Материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления пользователям Интернета и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
© 2018 - 2024
Таким образом, применение прямого метода стандартизации включает последовательное выполнение 5 этапов. На I этапе рассчитывают интенсивные и общие показатели (или средние величины) по всем группам в двух сравниваемых совокупностях. В нашем примере это вычисление частоты осложнений у больных в каждом отделении и в целом в двух больницах. На II этапе определяют стандарт, который в приведенном примере был равен сумме числа больных в каждом отделении. На III этапе рассчитывают ожидаемые величины осложнений в каждом отделении в больницах. На IV этапе определяют стандартизованные показатели в больницахА и Б. Выполнение V этапа, на котором сравнивают интенсивные и стандартизованные показатели в двух больницах, позволяет сделать вывод о величине показателя и степени влияния разного состава сравниваемых совокупностей по стандартизуемому признаку.
Так, в нашем примере (см. табл.14) полученные интенсивные показатели свидетельствуют о том, что частота осложнений выше в больнице А по сравнению с таковой в больнице Б (соответственно 3,7 и 3,4 случая осложнений на 1000 больных). Однако более высокий уровень осложнений в больнице А обусловлен преобладанием в ней терапевтических больных (число терапевтических коек в больнице А 500, а в больнице Б 400).
Такой вывод можно сделать на основании использования метода стандартизации. После проведения стандартизации (т. е. устранения различий в распределении больных в имеющихся отделениях) вычисленные стандартизованные показатели распространенности осложнений оказались ниже в больнице А по сравнению с показателями в больнице Б при одинаковой численности больных в отделениях (соответственно 3,35 и 3,85 ожидаемого случая осложнений на 100 больных). Таким образом, неравномерное распределение больных в отделениях влияет на показатель частоты осложнений в больнице в целом. Возможно, следует провести стандартизацию в отношении и других факторов, воздействующих на частоту осложнений.
Графические изображения. Статистическая обработка полученных данных завершается графическими изображениями, позволяющими дать наглядное представление результатов исследования. Практически в каждом статистическом исследовании применяют графический метод, для правильного использования которого нужно знать основные виды графических изображений и правила их построения.
Графиками в статистике называют условные изображения числовых величин (средних и относительных) в виде различных геометрических образцов (линий, плоских и объемных фигур в виде многоугольников, круга и т. д.). Статистический график дает возможность наглядно оценить характер изучаемого явления, присущие ему закономерности, особенности, тенденции развития, взаимосвязь характеризующих его показателей.
Каждый график состоит из графического образа и вспомогательных элементов. Графический образ — это совокупность точек, линий и фигур, с помощью которых изображают статистические данные. Вспомогательные элементы — это общее назначение графика, пояснение условных знаков и смысла графического образа, оси координат, шкалы, числовые сетки и числовые данные, дополняющие или уточняющие изображаемые показатели. Вспомогательные элементы облегчают чтение и толкование графика. Название графика должно быть кратким и точно раскрывать его содержание, располагается обычно под графиком в отличие от таблицы, название которой находится над ней. Пояснительные тексты могут располагаться в пределах графического образа, рядом с ним или выноситься за его пределы. Оси координат с нанесенными на них шкалами и числовые сетки необходимы для построения графика и пользования им. Шкалы могут быть прямо- или криволинейными (круговыми); равномерными (линейными) и неравномерными (например, логарифмическая шкала).
Статистические графики делят по разным признакам: способу построения, характеру графического образа и назначению (содержанию).
По способу построения графики делят на диаграммы, картограммы и картодиаграммы. По характеру графического образа различают графики точечные, линейные, плоскостные (столбиковые, полосовые или ленточные, квадратные, круговые, секторные, фигурные) и объемные. По назначению (содержанию) выделяют графики, изображающие различные относительные величины (структура явления, динамика процесса и др.) или показывающие сравнения в пространстве, размещения по территории, колеблемость вариационных рядов и взаимосвязанных показателей.
Диаграммой называют изображение статистических данных в виде точек, линий, плоскостей, фигур; они могут быть представлены в виде линейных, плоскостных, объемных и фигурных изображений.
Картограмма — графическое изображение статистических величин, представленных на географической карте.
В том случае, если статистические данные изображены в виде диаграммы на географической карте, то такой вид графического изображения называют картодиаграммой.
Вид графического изображения выбирают в зависимости от того, какие статистические величины требуется представить наглядно. Так, абсолютные величины (например, численность населения страны, города и т. д.) и интенсивные показатели (например, показатели рождаемости, смертности и т. д.) можно изобразить в виде диаграмм, картограмм и картодиаграмм. Причем в случае изображения динамики процесса пользуются линейными диаграммами, а если необходимо дать характеристику процесса за единый отрезок времени на различных территориях, то следует применять столбиковые диаграммы. Это же относится к использованию объемных или фигурных диаграмм. Для графического изображения экстенсивных показателей необходимо пользоваться внутристолбиковыми и секторными диаграммами.
Таким образом, обязательным правилом является применение графического метода в строгом соответствии графического изображения имеющимся статистическим величинам и правилам построения диаграмм.
Линейную диаграмму обычно используют для изображения динамики процесса, явления во времени.
Столбиковую диаграмму применяют для иллюстрации однородных, но не связанных между собой интенсивных показателей
Секторную диаграмму применяют для изображения экстенсивных показателей.
Наряду с секторной диаграммой для изображения экстенсивных показателей применяют внутристолбиковую диаграмму, в которой ширина и высота столбика — произвольные.
