ответы на экзамен по оргздраву. Экзаменационные вопросы по общественному здоровью и здравоохранению 4 курса медикопрофилактического факультета

• Название: Экзаменационные вопросы по общественному здоровью и здравоохранению 4 курса медикопрофилактического факультета
• Анкор: ответы на экзамен по оргздраву
• Дата: 20.01.2020
• Размер: 171.23 Kb.
• Имя файла: Otvety_na_ekzamenatsionnye_voprosy_po_OZiZ_2015_Avtosokhranenny..docx
• Тип: Экзаменационные вопросы; #105066
• страница: 6 из 9

Характеристика разнообразия признака в статистической

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 = v_{min -:-} v_max

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 = v_max - v_min

Среднее  квадратическое отклонение δ 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 формуле σ =).

Коэффициент вариации (С_v) 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.

45. 
    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 генеральной совокупности.  Репрезентативность признаков в виде средних величин характеризуется размером их ошибок (ошибка средней арифметической величины (m_M), зависящим от размера среднего квадратического отклонения.

45. 
    Определение средней ошибки средней (или относительной) величины (ошибки репрезентативности) – m.
    

Ошибка репрезентативности является важнейшей статистической величиной необходимой для оценки достоверности результатов исследования. Ошибки репрезентативности возникают всегда, когда требуется по части явления охарактеризовать целое. Эти ошибки неизбежны. Они проистекают из сущности выборочного исследования: генеральная совокупность может быть охарактеризована по одной своей части только с некоторой погрешностью, измеряемой ошибкой репрезентативности. По величине ошибки репрезентативности определяют, насколько результаты, полученные при выборочном наблюдении, отличаются от результатов, которые могли бы быть получены при проведении сплошного исследования всех без исключения элементов генеральной совокупности.

Это единственный вид ошибок, учитываемых статистическими методами, которые не могут быть устранены (за исключением перехода на сплошное изучение). Средняя арифметическая величина (выборочной совокупности имеет ошибку репрезентативности, которая называется средней ошибкой средней арифметической (m_M) и определяется по формуле:

m_M =

Относительные величины полученные при выборочном исследовании, имеют свою ошибку репрезентативности, которая называется средней ошибкой относительной величины P и обозначается (m_% или m_‰ соответственно показателю). Определяется по формуле:

m_% =

где P – показатель выраженный в процентах;

p (при P в промиллях q = 1000- p и т.д.).

45. 
    Определение доверительных границ M и P.
    

Для оценки достоверности относительных величин (Р), также как и для средних, необходимо рассчитывать их ошибку (m_P).

Ошибки средних и относительных показателей являются именными величинами, т. е. имеют ту же размерность, что и сами показатели. Наличие ошибки показателей позволяет не только определить их достоверность, но и дает возможность рассчитать их доверительные границы, а также достоверность разности (различия) сравниваемых величин.

Определение доверительных границ средних и относительных величин позволяет найти два их крайних значения - минимально возможное и максимально возможное, в пределах которых изучаемый показатель может встречаться во всей генеральной совокупности. Исходя из этого, доверительные границы (или доверительный интервал) - это границы средних или относительных величин, выход за пределы которых вследствие случайных колебаний имеет незначительную вероятность.

Доверительные границы средней арифметической величины в генеральной совокупности определяют по формуле:

М_ген.= М_{выб. ±} tm_M

для относительной величины: Р_ген. = Р_{выб. ±} tm_Р

где М_ген. и Р_ген - значения средней и относительной величины для генеральной совокупности; М_выб. и Р_выб. - значения средней и относительной величины, полученные на выборочной совокупности; m_M и m_P - ошибки средней и относительной величин; t - доверительный критерий (критерий точности, который устанавливается при планировании исследования и может быть равен 2 или 3); tm - это доверительный интервал или Δ предельная ошибка показателя, полученного при выборочном исследовании.

45. 
    Определение достоверности разности средних (M) и
    

относительных (P) величин по критерию t.

В медицинских исследованиях часто возникает необходимость оценивать показатели, выраженные как средними, так и относительными величинами, которые получены в разных статистических совокупностях. При этом требуется не только определить различие (разность) сравниваемых показателей, но и определить его достоверность. Последняя оценивается с помощью доверительного критерия (или критерия точности) t.

О наличии или отсутствии достоверных различий между сравниваемыми величинами судят по размеру получаемого критерия t. Если критерий t равен 2, различие достоверно и это можно утверждать с вероятностью безошибочного прогноза, равной 95 % (при t = 3 и более - с вероятностью безошибочного прогноза - 99 %). Величина критерия менее 2 свидетельствует о недостоверном различии сравниваемых показателей.

Формула оценки достоверности разности сравниваемых средних величин такова:

t= ,
и для относительных величин:

t= ,

где M_1,M_2, P_1, P₂ – параметры, полученные при выборочных исследованиях; m₁ и m₂ – их средние ошибки; t – критерий точности. Разность достоверна при t 2, что соответствует вероятности безошибочного прогноза, равной 95 % и более (P ≥ 95 %).

Для большинства исследований, проводимых в медицине и здравоохранении, такая степень вероятности является вполне достаточной.

45. 
    Оценка достоверности различия сравниваемых групп по критерию соответствия χ² (хи – квадрат).
    

Определяя с помощью X²(хи-квадрат) соответствие эмпирического распределения теоретическому оценивают достоверность различия между выборочными совокупностями.

Критерий X² (в отличие от критерия t) применяется в тех случаях, когда нет необходимости знать величину того или иного параметра (среднюю или относительный показатель) и требуется оценить достоверность различия не только двух, но и большего числа групп Х²

Так, критерий X²(хи-квадрат) может быть использован для ответа на следующие вопросы: существенно ли отличаются друг от друга группы вакцинированных и невакцинированных по распределению их на больных и здоровых (т. е. эффективна ли вакцина); существенно ли отличаются группы населения с разным среднедушевым доходом по распределению их на больных и здоровых (т. е. влияет ли материальное обеспечение на уровень заболеваемости) и т. п.

Критерий X² (хи-квадрат) определяется по формуле:

X²= ,

Где (фи) – фактические (эмпирические) данные, - «ожидаемые» (теоретические) данные, вычисленные на основании нулевой гипотезы (H₀).

«Нулевая гипотеза» - это предположение о том, что в сравниваемых группах отсутствует различие в распределении частот. Например, допускается одинаковое распределение больных и здоровых в группах вакцинированных и невакцинированных.

Определение критерия соответствия X² основано на расчете разницы между фактическими и ожидаемыми данными. Чем больше это разность (φ – φ₁), тем с большей вероятностью можно утверждать, что существуют различия в распределении сравниваемых выборочных совокупностей и, наоборот, чем меньше разность (φ – φ₁), тем меньше шансов на то, что сравниваемые выборочные совокупности различны между собой.