Open Library - открытая библиотека учебной информации

Открытая библиотека для школьников и студентов. Лекции, конспекты и учебные материалы по всем научным направлениям.

Категории

Демография Графические изображения при статистическом анализе
просмотров - 373

Вычисление показателœей динамического (временного) ряда

Оценка достоверности статистических показателœей

Оценить достоверность результатов исследования — значит установить вероятность прогноза, с которой результаты исследования на основе выборочной совокупности можно перенести на генеральную совокупность или другие исследования. Критерий достоверности (Стьюдента) определяется как величина разности средних величин или показателœей, делœенная на извлеченную из квадратного корня сумму квадратов ошибок средних арифметических. Средняя ошибка средней арифметической равняется отношению среднеквадратического отклонения к квадратному корню из числа наблюдений. Средняя ошибка показателя (относительных величин) рассчитывается путем извлечения квадратного корня из величины показателя, умноженного на разницу 100% и величины данного относительного показателя, делœенного на число наблюдений. Критерий Стьюдента должен быть равен или больше цифры 2. Только при этих условиях прогноз в 95% и более считается безошибочным, свидетельствующим о надежности используемого нового метода (лекарственного препарата͵ факторов риска, гигиенических характеристик). Достоверность различий и взаимосвязь явлений с факторами можно определять при расчете критерия соответствия ж2.

Динамический ряд — это ряд однородных статистических величин, показывающих изменение явления во времени. Динамический ряд может быть представлен абсолютными числами (изменение числа больных), средними величинами (среднее число лабораторных анализов за неделю) и относительными показателями (изменение рождаемости, заболеваемости, травматизма, обеспеченности врачами). Числа, из которых состоит динамический ряд, называются уровнями ряда. Анализ динамического (временного) ряда сводится к вычислению следующих показателœей: абсолютного прироста (или снижения); темпа роста (или снижения); темпа прироста; значения 1% прироста.

Абсолютный прирост представляет собой разность между последующим и предыдущим уровнем.

Темп роста — это отношение последующего уровня к предыдущему, умноженное на 100%.

Темп прироста является отношением абсолютного прироста (снижения) к предыдущему уровню, умноженным на 100%.

Значение 1% прироста определяется отношением абсолютного прироста к темпу прироста.

При анализе статистической совокупности используют графические изображения (графические образы — точки, линии, фигуры). Любой график содержит следующие элементы: масштаб, условные обозначения (окраска, штриховка), фигуры, линии, цифры. В медицинской статистике применяют линœейные, плоскостные, объемные и фигурные диаграммы. Линœейные диаграммы отражают изменение явления в динамике. Сезонный, циклический характер изображают радиальной диаграммой, при этом месяцы года располагают по часовой стрелке. Плоскостные диаграммы (секторные, внутристолбиковые) используют для изображения показателœей распределœения, доли, процентов, структуры. Ленточные, столбиковые и пирамидальные диаграммы показывают частоту (распространенность, уровень) явления. Фигурные диаграммы, картограммы и картодиаграммы отображают показатели на определœенных административных территориях в виде обозначений, фигур.

Методы определœения причинно-следственных взаимосвязей факторов риска и здоровья населœения, эффективности оздоровительных мероприятий

Одним из доступных методов установления взаимосвязи между факторами является расчет критерия согласия ж2. Для выбора метода определяют в таблице число степеней свободы (число клеток, в которых можно изменять результат без изменения итогов, — это число строк минус единица, умноженное на число граф, минус единица). В случае если таблица четырехпольная (одна степень свободы), то критерий согласия вычисляется по формуле с буквенными обозначениями. В случае если число степеней две и более (при трех и более признаках), то расчет критерия ж2 производится методом “от противного” (нулевая гипотеза). Предполагается отсутствие связи между факторами. Тогда распределœение признаков (в процентах) будет такое, как в итоговых строках. Затем вычисляется вероятностная величина (абсолютная) для каждого фактора (построчно). Данные заносятся в формулу, рассчитывается сумма различий между фактическими и действительными числами. Результат определяется по специальным таблицам. В случае если полученная величина ж2 больше нуля, то нулевая гипотеза (об отстутствии связи) отклоняется и достоверная взаимосвязь считается установленной.

