ФЕДЕРАЛЬНОЕ БЮДЖЕТНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧЕРЕЖДЕНИЕ МАЙКОПСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТРеферат по медицинской статистикеВыполнил студент группы СТ-22 МайкопСОДЕРЖАНИЕ

1. 
   Роль медицинской статистики в системе управления здравоохранением
   
2. 
   Регрессия
   
3. 
   Основные числовые характеристики случайной величины
   

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫРоль медицинской статистики в системе управления здравоохранениемВ управлении здравоохранением важнейшую роль играет медицинская статистика. Она выполняет функцию обратной связи в системе менеджмента, без которой эффективное управление невозможно по определению.В соответствии со статьей 97 Федерального закона «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации» под медицинской статистикой понимают отрасль статистики, включающую в себя статистические данные о медицине, гигиене, здоровье населения, об использовании ресурсов здравоохранения, о деятельности медицинских организаций. Соответственно в медицинской статистике как научно-практической дисциплине можно выделить три основных взаимосвязанных составных части:1) статистику общественного здоровья;2) статистику системы здравоохранения;3) теоретические и методологические основы медицинской статистики.Статистическое наблюдение в сфере здравоохранения осуществляется уполномоченными федеральными органами исполнительной власти (Росстат, Минздрав России). Ими устанавливаются порядок осуществления статистического наблюдения в сфере здравоохранения, формы статистического учета и отчетности, порядок их заполнения и сроки представления. Официальная статистическая информация в сфере здравоохранения является общедоступной и размещается уполномоченным федеральным органом исполнительной власти в средствах массовой информации, в том числе в сети "Интернет".При изучении количественной стороны общественных явлений и процессов в области здравоохранения и общественного здоровья медицинская статистика использует специфические методы и приемы, образующие методологию статистического исследования. В

---

методологию статистики входят, в первую очередь, методы статистических наблюдений и математического анализа полученной информации.

Для осуществления статистического учета в здравоохранении используется официально утвержденный статистический инструментарий в виде статистических форм и инструкций по их заполнению. Для решения каких-либо частных научно-исследовательских и научно-практических задач можно использовать самостоятельно разработанный статистический инструментарий в соответствии с требованиями, предъявляемыми к статистическому исследованию.

Как и во всяком статистическом исследовании, медицинская статистика применяет три последовательные стадии:

1) статистическое наблюдение, выражающееся в виде сбора первичного материала, обеспечивающего полноту, достоверность и репрезентативность полученных данных;

2) сводка и группировка результатов статистического наблюдения;

3) анализ полученных сводных и обобщенных данных и показателей.

Основной научно-практической проблемой медицинской статистики является объективная оценка деятельности системы здравоохранения и общественного здоровья, для чего необходимы соответствующие критерии оценки. Последние необходимы для разработки и эффективной реализации управленческих решений в области охраны здоровья населения.

Регрессия

Регрессио́нный анализ — набор статистических методов исследования влияния одной или нескольких независимых переменных X1,X2,…Xp на зависимую переменную Y. Независимые переменные иначе называют регрессорами или предикторами, а зависимые переменные — критериальными или регрессантами. Терминология зависимых и независимых переменных отражает лишь математическую зависимость переменных (см. Корреляция), а не причинно-следственные отношения. Наиболее распространённый вид регрессионного анализа — линейная регрессия, когда находят линейную функцию, которая, согласно определённым математическим критериям, наиболее соответствует данным. Например, в методе наименьших квадратов вычисляется прямая(или гиперплоскость), сумма квадратов между которой и данными минимальна.

Прямолинейная корреляция отличается тем, что при этой Форме связи каждому значению одного признака соответствует определенное в среднем значение другого признака.

