81. Рождаемость населения, репродуктивное поведение. Показатели рождаемости (методика расчета)
 Скачать 2.9 Mb.
|
Сезонные колебания случаев ангины в одном из районов города Р. в 2003 г.2. Вычисление групповой средней производят путем суммирования смежных уровней соседних периодов и делением суммы на число слагаемых (табл. 2.10), при этом, количество уровней ряда, взятых для расчета групповой средней, заменяют на полученную среднюю величину. Количество интервалов, выбираемых для расчета групповой средней, зависит от величины ряда. Динамика процента расхождений клинических и патологоанатомических диагнозов по данным областной больницы города А за 1993-2000 гг.
3.Вычисление скользящей средней (табл. 2.11) Таблица 2.11 Динамика заболеваемости пневмонией в городе А за 2004 год.
При этом варианте каждую отдельную величину ряда (кроме начальной и конечной) заменяют средней арифметической из нескольких величин. Чаще всего берут 3 величины: данную, предыдущую и последующую, реже (для крупных динамических рядов) - среднюю из 5 величин: данную и по 2 соседних - предыдущих и последующих. Анализ динамического ряда определяется показателями, характеризующими интенсивность его изменений и называемыми коэффициентами динамики к которым относятся: 1) Абсолютный прирост или убыль (абсолютный размер разности уровней) - разность между последующим и предыдущим уровнем (дает возможность анализировать скорость происходящих изменений в ее абсолютном выражении). 2) Темп прироста или убывания - процентное отношение абсолютного прироста (или снижения) к предыдущему уровню. 3) Темп роста или снижения - процентное отношение последующего уровня к предыдущему. 4) Для анализа динамического ряда используются также показатели наглядности, хотя следует помнить, что для коэффициента наглядности не обязательны взаимосвязанные динамические изменения. Динамические ряды характеризуют изменение показателей здоровья - уровень и темп снижения заболеваемости, демографические сдвиги (рождаемости, общей и младенческой смертности), изменения физического развития. В таблице Расчет показателей динамического ряда: 1) Абсолютный прирост: 7,9 - 7,7 = 0,2 7,8 - 7,9 = - 0,1 и т.д. 2) Темп прироста: 0,2 : 7,7 · 100% = 2,6 % -0,1 : 7,9 · 100% = - 1,3 % и т.д. 3) Темп роста: 7,9 : 7,7 · 100% = 102,6% 7,8 : 7,9 · 100% = 98,7 % и т.д. 4) Показатель наглядности: уровень 2000 г. принимаем за 100% 7,9 : 7,7 ·100% = 102,6 % 7,8 : 7,7 · 100% = 101,3 % и т.д. 157. Методика преобразования динамического ряда, практическое использование. динамический ряд составляется При изучении изменений какого-либо явления во времени. Величины, составляющие динамический ряд, называются уровнями ряда. Уровни динамического ряда могут быть представлены: — абсолютными величинами; — относительными величинами (в том числе показателями интенсивными, экстенсивными, соотношения); — средними величинами. Динамические ряды бывают двух видов: — Моментный динамический ряд состоит из величин, характеризующих явление на какой-то определенный момент (дату). Например, каждый уровень может характеризовать численность населения, численность врачей и т.д. на конец какого-то года. — Интервальный динамический ряд состоит из величин, характеризующих явление за определенный промежуток времени (интервал). Например, каждый уровень такого ряда может характеризовать смертность, рождаемость, заболеваемость, среднегодовую занятость койки за какой-то год. Динамический ряд можно подвергнуть преобразованиям, целью которых является выявление особенностей изучаемого процесса, а также достижение наглядности в характеристике того или иного явления. Для определения тенденции изучаемого явления рассчитывают показатели динамического ряда: — абсолютный прирост; — показатель наглядности; — показатель роста (снижения); — темп прироста (снижения). Показатели преобразованного динамического ряда рассчитываются по общепринятой методике. Влияние случайных колебаний на уровни динамического ряда можно устранить и с помощью скользящей средней. При ее расчете лучше использовать интервалы, включающие три хронологические периода. Динамика средней длительности пребывания больного на терапевтической койке до— и при переходе стационаров Санкт-Петербурга на новые условия хозяйствования Годы Средняя длительность пребывания больного на терапевтической койке (в днях) Скользящая средняя Скользящая средняя по Урбаху 1987 19,9-у, - 19,7 1988 19,0 -у2 19,4 19,4 1989 19,2-уд 19,2 19,2 1990 19,3--у4 19,0 19,0 1991 18,5-у5 18,3 18,3 1992 17,0 — у6 - 17,2 Динамика средней длительности пребывания больного на терапевтической койке до— и при переходе больниц Санкт-Петербурга на новые условия хозяйствования Для выравнивания динамического ряда произведено вычисление скользящей средней с