ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 11.01.2024
Просмотров: 39
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Оценка степени колеблемости изучаемых признаков по коэффициенту вариации может быть произведена по следующей схеме:
| СV (в %) | Степень колеблемости (рассеяние вариант около средней арифметической величины) |
| менее 10 | малая |
| от 10 до 20 | средняя |
| более 20 | сильная |
При нормальном распределении коэффициент вариации обычно не превышает 45 - 50% и часто бывает гораздо ниже этого уровня. В случаях же асимметричных распределений он может быть довольно высоким, достигающим 100% и выше.
При проведении различных медико-биологических исследований в практической или научной деятельности врача преимущественно пользуютсявыборочным методом сбора информации.
В этом случае к выборочной совокупности предъявляют два основных требования:
·она должна обладать основными характерными чертами генеральной совокупности, то есть быть максимально на нее похожей;
·она должна быть достаточной по объему (числу наблюдений), чтобы более точно выразить особенности генеральной совокупности.
И, все-таки, какой бы репрезентативной не была выборочная совокупность, она отличается от генеральной потому, что в процессе выборки допускаются случайные ошибки - ошибки выборки, которые показывают, на сколько отличаются величины, полученные при выборочном методе исследования, от величин, которые могли бы быть получены приизучении генеральной совокупности.
Для того, чтобы исследователь имел право перенести выводы, сделанные на результатах выборочной совокупности, на всю генеральную совокупность, определяются показатели достоверности.
Ошибки выборочного исследования связаны с выбором единиц наблюдения. Это ошибки типичности, репрезентативности.
Выборочная совокупность - часть генеральной совокупности, отобранная специальным методом и предназначенная для характеристики генеральной совокупности.
При проведении выборочного исследования мы можем встретиться с общими ошибками и ошибками выборки. Общие ошибки могут иметь как системный характер (методические ошибки, недостатки измерительной аппаратуры), так и случайный (ошибки исследователя). Ошибки же выборочного исследования связаны с выбором единиц наблюдения. Это ошибки типичности, репрезентативности.
Репрезентативность - это соответствие данных выборочной и всей (генеральной) совокупностей.
В процессе анализа рассчитанные показатели (средняя длительность лечения, частота осложнений, уровень летальности и другие) рассматривают как обобщающие величины. Если результаты получены на основе достаточного за количеством и качественно однородного материала (требования к выборочной совокупности, являющиеся сущностью понятия репрезентативности), то можно считать, что они достаточно точно характеризуют исследуемые явления.
Следовательно, оценить достоверность результатов выборочного исследования означает определить, в какой мере сделанные для него выводы (результаты) можно перенести на генеральную совокупность. То есть, на основании части явления рассуждать о явлении в целом и основных присущих ему закономерностях. В этом случае мы говорит о достоверности полученных данных.
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Достоверность - это степень соответствия полученных показателей отображаемой действительности.
Для оценки достоверности результатов каких-нибудь выборочных исследований определяют среднюю ошибку относительной или средней величины (ошибку репрезентативности).
при определенной степени вероятности безошибочного прогноза (а ее задают на этапе планирования статистического исследования) и строго соответствующем ей критерии «t» величина доверительного интервала зависит от величины ошибки репрезентативности, значение которой уменьшается при увеличении числа наблюдений.
Практическая ценность использования средней ошибки заключается не только в определении доверительных границ для конкретного показателя, а и в оценке его достоверности.
Ошибка репрезентативности (m) - это мера достоверности, которая показывает, на сколько отличается величина, полученная при выборочном методе исследования, от величин, которые могли бы быть получены при сплошном методе исследований того же явления.
Средняя ошибка для соответствующих показателей при значительном числе наблюдений (n>30) может быть рассчитана на основании следующих формул:
где: - среднеквадратическое отклонение;
n - число наблюдений в выборочной совокупности. При малом числе наблюдений (менее 30) вместо n используется (n-1);
P - относительный показатель;
q - величина, обратная относительному показателю, т. е. вероятность того, что данное явление не будет зарегистрировано.
Сумма двух противоположных вероятностей равно единице: P + q= 1. Если показатель рассчитан на 100 (%), то q= 100 - P; если на 1000 (‰), то q= 1000 - Pи т. д.
Ошибка позволяет определить пределы, в которых с соответствующей степенью вероятности безошибочного прогноза находится истинное значение искомого показателя, т.е. доверительные границы.
Доверительный интервал (∆) - показатель, с помощью которого с определенной вероятностью безошибочного прогноза (Рт) можно получить границы колебаний средней или относительной величины в генеральной совокупности(доверительные границы). ∆=.±tm.
Доверительные границы средней и относительной величин определяют по формулам:
где: Мген. и Рген. - значения средней и относительной величин в генеральной совокупности;
Мвыб. и Рвыб. - значения средней и относительной величин, рассчитанных для выборочной совокупности;
и - средние ошибки соответствующих показателей;
t - критерий достоверности (или вероятности).
Вероятность безошибочного прогноза (Рt) - это вероятность, с которой можно утверждать, что в генеральной совокупности средняя или относительная величины будут находиться в пределах Мвыб+tmМ или Рвыб±tmp.
