Санитарная статистика. Учебное пособие для студентов факультета медицинских сестер с высшим образованием Гродно, 2004 2
 Скачать 334.33 Kb.
|
|
х х В возрасте до 19 лет (для цеха № 1) – частный интенсивный показатель: 120 работающих – 80 случаев 100 работающих - х 7 , 66 120 100 80х х и т.д. (для цеха № 1 и цеха № 2). Полученные результаты заносим в таблицу: Возраст группы (в годах) Частота случаев нетрудоспособности на 100 работающих Цех № 1 Цех № 2 до 19 20-39 40-59 60 и старше 66,7 105,3 170,0 185,0 70,0 115,0 165,0 170,0 ИТОГО: 134,5 110,1 II этап прямого способа стандартизации – выбор стандарта. За стандарт обычно берут распределение по устраняемому фактору одной из сред, либо их 24 сумму, либо подсумму. Однако, стандарт можно выбрать любой, по нашему смотрению. В нашем примере за стандарт можно взять распределение рабо- тающих в цехе № 1, либо в цехе № 2, либо средний возрастной состав по цехам № 1 и № 2, либо любое другое распределение работающих по возрасту. Пусть за стандарт мы возьмем сумму работающих в обоих цехах, т.е. в возрасте до 19 лет: 120 + 200 = 320 работающих, в 20-39 лет – 380 + 500 = 880 работающих и т.д. III этап – наиболее ответственный – вычисление ожидаемых чисел. Необ- ходимо вычислить, какова была бы величина сравниваемого явления, если бы частные интенсивные показатели остались прежними, а распределение среды было бы таким, как по стандарту. В нашем примере вычисляем, сколько было бы случаев нетрудоспособно- сти в цехе № 1 и № 2. если бы повозрастные показатели работающих в каждой возрастной группе было бы таким, как по стандарту и одинаковым (что очень важно) в цехе № 1 и № 2. Найдем сколько случаев нетрудоспособности было бы у работающих в возрасте до 19 лет в цехе № 1: на 100 работающих – 66,7 случаев на 320 работающих - х случаев 44 , 213 100 320 7 , 66 х х В том же цехе № 1 в возрасте 20-39 лет число случаев нетрудоспособно- сти составило бы: на 100 работающих – 105,3 случая на 880 работающих - х 64 , 926 100 880 3 , 105 х х и т.д. Всего в цехе № 1 было бы: 213,44 + 926,64 + 816 + 222 = 2178,03 случая. Результаты вычисления заносим в таблицу: Возраст группы (в годах) Стандарт (число работающих) «Ожидаемое» число случаев нетрудо- способности Цех № 1 Цех № 2 до 19 20-39 40-59 60 и старше 320 880 480 120 213,44 926,64 816,00 222,00 224,0 1012,0 792,0 204,0 ИТОГО: 1800 2178,08 2232,0 IV этап – вычисление стандартизованных показателей и их сравнение. Стандартизованные показатели рассчитываются, как и обычные интен- сивные показатели, на величину стандарта. В нашем примере рассчитываем частоту случаев нетрудоспособности на 100 рабочих. В цехе № 1 на 1800 рабо- тающих было бы всего 2178,1 случаев нетрудоспособности, следовательно, на 100 работающих – х. 25 0 , 121 1800 100 1 , 2178 х х В цехе № 2: 0 , 124 1800 100 2232 х х Выводы: если бы возрастной состав работающих в цехах был одинако- вым, то частота случаев заболеваемости в цехе № 2 была бы выше, чем в цехе № 1. Более высокий интенсивный показатель частоты случаев нетрудоспособ- ности в цехе № 1 (134,5) обусловлен тем, что в нем среди работающих лиц старше 40 лет составляют 50%, а в цехе № 2 – только 12,5%. Стандартизованные показатели могут быть использованы только для сравнения, их величина является условной, зависящей от выбора условий (стандарта), она не дает представления об истинном размере того или иного яв- ления. Поэтому указывать величину стандартизованного показателя не следует. На основании сравнения стандартизованных показателей можно судить, где выше или ниже величина явления при условии ускорения влияния на него не- однородного состава сравниваемых совокупностей или (проще), как соотносились бы интенсивные показатели при