Файл: Статистический метод.docx

1.Санитарная статистика, определение, разделы и задачи, использование в стоматологической практике и наук. Объект и единица статистического исследования.

Врачам в своей практической работе часто приходится использовать статистический метод. В медицинской статистике выделяют статистику здоровья населения (санитарно-демографическую, статистику заболеваемости, травматизма и инвалидности, статистику физического развития) и статистику здравоохранения. В здравоохранении статистические методы используют для:

1. анализа, оценки и прогнозирования медицинской помощи

2. специальных научных исследовани

 Объектом любого статистического исследования является статистическая совокупность – группа или множество относительно однородных элементов, т.е. единиц наблюдений, взятых вместе в конкретных границах времени и пространства и обладающих признаками сходства и различия

По своему характеру учетные признаки могут быть количественными, выраженными числом (возраст, рост, длительность пребывания больного в стационаре и др.) и качественными (атрибутивными), они выражаются словесно (пол, профессия, диагноз и т.д.). 

Задачи санитарной статистики:

выявление особенностей состояния здоровья населения и факторов, определяющих его;

изучение данных о сети, деятельности и кадрах ЛПУ, а также данных о результатах лечебно-оздоровительных мероприятий;

применение методов санитарной статистики в экспериментальных, клинических, гигиенических и лабораторных исследованиях.
2. Учетные признаки, классификация по характеру и по роли всовокупности.

По своему характеру учетные признаки могут быть количественными, выраженными числом (возраст, рост, длительность пребывания больного в стационаре и др.) и качественными (атрибутивными), они выражаются словесно (пол, профессия, диагноз и т.д.).

По роли в совокупности учетные признаки делятся на факторные, которые влияют на изменение зависящих от них признаков и результативные, которые зависят от факторных (например, возраст – факторный признак, а рост – результативный; исход операции – факторный признак, а длительность послеоперационного периода – результативный).
3.Статистическая ​совокупность,​ее​групповые​свойства.​Генеральная​и​выборочная совокупность. Требования, предъявляемые к выборочной совокупности.

Объектом любого статистического исследования является статистическая совокупность – группа или множество относительно однородных элементов (единиц наблюдения), взятых вместе в конкретных границах времени и пространства и обладающих признаками сходства и различия (например, оперированные в отделении ЧЛХ в данном году, умершие за год в данном городе и т.д.).

Различают 2 вида статистической совокупности: генеральную, состоящую из всех единиц наблюдения, которые могут быть к ней отнесены в зависимости от цели исследования и выборочную – часть генеральной совокупности, отобранную специальным выборочным методом и предназначенную для характеристики генеральной совокупности.

Выборочная совокупность должна быть репрезентативной (представительной), т.е. в ней должны быть представлены все элементы и в том соотношении, как в генеральной совокупности.

Для обеспечения репрезентативности выборочной совокупности к ней предъявляют 2 требования:

1. она должна обладать основными характерными чертами генеральной совокупности, т.е. быть максимально на нее похожей;

2. она должна быть достаточной по объему (числу наблюдений).
4.Графический метод в статисследовании, виды графических изображений, правила построения.
Для изучения показателей общественного здоровья (заболеваемость и травматизм, естественное движение населения, физическое развитие и др.), характера и степени влияния на них различных факторов применяется ряд методов, основным из которых является статистический.

Врачам в своей практической работе часто приходится использовать статистический метод. В медицинской статистике выделяют статистику здоровья населения (санитарно-демографическую, статистику заболеваемости, травматизма и инвалидности, статистику физического развития) и статистику здравоохранения. В здравоохранении статистические методы используют для:

1. анализа, оценки и прогнозирования медицинской помощи

2. специальных научных исследований

Виды статистических величин,  используемых в здравоохранении 

■ абсолютные числа,  

■ относительные величины; 

■ средние величины. 
5.Виды статистических величин, используемых встоматологии, их значение. Интенсивные и экстенсивные показатели, определение, методика расчета, графическое изображение

Абсолютные величины-характеризуют абсолютный размер  изучаемого явления и иногда применяются  в медицинской практике. Например: 

■численность населения и его отдельных  возрастных и половых групп;  

■численность медицинского персонала и  лечебно-профилактических учреждений;  ■количество больничных коек и т.д. 
Но чаще всего абсолютные величины  без преобразования их в относительные  показатели имеют ограниченное значение.  

