- •Содержание
- •1 Введение в медицинскую
- •2 Этапы статистического
- •2.1 Цель и задачи исследования
- •2.2 План и программа статистического исследования
- •2.2.1 Статистическая совокупность, единица наблюдения, учетные признаки.
- •2.2.2 Программа сбора. Генеральная и выборочная совокупности. Репрезентативность данных. Ошибки репрезентативности.
- •2.2.3 Планирование эксперимента с малым числом наблюдений.
- •2.2.4 Программа разработки статистических
- •2.3 Основы работы с программой мs Ехсеl
- •2.3.1 Ввод и редактирование данных.
- •2.3.2 Выделение блока ячеек.
- •2.3.3 Ввод математических формул
- •2.3.4 Копирование данных
- •2.3.5 Дублирование формул
- •2.3.6 Формирование границ таблицы
- •2.4 Статистические таблицы.
- •2.4.1 Формирование статистических и сводных таблиц в мs Ехсеl
- •2.5 Графические изображения
- •2.5.1 Правила построения графических изображений (диаграмм)
- •2.5.2 Основные типы диаграмм
- •Петербурга в показателях наглядности
- •2.5.3 Специальные диаграммы
- •3 Относительные величины.
- •4 Основы математико-статистической обработки данных. Показатели описательной статистики
- •4.1 Ряды распределений. Вариационные ряды.
- •4.1.1 Построение вариационных рядов в мs Ехсеl
- •4.2.1 Среднее арифметическое и другие степенные средние
- •4.2.2 Мода и медиана
- •2.2.3 Вычисление среднего взвешенного и некоторых степенных средних в ms Excel
- •4.3 Показатели рассеяния вариант
- •4.3.1 Дисперсия
- •4.3.2 Среднеквадратическое отклонение
- •4.3.3 Коэффициент вариации
- •4.3.4 Квантили
- •4.3.5 Использование мs Ехсеl для нахождения квантилей
- •4.3.6 Статистические моменты. Асимметрия и эксцесс
- •4.5 Оценка статистических параметров по выборочным данным
- •4.5.1 Доверительная значимость, доверительная вероятность, доверительный интервал, доверительный предел
- •4.6 Вычисление показателей описательной статистики ms Excel
- •5 Теоретические распределения
- •5.2 Критерии совпадения эмпирических и теоретических распределений. Статистические оценки нормальности распределения
- •5.3 Нахождение нормального распределения с помощью мs Ехсеl
- •5.3.1 Критерий согласия Пирсона х2
- •5.3.2 Критерий согласия Колмогорова к()
- •6 Статистическая связь между признаками. Основные виды связи.
- •6.1 Оценка взаимосвязи количественных признаков
- •6.1.1 Регрессия
- •1. Элиминирование влияние третьего признака и выявление связи между первым и вторым производится по формуле:
- •6.3.1 Коэффициенты q и ф
- •6.3.2 Коэффициенты взаимной сопряженности Пирсона (с) и Чупрова (к)
- •6.3.3 Вычисление критерия сопряженности в мs Excel
- •6.3.4 Коэффициент ранговой корреляции Спирмена
- •7 Статистические критерии различия
- •7.1.1 Определение «выскакивающей» варианты с помощью м5 Ехсеl
- •7.5.1 Критерий знаков
- •8 Динамические (временные) ряды
- •9 Оценка различий показателей заболеваемости
- •195067, Санкт-Петербург, Писаревский пр., 47
2.2.1 Статистическая совокупность, единица наблюдения, учетные признаки.
Объект наблюдения - совокупность предметов и явлений, избранная для статистического наблюдения. Эту совокупность статистике принято называть статистической совокупностью.
Единица наблюдения – первичный элемент статистической совокупности. Иногда единицу наблюдения называют единицей счета. Суммарное число отдельных единиц характеризует объем статистического наблюдения. Например: при изучении влияния производственных факторов на работников промышленного предприятия объектом статистического исследования является совокупность (группа) работников данного предприятия. Каждый работник данного предприятия, включенный в исследование, является единицей наблюдения. Каждая из этих единиц характеризуется определенными признаками.
Учетные признаки - признаки, подлежащие регистрации в ходе исследования (пол, возраст, профессия работника, стаж работы и т.п.) Особенностью большинства учетных признаков в медико-биологических исследованиях их вероятностный, случайный характер. Случайный характер учетных признаков объясняется индивидуальными особенностями анатомических, физиологических и т.п. характеристик. Например, уровень артериального давления даже у одного человека может колебаться в определенных пределах. Величина роста человека изменяется в течение суток. К вечеру она несколько меньше, чем утром. Причем эти изменения у каждого индивидуальны. Даже если тот или иной учетный признак является вполне определенным (пол, возраст и т.п.), эти характеристики в массе единиц наблюдений распределяются, как правило, случайно.
По виду учетные признаки могут быть качественными или количественными.
Качественные, описательные или атрибутивные – характеризуют качество отдельных единиц совокупности. Например: пол (мужской или женский), образование (начальное, среднее, высшее), диагноз заболевания и т.п.
Количественные - признаки, значения которых имеют числовое выражение. Например: рост - см, масса тела - кг, частота пульса – уд/мин и т.д.
Некоторые признаки можно рассматривать и как качественные, и как количественные. Например: масса тела может выражаться количественно в килограммах, а может - качественно (есть избыток массы тела или нет). При выборе формы представления таких данных необходимо учитывать цели конкретного исследования, а также программу дальнейшей статистической обработки, поскольку для каждого вида признаков существуют свои правила статистической обработки. Например: даже простейшая арифметическая обработка качественных данных в ряде случаев не допускает расчета средних величин (средний пол). Здесь допустимы только арифметические операции сложения эквивалентных единиц (сложение всех случаев одинаковых заболеваний), либо объединение всех значений конкретного признака в суммарные итоги, либо расчет относительных величин (показатели структуры, частоты, распространенности, соотношения и т.д.). Аналитическая оценка взаимосвязи качественных и количественных признаков проводится только после разбиения количественных признаков на качественные группы.
По роли в статистической совокупности учетные признаки можно подразделить на факторные (факториальные) и результативные (результирующие) признаки. Результативный признак – зависимый, изменяющий свое значение под влиянием другого, связанного с ним и действующего на него факторного признака. Например: концентрация сварочного аэрозоля в воздухе рабочей зоны фаrторный признак, вероятность возникновения заболевания у сварщика - результативный признак. Ролевая значимость этих признаков иногда может меняться. Например: концентрация инсулина в крови и концентрация сахара крови. Высокий уровень сахара крови.
Все единицы наблюдения, относящиеся к одной статистической совокупности, имеют некоторое число общих учетных признаков, свидетельствующих о принадлежности конкретной единицы наблюдения к этой совокупности. Такие признаки называются признаками сходства (место работы, время работы на предприятии, место жительства и т.п.). Эти признаки описывают обязательное условие статистического наблюдения: единство места и времени исследования.
Признаки различия - представляют индивидуальные особенности (характеристики) каждой единицы наблюдения. В медицинских исследованиях это могут быть пол, возраст, производственный или профессиональный, стаж, заболеваемость и т.п. Строго говоря, признаки различия и являются конечным объектом статистического исследования.