Статистическое исследование включает в себя четыре последовательных этапа:

1. Составление плана и программы,

2. Сбор статистического материала (статистическое наблюдение),

3. Обработка собранного материала,

4. Анализ полученных данных.

       II этап. Сбор материала (статистическое наблюдение).

       Статистическое наблюдение – это регистрация изучаемых единиц на специальных учетных медицинских документах.

       Статистическое наблюдение классифицируется с учетом полноты охвата единиц совокупности, учета фактов по времени и способу наблюдения.

       1. По учету факторов во времени:

       Текущее наблюдение (постоянное) применяется при изучении быстро меняющихся явлений, зависящих от условий жизни, состояния медицинской помо­щи и др. Это систематический учет явления в течение определенного периода времени, статистические данные собираются путем регистрации случаев по мере их возникновения (учет рождаемости, смертности, заболеваемости, травматизма, госпитализации).

       Единовременное наблюдение (одномоментное) применяется при изучении медленно меняющихся явлений, когда изучаемое явление не имеет тенденции к быстрому изменению, регистрация данных проводится на определенный момент времени. Единовременное наблюдение отражает статику явления, то есть дает как бы одномоментную фотографию изучаемого явления (перепись населения, про­филактические осмотры, перепись медицинских учреждений и др.)

       2. По полноте охвата единиц совокупности:

       Сплошное наблюдение предусматривает регистрацию всех случаев, составляющих генеральную совокупность. Сплошным методом собирают сведения о числе родившихся, умерших обратившихся в поликлинику, о численности больных, врачей и др. Для сплошного метода является характерным собирание массо­вого материала при относительно ограниченном числе учетных признаков, что, однако, не позволяет провести углубленный анализ.

       При несплошном методе наблюдения учитываются не все единицы сово­купности, а только часть их, по которой судят о свойствах всего объекта наблю­дения. Несплошное наблюдение имеет ряд преимуществ: оно меньше по объему, для его осуществления требуется меньше сил и средств, оно позволяет применить более совершенные способы учета фактов, то есть расширить программу иссле­дования. В зависимости от характера объекта исследования и поставленных за­дач несплошное исследование организуется по разному.

       Разновидностями несплошного исследования являются:

       2.1. Монографическое наблюдение – это детальное описание отдельных, харак­терных в каком-либо отношении единиц совокупности (описание типичных случаев течения заболеваний, описание типичных объектов территории при медико-географическом исследовании и др.)

       2.2. Метод основного массива – это изучение явления в месте его наибольшего проявления. Изучаются объекты, на которых сосредоточено большинство изучаемых явлений, то есть изучение преобладающей доли единиц совокупности (на­пример, изучение исходов лечения, диспансеризации, организационных форм об­служивания, больных гастроэнтерологического, нефрологического, пульмонологического профиля по данным специализированных центров)

       2.3. Наиболее совершенным видом несплошного наблюдения является выбо­рочное исследование, при котором характеристика всей совокупности дается на основании некоторой части ее, отобранной специальными методами.

       По способу организации различают следующие виды выборочного наблю­дения:

       2.3.1. Случайный отбор – отбор единиц совокупности на основании таблиц случайных чисел или методом жеребьевки, при этом способе каждая единица имеет равную возможность попасть в выборку. При случайном отборе единиц создаются условия для действия закона больших чисел - в массе случайной выборки проявляется общая закономерность, свойственная изучаемому явлению в целом.

       2.3.2. Механический отбор имеет в своей основе арифметический подход к отбору единиц. Единицы генеральной совокупности распределяют в какой-либо последовательности по любому случайному признаку (например, истории болезни распределяют по дням поступления больных, или по первой букве фа­милии, по номерам). Материал разбивают на равные части и из них в заранее обусловленном плане отбирают каждую пятую, или десятую, или иную единицу, таким образом, чтобы обеспечить требуемый объем выборки (10%, 20% и т.д.)

       2.3.3. Типологический отбор проводится путем деления всей генеральной совокупности на качественно однородные группы по ведущим признакам, из которых отбирают в случайном или механическом порядке единицы. В ре­зультате такого отбора в выборочной совокупности отдельные типические группы будут представлены в том же соотношении, что и в генеральной совокупности, что увеличивает точность такого способа выборки.

       2.3.4 Гнездовой отбор (серийный) применяется в тех случаях, когда нет воз­можности проводить выборку из всей совокупности в виду большой террито­рии обследования. В этом случае вся совокупность делится на однородные "серии" (гнезда), отбор серий проводится в случайном или механическом по­рядке, отбирают "объекты" (гнезда), которые в дальнейшем изучаются сплошь или выборочно.

