Лекция 1:Методика проведения статистического исследования предприятия.
Цель:
Изучение и классификация видов статистического исследования.
Лекция 4:Средние величины, виды, методика вычисления. Использование в медицине.
Цель:
Разъеснение обобщающих характеристику статистической совокупности по определенному определенному изменяющемуся количественному признаку.
Таблица 31. Падение артериального давления в зависимости от вида обезболивания
| Вид обезболивания | Падение артериального давления в мм во время опыта |
| Спинномозговая анестезия (v1) Эфирный наркоз (v2) | 6,5 7 4 8 3 8 5 2 3 4 2 7 5 4 3 |
Вычисления 
и mx для каждого ряда можно произвести обычным путем, но для упрощения расчетов можно использовать следующую формулу, удобную для применения при малых числах наблюдений :
.
Упрощение расчетов при использовании этой формулы достигается тем, что вместо вычисления σ и m ограничиваются определением 
для каждого ряда чисел, что значительно облегчает вычислительную работу (v – о тдельные наблюдения, варианты). В данном примере:
Σv12= 62+52+72+42 +82 +52 =288 , а
Σv22 = 22 +32 +42 + 22 +72+52 42 +32 =132.
как указано было выше, равняются соответственно 5,75 и 3,75; их квадраты 
.
Подставив все эти числа в приведенную выше формулу, получим:
Оценивая t по данным приложения 2, видим, что при n` =8 +8-2=14 в графе 2 этой таблицы стоит величина 2.14. Следовательно, для достоверности утверждения неслучайности различия величин 
и 
, с вероятностью ошибки не более чем 0, 05 (не более чем 5%) достаточно, чтобы t было не менее чем 2.14. В данном примере t =2,25. Значит, действие двух п риведенных видов обезболивания на снидение кровяного давления действительно различно и это различие может считаться статистически доказанным.
Оценка достоверности интенсивных коэффициентов заболеваемости при наличии повторных заболеваний. Формула средней ошибки показателя 
пригодна для оценки показателей только в случаях так называемого альтернативного варьирования, т.е. тогда, когда возможны только два исхода (умер или не умер, заболел данной болезнью или не заболел, привить против данного заболевания или не привит и т.п.).
По этой формуле можно исчислять средние ошибки коэффициентов смертности, летальности, а также заболеваемости теми болезнями, которыми, как правило, можно заболеть только один раз (хронические болезни – коронаросклероз, злокачествен ные опухоли, острозаразные заболевания, дающие длительный иммунитет, и т.п.) в течение жизни или хотя бы только один раз за период наблюдения (обычно год).
Определить среднюю ошибку по указанной выше формуле для коэффциентов общей заболеваемости (т.е. заболеваемости всеми болезнями, вместе взятыми) или заболеваемости с временной утратой трудоспособности неправильно.
Практически в течение года человек может болеть несколько раз различными болезнями или даже одной и той же болезнью, длящейся относительно недолго и не дающей стойкого иммунитета (например, грипп, острый катар верхних дыхательных п утей, ангина, пневмония и др.). Случаев временной нетрудоспособности в связи с заболеванием также может быть несколько за год у одного и того же работающего не только в связи с заболеваниями некоторыми острыми болезнями, но и по поводу обострений хрониче ских болезней.
В таких случаях средние ошибки показателей заболеваемости следует рассчитывать по формуле средней ошибки средних величин, т.е.
, строя вариационные ряды, где вариантами являются числа заболеваний или случаев временной нетрудоспособности в связи с заболеванием в течение года ( 0;1;2;3;4 и т.д.), а частотами – числа болевших данное число раз.
Однако такие расчеты, правильные теоретически, трудно осуществимы на практике, так как требуют кропотливой работы по распределению наблюдаемой группы населения на не болевших ни разу за год, болевших один раз, два раза и т.д.
Трудность этой работы зачастую заставляет вовсе отказываться от расчета средних ошибок коэффициентов заболеваемости, а следовательно, и от статистической оценки достоверности их разности.
В подобной ситуации допустимо приближенное вычисление средней ошибки показателей, предложенное В.А.Мозгляковой. Исходя из предположения, что распределение по числу заболеваний во многих случаях близко к так называемому распределени ю Пуассона, при котором наибольшие частоты соответствуют не средним, а наименьшим вариантам, В.А.Мозглякова предложила в целях упрощения пользоваться расчетом средних квадратических отклонений и средних ошибок уровней заболеваемости по формулам, пригодны м для распределения Пуассона, а именно:
а 
.
Хорошее соответствие фактического распределения кратности заболеваний теоретическому распределению Пуассона имеет место при числе наблюдений 100-150 и средней величине коэффициента заболев аемости 1,0 на 1 человека. Если коэффициент больше 1.5, то рекомендуемым расчетом не следует пользоваться.
