Методы исследования в оз и з смотри в первом вопросе

Статистика — общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественными особенностями.

Статистика, изучающая вопросы, связанные с медициной, гигиеной и здравоохранением, называется медицинской. Разделы медицинской статистики: 1) статистика общественного здоровья; 2) статистика здравоохранения; 3) статистика научных исследований.

Статистическая совокупность — группа относительно однородных элементов (единиц наблюдения) в конкретных условиях времени и пространства. В связи с целью исследования статистическая совокупность может быть генеральной и выборочной.

Единица наблюдения — это относительно однородный элемент(первичный) статистической совокупности, имеющий признаки сходства и различия. Признаки различия подлежат изучению и поэтому называются учетными признаками. Учетные признаки по характеру бывают количественными( это признаки кот. выражаются словесно:пол, профессия, нозология) и качественными (атрибутивными,это признаки кот. можно охарактер., измерить числом:возраст, стаж,кол-во студентов), по роли в совокупности — факторными (влияют на изменения зависящих от них признаков), результативными (зависят от факторный признаков).

Различают 4 этапа статистического исследования: 1) составление плана и программы исследования 2) статистическое наблюдение 3) статистическая разработка материала; 4) анализ, выводы, рекомендации, внедрение в практику. 1. Составление плана и программы исследования:1) формулирование цели и задач исследования в соответствии с рабочей гипотезой; 2) определение и подбор статистической совокупности; 3) определение единицы наблюдения; 4) выбор вида  статистического исследования (единовременное, текущее, сплошное, выборочное, в том числе определение способа выбора который бывает: механический, типологический, гнездовой, случайный, парносопряженный и др.); 5) определение объекта наблюдения, времени наблюдения и субъекта наблюдения; 6) определение программы сбора данных (составление карты статистического исследования с перечнем учетных признаков); 7) определение программы разработки данных (составление макетов, таблиц со взаимосвязями признаков); 8) определение метода наблюдения — анкетный, анамнестический, выкопировки. 2. Статистическое наблюдение: 1) инструктаж исполнителей; 2) выкопировка сведений; 3) контроль качества регистрации — логический и аналитический. 3. Статистическая разработка: 1) шифровка материала в соответствии с группировочными признаками; 2) раскладка карт в соответствии с макетами разработанных таблиц; 3) заполнение таблиц и подсчет итогов. 4. Анализ. Выводы. Рекомендации. Внедрение в практику.

Виды выборочных наблюдений: механическая выборка, типологическая, основного массива и гнездовая. Статистическое исследование — это составление таблиц (простых, групповых, комбинационных).

Виды статистической совокупности:

Генеральная-состоит из всех единиц наблюдений, которые могут быть к ней отнесены в зависимости от цели исследования

Выборочная-часть генеральной сов-ти,отобранная специальным выборочным методом. Должна соответствовать качественно генеральной сов-ти,т.е должна быть достоверна генеральной.

Свойства статистической совокупности: распределение признака, средний уровень признака, разнообразие признаков, репрезентативность признака, взаимосвязь между признаками.

2.Использование абсолютных и производных величин при оценке здоровья населения и деятельности учреждений здравоохранения. Общие и специальные коэффициенты. Абсолютные величины используются при характеристике общей совокупности, а также при оценке редко встречающихся явлений. Производные величины подразделяются на относительные и средние. 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. 5 динамического ряда. 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

Интенсивные коэффициенты отражают частоту явления в среде с которой оно непосредственно связано за определенный промежуток времени. На практике их применяют для оценки здоровья населения, медико-демографических процессов. определяется как отношение явления к среде умноженное на 1000,измеряется в промиллях. 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.ИП называют либо уровень, либо распространенность. 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%).

Вычисление показателей динамического (временного) ряда Динамический ряд — это ряд однородных статистических величин, показывающих изменение явления во времени. Динамический ряд может быть представлен абсолютными числами (изменение числа больных) –простой ряд, средними величинами (среднее число лабораторных анализов за неделю) и относительными показателями - сложный (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. Методы выравнивания динамического ряда: укрепление интервала, вычисление скользящей средней, вычисление средней по Урбаху. Абсолютный прирост представляет собой разность между последующим и предыдущим уровнем. Темп роста — это отношение последующего уровня к предыдущему, умноженное на 100%. Темп прироста является отношением абсолютного прироста (снижения) к предыдущему уровню, умноженным на 100%. Значение 1% прироста определяется отношением абсолютного прироста к темпу прироста. показатели наглядности см выше.

Графические изображения при статистическом анализе Диаграммы-изображение статистических величин в виде точек. Картограммы – на географических картах. Картодиаграмма-сочетание диаграммы на географ. карте. 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. правила: название графика пишется под графиком, масштаб 3:4, условные обозначения. Сезонный, циклический характер изображают радиальной диаграммой, при этом месяцы года располагают по часовой стрелке,используются для изображения динамики за определенный, замкнутый промежуток времени на системе полярных координат. Плоскостные диаграммы (секторные, внутристолбиковые) используют для изображения показателей распределения, доли, процентов, структуры,для ЭП. Секторные – от 12 часов по часовой стрелке от большего к меньшему откладываются сектора. 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.