Определенной степени вероятности безошибочного прогноза соответствует константное значение критерия «t», величина которого при n>30 определяется по таблице интеграла вероятности (например, при Рt=0,95 → t=2,0; при Рt=0,99 → t=3,0 и т.д.).
При n<30 используется краткая таблица критических значений критерия «t» Стьюдента.
В медико-биологических и социально-гигиенических исследованиях минимальной достаточной вероятностью безошибочного прогноза является 95,5% (Pt=0,95), что допускает вероятность ошибки р=0,05. И только в наиболее ответственных случаях, когда необходимо сделать особенно важные в теоретическом или практическом отношении выводы, когда от результатов исследования зависит принятие решения, достаточной вероятностью считается 99,7% (Pt=0,99 или р=0,01).
Таким образом, при определенной степени вероятности безошибочного прогноза (а ее задают на этапе планирования статистического исследования) и строго соответствующем ей критерии «t» величина доверительного интервала зависит от величины ошибки репрезентативности, значение которой уменьшается при увеличении числа наблюдений.
Достоверность показателя определяется на основе отношения его абсолютного значения к величине его средней ошибки . Показатель считается достоверным с вероятностью безошибочного прогноза ≥95,5%, если это отношение ≥2; с вероятностью безошибочного прогноза ≥97,7%, если это отношение ≥3. Если отношение абсолютного значения показателя к его средней ошибке составляет менее 2, то в этом случае показатель, рассчитанный для выборочной совокупности, считается недостоверным, т.е. таким, который не может быть использован для каких-либо суждений и выводов о всей генеральной совокупности. В нашем примере:
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
В медико-биологических исследованиях часто возникают ситуации, когда при сравнении отдельных параметров необходимо оценить значимость различий между ними. Значимая (достоверная) разница между отдельными показателями выборочного исследования свидетельствует о возможности перенесения полученных выводов на генеральную совокупность. Наиболее распространенный метод оценки достоверности разности между сравниваемыми выборочными результатами - метод непрямой разности, в основе которого лежит расчет коэффициента достоверности различий «t» (критерия Стьюдента):
Разница между сравниваемыми выборочными величинами существенна и статистически достоверна с вероятностью безошибочного прогноза ≥95,5%, если величина критерия «t» равна или больше 2 (при n>30). В наиболее ответственных случаях t≥3 (Pt≥0,99, р≤0,01).
Ошибка репрезентативности, доверительные границы, критерий Стьюдента могут быть рассчитаны не только для относительной и средней арифметической величин, но и для любого параметрического критерия, полученного в результате выборочного наблюдения. При этом критерий Стьюдента используется в основном для нормального альтернативного распределения.
Основное правила статистики - «сравнивай сравниваемое» предполагает сопоставление обобщающих показателей (относительных, средних), полученных на однородных статистических совокупностях.
Однако нередко бывают случаи, когда необходимо сравнивать показатели здоровья населения:
- в различные исторические периоды времени или в динамике,
- на различных территориях или предприятиях,
- в различных городах, административных районах или населенных пунктах, отличающихся друг от друга различным составом населения (возрастным, половым, профессиональным, стажевым и т.п.).
При установлении отличий, рационально использовать статистический прием преобразования обобщающих коэффициентов в показатели, пригодные для сравнения в совокупностях, неодинаковых по своему составу.
Таким приемом и является метод стандартизации. Использование этого метода позволяет расчетным путем устранить влияния различий структур сравниваемых совокупностей на обобщающие коэффициенты. Уравнивая состав изучаемых групп населения, стандартизованные показатели дают ответ на вопрос, каковы были бы соотношения обобщающих коэффициентов, если бы группы населения имели одинаковый состав, т.е. имели одинаковую структуру.
Стандартизация - метод расчета условных (стандартизованных) показателей, заменяющих общие интенсивные (или средние) величины в тех случаях, когда их сравнение затруднено из-за несопоставимости состава групп.
Рассчитанные при помощи метода стандартизации показатели условны, потому что они, устраняя влияние того или иного фактора на истинные показатели, указывают, какими были бы эти показатели, если бы влияние данного фактора отсутствовало. Следовательно, стандартизованные показатели могут быть использованы только с целью сравнения.
Существуют различные способы расчета стандартизованных показателей:
♦прямой, ♦косвенный, ♦обратный.
Выбор способа (метода) получения стандартизованных показателей зависит от наличия первичного материала.
Способ прямой стандартизации избирают:
V Если имеются сведения как о составе (возрастном, половом, профессиональном, стажевым и др.) сравниваемых групп населения, так и о распределении изучаемого явления (заболеваний, случаев рождений, смертельных исходов, инвалидности и др.) среди них и, следовательно, можно вычислить повозрастные, по полу, по отдельным профессиям и стажу работы коэффициенты, т.е. имеется числитель и знаменатель интенсивного показателя.
Способ косвенной стандартизации применяют в двух случаях:
V Если имеются данные о распределении населения по возрастно-половым или другим изучаемым признакам, но нет сведений о распределении изучаемого явления среди этих групп населения, т.е. отсутствует числитель интенсивного показателя.