основы. 1. Общественное здоровье и здравоохранение как наука и предмет преподавания. Основные направления общественного здоровья и здравоохранения. Методы исследования и основные задачи
 Скачать 0.58 Mb.
|
Вариационные ряды бывают:взависимостиотзначенияварианты: а) прерывные(дискретные), состоящие из целых чисел б) непрерывные, когда значения вариант выражены дробным числом. В прерывных рядах смежные варианты отличаются друг от друга на целое число (число ударов пульса, число дыханий в минуту, число дней лечения). В непрерывных рядах варианты могут отличаться на любые дробные значения единицы. взависимостиотчастотывстречаемостипризнака: а) простой - ряд - каждая варианта встречается один раз, т.е. частоты равны единице. б) обычный - ряд, в котором варианты встречаются более одного раза. в) сгруппированный - ряд, в котором варианты объединены в группы по их величине в пределах определенного интервала с указанием частоты повторяемости всех вариант, входящих в группу. Сгруппированный вариационный ряд используют при большом числе наблюдений и больном размахе крайних значений вариант. Обработка вариационного ряда заключается в получении параметров вариационного ряда (средней величины, среднего квадратического отклонения и средней ошибки средней величины). взависимостиотчисланаблюдений: а) четные и нечетные б) большой (при числе наблюдений больше 30) и малый (если число наблюдений меньше или равно 30) Видысреднихвеличин: а) мода (Мо) - величина признака, чаще других встречающаяся в совокупности. За моду принимают варианту, которой соответствует наибольшее количество частот вариационного ряда. б) Медиана (Me) - величина признака, занимающая срединное значение в вариационном ряду. Она делит вариационный ряд на две равные части. На величину моды и медианы не оказывают влияния числовые значения крайних вариант, имеющихся в вариационном ряду. Они не всегда могут точно характеризовать вариационный ряд и применяются в медицинской статистике относительно редко. Более точно характеризует вариационный ряд средняя арифметическая величина. в) Средняя арифметическая (М, или х ) - рассчитывается на основе всех числовых значений изучаемого признака. Реже применяются другие средние величины: средняя геометрическая (при обработке результатов титрования антител, токсинов, вакцин); средняя квадратическая (при определении среднего диаметра среза клеток, результатов накожных иммунологических проб); средняя кубическая (для определения среднего объема опухолей) и другие. В простом вариационном ряду, где варианты встречаются только по одному разу, вычисляется средняя арифметическая простая по формуле: V М n , где V - числовые значения вариант, n - число наблюдений, Σ - знак суммы В обычном вариационном ряду вычисляется средняя арифметическая взвешенная по формуле: М V*p n , где V - числовые значения вариант, р - частота встречаемости вариант, n - число наблюдений. Средние величины являются важными обобщающими характеристиками совокупности. Однако за ними скрываются индивидуальные значения признака. Средние величины не показывают изменчивости, колеблемости признака. Если вариационный ряд более компактен, менее рассеян и все отдельные значения расположены вокруг средней, то средняя величина дает более точную характеристику данной совокупности. Если вариационный ряд растянут, отдельные значения значительно отклоняются от средней, т.е. имеется большая вариабельность количественного признака, то средняя менее типична, хуже отражает в целом весь ряд. Одинаковые по величине средние могут быть получены из рядов с различной степенью рассеяния, поэтому для характеристики вариационного ряда, помимо средней величины, необходима другая характеристика, позволяющая оценить степень его колеблемости. Простыми показателями, характеризующими разнообразие признака в изучаемой совокупности, являются а) лимит - минимальное и максимальное значение количественного признака б) амплитуда - разность между наибольшим и наименьшим значением вариант. Применениесреднихвеличин: а) для характеристики физического развития (рост, вес, окружность груди, динамометрия) б) для оценки состояния здоровья человека путем анализа физиологических, биохимических параметров организма (уровня АД, ЧСС, температуры тела) в) для анализа деятельности медицинских организаций (среднее число дней работы койки в году и т.д.) г) для оценки работы врачей (среднее число посещений на одного врача, среднее число хирургических операций, среднечасовая нагрузка врача на приеме в поликлинике) 28.Характеристики разнообразия признака в совокупности: понятие, методы, анализ. Совокупности Основными критериями разнообразия признака в статистической совокупности являются: лимит, амплитуда, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации.Средние величины дают лишь обобщающую характеристику изучаемого признака в совокупности и не учитывают значения отдельных его вариант - минимальное и максимальное, выше среднего, ниже среднего и т. д. Определение перечисленных критериев разнообразия признака, прежде всего, осуществляется с учетом его значения у отдельных элементов статистической совокупности. Лимит (lim)- это критерий, который определяется крайними значениями вариант в вариационном ряду. Другими словами данный критерий ограничивается минимальной и максимальной величинами признака: lim = vmin -:- vmax Амплитуда (Am) -это разность крайних вариант.Расчет данного критерия осуществляется путем вычитания из максимального значения признака - его минимального значения, что позволяет оценить степень разброса вариант: Am = vmax - vmin Наиболее полную характеристику разнообразия признака в статистической совокупности дает среднее квадратическое отклонение δ, которое является общей мерой отклонения вариант от своей средней. Расчет среднего квадратического отклонения осуществляется в определенной последовательности и включает пять этапов: 1. Определение средней арифметической (М). 2. Расчет истинного отклонения (d) каждой варианты от средней величины (V - M). 3. Возведение каждого отклонения в квадрат (d2) (если в исследуемой совокупности некоторые варианты встречаются неоднократно (р>1), следующим шагом необходимо умножить размер отклонения этих вариант, возведенного в квадрат (d2), на их частоту (р). 4. Определение суммы (∑ d2 или ∑d2р) 5. Расчет среднего квадратического отклонения (по формулеσ =  ).Коэффициент вариации (Сv)является относительной мерой разнообразия признака в статистической совокупности, поскольку исчисляется как процентное отношение среднего квадратического отклонения (δ) к средней арифметической величине (М). Расчет коэффициента вариации производится по формуле: δ х 100 М Полученное значение оценивается в соответствии с ориентировочными градациями степени разнообразия признака: - слабое — до 10 % - среднее — 10 - 20 % - сильное — более 20 % Использование коэффициента вариации целесообразно в случаях, когда приходится сравнивать признаки разные по своей величине и размерности. Оценка достоверности результатов исследования. Под достоверностью статистических данных понимают степень их соответствия отображаемой действительности, т.е. достоверными данными считаются те, которые не искажают и правильно отражают объективную реальность. Оценить достоверность результатов исследования означает определить, с какой вероятностью возможно перенести результаты, полученные на выборочной совокупности, на всю генеральную совокупность. Исходя из этого, оценка достоверности необходима для того, чтобы по части явления можно было судить о явлении в целом и его закономерностях. Оценка достоверности результатов исследования складывается из определения: · ошибок репрезентативности (ошибок средних и относительных величин) - m; ·доверительных границ средних (или относительных) величин; ·достоверности разности (различия) средних (или относительных) величин по критерию t. От степени разнообразия признаков в изучаемой (выборочной) совокупности во многом зависит их репрезентативность по отношению к признакам единиц наблюдения в генеральнойсовокупности. Репрезентативность признаков в виде средних величин характеризуется размером их ошибок (ошибка средней арифметической величины (mM), зависящим от размера среднего квадратиче ского отклонения. 29.Среднеквадратичное отклонение, методика расчета, правило 3-х σ. |