устранении влияния на них оп- ределенного фактора. Косвенный способ стандартизации применяется в тех случаях, когда мы располагаем данными о распределении среды по устраняемому фактору, но не- известно распределение сравниваемого явления. Обратный (косвенному) способ стандартизации применяется в тех случа- ях, когда известны лишь данные о распределении (составе) сравниваемого явления, но нет распределения совокупностей (среды). В некоторых случаях необходимо применение метода стандартизации для элиминирования (устранения) одновременно двух и более факторов. В этом случае проведение стандартизации требует построения комбинационной табли- цы, в которой сочетались бы эти факторы. 7. Вариационный ряд, его виды Вариационный ряд – это ряд числовых значений признака. Основные характеристики вариационного ряда: v – варианта, р – частота ее встречаемости. Виды вариационного ряда: 1) по частоте встречаемости варианты: простой – варианта встречается один раз, взвешенный – варианта встречается два и более раз; 2) по расположению варианты: ранжированный – варианты расположены в по- рядке убывания и возрастания, неранжированный – варианты записаны без определенного порядка; 3) по объединению вариант в группы: сгруппированный – варианты объедине- ны в группы, несгруппированный – варианты необъединены в группы; 4) по величине варианты: непрерывный – варианты выражены целым и дроб- ным числом, дискретный – варианты выражены целым числом, сложный – варианты представлены относительной или средней величиной. 26 Вариационный ряд составляется и оформляется с целью расчета средних величин. Форма записи вариационного ряда: v vp p d d 2 d 2 p dp ∑v ∑vp n=∑p ∑d 2 ∑d 2 p ∑dp 8. Средние величины, виды, методика расчета, применение в здравоохранении Средние величины – совокупная обобщающая характеристика количест- венных признаков. Применение средних величин: 1. Для характеристики организации работы лечебно-профилактических учреждений и оценки их деятельности: а) в поликлинике: показатели нагрузки врачей, среднее число посещений, среднее число жителей на участке; б) в стационаре: среднее число дней работы койки в году; средняя дли- тельность пребывания в стационаре; в) в центре гигиены, эпидемиологии и общественного здоровья: средняя площадь (или кубатура) на 1 человека, средние нормы питания (белки, жиры, углеводы, витамины, минеральные соли, калории), санитарные нормы и норма- тивы и т.д.; 2. Для характеристики физического развития (основных антропометриче- ских признаков морфологических и функциональных); 3. Для определения медико-физиологических показателей организма в норме и патологии в клинических и экспериментальных исследованиях. 4. В специальных научных исследованиях. Отличие средних величин от показателей: 1. Коэффициенты характеризуют альтернативный признак, встречающий- ся только у некоторой части статистического коллектива, который может иметь место или не иметь место. Средние величины охватывают признаки, присущие всем членам коллек- тива, но в разной степени (вес, рост, дни лечения в больнице). 2. Коэффициенты применяются для измерения качественных признаков. Средние величины – для варьирующих количественных признаков. Виды средних величин: 1) средняя арифметическая, ее характеристики – среднее квадратическое от- клонение и средняя ошибка 2) мода и медиана. Мода (Мо) – соответствует величине признака, который чаще других встречается в данной совокупности. Медиана (Ме) – величина признака, занимающая срединное значение в данной совокупности. Она де- лит ряд на 2 равные части по числу наблюдений. Средняя арифметическая величина (М) – в отличие от моды и медианы опирается на все произведен- 27 ные наблюдения, поэтому является важной характеристикой для всего рас- пределения. 