Описанные методы оценки достоверности результатов статистического исследования с помощью критерия t (критерий Стьюдента) в основном пригодны для так называемого нормального распределения, т.е. такого, при котором крайние значения (самые малые и самые большие) вариант встречаются редко, а наиболее часты варианты. Близкие по своей величине к средней арифметической ряда; или для состояния (да-нет, жив-умер и т.п.). Методы оценки достоверности различия параметров таких вариационных рядов называются параметрическими.
Однако характер распределения медико-биологических явлений нередко отличается от нормального. Проводя новые исследования, врач-экспериментатор часто не знает, какому закону варьирования будут следовать результаты, полученные в нескольких опытах, а относительно небольшое число проведенных наблюдений не позволяет ему определить форму распределения. В этих случаях оценку достоверности следует производить с применением так называемых непараметрических критериев.
Блок информации
Статистический показатель - одна из многих количественных характеристик статистической совокупности, численное выражение внутренней сущности изучаемого явления.
Показатели, в зависимости от охвата единиц совокупности, подразделяются на индивидуальные, характеризующие отдельный объект, и сводные, характеризующие группу объектов. Также статистические показатели можно классифицировать следующим образом:
- абсолютные;
- относительные;
- средние.
Кроме того, для комплексной оценки здоровья населения, медицинской и экономической деятельности учреждений здравоохранения на основе математических моделей разрабатываются интегральные статистические показатели.
Абсолютные статистические показатели имеют определенные размерность и единицы измерения, показывают количество, численность чего-то или кого-то, например численность населения, количество больничных коек, врачей, родившихся, умерших людей и др.
Относительные статистические показатели более объективно выражают количественные соотношения между явлениями. Для анализа здоровья населения и деятельности системы здравоохранения выделяют следующие группы относительных показателей:
- экстенсивные показатели;
- интенсивные показатели;
- показатели соотношения;
- показатели наглядности.
Экстенсивные показатели отражают внутреннюю структуру явления, разделение его на составные части, удельный вес каждой части в целом. К экстенсивным показателям относится структура заболеваемости, инвалидности, смертности, коечного фонда, врачебных специальностей и др. Рассчитывают показатель по следующей формуле (выражают в процентах):
Интенсивные показатели характеризуют уровень, распространенность какого-либо явления в среде, непосредственно с ней связанного. Эти показатели рассчитывают, как правило, для анализа здо-
ровья населения, где в качестве среды берут численность населения, а в качестве явления - число рождений, заболеваний, смертей и др. К интенсивным показателям относятся показатели заболеваемости, рождаемости, смертности населения и др. Рассчитывают показатель по следующей формуле (выражают в промилле - 0/00, децимилле - 0/000или сантимилле - 0/0000):
Показатели соотношения характеризуют уровень (распространенность) какого-либо явления в среде, непосредственно (биологически) не связанного с данной средой. В этом их отличие от интенсивных показателей. Показатели соотношения рассчитывают для анализа деятельности системы здравоохранения, ее ресурсного обеспечения, где в качестве среды берут численность населения, а в качестве явления - количество врачей, средних медицинских работников, больничных коек, посещений амбулаторно-поликлинических учреждений и др. К показателям соотношения относится обеспеченность населения стационарной, амбулаторно-поликлинической помощью, врачами, средними медицинскими работниками и др. Рассчитывают показатель по следующей формуле (выражают в промилле - 0/00, децимилле - 0/000 или сантимилле - 0/0000):
Показатели наглядности применяют для анализа степени изменения изучаемого явления во времени. Эти показатели говорят о том, на сколько процентов или во сколько раз увеличились или уменьшились сравниваемые показатели за данный период времени. Рассчитывают показатель как отношение ряда сравниваемых величин к исходной величине, принятой за 100 или за 1, результат выражают либо в процентах, либо в долях. Как правило, за такую исходную величину берут начальные или конечные значения временного ряда.
Показатель наглядности можно выразить в разах, как отношение большего значения к меньшему, но в таком случае следует пояснить, происходит увеличение или уменьшение изучаемой величины.
1.2.2. Задания для самостоятельной работы
1. Изучить материалы соответствующей главы учебника [1], модуля, рекомендуемой литературы.
2. Ответить на контрольные вопросы.
3. Разобрать задачу-эталон.
4. Ответить на вопросы тестового задания модуля.
5. Решить задачи.
1.2.3. Контрольные вопросы
1. Приведите классификацию статистических показателей.
2. Дайте определение абсолютным статистическим показателям, приведите примеры.
3. Дайте определение относительным статистическим показателям, приведите примеры.
4. Перечислите виды относительных статистических показателей.
5. Дайте определение экстенсивного показателя, приведите методику расчета и назовите область применения.
6. Дайте определение интенсивного показателя, приведите методику расчета и назовите область применения.
