- •Введение
- •Тема 1. Методика организации статистического исследования в здравоохранении
- •Цели занятия:
- •Источники учебной информации
- •Теоретические вопросы темы
- •Основные вопросы и ключевые понятия, на которые следует обратить внимание при подготовке темы
- •Программа группировки и сводки материала
- •План статистического исследования
- •Период собственно статистического исследования
- •Задания для коррекции умений
- •Задача 1
- •Задача 2
- •Задача 3
- •Задача 4
- •Статистический талон
- •Тема 2.Относительные величины, их использование в здравоохранении
- •Цели занятия
- •Источники учебной информации
- •Задания для коррекции умений
- •Задача 1
- •Задача 2
- •Задача 3
- •Задача 4
- •«Относительные величины, их использование в здравоохранении»
- •Тема 3.Средние величины, их использование в здравоохранении
- •Цели занятия
- •Источники учебной информации
- •Теоретические вопросы темы
- •Основные вопросы и ключевые понятия, на которые следует обратить внимание при подготовке темы
- •Распределение больных с орз по длительности нетрудоспособности
- •Среднеарифметический способ расчета
- •Последовательность расчета δ (см. Табл. 13):
- •Последовательность расчета δ по способу моментов:
- •Задания для коррекции умений
- •Задача 1
- •Задача 2
- •Задача 3
- •Задача 4
- •Задача 5
- •Тема 4. Методика оценки достоверности относительных и средних величин
- •Цели занятия
- •Источники учебной информации
- •Теоретические вопросы темы
- •Основные вопросы и ключевые понятия, на которые следует обратить внимание при подготовке темы
- •Задания для коррекции умений
- •Задача 1
- •Алгоритм оценки достоверности статистических величин
- •Тема 5. Метод стандартизации. Оценка относительных показателей с помощью прямого метода стандартизации
- •Цели занятия
- •Источники учебной информации
- •Этапы прямого метода стандартизации
- •Пример применения прямого метода стандартизации
- •I этап Вычисление общих и групповых интенсивных
- •II этап Выбор и расчет стандарта
- •III этап Вычисление групповых стандартизованных пока- зателей («ожидаемых» чисел) для каждой группы стандарта
- •IV этап Получение общих стандартизованных
- •V этап Сравнение общих интенсивных и общих
- •Задания для коррекции умений
- •Задача 1
- •Машиностроительный завод
- •Завод игрушек
- •Мебельная фабрика
- •Задача 2
- •Данные о повозрастной летальности дошкольников
- •Данные о численности умерших детей дошкольного возраста
- •Число лечившихся и умерших детей дошкольного возраста
- •Задание:
- •Задача 3
- •Смертность в двух районах города к. За отчетный год
- •Расчет стандарта и стандартизованных показателей смертности
- •Задача 4
- •Задание.
- •Задача 5
- •Задание:
- •Граф логической структуры темы
- •Алгоритм расчета стандартизованных показателей прямым способом
- •Тема 6. Методика изучения динамики явлений в медицине и здравоохранении
- •Цели темы
- •Источники учебной информации
- •Теоретические вопросы темы
- •Основные вопросы и ключевые понятия, на которые следует обратить внимание при подготовке темы
- •Осень – 113
- •Задания для коррекции умений
- •Задача 1
- •Задача 2
- •Задача 3
- •Задача 4
- •Тема 7. Измерение связи между явлениями или признаками. Корреляция
- •Цели занятия
- •Источники учебной информации
- •Теоретические вопросы темы
- •Основные вопросы и ключевые понятия, на которые следует обратить внимание при подготовке темы
- •Методика вычисления коэффициента линейной корреляции
- •Методика вычисления коэффициента ранговой корреляции
- •Задания для коррекции умений
- •Задача 1
- •Задача 2
- •Задача 3
- •Задача 4
- •Задача 5
- •Задача 6
- •Задача 7
- •Задача 8
- •Задача 9
- •Задача 10
- •Задача 11
- •Задача 12
- •Тема 8. Графические изображения статистических данных
- •Цели занятия
- •Источники учебной информации
- •Теоретические вопросы темы.
- •Основные вопросы и ключевые понятия, на которые следует обратить внимание при подготовке темы
- •Украины при отдельных заболеваниях (в днях)
- •Принятому за 100%)
- •В Европейском регионе и в Украине в 2000 г.
- •В Европейском регионе и в Украине в 2000 г.
- •Государства к. В отчетном году
- •Среди жителей г. Н. В отчетном году
- •Заболеваний среди населения н-ского района (в %)
- •Донецкой области в 2000 г.
- •Среди населения н-ской области за период 1988-2000 гг.
