Файл: ekzamen_otvety.docx

Скачать файл
Заказать решение

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 03.02.2020

Просмотров: 3824

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

2)Выборочное изучение состояния здоровья населения, отдельных его групп, а именно:

  • санитарно-статистические исследования;

  • эпидемиологические обследования больных хронич-ми забол-ми;

  • комплексные социально-гигиенические исследования массовые по сравнительно ограниченной программе;

  • комплексные клинико-социальные исслед-я разных групп больных.

Применение статистики в медицине:

  1. В трактовке вариаций различных признаков.

  2. В диагностике заболеваний и оценке состояния здоровья групп населения.

  3. При прогнозировании возможного результата борьбы с той или иной болезнью в какой-то группе населения или исхода заболевания у отдельных больных.

  4. При выборе подходящего воздействия на больных или группу населения.

  5. В общественном здравоохранении, в его руководстве и планировании.

  6. При планировании и проведении медицинских исследований, анализе и публикации их результатов, чтении и понимании таких сообщений.

  1. Относительные величины. Виды относительных величин. Их применение в практике здравоохранения.

Относительные величины используются при анализе альтернативных (есть явление или отсутствует) признаков. Виды относительных величин:1) экстенсивные коэффициенты; 2) интенсивные коэффициенты;3) коэффициенты соотношения; 4) коэффициенты наглядности.

Экстенсивные коэффициенты характеризуют отношение части к целому, то есть определяют долю (удельный вес), процент части в целом, принятом за 100%. Используются для характеристики структуры статистической совокупности. Например: удельный вес (доля) заболеваний гриппом среди всех заболеваний в процентах; доля производственных травм среди всех травм у рабочих (отношение числа производственных травм к общему числу травм, умноженное на 100%).

Интенсивные коэффициенты отражают частоту (уровень распространенности) явления в своей среде. На практике их применяют для оценки здоровья населения, медико-демографических процессов. Например: число случаев заболеваний с временной утратой трудоспособности на 100 работающих; число заболевших гипертонической болезнью на 100 жителей; число родившихся на 1000 человек (определяется как отношение числа родившихся за год к средней численности населения административной территории, умноженное на 1000). Интенсивные коэффициенты бывают общие и специальные. Общие: показатель рождаемости, общий показатель заболеваемости и др.; специальные (характеризуются более узким основанием): число женщин детородного возраста (плодовитость), число женщин, заболевших гипертонической болезнью, и др.

Коэффициенты соотношения характеризуют отношение двух самостоятельных совокупностей. Используются для характеристики обеспеченности (уровня и качества) медицинской помощью: число коек на 10000 человек; число врачей на 10000 жителей; число прививок на 1000 жителей (отношение числа лиц, охваченных прививками, к численности населения административной территории, умноженное на 1000).

Коэффициент наглядности определяет, на сколько процентов или во сколько раз произошло увеличение или уменьшение по сравнению с величиной, принятой за 100%. Используется для характеристики динамики явления. Например, число врачей в 1995 г. по сравнению с числом врачей в 1994 г., принятым за 100% (отношение числа специалистов в данном году к числу специалистов в предыдущем году, умноженное на 100%).

  1. Интенсивные показатели: сущность, методика расчета, графическое изображение.

Интенсивные коэффициенты отражают частоту (уровень распространенности) явления в своей среде. На практике их применяют для оценки здоровья населения, медико-демографических процессов. Например: число случаев заболеваний с временной утратой трудоспособности на 100 работающих; число заболевших гипертонической болезнью на 100 жителей; число родившихся на 1000 человек (определяется как отношение числа родившихся за год к средней численности населения административной территории, умноженное на 1000). Интенсивные коэффициенты бывают общие и специальные. Общие: показатель рождаемости, общий показатель заболеваемости и др.; специальные (характеризуются более узким основанием): число женщин детородного возраста (плодовитость), число женщин, заболевших гипертонической болезнью, и др.

