ответы на экзамен по оргздраву. Экзаменационные вопросы по общественному здоровью и здравоохранению 4 курса медикопрофилактического факультета
 Скачать 171.23 Kb.
|
|
Определение достоверности различий с помощью коэффициента Стьюдента. Использование этого статистического метода при анализе деятельности учреждений здравоохранения. t-критерия Стьюдента-это общее название для класса методов статистической проверки гипотез (статистических критериев), основанных на распределении Стьюдента. Наиболее частые случаи применения t-критерия связаны с проверкой равенства средних значений в двух выборках. t-КритерийСьюдента является одним из самых мощных и часто используется при анализе результатов исследования. Данный критерий был разработан Уильямом Госсетом в 1908 году в журнале «Биометрика» под псевдонимом «Student» (Студент). Простота вычисления t-критерия Стьюдента, а также его наличие в большинстве статистических пакетов и программ привели к широкому использованию этого критерия. t-критерий Стьюдента используется для определения статистической значимости различий средних величин. Может применяться как в случаях сравнения независимых выборок (например, группы больных сахарным диабетом и группы здоровых), так и при сравнении связанных совокупностей (например, средняя частота пульса у одних и тех же пациентов до и после приема антиаритмического препарата). Для сравнения средних величин t-критерий Стьюдента рассчитывается по следующей формуле: t =  где М1 - средняя арифметическая первой сравниваемой совокупности (группы), М2 - средняя арифметическая второй сравниваемой совокупности (группы), m1 - средняя ошибка первой средней арифметической, m2 - средняя ошибка второй средней арифметической. Полученное значение t-критерия Стьюдента необходимо правильно интерпретировать. Для этого нам необходимо знать количество исследуемых в каждой группе (n1 и n2). Находим число степеней свободы f по следующей формуле: f = (n1 + n2) - 2 После этого определяем критическое значение t-критерия Стьюдента для требуемого уровня значимости (например, p=0,05) и при данном числе степеней свободы f по таблице. Сравниваем критическое и рассчитанное значения критерия: если рассчитанное значение t-критерия Стьюдента равно или больше критического, найденного по таблице, делаем вывод о статистической значимости различий между сравниваемыми величинами. если значение рассчитанного t-критерия Стьюдента меньше табличного, значит различия сравниваемых величин статистически не значимы. Корреляция, понятие, формы связи. Корреляция – это соотношение, взаимосвязь между признаками. Различают 2 формы связи: функциональную и корреляционную. Функциональная связь характеризуется тем, что каждому значению одного признака соответствует строго определенное значение другого признака и изменение величины одного признака вызывает совершенно определенные изменения величины другого признака, т.е. функциональная связь – отражает строгую зависимость процессов или явлений, изменение какого-либо одного явления обязательно связано с изменением другого явления на определенную величину (объем газа и давление, площадь круга зависит от радиуса круга и т.д.). Эта связь характерна для физико-химических процессов и присуща неживой природе. Корреляционная связь — это такая связь, при которой каждому определенному значению одного признака соответствует несколько значений другого взаимосвязанного с ним признака (связь между ростом и массой тела человека; связь между температурой тела и частотой пульса и др.), поэтому она проявляется лишь при массовом сопоставлении признаков в количественно однородной совокупности и характерна для социально-гигиенических и медико-биологических процессов. Признаки могут быть качественными и количественными несгруппированными величинами (абсолютными и производными). Главным является установление причинных взаимосвязей, подтверждающих зависимость одного явления от другого или от какой-то общей причины. С этой целью определяют коэффициент корреляции, который позволяет оценить характер, силу и достоверность взаимосвязи изучаемых признаков. Коэффициент корреляции, определение, направление связи и сила связи Коэффициент корреляции - это величина, характеризующая направление и силу связи между признаками, который одним числом дает представление о направлении и силе связи между признаками (явлениями), пределы его колебаний от 0 до ± 1. По направлению связь между явлениями может быть прямая (+) и обратная (-). Прямая связь (положительный коэффициент корреляции) – с увеличением одного признака увеличивается другой признак (+). Например, чем старше ребенок, тем больше его рост; по мере снижения температуры тела, как правило, частота пульса уменьшается и т.