Файл: Тема 1 Статистика. Организация и этапы статистического исследования.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 04.12.2023
Просмотров: 82
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Тема 5: Стандартизация-это метод расчёта условных показателей, принимающих интенсивные или средние величины, когда сравнение последних затруднено из-за несопостовимости состава сравниваемых групп.
Статистический метод-это статистический метод, позволяющий исключить влияние неодинакового состава сравниваемых групп на общие показатели.
Примеры применения стандартизации-показатели заболеваемости, смертности между больницами, городами, регионами.
Методы стандартизации:
1.Прямой метод - известно явление и среда.
Показатель летальности по отдельной больницы А< больницы Б(9<12), а в целом по больницам получается обратная картина(6,7> 5,8)
Расчёт стандартизированных показателей (прямой метод)
Это логическое несоответствие связано с разнородным состоянием больных по отделениям отдельных больных, для того, чтобы исключить влияние неодинакового состояния больных по отделениям больниц А и Б применяют стандартизацию.
1 способ Прямой метод
Суть прямого метода состоит в вычислении общих интенсивных показателей в одинаковых признаках (единиц наблюдения), совокупностях; для чего рассчитывают частные показатели в сравниваемых группах, по которым судят об их истинном соотношении в исследуемых совокупностях; предполагают, что сравниваемые совокупности одинаковы, т.е. стандартны по составу.
Метод применяется при сравнении общих интенсивных показателей здоровья различных по составу (по полу, возрасту и другим признакам) групп населения.
Суть метода состоит в исключении влияния на общий показатель разного состава совокупностей по одному, двум признакам или более.
За стандарт принимают средний состав обеих групп, одну из сравниваемых групп или какую-то третью группу, близкую к сравниваемым.
Рассчитывают условные величины в каждой группе стандарта и общие стандартизированные показатели, которые тоже являются условными.
Если соотношение стандартизированных показателей получается иное, чем реальных, то делают вывод о том, что на уровень реальных показателей влияет разный состав сравниваемых совокупностей по стандартизуемому признаку. Наоборот, если стандартизованные показатели повторяют соотношение реальных, то делают вывод о том, что на уровень реальных показателей разный состав по стандартизуемому признаку не влияет. Рассмотрим пример прямого метода (табл.43).
Таблица 43. Распределение больных и умерших по отделениям боль- ниц А и Б (данные условные)
Косвенный метод стандартизации применяется тогда, когда показатели в сравниваемых группах неизвестны или известны, но недостаточно. За стандарт выбирают какой-то хорошо известный коэффициент (но не из числа сравниваемых) такого же характера, что и сравниваемый, и с ним с учетом его величины и структуры сравнивают имеющиеся недостоверные показатели.
Косвенный метод стандартизации
К ст. = число умерших Х
общ. показатель летальность стандарта
ожидаемое число умерших
А = (12х3) : 10,85 = 3,3 Б = (9х3) : 8,25 = 3,3
I действие - за стандарт принимают литера
II рассчитываем ожидаемое число умерших больных с
различными видами пневмонии в обеих больницах
III Итоговый стандартный показатель
действительное
К ст. ________________________ Х стандарт
ожидаемое
Обратный метод стандартизации применяется тогда, когда необходимых для сравнения и оценки показателей нет. Их «конструируют» от «обратных» показателей, например, по данным о смертности и заболеваемости, которые следует возможно более объективно воспроизводить на основе имеющейся справочной информации численности и состава населения, среди которого и следует сравнить и определить заболеваемость и смертность.
Расчет стандартизованных показателей (метод обратный косвенному)
ожидаемое число больных
К ст. ________________________ Х общий показатель летальности стандарта
фактическое число больных
К ст. (по больным); А = (373х3) : 360 = 3
К ст. (по больным); Б = (156х3) : 150 = 3
К ст. (по больным); В = (60х3) : 100 = 1,8
I дей-ие - расчитываем показатель летальности БолА=
II дей-ие - выбор стандарта, стандарт берем из лиш-х данных
III дей-ие – рассчитываем ожидаемое число пролеченных больных
IV дей-ие – рассчитываем общее число ажидаемых больныз по 3-м больницам = 373 пролечили
Вычисление коэффициента корреляции методом квадратом (по Пирсону)
Мср=62
dx=10-62=52
Rxy=-0.86
Вывод - сильная обратимая связь.