- •Среди населения н-ской области за период 1988-2000 гг.
- •Болезней органов дыхания и пищеварения среди жителей города л. И области в 2000 г.
- •(Случаи на 100 рабочих)
- •Задания для коррекции умений
- •Задача 1
- •Задача 2
- •В Украине и странах снг в 1995 году (в %)
- •Граф логической структуры темы
- •Тема 9. Анализ явления (признака, процесса) из области медицины и здравоохранения
- •Источники учебной информации
- •Теоретические вопросы темы
- •Основные вопросы и ключевые понятия, на которые следует обратить внимание при подготовке темы
- •Выбор необходимых и достаточных критериев
- •Получение данных и их статистическая обработка (2-й и 3-й шаги алгоритма)
- •Этап собственно анализа.
- •Количественное сравнение (сопоставление) или количественный анализ (4-й шаг алгоритма)
- •Качественная оценка результатов сравнения
- •Объяснение результатов оценки
- •Этап формулировки Результатов анализа Заключительные выводы и рекомендации
- •Задания для коррекции умений
- •Задача 1.
- •I. Подготовительный этап
- •II. Этап собственно статистического анализа
- •III. Этап формулировки Результатов анализа
Теоретические вопросы темы
Понятие о средних величинах, их характеристика.
Принципы построения вариационного ряда. Виды и параметры вариационных рядов, их характеристики. Графическое изображение вариационного ряда.
Методика расчета средних величин, в том числе средней арифметической величины различными способами в зависимости от вида вариационного ряда.
Методика расчета показателей колеблемости вариационного ряда (лимита, амплитуды, среднего квадратического отклонения, коэффициента вариации, показателя асимметрии).
Практическое применение средних величин в медицине и здравоохранении.
Основные вопросы и ключевые понятия, на которые следует обратить внимание при подготовке темы
Как уже указывалось выше, для характеристики и оценки состояния здоровья населения и деятельности лечебно-профилактических учреждений врачи могут использовать как абсолютные данные, относительные показатели (интенсивные, экстенсивные, соотношения, наглядности), так и средние величины.
Средние величины используются, если результаты исследований многочисленны, причем они могут быть представлены как в качественном, так и количественном выражении. Чаще мы имеет дело с результатами исследований, которые представлены в количественном выражении.
Например, у 21 студентов-медиков исследовалась частота пульса (число ударов в минуту), которая составила: 80, 66, 74, 70, 64, 80, 80, 74, 68, 70, 74, 64, 68, 68, 66, 84, 84, 80, 70, 74, 84. Приведенные данные представляются на первый взгляд мешаниной из различных чисел, отличающихся друг от друга по значению. Для расчета средней частоты пульса у студентов-медиков необходимо имеющиеся числовые значения упорядочить, расположить в определенной последовательности, т.е. построить вариационный ряд.
Вариационный ряд – это ряд числовых значений изучаемого признака, отличающихся друг от друга по своей величине и расположенных в определенной последовательности (в восходящем или убывающем порядке). Каждое числовое значение ряда называют вариантой (V), а числа, показывающие, как часто встречается та или иная варианта в составе данного ряда, называется частотой (р). Общее число случаев наблюдений, из которых вариационный ряд состоит, обозначают буквой n. Различие в значении изучаемых признаков называется вариацией.
В случае если варьирующий признак не имеет количественной меры, вариацию называют качественной, а ряд распределения – атрибутивным (например, распределение по исходу заболевания, по состоянию здоровья и т.д.). Если варьирующий признак имеет количественное выражение, такую вариацию называют количественной, а ряд распределения – вариационным.
Вариационные ряды делятся на прерывные и непрерывные – по характеру количественного признака, простые и взвешенные – по частоте встречаемости вариант.
В простом вариационном ряду каждая варианта встречается только один раз (р=1), во взвешенном – одна и та же варианта встречается несколько раз (р>1). Примеры таких рядов будут рассмотрены далее по тексту.
Если количественный признак носит непрерывный характер, т.е. между целыми величинами имеются промежуточные дробные величины, вариационный ряд называется непрерывным.
Например: 10,0 – 11,9
12,0 – 13,9
14,0 – 15,9 и т.д.
Если количественный признак носит прерывный характер, т.е. отдельные его значения (варианты) отличаются друг от друга на целое число и не имеют промежуточных дробных значений, вариационный ряд называют прерывным или дискретным.
Используя данные предыдущего примера о частоте пульса у 21 студентов, построим вариационный ряд (табл. 1).