7. Дайте определение показателя наглядности, приведите методику расчета и назовите область применения.
8. Дайте определение показателя соотношения, приведите методику расчета и назовите область применения.
9. Назовите различия между показателем соотношения и интенсивным показателем.
10. Для чего необходимо графическое изображение полученных данных?
11. Какие виды графиков используют для визуализации статистических показателей?
Задача-эталон
Исходные данные: среднегодовая численность населения некоторого субъекта РФ составляет 1 330 000 человек. В изучаемом году умерли 24 080 человек. Из этого числа 11 560 человек умерли от болезней системы кровообращения, 4610 - от внешних причин, 3730 - от злокачественных новообразований, 1445 - от болезней органов дыхания, 2737 - от прочих причин. В городе развернуто 12 500 боль-
ничных коек, работает 4200 врачей. При анализе коэффициента рождаемости за 1990-2010 гг. установлено, что в 1990 г. этот показатель был равен 16,6, в 1995 г. - 13,4, в 2000 г. - 9,3, в 2005 г. - 8,7, в 2010 г. - 10,2 случая на 1000 населения.
Задание
1. На основании представленных исходных данных необходимо рассчитать:
1.1) экстенсивные показатели;
1.2) интенсивные показатели;
1.3) показатели соотношения;
1.4) показатели наглядности.
2. Представить в графическом виде:
2.1) экстенсивные показатели;
2.2) интенсивные показатели;
2.3) показатели соотношения;
2.4) показатели наглядности.
Решение
Вывод
В структуре смертности доля умерших от болезней системы кровообращения составила 48,0%, от внешних причин - 19,1%, от злокачественных новообразований - 15,5%, от болезней органов дыхания - 6,0%, от прочих причин - 11,4%. Данная структура смертности отличается от структуры причин смертности населения РФ.
2.1. Полученные данные можно представить в виде секторных диаграмм (круговой или столбиковой) с использованием прикладной компьютерной программы Microsoft Excel (рис. 1.4).
Рис. 1.4. Структура причин смерти в некотором субъекте РФ
Вывод
Коэффициент общей смертности населения в некотором субъекте РФ составил 18,10/00, наибольший уровень смертности - от болезней
системы кровообращения (869,20/0000), наименьший - от болезней органов дыхания (108,60/0000). Эти данные превышают аналогичные средние показатели по РФ.
2.2. Полученные данные можно представить в виде столбиковой диаграммы с использованием прикладной компьютерной программы Microsoft Excel (рис. 1.5).
Рис. 1.5. Коэффициент смертности населения от различных причин (на 100 000 населения)
Вывод
Обеспеченность населения койко-местами в лечебных учреждениях - 94,0 на 10 000 населения - соответствует среднероссийскому показателю. Обеспеченность населения врачами - 31,6 на 10 000 населения - ниже среднего показателя по РФ.
Вывод
Показатель рождаемости по отношению к 1990 г. в 1995 г. составил 80,7% (уменьшился на 19,3% или в 1,2 раза), в 2000 г. - 56,0% (уменьшился на 44,0% или в 1,8 раза), в 2005 г. - 52,4% (уменьшился
на 47,6% или в 1,9 раза), в 2010 г. - 61,4% (уменьшился на 38,6% или в 1,6 раза).
2.3. Полученные данные представлены в виде линейной диаграммы с использованием компьютерной программы Microsoft Excel (рис. 1.6).
Рис. 1.6. Динамика коэффициента рождаемости (показатель наглядности, %) за 1990-2010 гг.
1.2.5. Тестовые задания
Выберите только один правильный ответ.
Задача 1
Исходные данные: среднегодовая численность населения некоторого субъекта РФ составляет 1 170 850 человек. В изучаемом году впервые зарегистрировано 738 550 случаев заболеваний. Из числа всех зарегистрированных заболеваний 365 950 - болезни органов дыхания, 97 045 - травмы, отравления и некоторые другие последствия воздействия внешних причин, 58 975 - болезни кожи, 55 350 - болезни костно-мышечной системы; 161 230 - прочие болезни. На территории субъекта развернуто 12 920 койко-мест, работает 4245 врачей. При анализе первичной заболеваемости ВИЧ-инфекцией в динамике за 5 лет (2006-2010 гг.) установлено, что в 2006 г. показатель был
равен 12,7, в 2007 г. - 38,7, в 2008 г. - 55,3, в 2009 г. - 29,7, в 2010 г. - 21,4 случая на 100 000 населения.