Виды вариационных рядов. Методы вычисления, оценки и использования средних величин во врачебной деятельности. Для вычисления средних величин необходимо построить вариационный ряд. Вар. ряд –ряд вариант одного и тогоже признака, расположенных в определенном порядке ( либо в порядке возрастания, либо в порядке убывания). Каждое числовое значение изучаемого признака в вариационном ряду наз. вариант(V). Частота (р)–число, показывающее как часто повторяются одни и теже варианты. Вариационные ряды бывают: 1) простыми (при n ≤30) и взвешенными; 2) сгруппированными( при n>30 и несгруппированными; 3) открытыми и закрытыми; 4) одномодальными и мультимодальными; 5) симметричными и несимметричными; 6) дискретными и непрерывными; 7) четными и нечетными. Хар-ка вариационного ряда: V, Р , общее число наблюдений (n). Cовокупная хар-ка вар. ряда явл. средние величины. Средние величины — это количественная обобщающая характеристика однородной совокупности с изменяющимся варьирующим признаком. Они используются  при оценке физиологических показателей параметров физического развития, при санитарно-гигиенических характеристиках (, при количественном описании медицинских услуг 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(критерии разнообразия признака): лимит – хар-ет граница совокупности и определяется крайними заначениями вариант,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). 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.

Оценка достоверности статистических показателей Оценить достоверность результатов исследования — значит установить вероятность прогноза, с которой результаты исследования на основе выборочной совокупности можно перенести на генеральную совокупность или другие исследования. Критерий достоверности (Стьюдента) определяется как величина разности средних величин или показателей, деленная на извлеченную из квадратного корня сумму квадратов ошибок средних арифметических. Средняя ошибка средней арифметической  равняется отношению среднеквадратического отклонения к квадратному корню из числа наблюдений. Средняя ошибка показателя (относительных величин) рассчитывается путем извлечения квадратного корня из величины показателя, умноженного на разницу 100% и величины данного относительного показателя, деленного на число наблюдений. Критерий Стьюдента должен быть равен или больше цифры 2. Только при этих условиях прогноз в 95% и более считается безошибочным, свидетельствующим о надежности используемого нового метода (лекарственного препарата, факторов риска, гигиенических характеристик). Достоверность различий и взаимосвязь явлений с факторами можно определять при расчете критерия соответствия ж2.

Методы изучения корреляционных связей при оценке показателей здоровья и факторов окружающей среды При анализе результатов медицинских исследований часто возникает необходимость определения достоверности полученных данных. Известны два вида связи между явлениями (признаками): функциональная и корреляционная. Функциональная проявляется в виде изменения одного признака при изменении числовых значений другого на строго определенную величину. Это часто бывает при физических и химических явлениях. При корреляционных связях, характерных для медико-биологических явлений, значению одного признака соответствуют разные значения других признаков. Корреляционная связь необходима, например, при оценке взаимосвязей между стажем работы и уровнем заболеваемости работающих; между разными уровнями физических факторов окружающей среды и состоянием здоровья; между различными уровнями интенсивности нагрузки и частотой (уровнем) физиологических реакций организма; между сроками госпитализации и частотой осложнений. Корреляционная связь бывает прямая (при увеличении одного признака увеличивается другой) и обратная (при увеличении одного показателя другой уменьшается). Корреляция –это взаимосвязь м/д 2-мя и более признаками кот. проявляются не в каждом конкретном случае, а лишь в массе сопоставимых признаков. Коэффициент корреляции свидетельствует не только о направлении связи, но и об уровне этой связи. Сильная связь выражается коэффициентом от 0,7 до 0,99, средняя — от 0,3 до 0,69, слабая — до 0,29. При нулевом значении коэффициента связи отсутствуют. Наиболее простыми являются ранговая корреляция и коэффициент корреляции. При ранговой корреляции(метод рангов р n<30 как для колич. так и для кач. признаков) числовые выражения сравниваемых рядов величин ранжируют, то есть проставляют ранговые цифры (от 1 и далее) и подставляют значения в формулу с учетом разницы порядковых значений. При расчете коэффициента корреляции сначала вычисляют среднее значение в каждом вариационном ряду сравниваемых групп. Затем находят отклонение каждой величины ряда от полученной средней. Для устранения отрицательных значений эти величины возводят в квадрат и подставляют в формулу. По величине коэффициента устанавливают направление и силу связи. Коэф. коррел. оценивается по 1. направление связи м/д признаками («+» прямая связь, все увеличивается, «-« обратная связь – с увеличением одного другое уменьшается. 2. Сила корреляции см. выше. 3. Достоверность

Метод наименьших-квадрантов (метод Пирсена) только между колич. признаками, если признаков больше 2. Метод корреляционной решетки. Метод множественной корреляции если признаков больше 2. Достоверность коэффициента определяют по табличным значениям и при расчете средней ошибки. Коэффициент корреляции должен превышать свою ошибку не менее чем в 3 раза.