д. Обратная связь (отрицательный коэффициент корреляции) – с увеличением одного признака (явления) другой уменьшается (-). Под теснотой (силой) связи понимают степень сопряженности между признаками. Чем больше среднему значению одного признака соответствует среднее значение другого, тем больше теснота, сила связи меду ними. Теснота связи определяется величиной коэффициента корреляции от 0 до ± 1. В зависимости от численного выражения коэффициента корреляции различают связь слабую (0,0 до 0,3), среднюю (от 0,3 до 0,7) и сильную от 0,7 до 1,0). Корреляционная связь может быть прямолинейной и криволинейной. Прямолинейная связь - характеризуется относительно равномерным изменением средних значений одного признака при равных изменениях другого. Криволинейная связь – при равномерном изменении одного признака могут наблюдаться возрастающие или убывающие значения другого признака. Методы определения корреляционной связи между признаками, их применение в здравоохранении. Для вычисление коэффициента корреляции используют методы рангов, или метод Спирмена (ρ), квадратов, или метод Пирсона (r), корреляционной решетки (η) и множественной корреляции. Наиболее простым методом является вычисление коэффициента корреляции методом рангов (метод Спирмена), но полученный метод дает приближенные результаты. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена - это непараметрический метод, который используется с целью статистического изучения связи между явлениями. В этом случае определяется фактическая степень параллелизма между двумя количественными рядами изучаемых признаков и дается оценка тесноты установленной связи с помощью количественно выраженного коэффициента. Коэффициент ранговой корреляции целесообразно применять: - при наличии небольшого количества наблюдении, - когда нет необходимости в точном установлении силы связи, а достаточно ориентировочных данных, - когда признаки представлены не только количественными, но и атрибутивными значениями, - когда ряды распределения признаков имеют открытые варианты (например, стаж работы до 1 года, 20 лет и более и др.). Мощность коэффициента ранговой корреляции Спирмена несколько уступает мощности параметрического коэффициента корреляции. Наиболее точным и часто применяемым является метод квадратов, или метод Пирсона. Метод квадратов (метод Пирсона) применяется: когда требуется точное установление силы связи между признаками; когда признаки имеют только количественное выражение. Достоверность коэффициента корреляции определяется величиной ошибки и доверительным коэффициентом t. В том случае, если полученный коэффициент корреляции в 3 раза и более превышает свою ошибку, он считается достоверным. Вычисление ошибки коэффициента корреляции. Ошибка коэффициента корреляции, вычисленного ранговым методом (Спирмена):  где mp– средняя ошибка коэффициента корреляции, вычисленного методом рангов; ρ – величина коэффициента корреляции, вычисленного методом рангов; n – число наблюдений. Ошибка коэффициента корреляции, вычисленного методом квадратов (Пирсона):  где mr– ошибка коэффициента корреляции, вычисленного методом квадратов; n – число наблюдений. Оценка достоверности коэффициента корреляции, полученного методом ранговой корреляции и методом квадратов Способ 1. Достоверность определяется по формуле:  или  Критерий t оценивается по таблице значений t с учетом числа степеней свободы (n — 2), где n — число парных вариант. Критерий t должен быть равен или больше табличного, соответствующего вероятности ρ ≥ 99%. Способ 2. Достоверность оценивается по специальной таблице стандартных коэффициентов корреляции. При этом достоверным считается такой коэффициент корреляции, когда при определенном числе степеней свободы (n — 2), он равен или более табличного, соответствующего степени безошибочного прогноза ρ ≥ 95%. Стандартизация, понятие. Методы вычисления стандартизованных показателей, их применение. Стандартизация – это метод сравнения показателей в двух неоднородных совокупностях на основании расчета условных (стандартизованных показателей при использовании стандарта. При сравнении двух неоднородных совокупностей по какому-либо признаку (составу) применяются методы стандартизации (прямой, обратный, косвенный). Прямой способ применяют, когда имеются погрупповые (повозрастные) показатели заболеваемости (смертности, травматизма) или их можно вычислить (при наличии погрупповой численности населения и заболевших). Косвенный способ используют, если показатели по группам отсутствуют и их нельзя вычислить из-за отсутствия числа заболевших. Обратный способ применяют при отсутствии погрупповых величин численности населения. Наиболее распространенным является прямой метод стандартизации. Метод стандартизации применяется для выявления влияния фактора неоднородности составов совокупностей по какому-либо признаку на различия сравниваемых интенсивных показателей. |