Результаты достоверны если результаты t≥3 <-критерий корелляции.
mr=
mr=
rxy=
= -0.86 при n ≤ 30 , при n > 30
t=
Статистический метод-это статистический метод, позволяющий исключить влияние неодинакового состава сравниваемых групп на общие показатели.
Примеры применения стандартизации-показатели заболеваемости, смертности между больницами, городами, регионами.
Методы стандартизации:
-
Прямой, когда известно явление и среда -
Косвенный, когда известна среда -
Обратный, когда известно явление
1.Прямой метод - известно явление и среда.
-
Вычисляем показатель летальности (ИП) -
Сравниваем получившиеся показатели летальности
Показатель летальности по отдельной больницы А< больницы Б(9<12), а в целом по больницам получается обратная картина(6,7> 5,8)
Расчёт стандартизированных показателей (прямой метод)
| Определения | Больница А | Больница Б | ||||
| Пролечено больных | Из них умерло | Летальность % | Пролечено больных | Из них умерло | Летальность % | |
| Терапевтического | 300 | 270 | 9,0 | 1000 | 120 | 12,0 |
| Хирургического | 1500 | 45 | 3,0 | 3500 | 140 | 4,0 |
| Неврологического | 500 | 20 | 4,0 | 500 | 30 | 6,0 |
| Всего | 5000 | 335 | 6,7 | 5000 | 290 | 5,8 |
| Определения | Больница А | Больница Б | ||||
| Летальность | | | | | | |
| Терапевтического | 9,0 | 60% | 5,4 | 12,0 | 60% | 7,2 |
| Хирургического | 3,0 | 30% | 0,9 | 4,0 | 30% | 1,2 |
| Неврологического | 4,0 | 10% | 0,4 | 6,0 | 10% | 0,6 |
| Всего | 6,7 | 100% | 6,7 | 5,8 | 100% | 9,0 |
Это логическое несоответствие связано с разнородным состоянием больных по отделениям отдельных больных, для того, чтобы исключить влияние неодинакового состояния больных по отделениям больниц А и Б применяют стандартизацию.
1 способ Прямой метод
Суть прямого метода состоит в вычислении общих интенсивных показателей в одинаковых признаках (единиц наблюдения), совокупностях; для чего рассчитывают частные показатели в сравниваемых группах, по которым судят об их истинном соотношении в исследуемых совокупностях; предполагают, что сравниваемые совокупности одинаковы, т.е. стандартны по составу.
Метод применяется при сравнении общих интенсивных показателей здоровья различных по составу (по полу, возрасту и другим признакам) групп населения.
Суть метода состоит в исключении влияния на общий показатель разного состава совокупностей по одному, двум признакам или более.
За стандарт принимают средний состав обеих групп, одну из сравниваемых групп или какую-то третью группу, близкую к сравниваемым.
Рассчитывают условные величины в каждой группе стандарта и общие стандартизированные показатели, которые тоже являются условными.
Если соотношение стандартизированных показателей получается иное, чем реальных, то делают вывод о том, что на уровень реальных показателей влияет разный состав сравниваемых совокупностей по стандартизуемому признаку. Наоборот, если стандартизованные показатели повторяют соотношение реальных, то делают вывод о том, что на уровень реальных показателей разный состав по стандартизуемому признаку не влияет. Рассмотрим пример прямого метода (табл.43).
Таблица 43. Распределение больных и умерших по отделениям боль- ниц А и Б (данные условные)
| Отделение | Больница А | Больница Б | Стандарт больных | Больница А | Больница Б | |||||
| число больных | число умерших | число больных | число умерших | летальность, % | умрет (стандарт) | летальность, % | умрет (стандарт) | |||
| Терапевтическое | 600 | 30 | 200 | 12 | 400 | 5,0 | 20 | 6,0 | 24 | |
| Хирургическое | 300 | 6 | 700 | 21 | 500 | 2,0 | 10 | 3,0 | 15 | |
| Инфекционное | 100 | 4 | 1000 | 38 | 1000 | 4,0 | 34 | 3,8 | 44 | |
| Всего | 1000 | 40 | 1000 | 38 | 1000 | 4,.0 | 34 | 3,8 | 44 | |
| Летальность, % | 4,0 | | 3,8 | | Стандарти- зованный показатель летальности | | 3,4 | | 4,4 | |
Косвенный метод стандартизации применяется тогда, когда показатели в сравниваемых группах неизвестны или известны, но недостаточно. За стандарт выбирают какой-то хорошо известный коэффициент (но не из числа сравниваемых) такого же характера, что и сравниваемый, и с ним с учетом его величины и структуры сравнивают имеющиеся недостоверные показатели.