использованием интервала в три года: 1988г. (19.9+ 19,0+ 19,2)/3= 19,4 1989 г. (19,0 + 19,2 + 19.3)/3 = 19,2 1990 г. (19,2 + 19.3 + IB,5)/3 = 19,0 1991г. (19,3 + 18,5 + 17,0) / 3 = 18,3 Однако этот метод исключает из анализа средние величины первого и последнего уровня. Поэтому для более точного определения тенденции изучаемого явления можно рассчитать скользящие средние крайних уровней по формуле Урба-ха: 1987 г. (7у, + 4у2 - 2Уо) /9= (7 • 19,9 + 4 • 19 - 2 • 19,2) / 9 = 19,7 1992 г. (7у6 + 4у5 — 2у4) / 9 = (7 • 17,0 + 4 • 18,5 - 2 • 19,3) / 9 = 17,2 Метод наименьших квадратов дозволяет наиболее точно выравнивать тенденции изучаемого явления. Он позволяет рассчитать точки прохождения такой прямой линии, от которой имеющаяся эмпирическая находится на расстоянии наименьших квадратов от других возможных линий. Динамический ряд в случае применения данного метода должен иметь не менее 5 хронологических дат, количество их должно быть нечетным, а интервалы между ними — одинаковыми. имер выравнивания динамического ряда методов наименьших квадратов приведен в таблице 5.7. 158. Графические изображения статистических данных. графические изображения используются для иллюстрации статистических данных, характеризующих показатели здоровья и здравоохранения. При построении требования: 1) данные на графике должны размещаться слева направо или снизу вверх; 2) шкалы на диаграммах должны быть снабжены указателями размеров; 3) изображенные графически величины должны иметь цифровые обозначения на самом графике или в прилагаемой к нему таблице; 4) геометрические знаки, фигуры, краски, штриховки должны быть пояснены; 5) каждый график должен иметь четкое, ясное, по возможности краткое название, отражающее его содержание. Различают следующие виды графических изображений: 1.Диаграммы - являются способом изображения статистических данных при помощи линий и фигур. - линейные; при изучении связи между явлениями, так и при характеристике изменений явлений во времени. радиальные диаграммы - плоскостные; столбиковые; пирамидальные; секторные; внутристолбиковые. - объемные; (куб, шар, пирамида). - фигурные. изображение одной койки соответствует 200 тыс. фактических коек. 2.Картограммы и картодиаграммы - являются способом отображения территориального распределения статистических показателей с помощью географических карт. 1) фоновые картограммы – где различия величины статистического показателя в разных районах выражаются особенностью фона, приданного каждой территории. В однотонной - степенью густоты штриховки, в цветной – степенью интенсивности цвета, причем пользуются только одним цветом, но разных оттенков – от самого светлого, до наиболее темного. 2) точечные картограммы – где величина статистического показателя изображается числом точек, размещенных на контурной карте конкретной территории. Каждая точка обозначает некоторое (условное) число единиц данного признака (например, 1000 жителей). Картодиаграммой называется такое графическое изображение, когда на географическую карту или ее схему статистические данные наносятся в виде столбиковых, секторных, фигурных и других диаграмм ( 159. Применение средних величин в медицине и здравоохранении. Средние величины представляют собой второй тип производных величин, находящих широкое применение в медицинской статистике. Средняя величина является сводной, обобщающей характеристикой статистической совокупности по определенному изменяющемуся количественному признаку (средний рост, средний вес, средний возраст умерших) . Средняя величина отражает общее определяющее свойство всей статистической совокупности в целом, заменяя его одним числом с типичным значением данного признака. Средняя величина нивелирует, ослабляет случайные отклонения индивидуальных наблюдений в ту или иную сторону и характеризует постоянное свойство явлений. В медицине средние величины могут использоваться для характеристики физического развития, основных антропометрических признаков (морфологических и функциональных: рост, вес, динамометрия и др.) и их динамики (средние величины прироста или убыли признака). Разработка этих показателей и их сочетаний в виде стандартов имеет большое практическое значение для анализа здоровья населения (в особенности детей, спортсменов). Эпидемиологи рассчитывают среднее число заболеваний в очаге, распределение очагов по срокам и средние сроки производства дезинфекции. В демографических и медико-социальных исследованиях рассчитываются: средняя продолжительность предстоящей жизни, средний возраст умерших, средняя численность населения и т.