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 линейные, плоскостные, объемные и фигурные диаграммы. Линейные 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 показателей распределения, доли, процентов, структуры. Ленточные, столбиковые и пирамидальные диаграммы показывают частоту (распространенность, уровень) явления. Фигурные диаграммы, картограммы и картодиаграммы отображают показатели на определенных административных территориях в виде обозначений, фигур.

  1. Экстенсивные показатели: сущность, методика расчета, графическое изображение.

Экстенсивные коэффициенты характеризуют отношение части к целому, то есть определяют долю (удельный вес), процент части в целом, принятом за 100%. Используются для характеристики структуры статистической совокупности. Например: удельный вес (доля) заболеваний гриппом среди всех заболеваний в процентах; доля производственных травм среди всех травм у рабочих (отношение числа производственных травм к общему числу травм, умноженное на 100%).

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 линейные, плоскостные, объемные и фигурные диаграммы. Линейные 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 показателей распределения, доли, процентов, структуры. Ленточные, столбиковые и пирамидальные диаграммы показывают частоту (распространенность, уровень) явления. Фигурные диаграммы, картограммы и картодиаграммы отображают показатели на определенных административных территориях в виде обозначений, фигур.

  1. Показатели наглядности: сущность, методика расчета, графическое изображение.

Коэффициент наглядности определяет, на сколько процентов или во сколько раз произошло увеличение или уменьшение по сравнению с величиной, принятой за 100%. Используется для характеристики динамики явления. Например, число врачей в 1995 г. по сравнению с числом врачей в 1994 г., принятым за 100% (отношение числа специалистов в данном году к числу специалистов в предыдущем году, умноженное на 100%).

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 линейные, плоскостные, объемные и фигурные диаграммы. Линейные 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 показателей распределения, доли, процентов, структуры. Ленточные, столбиковые и пирамидальные диаграммы показывают частоту (распространенность, уровень) явления. Фигурные диаграммы, картограммы и картодиаграммы отображают показатели на определенных административных территориях в виде обозначений, фигур.

  1. Показатели соотношения: сущность, методика расчета, графическое изображение.

Коэффициенты соотношения характеризуют отношение двух самостоятельных совокупностей. Используются для характеристики обеспеченности (уровня и качества) медицинской помощью: число коек на 10000 человек; число врачей на 10000 жителей; число прививок на 1000 жителей (отношение числа лиц, охваченных прививками, к численности населения административной территории, умноженное на 1000).

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 линейные, плоскостные, объемные и фигурные диаграммы. Линейные 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 показателей распределения, доли, процентов, структуры. Ленточные, столбиковые и пирамидальные диаграммы показывают частоту (распространенность, уровень) явления. Фигурные диаграммы, картограммы и картодиаграммы отображают показатели на определенных административных территориях в виде обозначений, фигур.

  1. Вариационные ряды. Виды, определение, составные части, правила построения.

Для вычисления средних величин необходимо построить вариационный ряд. Вариационные ряды бывают: 1) простыми и взвешенными; 2) сгруппированными и несгруппированными; 3) открытыми и закрытыми; 4) одномодальными и мультимодальными; 5) симметричными и несимметричными; 6) дискретными и непрерывными; 7) четными и нечетными.

Несгруппированные (простые) – составляются при малом числе наблюдений (до 30), сгруппированные – более 30.

Правила составления вариационных рядов:

  1. расположить все варианты по порядку;

  2. суммировать единицы, имеющие одинаковый признак, т.е. найти частоту каждой варианты;

  3. определить количество групп и размер интервала;

  4. разбить весь ряд на группы, используя выбранный интервал и строго соблюдая непрерывность сгруппированного ряда;

  5. дать графическое изображение.

Степень разнообразия (колеблемости) признака в разнородном вариационном ряду можно оценить по коэффициенту вариации (отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической, умноженное на 100%); при вариации менее 10% отмечается слабое разнообразие, при вариации 10—20% — среднее, а при вариации более 20% — сильное разнообразие признака. Если нет возможности сравнить вариационный ряд с другими, то используют правило трех сигм. Если к средней прибавить одну сигму, то этой вычисленной средней соответствует 68,3%, при двух сигмах — 95,4%, при трех сигмах — 99,7% от всех признаков.