Для сопоставления, изучения состава,  распространенности явления абсолютные  величины непригодны. Для этих целей их  преобразуют в пригодные для сравнения  относительные величины. 
6. Показатели наглядности и соотношения, определение, методика расчета, графическое изображение.
Показатели наглядности – используются при сравнении однородных  явлений, величин. Для этого одну из  сравниваемых величин принимают за 100,  остальные показываются в виде  отношения к этой величине.  

В показатель наглядности можно  преобразовать абсолютные величины,  интенсивные показатели, средние  величины, представленные как в статике,  так и в динамике.

Показатели соотношения  

характеризуют отношения между  разнородными совокупностями.  Примером может служить показатель  обеспеченности населения больничными  койками, врачебными кадрами, средним  медперсоналом, соотношение мужчин и  женщин и т.д. 

Виды графических  

изображений в статистике: 1. диаграммы: 

■ секторная,  

■ внутристолбиковая,  

■ линейная,  

■ радиальная,  

■ столбиковая. 

2. картограммы, 

3. картодиаграммы.
7. Средние величины, их виды, значение и практическое использование в стоматологии . Вариационные ряды, виды, построение.

Средняя величина – это число, выражающее общую меру исследуемого признака в совокупности.

Различают несколько видов средних величин: мода (Мо), медиана (Ме) и средняя арифметическая (М).

Мода (Мо) - наиболее часто повторяющаяся варианта, т.е. та, которой соответствует наибольшее количество частот (Р) вариационного ряда.

Медиана (Ме) - варианта, занимающая срединное положение в вариационном ряду. При нечетном числе наблюдений для определения медианы надо найти середину ряда – медианой будет центральная (срединная) варианта. При четном числе наблюдений за медиану принимают среднюю величину из двух центральных вариант.

Наиболее часто используется средняя арифметическая величина. Вариационный ряд - это ряд, в  котором упорядоченно сопоставлены (по  степени возрастания или убывания)  варианты и соответствующие им частоты.  Отдельные числовые значения  

признака называются вариантами (V), а  числа, показывающие, как часто эти  варианты повторяются - частотами (Р),  общее число наблюдений (n) равно сумме  частот (n=ΣP, Σ - знак суммы).
8.Средняя​арифметическая​величина,​основные​свойства,​методика​ее​расчета​по среднеарифметическому способу.

8) Величина того или иного признака неодинакова у всех единиц наблюдения совокупности. Например, уровень АД у отдельных лиц, страдающих артериальной гипертензией, неодинаков. В этом проявляется разнообразие (вариабельность) признака в изучаемой совокупности.

8) Средняя арифметическая величина находится в большой зависимости от вариабельности вариационного ряда.

Чем меньше вариабельность изучаемой группы, тем более точно ее будет характеризовать средняя арифметическая величина
9-Расчет средней арифметической по способу моментов

Сре́днее арифмети́ческое (в математике и статистике) — разновидность среднего значения. Определяется как число, равное сумме всех чисел множества, делённой на их количество. Является одной из наиболее распространённых мер центральной тенденции.

Предложена (наряду со средним геометрическим и средним гармоническим) ещё пифагорейцами. Расчет средней арифметической способом моментов проводится по формуле: М = А+ ∑dp n. А - условная средняя (чаще всего в качестве условной средней берется мода М0) d - отклонение каждой варианты от условной средней (V-A) ∑dp - сумма произведений отклонений на их частоту.
10. Критерии разнообразия признака в совокупности. Среднее квадратическое отклонение, способы расчета, значение, правило трех сигм.