Таблица 1
Распределение студентов-медиков по частоте пульса (уд/мин)
Пульс (число ударов в минуту) (V) |
Число студентов (р) |
64 66 68 70 74 80 84 |
2 2 3 3 4 4 3 |
|
Σ=n=21 |
Таким образом, построить вариационный ряд – означает имеющиеся числовые значения (варианты) систематизировать, упорядочить, т.е. расположить в определенной последовательности (в восходящем или убывающем порядке) с соответствующими им частотами. В рассматриваемом примере варианты расположены в восходящем порядке и выражены в виде целых прерывных (дискретных) чисел, каждая варианта встречается несколько раз, т.е. мы имеем дело со взвешенным, прерывным или дискретным вариационным рядом.
Как правило, если число наблюдений в изучаемой нами статистической совокупности не превышает 30, то достаточно все значения изучаемого признака расположить в вариационном ряду в нарастающем, как в табл. 1, или убывающем порядке.
При большом количестве наблюдений (n>30) число встречающихся вариант может быть очень большим, в этом случае составляется интервальный или сгруппированный вариационный ряд, в котором для упрощения последующей обработки и выяснения характера распределения варианты объединены в группы.
Обычно число групповых вариант колеблется от 8 до 15. Их должно быть не меньше 5, т.к. иначе это будет слишком грубое, чрезмерное укрупнение, что искажает общую картину варьирования и сильно сказывается на точности средних величин. При числе групповых вариант более 20-25 увеличивается точность вычисления средних величин, но существенно искажаются особенности варьирования признака и усложняется математическая обработка.
При составлении сгруппированного ряда необходимо учесть, что:
группы вариант должны располагаться в определенном порядке (в восходящем или нисходящем);
интервалы в группах вариант должны быть одинаковыми;
значения границ интервалов не должны совпадать, т.к. неясно будет, в какие группы относить отдельные варианты;
не рекомендуется оставлять открытых интервалов (50 лет и старше, до 0,6 мг% и т.д.).
необходимо учитывать качественные особенности собираемого материала при установлении пределов интервалов (например, при изучении веса взрослых людей интервал 3-4 кг допустим, а для детей первых месяцев жизни он не должен превышать 100 г.)
Построим сгруппированный (интервальный) ряд, характеризующий данные о частоте пульса (число ударов в минуту) у 55 студентов-медиков перед экзаменом: 64, 66, 60, 62, 64, 68, 70, 66, 70, 68, 62, 68, 70, 72, 60, 70, 74, 62, 70, 72, 72, 64, 70, 72, 76, 76, 68, 70, 58, 76, 74, 76, 76, 82, 76, 72, 76, 74, 79, 78, 74, 78, 74, 78, 74, 74, 78, 76, 78, 76, 80, 80, 80, 78, 78.
Для построения сгруппированного ряда необходимо:
Определить величину интервала;
Определить середину, начало и конец групп вариант вариационного ряда.
● Величина интервала (i) определяется по числу предполагаемых групп (r), количество которых устанавливается в зависимости от числа наблюдений (n) по специальной таблице (табл. 2).
Таблица 2
Число групп в зависимости от числа наблюдений
n (число наблюдений) |
31 – 45 |
46 – 100 |
101 – 200 |
201 – 500 |
r (число групп) |
6 – 7 |
8 – 10 |
11 – 12 |
12 – 17 |
В нашем случае, для 55 студентов, можно составить от 8 до 10 групп.
Величина интервала (i) определяется по следующей формуле – , в нашем примере величина интервала равна .
Если величина интервала представляет собой дробное число, полученный результат следует округлить до целого числа.
Оптимальное число групп, на которое следует разбить конкретную совокупность, можно определить и по формуле Стерджеса: ,
где lg n – десятичный логарифм общего число единиц данной совокупности.
● Для того, чтобы правильно сгруппировать варианты, необходимо определить середину 1ой группы вариант, величина которой должна быть ближайшей к максимальному значению изучаемого признака и должна делиться на размер интервала.
В нашем примере, размер максимальной варианты равен 82, но эта величина не делится на интервал, равный 3, поэтому серединой 1ой группы будет значение 81, т.к. эта величина близка к максимальному значению ряда (82) и делится на 3.
Чтобы найти середины для других групп необходимо от середины каждой предыдущей группы отнять величину интервала.
Для определения начала группы к ее середине прибавляют величину , вычитая же ее из середины, получают конец группы. В нашем примере эта величина составила .