Косвенный метод стандартизации
| Виды пневмоний | Число больных в больнице | Стандарт летальности | Ожидаемое число умерших в больнице | ||
| А | Б | А | Б | ||
| Крупозная | 180 | 40 | 2 | 3,6 | 0,8 |
| Очаговая | 120 | 45 | 3 | 3,6 | 1,33 |
| Сливная | 20 | 30 | 5 | 1,0 | 1,55 |
| Аспирационная | 15 | 5 | 2 | 0,3 | 0,1 |
| Гипостатическая | 15 | 30 | 15 | 2,25 | 4,5 |
| Интерстициальная | 10 | - | 1 | 0,1 | - |
| Всего бывало | 360 | 150 | - | - | - |
| Из них умерло | 12 | 9 | - | 10,85 | 8,25 |
| Летальность | 3,3 | 6,0 | 30 | 3,3 | 3,3 |
К ст. = число умерших Х общ. показатель летальность стандарта
ожидаемое число умерших
А = (12х3) : 10,85 = 3,3 Б = (9х3) : 8,25 = 3,3
I действие - за стандарт принимают литера
II рассчитываем ожидаемое число умерших больных с
различными видами пневмонии в обеих больницах
III Итоговый стандартный показатель
действительное
К ст. ________________________ Х стандарт
ожидаемое
Обратный метод стандартизации применяется тогда, когда необходимых для сравнения и оценки показателей нет. Их «конструируют» от «обратных» показателей, например, по данным о смертности и заболеваемости, которые следует возможно более объективно воспроизводить на основе имеющейся справочной информации численности и состава населения, среди которого и следует сравнить и определить заболеваемость и смертность.
Расчет стандартизованных показателей (метод обратный косвенному)
ожидаемое число больных
К ст. ________________________ Х общий показатель летальности стандарта
фактическое число больных
К ст. (по больным); А = (373х3) : 360 = 3
К ст. (по больным); Б = (156х3) : 150 = 3
К ст. (по больным); В = (60х3) : 100 = 1,8
| Виды пневмоний | Число умерших | Стандарт | | ||||
| А | Б | В | А | Б | В | ||
| Крупозная | 3 | 1 | - | 2 | 150 | 50 | - |
| Очаговая | 4 | 1 | 1 | 3 | 133 | 33 | 33 |
| Сливная | 1 | 2 | 1 | 5 | 20 | 40 | 20 |
| Аспирационная | 1 | - | - | 2 | 50 | - | - |
| Гипостатическая | 3 | 5 | 1 | 15 | 20 | 33 | 6,6 |
| Интерстициальная | - | - | - | 1 | - | - | - |
| Всего бывало | 12 | 9 | 3 | - | - | - | - |
| Из них умерло | 360 | 150 | 100 | - | 373 | 156 | 60 |
| Летальность | 3,3 | 6,0 | 3,0 | 3,0 | 3,0 | 3,0 | 1,8 |
I дей-ие - расчитываем показатель летальности БолА=
II дей-ие - выбор стандарта, стандарт берем из лиш-х данных
III дей-ие – рассчитываем ожидаемое число пролеченных больных
IV дей-ие – рассчитываем общее число ажидаемых больныз по 3-м больницам = 373 пролечили
Вычисление коэффициента корреляции методом квадратом (по Пирсону)
| | | | dx | dy | d2x | d2y | dxdy |
| А | 10 | 9 | -52 | 2 | 2704 | 4 | -104 |
| Б | 30 | 10 | -32 | 3 | 1024 | 9 | -96 |
| В | 70 | 8 | +8 | 1 | 64 | 1 | +8 |
| Г | 80 | 5 | +18 | -2 | 321 | 4 | -36 |
| Д | 90 | 6 | +28 | -1 | 784 | 1 | -28 |
| Е | 92 | 4 | +30 | -3 | 900 | 9 | -90 |
| N=6 | M1=62 ∑=372 | M2=7 ∑=42 | ∑=0 | ∑=0 | ∑=5800 | ∑=28 | ∑=546 |
Мср=62
dx=10-62=52
Rxy=-0.86
Вывод - сильная обратимая связь.
Результаты достоверны если результаты t≥3 <-критерий корелляции.
mr=
mr=
rxy=
= -0.86 при n ≤ 30 , при n > 30t=