---

Та величина, на которую в среднем изменяется второй признак при изменении первого на единицу, называется коэффициентом рег­рессии.Для расчета коэффициента регрессии используется следующая фор­мула:Рассмотрим методику расчета коэффициента регрессии на примере.При анализе физического развития 7-летних мальчиков были полу­чены следующие средние значения роста (X) и массы тела (У):

X = 118.4 см	х = +/-6.0 см
У = 24.0 кг	у = +/-2.6 кг

Коэффициент корреляции между весом и ростом составил +0.7. Расчет коэффициента регрессии выполняется по формуле:Следовательно, с изменением роста 7-летних мальчиков на 1 см. масса тела в среднем изменяется на 0.3 кг.С помощью коэффициента регрессии без специальных измерений можно определить величину одного из признаков (например, массы тела), зная значение другого (роста). С этой целью используется уравнение линейной регрессии:у = M_y + R_xy(х - М_х),где у - искомая величина массы тела;M_y - среднее значение массы тела, характерное для данноговозраста;R_xy - коэффициент регрессии массы тела по росту;х - известная величина роста;М_х - средне значение роста.Определим, какова будет масса тела 7-летнего мальчика при рос­те 120 см.у = М_y + R_xy(х - М_х) = 24 + 0.3(120 - 118) = 24.6 кгКоэффициенты регрессии и уравнения регрессии широко применяют­ся для составления шкал регрессии, которые используются при инди­видуальной оценке физического развития.Основные числовые характеристики случайной величиныСлучайной называют такую величину, которая принимает значения в зависимости от стечения случайных обстоятельств. Различают дискретныеи случайные непрерывные величины.Дискретной называют величину, если она принимает счетное множество значений. (

---

Пример: число пациентов на приеме у врача, число букв на странице, число молекул в заданном объеме).Непрерывнойназывают величину, которая может принимать значения внутри некоторого интервала. (Пример: температура воздуха, масса тела, рост человека и т.д.)Законом распределения случайной величины называется совокупность возможных значений этой величины и, соответствующих этим значениям, вероятностей (или частот встречаемости).П р и м е р:

x	x1	x2	x3	x4	...	xn
p	р1	р2	р3	р4	...	pn

или

x	x1	x2	x3	x4	...	xn
m	m1	m2	m3	m4	...	mn

Числовые характеристики случайных величин.Во многих случаях наряду с распределением случайной величины или вместо него информацию об этих величинах могут дать числовые параметры , получившие название числовых характеристик случайной величины. Наиболее употребительные из них:1.Математическое ожидание - (среднее значение) случайной величины есть сумма произведений всех возможных ее значений на вероятности этих значений:2.Дисперсия случайной величины:3.Среднее квадратичное отклонение:

---

Правило “ТРЕХ СИГМ” - если случайная величина распределена по нормальному закону, то отклонение этой величины от среднего значения по абсолютной величине не превосходит утроенного среднего квадратичного отклоненияЗакон гаусса – нормальный закон распределенияЧасто встречаются величины, распределенные по нормальному закону (закон Гаусса). Главная особенность: он является предельным законом, к которому приближаются другие законы распределения.Случайная величина распределена по нормальному закону, если ее плотность вероятности имеет вид:гдеM(X) - математическое ожидание случайной величины; - среднее квадратичное отклонение .

Г рафик плотности вероятности нормально распределённой величины

Плотность вероятности (функция распределения) показывает, как меняется вероятность, отнесенная к интервалу dx случайной величины, в зависимости от значения самой величины: СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. 
   Журнал «Медицинская статистика и оргметодработа в учреждениях здравоохранения» 2017
   
2. 
   https://studfile.net/preview/7583643/page:16/
   
3. 
   https://studfile.net/preview/6755992/
   
4. 
   “Основы эпидемиологии и статистического анализа в общественном здоровье и управлении здравоохранением” Сырцова Л.Е., Косаговская И.И., Авксентьева М.В., 2003
   
5. 
   “Медицинская статистика, ее значение в оценке здоровья населения и деятельности органов и учреждений здравоохранения. относительные величины в практической деятельности врача” кафедра ОЗ и ОЗ КГМУ, 2011
   

---

Смотрите также файлы

• Аристотель. Метафизика.docx

• Отчет по производственной практике пп 02. 01 к профессиональному модулю.ppt

• Индивидуальный подход в обучении как средство развития современной школы.doc

• Сравнительносопоставительный анализ космогонических мифов (мифы о сотворении мира) 3 разных культур.docx

• Феномен человеческой личности проблема сущности и существования Проблема сущности человека.docx