Распределение студентов-медиков по частоте пульса перед экзаменом будет выглядеть следующим образом:
Таблица 3
Распределение студентов-медиков по частоте пульса
перед экзаменами
Начало группы |
Середина группы |
Конец группы |
Варианты (V) |
Частоты (р) |
2-е действие |
1-е действие |
3-е действие |
4-е действие |
5-е действие |
82 |
81 |
80 |
82 – 80 |
4 |
79 |
78 |
77 |
79 – 77 |
8 |
76 |
75 |
74 |
76 – 74 |
16 |
73 |
72 |
71 |
73 – 71 |
5 |
70 |
69 |
68 |
70 – 68 |
11 |
67 |
66 |
65 |
67 – 65 |
2 |
64 |
63 |
62 |
64 – 62 |
6 |
61 |
60 |
59 |
61 – 59 |
2 |
58 |
57 |
56 |
58 – 56 |
1 |
Таким образом, мы научились составлять, строить вариационные ряды, в том числе сгруппированные, без которых нельзя определить среднюю величину изучаемого количественного признака.
Различают несколько видов средних величин: ● средняя арифметическая, ● средняя геометрическая, ● средняя гармоническая, ● средняя квадратическая, ● средняя прогрессивная, ● мода, ● медиана и д.р. В медицинской статистике наиболее часто пользуются средними арифметическими величинами.
Средняя арифметическая величина (М или ) является обобщающей величиной, которая определяет то типичное, что характерно для всей совокупности. Основными способами расчета М ( ) являются: среднеарифметический способ и способ моментов (условных отклонений). Среднеарифметический способ применяется для вычисления средней арифметической простой (табл. 4) и средней арифметической взвешенной (табл. 5). Выбор способа расчета средней арифметической величины зависит от вида вариационного ряда. В случае простого вариационного ряда, в котором каждая варианта встречается только один раз, определяется средняя арифметическая простая по формуле:
,
где: М – средняя арифметическая величина;
V – значение варьирующего признака (варианты);
Σ – указывает действие – суммирование;
n – общее число наблюдений.
Пример расчета средней арифметической простой. Частота дыхания (число дыхательных движений в минуту) у 9 мужчин в возрасте 35 лет: 20, 22, 19, 15, 16, 21, 17, 23, 18.
Для определения среднего уровня частоты дыхания у мужчин в возрасте 35 лет необходимо:
Построить вариационный ряд, расположив все варианты в возрастающем или убывающем порядке (табл. 4). Мы получили простой вариационный ряд, т.к. значения вариант встречаются только один раз.
Рассчитать среднюю арифметическую простую, для чего необходимо сложить значения всех вариант и разделить эту сумму на число наблюдений:
дыхательных движений в минуту
Вывод. Частота дыхания у мужчин в возрасте 35 лет в среднем равна 19 дыхательным движениям в минуту.
Таблица 4
Распределение мужчин в возрасте 35 лет по частоте дыхания
Частота дыхания (V) |
Число мужчин (р) |
15 16 17 18 19 20 21 22 23 |
1 1 1 1 1 1 1 1 1 |
ΣV=171 |
Σр=n=9 |
Если отдельные значения вариант повторяются, незачем выписывать в линию каждую варианту, достаточно перечислить встречающиеся размеры вариант (V) и рядом указать число их повторений (р). такой вариационный ряд, в котором варианты как бы взвешиваются по числу соответствующих им частот, носит название – взвешенный вариационный ряд, а рассчитываемая средняя величина – средней арифметической взвешенной.
Средняя арифметическая взвешенная определяется по формуле:
,
где n – число наблюдений, равное сумме частот – Σр.
Таким образом, чтобы рассчитать среднюю арифметическую взвешенную величину, необходимо значение каждой варианты умножить на соответствующую ей частоту, сложить полученные произведения и эту сумму разделить на число наблюдений.
Пример расчета средней арифметической взвешенной.
Длительность нетрудоспособности (в днях) у 35 больных острыми респираторными заболеваниями (ОРЗ), лечившихся у участкового врача на протяжении I-го квартала текущего года составила: 6, 7, 5, 3, 9, 8, 7, 5, 6, 4, 9, 8, 7, 6, 6, 9, 6, 5, 10, 8, 7, 11, 13, 5, 6, 7, 12, 4, 3, 5, 2, 5, 6, 6, 7 дней.
Методика определения средней длительности нетрудоспособности у больных с ОРЗ следующая:
Построим взвешенный вариационный ряд, т.к. отдельные значения вариант повторяются несколько раз. Для этого можно расположить все варианты в возрастающем или убывающем порядке с соответствующими им частотами. В нашем случае варианты расположены в возрастающем порядке (табл. 5, графы 1, 2).
Рассчитаем среднюю арифметическую взвешенную по формуле:
дней
Вывод. Длительность нетрудоспособности у больных с острыми респираторными заболеваниями составила в среднем 6,7 дней.
Таблица 5