Для определения достоверности одной из рассчитанных средних величин (M., M.) пользуются критерием t:
Различие между средними или относительными величинами статистически достоверно, если оно в 2 раза или более превышает корень квадратный из суммы квадратов ошибок этих средних величин.
Пример.
Первый способ оперативного вмешательства при переломе костей голени - нестабильный остеосинтез - применили у 100 боль- ных; из них осложнения возникли у 10 из них.
Второй способ оперативного вмешательства - стабильный остеосинтез применили у 200 больных, осложнения имели тоже 10 человек.
Какой способ более эффективен?
По абсолютным данным стабильный остеосинтез эффективнее, так как процент осложнений при нем меньше ровно в 2 раза. Одна-
ко закономерен ли такой вывод, иначе говоря, достоверны ли различия?
Статистическую обработку данных проводят следующим образом:
первый способ - нестабильный остеосинтез, осложнения составили 10%;
второй способ - стабильный остеосинтез, осложнения составили 5%;
Далее находим t по формуле:
Вывод: при имеющемся числе наблюдений различие в процентах осложнений при применении различных способов оперативного вмешательства при переломе костей голени статистически недостоверно (t=1,5; р>0,05).
Чтобы сделать статистически достоверным вывод о большей эффективности стабильного остеосинтеза при переломах костей голени (меньшем проценте осложнений), нужно увеличить число наблюдений.
Метод стандартизации
Для получения более точных данных при сравнении статистических величин прибегают к методу, исключающему различия признаков этих величин (возрастно-половых и др.), т.е. к стандарту.
Существуют прямой, косвенный и обратный методы стандартизации.
Суть прямого метода состоит в вычислении общих интенсивных показателей в одинаковых признаках (единиц наблюдения), совокупностях; для чего рассчитывают частные показатели в сравниваемых группах, по которым судят об их истинном соотношении в исследуемых совокупностях; предполагают, что сравниваемые совокупности одинаковы, т.е. стандартны по составу.
Метод применяется при сравнении общих интенсивных показателей здоровья различных по составу (по полу, возрасту и другим признакам) групп населения.
Суть метода состоит в исключении влияния на общий показатель разного состава совокупностей по одному, двум признакам или более.
За стандарт принимают средний состав обеих групп, одну из сравниваемых групп или какую-то третью группу, близкую к сравниваемым.
Рассчитывают условные величины в каждой группе стандарта и общие стандартизированные показатели, которые тоже являются условными.
Если соотношение стандартизированных показателей получается иное, чем реальных, то делают вывод о том, что на уровень реальных показателей влияет разный состав сравниваемых совокупностей по стандартизуемому признаку.
Наоборот, если стандартизованные показатели повторяют соотношение реальных, то делают вывод о том, что на уровень реаль- ных показателей разный состав по стандартизуемому признаку не влияет. Рассмотрим пример прямого метода (табл.43).
Таблица 43. Распределение больных и умерших по отделениям боль- ниц А и Б (данные условные)
Отделение
Больница А
Больница Б
Стандарт больных
Больница А
Больница Б
Ознакомим с другими методами стандартизации без примеров расчета.
Косвенный метод стандартизации применяется тогда, когда показатели в сравниваемых группах неизвестны или известны, но недостаточно. За стандарт выбирают какой-то хорошо известный коэффициент (но не из числа сравниваемых) такого же характера, что
и сравниваемый, и с ним с учетом его величины и структуры сравнивают имеющиеся недостоверные показатели.
Обратный метод стандартизации применяется тогда, когда необходимых для сравнения и оценки показателей нет. Их «конструируют» от «обратных» показателей, например, по данным о смертности и заболеваемости, которые следует возможно более объективно воспроизводить на основе имеющейся справочной информации численности и состава населения, среди которого и следует сравнить и определить заболеваемость и смертность.
Косвенный и обратный методы менее точны и объективны, чем прямой.
Дисперсионный анализ
Дисперсионный анализ определяет степень рассеивания (дисперсии) влияния оцениваемых признаков разных величин - пока- зателей. Он позволяет дополнительно, более полно и точно измерить силу влияния трех и более факторов, оценить разность этих факторов (средних величин или показателей), определить достоверность разности этих показателей (средних величин). Анализ дает возможность изучить и оценить влияние на конечный результат нескольких факторов или отдельных влияний. Определяется воздей- ствие среднего значения каждого фактора и средних значений при их разном сочетании.
В зависимости от числа изучаемых и оцениваемых факторов формируют однофакторный, двухфакторный, многофакторный виды дисперсионного анализа.
Графические изображения
Для наглядного представления различных статистических величин, а также для их анализа широко используют графические изображения. Практически в каждом статистическом исследовании применяется графический метод, основы которого медикам нужно знать, несмотря на широкое внедрение в последнее время компьютерной графики.
Графиками в статистике называют условные изображения числовых величин и их соотношений в виде различных геометричес- ких образов - точек, линий, плоских фигур и т.д.
Статистический график дает возможность сразу оценить характер изучаемого явления, присущие ему закономерности, особен- ности, тенденции развития, взаимосвязь его показателей.
