаях, днях или средней длительности 1 случая нетрудоспособности за отдельный период времени. Учитывая дополнительные характеристики, которые регистрируется в листках нетрудоспособности (пол, возраст, причина нетрудоспособности и т.п.), можно рассчитать перечисленные показатели ЗВУТ с учетом отдельных возрастно-половых, профессиональных, стажевых группировок, однако анализ кратности ЗВУТ здесь невозможен в принципе. Если же статистика ЗВУТ строится на основе полицевого учета, когда единицей наблюдения является работник, в независимости имел он или нет случаи ЗВУТ, то появляется возможность получить показатели кратности ЗВУТ. Выделение на этой основе групп работников, которые ни разу не болели в течение года, болели 1,2,3 раза и т.д., дает более четкое представление о здоровье работников предприятия, делает возможным осуществление эффективного целевого планирования профилактических и организационных мероприятий по снижению ЗВУТ.

Еще один пример: регистрация случаев посещений врачей только в связи с первые выявленным в жизни хроническим заболеванием и, независимо от первичности, острым заболеванием позволяет получить показателиобращаемости, которые используются для оценки общественного здоровья (по обращаемости). Если в качестве единицы наблюдения берутся все посещения, без учета первичности хронических заболеваний, послуживших причиной посещения врача, – то итогом становятся показателипосещаемости, по которым оценивается нагрузка медицинских работников и медицинских учреждений.

Учетные признаки– признаки, которыми обладает каждая единица статистического наблюдения.Например: если единицей наблюдения является случай ЗВУТ, то диагноз заболевания, пол, возраст, профессия работника, стаж работы являются учетными признаками каждой единицы наблюдения (случая ЗВУТ).

Правильный выбор учетных признаков, подлежащих регистрации, обеспечивает, с одной стороны – глубину статистической разработки того или иного явления, с другой – исключает накопление излишнего «балласта», который не имеет существенного практического значения. Следует помнить, что рост числа регистрируемых признаков в арифметической прогрессии, ведет к возрастанию в геометрической прогрессии количества трудноисправимых ошибок ввода (регистрации) информации.

По виду учетные признаки могут быть качественными и количественными.Качественные (син. описательные атрибутивные, номинальные) признаки – характеризуют качество отдельных единиц наблюдения.Например– пол: мужской или женский. Образование: начальное, среднее, высшее; диагноз заболевания и т.п. Не смотря на то, что в ряде случаев они могут шкалироваться по возрастанию или убыванию,напримероценки уровня образования, балльные оценки и т.п., их статистическая обработка может предусматривать только частотный характер распределения данных. Такого рода учетные признаки широко используются в различных тестах, программа обработки которых носит эксклюзивный характер и результаты такой обработки можно сравнивать только с результатами аналогичного тестирования.

Количественные - учетные признаки, значение которых имеет количественное выражение.Например,длительность одного случая ЗВУТ, длительность пребывания в стационаре, время, затрачиваемое врачом-специалистом на прием одного пациента, и т.п. Количественные признаки служат основой для вычисления производных величин: средняя длительность 1 случая ЗВУТ, среднее число пациентов, приходящихся на 1 час амбулаторного приема терапевтом, число обращений к хирургу на 1000 работающих за год и т.п. Распространенным вариантом использования в статистике количественных признаков является их перевод в качественные путем группировки в классы.Например: для удобства анализа, конкретным числовые показатели ЗВУТ работников отдельных подразделений или филиалов предприятия можно классифицировать в качественных оценках: высокий, средний или низкий уровень частоты ЗВУТ.

Если имеется возможность выбора формы представления исходных данных в виде количественных и качественных учетных признаков, то решающим факторов в этом выборе должен быть учет программы дальнейшей статистической обработки. Например, даже простейшая арифметическая обработка качественных данных не допускает получение средних величин (средний пол, средний диагноз и т.п.). Поэтому, перевод количественных признаков в качественные целесообразно проводить, по возможности, на последних этапах статистической обработки данных.

Несмотря на то, что многие качественные признаки могут иметь цифровое выражение, например, 1,2 или 3 группы диспансерного наблюдения, коды заболеваний по классификации МКБ, - это не меняет их качественного смысла и соответственно их количественная обработка может осуществляться только в ограниченных вариантах. Средняя группа диспансерного наблюдения, средний диагноз, как и средняя температура больных в больнице не имеют ни какого здравого содержания. Вместе с тем, попытки выставить среднюю группу диспансеризации неоднократно встречались в практике работы авторов этого издания.

Другой, весьма распространенный примернекорректного применения арифметических операций на качественных признаках: средний балл школьной успеваемости. Но сумма знаний двух двоечников не равна знаниям одного четверочника. С точки зрения формальной статистики можно говорить только о распределении тех или иных баллов (% отличных, хороших или других оценок). Аналогичный подход можно использовать и для оценки итогов диспансерного наблюдения.

В целом, следует помнить, что перевод количественных признаков в качественные – возможен. Обратный перевод качественных признаков в количественные–нет!

Среди количественных признаков выделяют непрерывные и прерывные, дискретные признаки (величины). Прерывные или дискретные признаки являются результатом прямого счета: число ударов пульса, число врачей, посещений, число обращений. Выражаются только целыми числами. Непрерывные признаки являются результатом измерения. Их величина может выражаться дробным числом и зависит от точности измерения. Необходимо избегать чрезмерной точности измерения, т.к. это приводит не столько к увеличению точности результатов, сколько к росту числа ошибок регистрации и, отсюда, - вызывает снижение итоговой точности.Например: точность измерения массы тела взрослого человека более чем в 0,5 кг, с точки зрения характеристики его физического развития не имеет существенного значения, т.к. вес нормального человека в течение суток обязательно меняется, даже если приурочить измерение массы тела к определенному моменту времени суток (что на практике, кстати, практически не делается). Кроме того, последующая группировка исходных данных неизбежно уменьшит исходную точность замеров.