  1. Понятие о средних величинах. Виды средних величин. Методика расчета средней арифметической, взвешенной.

Средние величины — это количественная обобщающая характеристика однородной совокупности с изменяющимся варьирующим признаком. Они используются при оценке физиологических показателей (средняя частота пульса, дыхания, АД), параметров физического развития (средний рост юношей 18 лет, средняя масса тела), при санитарно-гигиенических характеристиках (средняя жилая площадь на одного человека, среднее число бактерий в 1 мл), при количественном описании медицинских услуг (среднее число посещений в час, средняя занятость койки в течение года). Виды средних величин: средняя арифметическая простая (сумма всех значений признака, деленная на число наблюдений); средняя арифметическая взвешенная (сумма всех величин, умноженная на свое число встречаемости и деленная на число наблюдений — объектов); мода — величина с наибольшей частотой повторения; медиана — величина, делящая вариационный ряд пополам; средняя прогрессивная — средняя арифметическая, вычисленная из лучшей половины вариационного ряда.

Основные свойства средней величины: 1) имеет абстрактный характер, так как является обобщающей величиной: в ней стираются случайные колебания; 2) занимает срединное положение в ряду (в строго симметричном ряду); 3) сумма отклонений всех вариант от средней величины равна нулю. Данное свойство средней величины используется для проверки правильности расчета средней. Она оценивается по уровню колеблемости вариационного ряда. Критериями такой оценки могут служить: амплитуда (разница между крайними вариантами); среднее квадратическое отклонение, показывающее, как отличаются варианты от рассчитанной средней величины; средняя ошибка средней арифметической (отношение среднего квадратического отклонения к квадратному корню из общего числа наблюдений — объектов).

  1. Статистическая оценка достоверности результатов исследования.Применение критерия Т

Методы оценки достоверности результатов исследования:

1) Параметрические – количественные методы статистической обработки данных, применение кот требует обязательного знания закона распределения изучаемых признаков в совокупности вычисления их основных параметров. Не используются, когда имеется малое кол-во наблюдений и хар-р распределения неизвестен (тяжесть заболевания, результат лечения).

2) Непараметрические – количественные методы статистической обработки данных, применение кот не требует знания закона распределения изучаемых признаков в совокупности и вычисления их параметров.

Параметрические методы:

1. Способ оценки достоверности с помощью определения ошибок репрезентативности.

2. Определение доверительных границ средних и относительных величин.

- для средних величин (М): Мген = Мвыб +или – tm.

- для относительных показателей (Р): Рген = Рвыб +или – tm.

Где Мген и Рген – соответственно, значения средней величины и относительного показателя генеральной совокупности.

Мвыб и Рвыб – значения средней величины и относительного показателя выборочной совокупности.

m – ошибка репрезентативности.

t – критерий достоверности (доверительный коэффициент).

  • t-критерий является наиболее часто используемым методом обнаружения различия между средними двух выборок. Например, t-критерий можно использовать для сравнения средних показателей группы пациентов, принимавших определенное лекарство, с контрольной группой, где принималось безвредное лекарство

  • Решение о достоверности различий принимается в том случае, если вычисленная величина т^ превышает табличное значение для данного числа степеней свободы. В тексте отчета указывают наиболее высокий уровень значимости из трех: 0.05, 0.01 или 0.001. Если превышены 0.05 и 0.01, то пишут (обычно в скобках) р = 0.01 или р < 0.01. Это означает, что оцениваемые различия все же случайны только с вероятностью не более 1 из 100 шансов. Если превышены табличные значения для всех трех уровней: 0.05, 0.01 и 0.001, то указывают р = 0.001 или р < 0.001, что означает случайность выявленных различий между средними не более 1 из 1000 шансов.

  1. Динамические ряды. Определение, типы. Методы выравнивания и анализ динамических рядов.

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 показателей: абсолютного прироста (или снижения); темпа роста (или снижения); темпа прироста; значения 1% прироста.

Смотрите также файлы