д. В экспериментально-лабораторных исследованиях также используются средние величины: температура, число ударов пульса в минуту, уровень артериального давления, средняя скорость или среднее время реакции на тот или иной раздражитель, средние уровни содержания биохимических элементов в крови и др. Средние величины характеризуют, признаки, присущие всей совокупности, но в разной степени (вес, рост, дни лечения). средние - для варьирующих количественных признаков, где речь идет об отличиях в числовых размерах признака, а не о факте его наличия или отсутствия. Основное достоинство средних величин их типичность - средняя сразу дает общую характеристику явления. В связи с этим можно выделить два основных требования для вычисления средних величин: - однородность совокупности; - достаточное число наблюдений. Виды средних величин, которые обычно используются в медицинской статистике, - это медиана, мода, средняя арифметическая. Другие виды средних: средняя гармоническая, средняя квадратическая, средняя кубическая, средняя геометрическая и другие - применяются лишь в специальных исследованиях. Медиана (Me) - это серединная, центральная варианта, делящая вариационный ряд пополам на две равные части. Например, если число наблюдений составляет 33, медианой будет варианта, занимающая 17-е ранговое место, так как в обе стороны от нее находится по 16 наблюдений. В ряде с четным числом наблюдений в центре находятся две величины. Если они одинаковы по своему значению, не возникает затруднений в приближенном определении медианы, если же числовые значения двух величин различны, то за медиану принимается их полусумма. Мода (Мо) – это чаще всего встречающаяся или наиболее часто повторяющаяся величина признака. При приближенном нахождении моды в простом (не сгруппированном) ряде, она определяется как варианта с наибольшим количеством частот. 160. Вариационные ряды, виды вариационных рядов. Оценка разнообразия признака в совокупности. вариационный ряд – ряд однородных величин, расположенных в возрастающем или убывающем порядке, где варианты (группы вариант) отличаются друг от друга на определенную величину, называемую интервалом (i). Таким образом, ряд распределения больных по срокам лечения можно представить следующим образом:
Меняющийся, варьирующий признак изучаемого явления (рост, вес и др.), его числовое значение называется вариантой (V). Числа случаев наблюдения данного признака, указывающие сколько раз встречается данная варианта, называются частотами (р). Вариационные ряды могут быть: 1) в зависимости от изучаемого явления: - дискретные (прерывные) – образуются на основе прерывно меняющихся признаков, значения которых выражаются только в целых числах (частота пульса, количество студентов в группе и т.д.); - интервальные (непрерывные) – образуются обычно на основе признаков, которые могут принимать любые значения и выражаются любым числом (рост, вес и т.д.) 2) в зависимости от числа наблюдений: - простые – варианта представлена одним числовым значением; - сгруппированные – варианты группируются по определенному признаку. Например, при изучении физического развития может производиться группировка по весу: 40-44 кг; 45-49 кг. и т.д. 3) в зависимости от порядка расположения вариант: - возрастающие – варианты располагаются в порядке возрастания; - убывающие – варианты располагаются в порядке убывания. Отдельный вариационный ряд может одновременно включать в себя несколько характеристик. Например, простой, убывающий, прерывный; или – сгруппированный, возрастающий, непрерывный. 161. Оценка достоверности производных величин. Под достоверностью статистических показателей понимают доказательность, то есть право на обобщение явления, правомерность распространения выводов и на другие аналогичные явления. Или - степень их соответствия отображаемой ими действительности. Достоверными результатами 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. В большинстве медицинских исследований врачу приходится, как правило, иметь дело с частью изучаемого явления, а выводы по результатам такого исследования переносить на все явление в целом - на генеральную совокупность. Оценка достоверности результатов исследования предусматривает определение: 1) ошибок репрезентативности (средних ошибок средних арифметических и относительных величин) - m; . Средняя ошибка позволяет установить тот интервал, в котором заключено действительное значение производной величины при данном числе наблюдений, т. е. средняя ошибка всегда является конкретной. По величине ошибки репрезентативности определяют, насколько результаты, полученные при выборочном исследовании, отличаются от результатов, которые могли бы быть получены при проведении сплошного исследования без исключения всех элементов генеральной совокупности. Средняя арифметическая величина выборочной совокупности (М) имеет ошибку репрезентативности, которая называется средней ошибкой средней арифметической (mМ) и определяется по формуле: |