Название графика должно кратко и точно раскрывать его содержание. Название обычно помещают под графиком в отличие от таблицы, название которой располагается над ней. Пояснительные тексты могут располагаться в пределах графического образа, рядом с ним или вне его.
Графические изображения разделяют на диаграммы, картограммы и картодиаграммы.
Диаграммой называют изображение статистических данных в виде точек, линий, плоскостей, фигур.
Диаграммы бывают:
- линейными (арифметические, полулогарифмические, полигон, гистограмма и радиальные);
- плоскостными (столбиковые, внутристолбиковые, ленточные, секторные, круговые);
- объемными (параллелепипед, куб, шар и т.д.);
- фигурными (койки, люди и т.д.).
Картограммы отражают статистические данные на географической карте.
Картодиаграммы представляют статистические данные на географической карте в виде диаграммы.
Вид графического изображения выбирается в зависимости от статистической величины.
Абсолютные величины, характеризующие статику явления, можно изобразить в виде диаграмм (плоскостной, столбиковой, объем- ной или фигурной), картограмм, картодиаграмм.
Экстенсивные показатели, характеризующие структуру явления, можно изобразить в виде секторной или внутристолбиковой плоскостной диаграммы.
Интенсивные показатели, характеризующие частоту явления, можно изобразить в виде линейной, плоскостной (столбиковой, ленточной), объемной, фигурной диаграмм.
Показатели соотношения, характеризующие отношение между двумя самостоятельными совокупностями, представляют в виде тех же графических изображений, что и интенсивные показатели.
Показатели наглядности, получающиеся из отношения ряда сравниваемых величин к одной из них, принятой за 100, графичес- ки изображают так же, как интенсивные показатели.
Обязательное правило применения графического метода - строгое соответствие каждой статистической величины виду графичес- кого изображения.
Рассмотрим правила построения диаграмм, применяемых наиболее часто.
Линейная диаграмма обычно употребляется для изображения частоты явления, изменяющегося во времени, т.е. для изображения динамики явления.
Основой для построения линейной диаграммы чаще всего является прямоугольная система координат. На оси абсцисс (X) от- кладывают, например, равные промежутки времени, а по оси ординат (Y) - показатели численности населения, заболеваемости, смертности и т.д.
Значения статистических величин наносят в виде точек на систему координат и соединяют линиями. При построении линейной диаграммы необходимо учитывать пропорции осей абсцисс (X) и ординат (Y). При отношении X:Y=4:3 искажения кривой не будет. При отношении X:Y=1:3 кривая будет сильно сжата и наоборот, при отношении X:Y=3:1 кривая будет чрезмерно растянута. И в том, и в другом случае по графику трудно правильно оценить динамику явления.
Когда на одной диаграмме изображают несколько явлений, наносят линии разного цвета или разной штриховки.
Примеры линейной диаграммы: температурная кривая, динамика рождаемости, смертности.
Радиальная диаграмма построена на полярных координатах, изображает динамику явления за замкнутый цикл времени (сутки, неделя и т.д.).
При построении радиальной диаграммы в качестве оси абсцисс используют окружность, которую делят на одинаковое число частей соответственно отрезкам времени, осью ординат служит радиус окружности или его продолжение. За радиус окружности обычно берут среднюю величину анализируемого явления. Число радиусов соответствует числу интервалов изучаемого периода: 12 радиусов при изучении явления за год, 7 радиусов при изучении явления за неделю. На каждом радиусе делают пометку, соответ-
ствующую интервалу времени, и откладывают показатели в соответствующем масштабе. Конечные точки соединяют, получается многоугольник, наглядно показывающий динамику явления.
Секторная диаграмма применяется для изображения экстенсивных показателей. Вся окружность принимается за 100% (если экстенсивные показатели выражены в процентах), при этом 1% соответствует 3,6? окружности. Затем 3,6? умножают на число процентов каждого показателя и получают размер каждого сектора в градусах. При помощи транспортира на окружности откладывают отрезки (отсчет ведут от 0?), соответствующие величине каждого показателя. Найденные точки окружности соединяют с центром круга. От- дельные секторы круга (в процентах или промилле) изображают составные части изучаемого явления.
Вместо секторной диаграммы можно применить внутристолби- ковую диаграмму, в которой ширина и высота столбика берутся произвольно. Высота принимается за 100% и в соответствующем масштабе пересчитываются экстенсивные показатели (в процентах).
Столбиковая диаграмма применяется и для иллюстрации однородных, но не связанных между собой интенсивных показателей. Столбиковыми диаграммами изображают статику явления: заболеваемость, брачность и т.д. При изображении этих явлений рисуют столбики, высота которых должна соответствовать величине изображаемых показателей с учетом масштаба. Ширина столбиков и расстояние между ними могут быть произвольными, но должны быть одинаковыми. Столбики на диаграмме могут быть вертикальными или горизонтальными (ленточными). Принципиальной разницы в методах их построения нет.
Картограмма - географическая карта, на которой отдельные территории заштрихованы с различной интенсивностью соответственно уровню интенсивного показателя.
Дата: 2019-02-19, просмотров: 226.