IV этап. Статистический анализ изучаемого явления, формулировка выводов - ответственный этап исследования, на котором проводится вычисление статистических показателей (частоты, структуры, средних размеров изучаемого явления), дается их графическое изображение, Изучается динамика, тенденции, устанавливаются связи между явлениями. Даются прогнозы и т. д. Анализ предполагает интерпретацию полученных данных, оценку достоверности результатов исследования. В заключение делаются выводы.
В проведении статистического исследования важнейшим элементом является соблюдение строгой последовательности в осуществлении названных этапов.
Результаты исследования могут быть оформлены в виде статьи, отчета, доклада, диссертации и др. Для каждого вида оформления существуют определенные требования, которые должны соблюдаться при литературной обработке результатов статистического исследования.
Результаты медико-статистического исследования внедряются в практику здравоохранения. Возможны различные варианты использования результатов исследования: ознакомление с результатами широкой аудитории медицинских и научных работников; подготовка инструктивно-методических документов; оформление рационализаторского предложения и другие
По завершении статистического исследования разрабатываются рекомендации и управленческие решения, проводится внедрение результатов исследования в практику, оценивается эффективность.
Ошибки статистического анализа. Наиболее частые ошибки можно сгруппировать следующим образом:
1) методические ошибки;
2) неправильная оценка показателей;
3) логические ошибки формального анализа.
К первой группе — методическим ошибкам — относят дефекты программы и плана исследования, которые чаще всего заключаются в следующем:
· неправильное определение единицы наблюдения, в связи с чем формируется неоднородная статистическая совокупность, что не позволяет выявить закономерности и сделать правильные выводы;
· недостаточное число наблюдений ведет к получению недостоверных результатов, поэтому следует рассчитывать необходимый объем наблюдений по нескольким результирующим признакам;
· использование слишком сложных таблиц, содержащих много признаков (более 3—4 статистических сказуемых при одном статистическом подлежащем) и приводящее к дроблению материала и получению малочисленных групп, при этом трудно доказать достоверность полученных результатов и невозможно сделать обоснованные выводы.
Вторая группа ошибок обусловлена недостатками, которые связаны с расчетами, неправильным выбором статистического метода обработки полученного материала и неправильной оценкой статистических величин. К ним относятся:.
· арифметические ошибки, при этом целесообразно проводить проверку и перепроверку различных вычислений, особенно когда возникает неожиданный результат;
· недостаточная статистическая обработка данных, когда вывод делается только на основании анализа абсолютных чисел; не составлены динамические ряды, не рассчитаны относительные и средние величины, не доказана их достоверность, не рассчитаны коэффициенты корреляции и т. д.;
· неправильная оценка показателей и прежде всего экстенсивных, для сравнения которых следует использовать формулу сравнения показателей (см. ранее), а вывод о больших или меньших масштабах каких-то явлений или процессов можно и нужно делать только на основании анализа интенсивных показателей;
· сравнение результатов, полученных в качественно неоднородных или искусственно отобранных группах (например, при апробации нового медикаментозного средства для лечения какого-то заболевания среди пациентов с определенными показаниями нельзя сделать вывод, что это средство дает лучший эффект по сравнению с другими препаратами, лечение которыми может быть несколько менее эффективно, но применение их не имеет противопоказаний);
· оценка темпа роста без учета исходного уровня показателей, поскольку известно, что в соответствии со статистической закономерностью, чем ниже исходный уровень каждого явления, тем выше темп роста, и наоборот;
· неиспользование метода стандартизации при анализе показателей в неоднородных статистических совокупностях.
Третья группа ошибок статистического анализа включает в себя логические ошибки формального анализа, которые можно сгруппировать следующим образом:
· выводы, которые сделаны на основе простого сравнения цифр без учета качественной характеристики явления, в связи с чем не учитываются причины, способствующие возникновению изучаемого явления, и затруднена разработка мероприятий, направленных на воздействие, управление изучаемыми явлениями, процессами;
· выводы, сделанные по принципу "после этого, значит вследствие этого", что неверно (например, у пациента с гипертонической болезнью обострение наступило после ссоры с соседями по квартире, но это не означает, что ссора с соседями явилась причиной обострения, поскольку и проживание в коммунальной квартире, и наличие самого заболевания нельзя не учитывать в профилактической работе с данными пациентом).
Таким образом, статистический анализ — это не только анализ цифр и явлений, но и в значительной мере искусство специалиста, умение выделить из ряда последовательных событий ведущие, установить достоверную связь между ними, наметить пути воздействия.
КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ
1. Организация статистического исследования.
2. Этапы статистического исследования.
3. I этап статистического исследования. Цель и задачи исследования.
4. Организационный план статистического исследования. Разработка плана исследования.
5. Программа статистического исследования.
6. Определение единицы наблюдения и составление программы сбора материала.
7. II этап статистического исследования. Сбор материала (статистическое наблюдение). Виды статистического наблюдения.
8. Виды статистического наблюдения по времени регистрации.
9. Виды статистического наблюдения по полноте охвата единиц совокупности.
10. III этап статистического исследования.Разработка материала, статистическая группировка и сводка.
11. Первое свойство статистической совокупности
12. Второе свойство статистической совокупности
13. Третье свойство статистической совокупности
14. Четвертое свойство статистической совокупности
15. Пятое свойство статистической совокупности
16. Статистические таблицы. Составные части таблицы.
17. Виды статистических таблиц.
18. IV этап статистического исследования.Статистический анализ изучаемого явления, формулировка выводов.
ВОПРОСЫ ТЕСТОВОГО КОНТРОЛЯ
Дата: 2018-11-18, просмотров: 259.