       Для углубленного изучения взаимосвязи менее изученных признаков при ис­ключении признаков, влияние которых известно, используют метод направленного отбора. Например, влияние возраста и пола на распространенность гипертонической болезни известно, поэтому для углубленного исследования можно использовать совокупность лиц одного пола и возраста. Одним из видов направ­ленного отбора является когортный метод - это изучение совокупности, которая состоит из единиц, объединенных сроком наступления определенного события, и прослеженного в один и тот же интервал времени (наблюдение за группой детей одновременно родившихся, за группой лиц, одновременно вступивших в брак, имеющих одинаковый стаж работы на предприятии). Когортный метод позволяет сделать своего рода срез в том месте изучаемого явления, в котором наиболее яр­ко проявляются те или иные закономерности.

       3. По способу наблюдения:

       Непосредственное наблюдение, когда сведения регистрируют при непосредственном осмотре больного или здорового человека при проведении санитарно-гигиенического обследования объекта.

       Выкопировка данных - получение сведений из учетно-отчетных форм и другой медицинской документации. Ис­пользуется при изучении рождаемости, смертности, заболеваемости, инвалидно­сти, деятельности медицинских учреждений.

       Анамнестический способ получе­ния информации основан ха получении сведений от больных или близких род­ственников и их воспоминаниях о событиях, которые ранее были в их жизни. Способ может быть осуществлен путем опроса "лицом к лицу" (устное интервью) или заочного опроса (письменное анкетирование). Содержание вопросов в анкете должно отвечать целям и задачам исследования, а ответы не должны вызывать затруднений у опрашиваемых.

       Единица наблюдения - это та первичная ячейка, из которой могут быть по­лучены единицы совокупности. Единица наблюдения определяется в зависимо­сти от цели исследования, это может быть: семья, рабочие данного цеха, жители того или иного района.

       Единицы совокупности имеют признаки сходства (место жительства, время проведения исследования и др.) и признаки различия - учетные признаки (пол, возраст, диагноз заболевания, сроки госпитализации, исходы лечения и др.).

       Учетные признаки по характеру делят на:

- атрибутивные (описательные) - выраженные словесно (пол, диагноз, наличие вредных привычек и др.);

- количественные признаки - выраженные числом (возраст, стаж роботы, уровень артериального давления, сроки пребывания в стационаре и др.)

       По роли в совокупности различают:

- факторные признаки - влияющие на изучаемое явление (пол, возраст, профессия, вредные привычки и т.д.);

- результативные признаки - изменяющиеся вод влиянием фак­торных признаков (диагноз, исход лечения и др.).

7. Относительные величины: виды, методика вычисления, сущность, использование в медицине и здравоохранении (показать на примерах).

       III этап. Обработка собранного материала.

       На этом этапе производятся:

1. Проверка материала на полноту и правильность заполнения учетных докумен­тов, устранение дубликатов.

2. Шифровка (кодирование) путем проставления условного знака около каждого признака.

3. Раскладка карт по группам в соответствии е шифром, подсчет карт в каждой группе.

4. Составление общей сводки, занесение результатов подсчета в макеты таблиц заранее установленной формы для получения сравнительных и обобщающих величин.

       На данном этапе статистического исследования, в результате сводки материала при подсчете данных наблюдения по группам, в разработочных таблицах получают абсолютные числа, которые характеризуют количественное выраже­ние изучаемого явления.

           Абсолютные числа или величины имеют в статистике определенное значе­ние. Абсолютными величинами выражаются, например, население городов, стран, редкие заболевания и редко встречающиеся явления.

           В медицинской практике абсолютными величинами могут также выражаться все индивидуальные данные, которые получают от больного (частота сердечных сокращений, артериальное давление, количество молочных и постоянных зубов у ребенка в различные возрастные периоды). Но абсолютные величины (числа) ма­лопригодны для сравнения их друг с другом и анализа, т.к. они дают характери­стику изучаемому явлению, но глубоко его не раскрывают. Дня того, чтобы мож­но было провести анализ и сделать правильные выгоды, необходимо абсолютные числа преобразовать в производные величины (относительные или средние).

       Относительные величины (показатели, статистические коэффициенты) рассчитываются путем деления одной абсолютной величины на другую и умно­жения полученной дроби на какой-либо коэффициент (основание) - 100, 1000, 10000 и т.д. Соответственно этому, относительные величины могут выражаться в процентах (%), промилле (%о), продецемилле (%оо) и т.д.

       Различают следующие группы относительных величин:

1. Показатели экстенсивности (или распределения);

2. Показатели интенсивности (или частоты);

3. Показатели соотношения (обеспеченности);

4. Показатели наглядности.

       1.Показатели экстенсивности (структуры, распределения, состава явле­ния) характеризуют распределение целого на составляющие его части по их удельному весу. Эти показатели характеризуют распределение явления внутри одной совокупности. При этом вся совокупность (целое явление) принимается за 100%, а часть определялся как искомое.