10) КРИТЕРИИ РАЗНООБРАЗИЯ ПРИЗНАКА В СОВОКУПНОСТИ

1. лимит (lim),

2. амплитуда (Am),

3. среднее квадратическое отклонение (б) ,

4. коэффициент вариации (CV).

Значение среднего квадратического отклонения – σ:

1. σ характеризует однородность вариационного ряда. Если σ мала, значит ряд однородный и рассчитанная средняя арифметическая достаточно верно характеризует данный вариационный ряд. Если σ велика, то ряд неоднородный и полученная средняя характеризует не весь ряд, а какую-то ее часть.

2. Теоретическое распределение вариант в однородном ряду подчиняется правилу трех сигм:

М ± 1 σ = 68,3% 

М ± 2 σ = 95,5% 

М ± 3 σ = 99,7%.

В пределах М±1σ находится 68,3% всех вариант (наблюдений), в пределах М±2σ – 95,5%, а в пределах М±3σ – 99,7% вариант, составляющих совокупность.

Если 95,5% всех вариант находится в пределах М±2σ, то средняя арифметическая является характерной для данного ряда и не

требуется увеличивать число наблюдений в совокупности. Значение коэффициента корреляции (Cv)

менее 10% - низкая степень вариабельности признака 

10 - 20% – средняя

> 20% – высокая

В пределах М±1б

находится 68,3% всех вариант (наблюдений), в пределах М±2б– 95,5%, а в пределах М±3б– 99,7% вариант, составляющих совокупность. Если 95,5% всех вариант находится в пределах М±2б, то средняя арифметическая является характерной для данного ряда и не требуется увеличивать число наблюдений в совокупности. Для определения типичности средней арифметической сравнивают фактическое распределение с теоретическим путем расчета сигмальных отклонений.
11.Коэффициент вариации, формула, значение.

Для оценки варьирования признака в совокупности наряду со средним квадратическим отклонением может быть использован коэффициент вариации (CV). Особенно необходимо использовать коэффициент вариации для сравнения варьирования двух или более средних величин, выраженных в разных единицах измерения (сантиметрах, килограммах и др.):

​Значение коэффициента вариации менее 10% свидетельствует о малой колеблемости, от 10 до 20% – о средней, больше 20% – о сильной колеблемости вариант вокруг средней.
12. Оценка достоверности результатов статисследования. Определение ошибок репрезентативности относительных и средних величин.

Оценка достоверности результатов  исследования предусматривает определение: 

1) ошибок репрезентативности (для средних и  относительных величин) – m 

2) достоверности разницы средних или  относительных величин (по критерию Стьюдента t) 

3) доверительных границ средних или относительных величин

1) Определение ошибки репрезентативности - m 

При определении степени достоверности  

выборочного исследования оценивается величина  ошибки, которая может произойти в процессе выборки.  Такие ошибки носят название ошибок репрезентативности (m) и являются фактической  разностью между статистическими величинами (средними  или относительными), полученными при выборочном  исследовании и аналогичными величинами, которые были  бы получены при изучении всей совокупности.  Эти ошибки неизбежны!! По величине ошибки  репрезентативности определяют, насколько результаты,  полученные при выборочном исследовании, отличаются  от результатов, которые могли бы быть получены при  проведении сплошного исследования 
13.. Определение доверительных границ относительных и среднихвеличин

3) Определение доверительных границ средних  и относительных величин 

Доверительные границы – это границы средних  или относительных величин, выход за пределы которых  вследствие случайных колебаний имеет незначительную  вероятность. 

Доверительные границы средней  

арифметической величины в генеральной совокупности  определяют по формуле:  Мген.= Мвыб.± tm 

Доверительные границы относительной  

величины в генеральной совокупности по формуле: Рген. = Рвыб. ± tm 

где t – критерий достоверности Стьюдента,
14)Достоверность разности средних или относительных величин

При сопоставлении двух сравниваемых величин возникает необходимость не только определить их разность, но и оценить ее достоверность, т.е. можно ли вывод о разности средних величин, полученный при выборочном исследовании, перенести на соответствующую генеральную совокупность. 