Таким образом можно устанавливать взаимосвязь между частотой выкуренных сигарет и заболеваниями органов дыхания; между охватом населœения прививками и уровнем инфекционной заболеваемости; между величиной или характером использования лекарственных препаратов и интенсивностью выздоровления и т. д.

Методы изучения корреляционных связей при оценке показателœей здоровья и факторов окружающей среды

При анализе результатов медицинских исследований часто возникает крайне важность определœения достоверности полученных данных. Известны два вида связи между явлениями (признаками): функциональная и корреляционная. Функциональная проявляется в виде изменения одного признака при изменении числовых значений другого на строго определœенную величину. Это часто бывает при физических и химических явлениях. При корреляционных связях, характерных для медико-биологических явлений, значению одного признака соответствуют разные значения других признаков. Корреляционная связь необходима, к примеру, при оценке взаимосвязей между стажем работы и уровнем заболеваемости работающих; между разными уровнями физических факторов окружающей среды и состоянием здоровья; между различными уровнями интенсивности нагрузки и частотой (уровнем) физиологических реакций организма; между сроками госпитализации и частотой осложнений.

Корреляционная связь бывает прямая (при увеличении одного признака увеличивается другой) и обратная (при увеличении одного показателя другой уменьшается). Коэффициент корреляции свидетельствует не только о направлении связи, но и об уровне этой связи. Сильная связь выражается коэффициентом от 0,7 до 0,99, средняя — от 0,3 до 0,69, слабая — до 0,29. При нулевом значении коэффициента связи отсутствуют.

Наиболее простыми являются ранговая корреляция и коэффициент корреляции. При ранговой корреляции числовые выражения сравниваемых рядов величин ранжируют, то есть проставляют ранговые цифры (от 1 и далее) и подставляют значения в формулу с учетом разницы порядковых значений. При расчете коэффициента корреляции сначала вычисляют среднее значение в каждом вариационном ряду сравниваемых групп. Затем находят отклонение каждой величины ряда от полученной средней. Для устранения отрицательных значений эти величины возводят в квадрат и подставляют в формулу. По величинœе коэффициента устанавливают направление и силу связи. Достоверность коэффициента определяют по табличным значениям и при расчете средней ошибки. Коэффициент корреляции должен превышать свою ошибку не менее чем в 3 раза.

Использование метода стандартизации при оценке здоровья населœения и показателœей работы учреждений здравоохранения

Метод стандартизации используется при оценке показателœей здоровья только при сравнении их уровней. Этот метод расчета условных величин применяется для устранения неоднородности состава сравниваемых коллективов. Он показывает, какой был бы уровень заболеваемости (травматизма, смертности, инвалидизации и др.) в каждом коллективе (учреждении, городе), если бы его состав (по возрасту, по полу, по стажу и др.) был одинаков.

Стандартизованные показатели используют при крайне важности сравнения уровней смертности (заболеваемости) от злокачественных заболеваний (болезней органов пищеварения и т. д.) в разных городах, районных центрах; сравнения уровней заболеваемости (травматизма) на разных производствах; сравнения уровней летальности в разных больницах (отделœениях).

Метод позволяет установить причину (пол, возраст, состав по тяжести заболевания) разных уровней заболеваемости или медико-социальные и гигиенические характеристики (влияние факторов риска, условий труда, образа жизни, факторов окружающей среды и др.).

Существует 3 способа стандартизации: прямой, косвенный и обратный. Прямой способ применяют, когда имеются погрупповые (повозрастные) показатели заболеваемости (смертности, травматизма) или их можно вычислить (при наличии погрупповой численности населœения 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 населœения.

Общим этапом вычисления стандартизованных коэффициентов является выбор стандарта возрастно-полового состава (процентное распределœение состава любой из сравниваемых групп или их суммарного значения). При выборе стандартного состава уровня заболеваемости можно использовать литературные данные или показатели предыдущих исследований.

В. С. ЛУЧКЕВИЧ

ОСНОВЫ СОЦИАЛЬНОЙ МЕДИЦИНЫ И УПРАВЛЕНИЯ ЗДРАВООХРАНЕНИЕМ

САНКТ-ПЕТЕРБУРГ


Читайте также


  • - Графические изображения при статистическом анализе

    Вычисление показателей динамического (временного) ряда Оценка достоверности статистических показателей Оценить достоверность результатов исследования – значит, установить вероятность прогноза, с которой результаты исследования на основе выборочной... [читать подробенее]