       Экстенсивные показатели вычисляют, когда необходимо определить струк­туру явления: распределение родившихся по полу и весу, при анализе рождаемо­сти; распределение умерших по полу, возрасту, причинам смерти при анализе смертности; распределение больных по полу, возрасту, диагнозу и срокам госпи­тализации; при анализе заболеваемости; состав населения по полу, возрасту, обра­зовнию, профессии и занятости в сфере производства; распределение больнич­ных коек по профилю при анализе структуры коечного фонда.

       Показатели экстенсивности характеризуют состав явлений в конкретное время, е конкретном месте. Для динамических сравнений эти показатели не при­годны. Сравнение удельных весов позволяет судить лишь об их порядковом номе­ре в структуре (заболеваемости, смертности и т.д.), но не дает возможности говорить о частоте, распространенности данного явления. Для этой цели всегда необходимо знать численность среды, в которой происходит явление, и вычислить интенсивные показатели.

       2.Показатели интенсивности (чистоты, распространенности) характеризу­ют частоту (уровень) явления в той среды, в которой это явление происходит.

       Показатели интенсивности определяют соотношение между изучаемым явлением
и средой, его продуцирующей (т.е. соотношение между двумя однородными совокупностями). Для вычисления показателя интенсивности нужно знать величину интересующего нас явления и величину той среды, в которой данное явление наблюдается.

       Средой обычно является население в целом или отдельные его группы (возрастные, половые, профессиональные и т.д.).

       Явление – случаи заболеваний, смертей, рождений, осложнений и т.д.

       Показатели, рассчитанные на все население (совокупность), называются об­щими.

       Показатели, рассчитанные на отдельные группы, называются специальными.

       Выбор коэффициента при вычислении показателей частоты зависит от числа наблюдения и размера среды. Чем меньше явление, частоту которого необхо­димо определить, тем больше должен быть коэффициент для получения пока­зателя, выраженного целым числом (10 000. 100 000) и, наоборот, чем больше яв­ление, тем коэффициент должен быть меньше (100, 1 000).

       Интенсивные показатели применяются при анализе заболеваемости (частота того или иного заболевания на той или другой территории, т.е. определение уровня заболеваемости и распространенности, частота инвалидности, заболевае­мости с временной утратой трудоспособности, летальность в стационаре); в санитарно-демографической статистике (общие и специальные показатели рождаемо­сти, смертность, младенческой и материнской смертности).

       3. Показатели соотношения (обеспеченности) характеризуют со­отношение двух разнородных, не связанных между собой совокупностей, сопос­тавляемых только логически, по их содержанию. Они вычисляются так же, как и показатели интенсивности, но их отличие от последних заключается в том, что интересующие нас явления не представляют собой продукт той среды, на кото­рую производится расчет, т.е. эти показатели определяют отношение между разнородными совокупностями. Применяются эти показатели для характеристики обеспеченности населения койками, врачами, местами в детских садах, лекарст­венными препаратами и т.д.

       Показатели соотношения выражаются обычно на 10000 населения.

       4. Показатели наглядности применяются для определения изменений, происшедших с тем или иным явлением в течение какого-либо периода времени, или для сравнения друг с другом аналогичных явлений на разных территориях. Они показывают, во сколько раз (или на сколько процентов) произошло увеличе­ние или уменьшение сравниваемых величин. Расчеты могут проводиться на абсо­лютных, относительных или средних величинах. При этом, в зависимости от по­ставленной задачи, одна из величин принимается за 100%. или за единицу (в кратностях).

       Для выражения этих показателей составляется пропорция.

8. Табличная сводка медико-статистического материала. Виды таблиц и правила их оформления.

       Статистическая таблица – количественная характеристика изучаемой совокупности. В статистических таблицах наглядно отражаются результаты статистического наблюдения.

       В каждой статистической таблице различают табличное подлежащее и табличное сказуемое.

       Табличное подлежащее – главный (основной) учетный признак, по которому проведена группировка материала, располагается в левой части статистической таблицы.

       Табличное сказуемое – учетные признаки, которые характеризуют подлежащее, располагаются в правой части таблицы в заголовке вертикальных столбцов.

       При составлении статистических таблиц соблюдают ряд требований, к основным из которых относятся:

- заголовок таблицы должен раскрывать ее содержание,

- в заголовке таблицы указывают единицы измерения приведенных данных,

- табличное подлежащее располагается в левой части таблицы (в горизонтальных строках), табличное сказуемое в правой части (в вертикальных строках),

- нулевые значения признака обозначают знаком «тире»,

- наличие общих и подгрупповых итоговых строк.

       В зависимости от числа использованных признаков и их группировки различают простые, групповые и комбинационные таблицы.

       В простой статистической таблице материал сгруппирован по одному признаку, такая таблица представляет общую сводку данных.

       В групповой таблице – подлежащее характеризуется несколькими самостоятельными, не связанными между собой признаками.

       В комбинационной таблице – подлежащее характеризуется несколькими взаимосвязанными признаками. Такая таблица в аналитическом отношении является наиболее ценной.

1. Макет простой таблицы.