Достоверность выборочной разницы измеряется доверительным коэффициентом (критерием точности, Стьюдента t):

для средних величин:

для относительных величин:

где М1 и М2, Р1 и Р2 – показатели, полученные при выборочных исследованиях;    m1 и m2 - их средние ошибки. 

При t ³2 разность средних арифметических может быть признана существенной и не случайной, т.е. достоверной. Это значит, что и в генеральной совокупности средние величины отличаются, и при повторении подобных наблюдений будут получены аналогичные различия. Надежность такого вывода будет не меньше 95,5%. С увеличением t степень надежности также увеличивается, а риск ошибки (p) уменьшается. При t < 2 достоверность разности средних величин считается недоказанной.
15)Динамический ряд – это совокупность однородных статистических величин, показывающих изменение какого-либо явления во времени. 

Величины, составляющие динамический ряд, называются уровнями ряда. Уровни динамического ряда могут быть представлены: абсолютными, относительными и средними величинами. 

Динамический ряд, составленный из абсолютных величин, называется простым. Динамический ряд, составленный из средних или относительных величин, называется сложным или производным. Простые динамические ряды являются исходными для построения сложных рядов.Простые динамические ряды бывают двух видов:

Моментный динамический ряд состоит из величин, характеризующих размеры явления на какой-то определенный момент (дату). Например, каждый уровень может характеризовать численность населения, численность врачей, число коек на конец года, месяца, декады и т.д. Уровни моментного ряда не могут дробиться.

Интервальный динамический ряд состоит из величин, характеризующих какие-либо итоги за определенный интервал времени. Например, каждый уровень такого ряда может характеризовать число родившихся, заболевших,  умерших за какой-то год, месяц, декаду, неделю и т.д. То есть это данные, которые накапливаются за тот или иной промежуток времени. Выбор величины интервала (год, месяц, неделя, день и т.д.) зависит от изменчивости изучаемого явления (рождаемость, смертность, заболеваемость, средняя длительность лечения и т.д.). Чем медленнее изменяется явление во времени, тем крупнее интервал. Интервальный динамический ряд в отличие от моментного можно разделить на более дробные периоды или, напротив, укрупнить интервалы. Выравнивание динамического ряда

Иногда динамика изучаемого явления представлена не в виде непрерывно меняющегося в одном направлении (снижения или увеличения) явления, а скачкообразными изменениями. В таких случаях для выявления общей  динамической тенденции используют различные методы выравнивания динамического ряда

16 Показатели динамического ряда.

Чтобы проанализировать динамический ряд нужно изобразить его

графически и вычислить ряд показателей, которые будут

свидетельствовать о тенденциях изучаемого явления в динамике:

Абсолютный прирост (убыль) – разность между последующим и

предыдущим уровнем. Измеряется в тех же единицах, в которых

представлены уровни ряда.

Показатель роста (убыли) – отношение каждого последующего уровня к

предыдущему, принятому за 100%. Он показывает сколько % от

предыдущего уровня составляет последующий уровень.

Темп прироста (убыли) – отношение абсолютного прироста (убыли)

каждого последующего уровня к предыдущему уровню, принятому за

100%. Он показывает на сколько % увеличился (снизился) последующий

уровень по сравнению с предыдущим и поэтому может быть рассчитан

по формуле:

темп прироста = темп роста – 100%

Показатель наглядности – отношение каждого уровня ряда к одному из

них (чаще начальному) принятому за 100%.

17. виды связи между явлениями или признаками

В медицине при исследовании различных процессов и явлений часто

приходится проводить статистический анализ связи между признаками,

характеризующими изучаемую совокупность. Различают

функциональную и корреляционную связь между признаками.

Функциональная связь - это связь, при которой изменение величины

одного признака неизбежно вызывает строго определенные изменения

величины другого признака (например, зависимость площади круга от

его радиуса). Функциональная связь характерна для физико-химических

процессов и присуща неживой природе.

В биологических науках, медицине приходится иметь дело с иной

связью между явлениями, когда одной и той же величине одного