3) другие виды средних величин, которые применяются в специальных иссле- дованиях: средняя квадратическая, кубическая, гармоническая, геометрическая, прогрессивная. Средняя арифметическая характеризует средний уровень статистической совокупности. n v М - для простого ряда, где ∑v – сумма вариант, n – число наблюдений. n vp M для взвешенного ряда, где ∑vр – сумма произведений каждой варианты на частоту ее встречаемости n – число наблюдений. Среднее квадратическое отклонение средней арифметической или сигма (σ) характеризует разнообразие признака n d 2 - для простого ряда Σd 2 – сумма квадратов разности средней арифметической и каждой вари- анты (d = │M-V│) n – число наблюдений n p d 2 - для взвешенная ряда ∑d 2 p – сумма произведений квадратов разности средней арифметической и каждой варианты на частоту ее встречаемости, n – число наблюдений. О степени разнообразия можно судить по величине коэффициента вариа- ции 100 х М С . Более 20% - сильное разнообразие, 10-20% - среднее разнообразие, менее 10% - слабое разнообразие. Если к средней арифметической величине прибавить и отнять от нее одну сигму (М ± 1σ), то при нормальном распределении в этих пределах будет нахо- диться не менее 68,3% всех вариант (наблюдений), что считается нормой для изучаемого явления. Если к 2 ± 2σ, то в этих пределах будет находиться 95,5% всех наблюдений, а если к М ± 3σ, то в этих пределах будет находиться 99,7% всех наблюдений. Таким образом, среднее квадратическое отклонение является стандартным отклонением, позволяющим предвидеть вероятность появления такого значения изучаемого признака, которое находится в пределах заданных границ. 28 Средняя ошибка средней арифметической или ошибка репрезентативно- сти. Для простого, взвешенного рядов и по правилу моментов: n m Для расчета средних величин необходимо: однородность материала, дос- таточное число наблюдений. Если число наблюдений меньше 30, в формулах расчета σ и m используют n-1. При оценке полученного результата по размеру средней ошибки пользу- ются доверительным коэффициентом, которые дает возможность определить вероятность правильного ответа, то есть он указывает на то, что полученная ве- личина ошибки выборки будет не больше действительной ошибки, допущенной вследствие сплошного наблюдения. Следовательно, с увеличением доверитель- ной вероятности увеличивается ширина доверительного интервала, что, в свою очередь повышает доверительность суждения, опорность полученного резуль- тата. Оценка полученного результата по средней ошибке Доверительный коэффициент (критерий точности) Опорность результата (досто- верность) Риск ошибки М ± 1m 68,3% 0,317 М ± 2m 95,5% 0,05 М ± 2.6m 99,0% 0,010 М ± 3m 99,7% 0,003 М ± 3,3m 99,9% 0,001 Конечный результат записывают в виде: М ± m. Правило моментов Им пользуются тогда, когда размах вариационного ряда небольшой, а чи- словое значение признаки достаточно велики. Однако, оно применимо в любом другом случае. Первоначально выбирают условную среднюю арифметическую. Ей может быть мода или медиана. Далее используют формулы: n dp М М усл , где n dp - момент, а ∑dp – сумма произведений разности условной средней арифметической и каждой варианты на частоту ее встречаемости n dp n p d 2 , где n p d 2 - используется при расчете σ для взвешенного ряда. 29 2 n dp - квадрат момента. 