Задача 2
Исходные данные: среднегодовая численность населения трудоспособного возраста некоторого субъекта РФ составляет 625 615 человек. В изучаемом году умерли 6540 человек, из них 2350 - от болезней системы кровообращения, 2480 - от внешних причин, 635 - от злокачественных новообразований, 395 - от болезней органов пищеварения, 680 - от прочих причин. На территории субъекта развернуто 9750 койко-мест, работает 4980 врачей. При анализе показателя заболеваемости туберкулезом в динамике за 1990-2010 гг. установлено, что в 1990 г. показатель был равен 35,8, в 1995 г. - 42,9, в 2000 г. - 57,9, в 2005 г. - 90,4, в 2010 г. - 84,0 случаев на 100 000 населения.
Задача 3
Исходные данные: среднегодовая численность взрослого населения некоторого субъекта РФ составляет 548 415 человек. В изучаемом году впервые признано инвалидами 8269 человек, из которых 3807 стали инвалидами от болезней системы кровообращения, 1370 - от злокачественных новообразований, 1085 - от болезней костно-мышечной системы и соединительной ткани, 876 - от последствий травм, отравлений и некоторых других последствий воздействия внешних причин, 1131 - от прочих причин. На территории субъекта развернуто 6750 койко-мест, работает 2380 врачей. При анализе показателя младенческой смертности в динамике за 1990-2010 гг. установлено, что в 1990 г. показатель равнялся 20,7, в 1995 г. - 17,4, в 2000 г. - 18,1, в 2005 г. - 15,3, в 2010 г. - 11,0 случаев на 1000 родившихся живыми.
Задание
1. На основании представленных исходных данных в задачах 1, 2, 3 рассчитать:
1.1) экстенсивный показатель;
1.2) интенсивный показатель;
1.3) показатель соотношения;
1.4) показатель наглядности.
2. Представить в графическом виде:
2.1) экстенсивный показатель;
2.2) интенсивный показатель;
2.3) показатель соотношения;
2.4) показатель наглядности.
1.2.7. Рекомендуемая литература
1. Медик В.А., Юрьев В.К. Общественное здоровье и здравоохранение: учебник. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2012.
2. Медик В.А., Токмачев М.С. Статистика здоровья населения и здравоохранения: учеб. пособие. - М.: Финансы и статистика, 2009. -
368 с.
3. Тестовые задания по медицинской статистике / В.Г. Кудрина и др.; под ред. В.Г. Кудриной. - М.: РМАПО, 2000. - 251 с.
4. Применение методов статистического анализа для изучения общественного здоровья и здравоохранения: учеб. пособие / под ред. В.З. Кучеренко. - 4-е изд., перераб. и доп. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2007. - 256 с.
5. Россия в цифрах. 2009: краткий стат. сб. / Росстат. - М., 2009. - 510 с.
ВАРИАЦИОННЫЕ РЯДЫ. СРЕДНИЕ ВЕЛИЧИНЫ. СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ. СРЕДНЯЯ ОШИБКА СРЕДНЕЙ АРИФМЕТИЧЕСКОЙ.
Вариационный ряд – ряд, в котором сопоставлены (по степени возрастания или убывания) варианты и соответствующие им частоты
Варианты – отдельные количественные выражения признака. Обозначаются латинской буквой V. Классическое понимание термина "варианта" предполагает, что вариантой называется каждое уникальное значение признака, без учета количества повторов.
Например, в вариационном ряду показателей систолического артериального давления, измеренного у десяти пациентов:
110, 120, 120, 130, 130, 130, 140, 140, 160, 170;
вариантами являются только 6 значений:
110, 120, 130, 140, 160, 170.
Частота – число, показывающее, сколько раз повторяется варианта. Обозначается латинской буквой P. Сумма всех частот (которая, разумеется, равна числу всех исследуемых) обозначается как n.
В нашем примере частоты будут принимать следующие значения:
для варианты 110 частота Р = 1 (значение 110 встречается у одного пациента),
для варианты 120 частота Р = 2 (значение 120 встречается у двух пациентов),
для варианты 130 частота Р = 3 (значение 130 встречается у трех пациентов),
для варианты 140 частота Р = 2 (значение 140 встречается у двух пациентов),
для варианты 160 частота Р = 1 (значение 160 встречается у одного пациента),
для варианты 170 частота Р = 1 (значение 170 встречается у одного пациента),
Виды вариационных рядов:
1. простой - это ряд, в котором каждая варианта встречается только по одному разу (все частоты при этом равны 1);
2. взвешенный - ряд, в котором одна или несколько вариант встречаются неоднократно.
Вариационный ряд служит для описания больших массивов чисел, именно в этой форме изначально представляются собранные данные большинства медицинских исследований. Для того, чтобы охарактеризовать вариационный ряд, рассчитываются специальные показатели, в том числе средние величины, показатели вариабельности (так называемой, дисперсии), показатели репрезентативности выборочных данных.
Лекция 1:Методика проведения статистического исследования предприятия.
Цель:
Дата: 2019-03-05, просмотров: 292.
