Главная страница
Навигация по странице:

  • Основные ошибки статистического анализа

  • реферат медицинская статистика. 4 этам мед.статистика. Исследование включает в себя четыре последовательных этапа


    Скачать 17.51 Kb.
    НазваниеИсследование включает в себя четыре последовательных этапа
    Анкорреферат медицинская статистика
    Дата30.04.2022
    Размер17.51 Kb.
    Формат файлаdocx
    Имя файла4 этам мед.статистика.docx
    ТипИсследование
    #505791

    Этапы медико-статистического исследования

    Статистическое исследование включает в себя четыре последовательных этапа:

    1. Составление плана и программы,

    2. Сбор статистического материала (статистическое наблюдение),

    3. Обработка собранного материала,

    4. Анализ полученных данных.
    Четвертый этап - статистический анализ - является ответствен­ным этапом исследования. На этом этапе проводится вычисление ста­тистических показателей (частотыструктурысредних размеров изучаемого явления), дается их графическое изображениеизучает­ся динамикатенденции, устанавливаются связи между явлениямиДаются прогнозы и т.д. Анализ предполагает интерпретацию получен­ных данных, оценку достоверности результатов исследования. В зак­лючение делаются выводы.

    Собственно анализ материала проводится на всех этапах исследования: и на 1-м этапе, когда составляют программу и план, и на 2-м этапе - в процессе сбора материала. На 3-м этапе проводится разработка материала, когда, собственно, и определяются основные направления анализа и рассчитываются конкретные величины, показатели, коэффициенты.

    Однако анализ собранного согласно плану и программе материала выделяется и как 4-й, заключительный этап статистического исследования. Он включает следующие основные элементы.

    1. Осмысливание различных полученных статистических величин (абсолютных, средних, относительных, различных коэффициентов и т.д.), графических изображений. Проводят все возможные сравнения. Из них основные: сравнение с имеющимися нормативами, со средними уровнями статистических величин, со стандартами физического развития, с данными по другим учреждениям и территориям, а также сравнение в динамике.

    2. Написание и оформление работы

    3. Выводы.

    4. Проверка соответствия полученных выводов принятой гипотезе исследования. Каждой задаче исследования должен соответствовать конкретный, обоснованный, вытекающий из анализируемых материалов, лаконичный вывод.

    5. Предложения для внедрения в практику.

    Основные ошибки статистического анализа

    Наиболее частые ошибки на 4-м этапе исследований объединяют в 3 группы: ошибки методики; неправильная оценка показателей; логические ошибки.

    К ошибкам методики (первая группа) относят, прежде всего, арифметические ошибки, мысль о которых должна возникать каждый раз, когда получается неожиданный результат. Проверка и перепроверка вычислений - непременное условие всякого исследования. Недостаточное число наблюдений ведет к получению недостоверных результатов. Исследователь должен рассчитывать необходимый объем наблюдений, чтобы застраховать себя от получения недостоверных результатов. Нередко имеет место неправильное определение единицы наблюдения.

    [В клиникостатистическом исследовании часто это неправильный диагноз. В социально-гигиенических исследованиях неправильное определение единицы наблюдения также возможно из-за невнимательности и недостаточной компетентности исследователя (неправильное определение случая заболевания, утраты трудоспособности и т.д.). Использование слишком сложных таблиц, содержащих много признаков, ведет к тому, что получаются очень малочисленные группы, и основная закономерность теряется. В комбинационных таблицах не рекомендуется иметь более 3-4 сказуемых. Следует избегать группировок признаков-подлежащих, расположенных по строкам.]

    Причиной неправильного анализа может быть и недостаточная обработка данных. Например, не рассчитаны относительные показатели, вывод делается только на основании абсолютных чисел, не составлены динамические ряды и не рассчитаны показатели, характеризующие динамику процессов, явлений, не рассчитаны коэффициенты корреляции и т.д.

    Неправильности группировки - очень частая ошибка статистического анализа. Это, прежде всего, ошибки, имеющие в основе качественную неоднородность групп и недоучет изменений в классификациях. Классическим примером ошибочного вывода, связанного с качественной неоднородностью групп, является неправильный вывод народников, отрицавших развитие капитализма в сельском хозяйстве России. Крестьянские дворы группировали по числу душ в семье, наделу земли, т.е. по формальному признаку, и объединяли «вместе бедняка, который сдает землю, и богача, который арендует или получает землю». Примером неправильного анализа, связанного с недоучетом изменений в классификации, является анализ заболеваемости и травматизма при разработке данных по МКБ разных пересмотров: в МКБ-10 1985 г. внесены значительные изменения в сравнении с МКБ-9 1975 г., в частности, в классе «Травмы, несчастные случаи, отравления».

    Вторая большая группа ошибок статистического анализа - неправильная оценка показателей. Подчас происходит смешение экстенсивных и интенсивных показателей. Вывод о большей или меньшей частоте каких-то явлений, процессов можно и нужно делать только на основании интенсивных показателей. В практическом здравоохранении смешение экстенсивных и интенсивных показателей - самая частая ошибка статистического анализа. Довольно частая ошибка статистического анализа, - когда делается вывод на искусственно неравнозначных группах. Например, испытывают новое медикаментозное средство для лечения какого-то заболевания, но оно имеет определенные противопоказания. Проводят курсы лечения в соответствии с инструкцией. Однако результаты сравнивают с группой больных, которых лечили прежним методом - медикаментами, к которым не было никаких противопоказаний. Результаты несопоставимы, так как группы больных неравнозначны; результат мог зависеть также и от того, что больные, леченные новым методом, имели более легкую форму заболевания.

    Нельзя оценивать темп роста без учета исходного уровня показателя. Существует статистическая закономерность, в соответствии с которой чем ниже исходный уровень каждого явления, тем выше темп роста, и наоборот. Иногда представляются слишком общие сведения, преднамеренно или непреднамеренно не проводится детальный анализ материала. К числу ошибок статистического анализа относят неиспользование метода стандартизации при анализе показателей, характеризующих статистические совокупности, имеющие разный состав по каким-то признакам (полу, возрасту, нозологии заболеваний и т.д.).

    Третья группа ошибок статистического анализа — это логические ошибки. Иногда вывод делают на основе простого сравнения цифр без учета качественной характеристики явления. Этого недостаточно, так как статистический анализ всегда предполагает не только констатацию цифр по различным группам, но установление взаимосвязи с особенностями влияющих факторов и т.д. Такой вывод нельзя считать правильным. После этого — не значит вследствие этого. Статистический анализ — это не только анализ цифр и явлений, но в значительной мере искусство специалиста, умение выделить из ряда последовательных событий ведущие, установить достоверную связь между ними, наметить пути воздействия. Статистический анализ будет ошибочным, если не изучены всесторонние связи явления. Эта ошибка тесно связана с предыдущими.


    написать администратору сайта