9. Оценка достоверности Достоверность разности между двумя средними величинами определяет- ся по формуле: 2 2 2 1 2 1 m m M M t , где М 1 и М 2 – две средних арифметических величины, полученные в двух са- мостоятельных независимых группах наблюдений; m 1 и m 2 - их средние ошибки (выражение 2 2 2 1 m m называют средней ошибкой разности двух средних). При t ≥ 2 разность средних арифметических может быть признана суще- ственной и неслучайной, то есть достоверной. Это значит, что и в генеральной совокупности средние величины отличаются, и что при повторении подобных наблюдений будут получены аналогичные различия. При t = 2 надежность так- же увеличивается, а риск ошибки уменьшается. При t< 2 достоверность разности средних величин считается недоказанной. Таблица t (критерии Стьюдента) n-1 Процент возможной ошибки 5% 1% 0,1% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 12,70 4,30 3,18 2,78 2,57 2,42 2,36 2,31 2,26 2,23 2,20 2,18 2,16 2,14 2,13 2,12 2,11 2,10 2,09 2,09 20,8 63,66 9,92 5,84 4,60 4,03 3,71 3,50 3,36 3,25 3,17 3,11 3,06 3,01 2,98 2,95 2,92 2,90 2,88 2,86 2,84 2,83 31,60 12,94 8,61 6,86 5,96 5,31 5,04 4,78 4,59 4,44 4,32 4,22 4,14 4,07 4,02 3,96 3,92 3,88 3,85 3,82 30 22 23 24 25 26 27 28 29 30 ∞ 2,07 2,07 2,06 2,06 2,06 2,05 2,05 2,04 2,04 1,96 2,82 2,81 2,80 2,79 2,78 2,77 2,76 2,76 2,75 2,58 3,79 3,77 3,75 3,73 3,71 3,69 3,67 3,66 3,64 3,29 Достоверность разности показателей Использует формулу: 2 2 2 1 2 1 m m P P t , где Р – показатель m – ошибка показателя Достоверность показателя определяется с помощью его средней ошибки по формуле: n pq m , где р – размер показателя, выраженный в долях едини- цы, в процентах, в промилле; q – равно 1-p или 100-p или 1000-р (величина, дополняющая показатель до основания); n – число наблюдений. 10. Понятие о корреляционной связи Корреляционная связь может быть прямолинейной и криволинейной. Прямолинейная связь характеризуется относительно равномерным изме- нением средних значений одного признака при равных изменениях другого. При криволинейной связи – при равномерном изменении одного признака могут наблюдаться возрастающие и убывающие значения другого признака. Методы вычисления коэффициентов корреляции: рангов, квадратов, пу- тем составления корреляционной решетки. Литература Основная: 1. Руководство к практическим занятиям по социальной гигиене и организа- ции здравоохранения /Под ред. Ю.П. Лисицына, Н.Я. Копыта. – М.: Медицина. – 1984. – 336 с. 2. Социальная гигиена и организация здравоохранения /Учебник для студен- тов мединститутов /Под ред. А.Ф. Серенко, В.В. Ермакова. - М.: - Медицина. - 1984. - 639 с. 3. Тищенко Е.М., Заборовский Г.И. Общественное здоровье и здравоохране- ние: Учебное пособие для студентов факультета медицинских сестер с высшим образованием. – Гродно, 2004. – 156 с. 31 Дополнительная: 1. Глушанко В. С. Общественное здоровье и здравоохранение: Курс лекций для отечественных студентов. - Витебск, 2001. – 359 с. 2. Лисицын Ю. П. Общественное здоровье и здравоохранение: Учебник. - М.: ГЭОТАР-Мед, 2002. – 520 с. 3. Лисицын Ю.П. Социальная гигиена и организация здравоохранения: Про- блемные лекции. - М.: Медицина, 1992. – 512 с. 4. Лисицын Ю.П., Полунина Н.В. Общественное здоровье и здравоохранение. - М.: Медицина, 2002. - 416 с. 5. Медик В. А., Юрьев В. К. Курс лекций по общественному здоровью и здра- воохранению. – Ч. 1. – М., Медицина, 2001. – 200 с. 6. Мерков А.М., Поляков Л.Е. Санитарная статистика. – Л.: Медицина. – 1997. – 384 с. 7. Миняев В. А., Вишняков Н. И., Юрьев В. К., Лучкевич В. С. Социальная ме- дицина и организация здравоохранения. – В 2-х т. – СПб, 1998 (Т. 1. – 219 с., Т.2. – 444 с.) 8. Общественное здоровье и здравоохранение: Учебник для студентов /Под ред. В.А. Миняева, Н.И. Вишнякова. – М.: МЕДпрессинформ, 2003. – 528 с. 9. Руководство по социальной гигиене и организации здравоохранения. / Под ред. Ю.П. Лисицына. – В 2-х т. М.: Медицина. – 1987. (Т.1. – 432с., Т.2. – 463 с.) 10. Юрьев В.К., Куценко Г.И. Общественное здоровье и здравоохранение. – СПб, 2000. – 914 с. |