2. Средние величины. Критерии разнообразия признака в совокупности.

Средняя величина — это обобщающая характеристика размера изучаемого признака. Она позволяет одним числом количественно охарактеризовать качественно однородную совокупность. Применение средних величин

® для оценки состояния здоровья — например, параметров физического развития (средний рост, средняя масса тела, среднее значение жизненной емкости легких и др.), соматических показателей (средний уровень сахара в крови, средняя величина пульса, средняя СОЭ и др.);

• для оценки организации работы лечебно-профилактических и санитарно-противоэпидемических учреждений, а также деятельности отдельных врачей и других медицинских работников (средняя длительность пребывания больного на койке, среднее число посещений на 1 ч приема в поликлинике и др.);

• для оценки состояния окружающей среды.

Средняя величина бывает:

1. Простая

2. Взвешенная

3. По способу момента

Критерии разнообразия признак в совокупности.

Разнообразие признак - колеблемость признака в изучаемой совокупности. К таким критериям относятся:

1. Лимит

2. Амплитуда

3. среднее квадратическое отклонение

4. Коэффициент вариации

Лимит - определяется крайними значениями вариант в вариационном ряду. Амплитуда - разность крайних вариант.

БИЛЕТ № 10.

1. Классификация эпидемиологических исследований.

Эпидемиологические испытания принято иногда классифицировать в зависимости от изучаемой популяции и характера вмешательства. Если изучаемая популяция состоит из пациентов, т. е. лиц, уже имеющих определенное заболевание, а основной целью является оценка эффективности новых лекарственных препаратов (методов лечения), такое исследование называетсяклиническим испытанием.

Если субъектами исследования являются лица, свободные от данного заболевания, а вмешательство направлено на его профилактику, такие исследования называют полевыми испытаниями.

Данная классификация не является общепринятой, поскольку принципиальных различий между этими двумя видамиисследований с методической точки зрения нет.

Как уже отмечалось, эпидемиологические испытания должны быть контролируемыми, т. е. организованы таким образом, чтобы минимизировать влияние ошибок, а также учитывать возможный мешающий фактор. Этого можно добиться, применяя уже упоминавшиеся приемы формирования групп сравнения (подбор, рестрикция и т. д.), причем наиболее эффективным из них является, безусловно, рандомизация.

Эпидемиологические испытания организуются, как правило, как когортные исследования с рандомизированной выборкой. Наиболее распространенный термин для обозначения такого исследования — рандомизированное контролируемое испытание(РКП).

2. Критерии разнообразия признака в совокупности. Среднее квадратичное отклонение, методики нахождения, его оценка.

Критерии разнообразия признак в совокупности.

Разнообразие признак - колеблемость признака в изучаемой совокупности.

К таким критериям относятся:

1. Лимит

2. Амплитуда

3. среднее квадратическое отклонение

4. Коэффициент вариации

Лимит - определяется крайними значениями вариант в вариационном ряду.

Амплитуда - разность крайних вариант.

Среднее квадратическое отклонение - это квадратный корень из среднего арифметического все квадратов разностей между данными величинами и их средним арифметическим. Обозначается сигмой.

Коэффициент вариации используют для сравнения рассеивания двух и более признаков, имеющих различные единицы измерения. Коэффициент вариации представляет собой относительную меру рассеивания, выраженную в процентах. Он вычисляется по формуле:

V = = ХІ00%

X

3

где У - искомый показатель, с - среднее квадратичное отклонение, X - средняя величина.

Пример: Определяется воспроизводимость двух методов измерения СОЭ. Первый метод

(модифицированный метод Вестергрина) дал величину С = 1,0 мм при X = 10 мм, а второй (метод

Линсенмайера) - <^=15 минут и X =180 минут.

Непосредственное сравнение средних квадратичных отклонений не дает ответа, так как речь идет о двух величинах, выраженных в разных единицах измерения. Следовательно, необходимо прибегнуть к коэффициенту вариации: Ѵ₁=(1/10)*100=]0%; Ѵ₂=( 15/180)* 100=8,33%.

Воспроизводимость первого проверяемого метода ниже по сравнению со вторым (10% > 8,33%).