Файл: Основы статистического метода исследования общественного здоровья и здравоохранения.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 11.04.2024
Просмотров: 88
Скачиваний: 0
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
СОДЕРЖАНИЕ
ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО МЕТОДА ИССЛЕДОВАНИЯ ОБЩЕСТВЕННОГО ЗДОРОВЬЯ И ЗДРАВООХРАНЕНИЯ
Тема 1. Методика статистического исследования
Тема 2. Методы расчета относительных величин. Динамический ряд
Тема 3. Методы расчета средних величин
Тема 4. Методы оценки взаимодействия факторов. Метод стандартизации
2)у девушек, страдающих гипофункцией щитовидной железы равен 19,8 и средняя ошибка средней арифметической (m2) равна ± 0,6.
5. Проведите анализ полученных данных и оформите вывод.
Задание №18
На основании данных об интенсивности курения 107 студентов – мужчин 5 курса построен ряд распределения по количеству выкуриваемых в день сигарет. Необходимо вычислить:
1. Среднюю арифметическую величину (М1) по способу моментов.
2. Среднеквадратическое отклонение (δ) по способу моментов.
3. Среднюю ошибку средней арифметической (m1).
4. Определите, имеются ли существенные (!) различия в значениях среднего числа выкуриваемых в день сигарет у курящих студентов – мужчин и женщин, если известно, что среднее число выкуриваемых сигарет в день (М2) у женщин равно 8,4 и средняя ошибка средней арифметической (m2) равна ± 0,8.
5. Проведите анализ полученных данных и оформите вывод.
Задание №19
На основании данных о времени ожидания (в минутах) приема участкового врача – терапевта у пациентов удовлетворенных качеством медицинской помощи построен ряд распределения. Необходимо вычислить:
1. Среднюю арифметическую величину (М1) по способу моментов.
2. Среднеквадратическое отклонение (δ) по способу моментов.
3. Среднюю ошибку средней арифметической (m1).
4. Определите, имеются ли существенные (!) различия в значениях среднего времени ожидания приема врача у пациентов, удовлетворенных качеством медицинской помощи и у неудовлетворенных им, если известно, что среднее время ожидания приема врача (М2) пациентами, неудовлетворенными качеством оказания медицинской помощи составило 48,2 минуты и средняя ошибка средней арифметической (m2) равна ± 0,6 минуты.
5. Проведите анализ полученных данных и оформите вывод.
Задание №20
На основании данных о среднем уровне систолического артериального давления (мм рт. ст.) у мужчин в возрасте 50 лет построен ряд распределения. Необходимо вычислить:
1. Среднюю арифметическую величину (М1) по способу моментов.
2. Среднеквадратическое отклонение (δ) по способу моментов.
3. Среднюю ошибку средней арифметической (m1).
4. Определите, имеются ли
существенные (!) различия в значениях среднего систолического артериального давления у мужчин 50 лет и у мужчин 25 лет, если известно, что среднее систолическое давление у них (М2) составило 121,8 мм рт. ст. и средняя ошибка средней арифметической (m2) равна ± 0,4 мм рт. ст.
5. Проведите анализ полученных данных и оформите вывод.
Вопросы для самоконтроля
1. Дайте определение средним величинам.
2. Укажите основные средние величины, используемые в медицинской статистике.
3. Что такое медиана?
4. Что такое мода?
5. Что показывает средняя арифметическая величина?
6. Перечислите свойства средней арифметической.
7. Какова область применения средних величин в медицинской статистике?
8. Перечислите способы расчета средней арифметической величины.
9. Как рассчитать простую среднюю арифметическую величину? В каких случаях данный способ наиболее приемлем?
10. Как рассчитать среднюю арифметическую взвешенную? В каких случаях этот способ наиболее приемлем?
11. Как рассчитать среднюю арифметическую способом моментов? В каких случаях этот способ наиболее приемлем?
12. Дайте определение вариационному ряду.
13. Перечислите элементы вариационного ряда.
14. Как построить вариационный ряд для расчета средней арифметической величины по способу средней взвешенной?
15. В каких случаях целесообразно построение сгруппированного вариационного ряда?
16. Перечислите этапы построения сгруппированного вариационного ряда и дайте им характеристику.
17. Для чего необходимо определять разнообразие (вариабельность) средних величин?
18. Какими величинами можно охарактеризовать разнообразие количественного признака?
19. Что такое лимит?
20. Что такое амплитуда?
21. Почему лимит и амплитуда только отчасти могут характеризовать вариабельность?
22. Что характеризует среднеквадратическое отклонение?
23. Как рассчитать среднеквадратическое отклонение, в случае если расчет средней арифметической проводился простым способом?
24. Как рассчитать среднеквадратическое отклонение, если средняя арифметическая рассчитывалась способом средней взвешенной?
25. Как рассчитать среднеквадратическое отклонение, если средняя арифметическая рассчитывалась способом моментов?
26. Что означают интервалы: M ± δ, M ± 2δ и M ± 3δ? Как практически это применимо для медицины?
27. Как рассчитывается ошибка репрезентативности для средних величин?
28. Как рассчитать доверительные границы достоверности средних величин с вероятностью безошибочного прогноза 95,5 и 99,7%?
29. Как определить достоверность разности средних величин?
30. Когда различия двух сравниваемых средних величин будут считаться достоверными?
31. Как рассчитать необходимое число наблюдений для получения достоверных значений средних величин?
Цель занятия: Студенты должны знать понятие о функциональной и корреляционной зависимости, методы оценки взаимодействия факторов, сущность, значение и применение метода стандартизации. Уметь рассчитать коэффициент корреляции параметрическим и непараметрическим способами, дать ему оценку. Уметь рассчитывать стандартизированные показатели.
Основные вопросы
1. Понятие о функциональной и корреляционной зависимости.
2. Параметрические и непараметрические методы расчета коэффициента корреляции, их значение и практическое применение.
3. Ранговый метод определения коэффициента корреляции.
4. Сущность, значение и применение метода стандартизации.
5. Методика вычисления и анализ стандартизированных показателей прямым методом стандартизации.
Теоретическая справка
Одной из важных задач, решаемых с помощью статистического метода, является определение наличия взаимосвязи между различными признаками и явлениями. Для медицины это имеет огромное значение. Только объективная оценка и целенаправленное влияние на различные факторы может привести к эффективному решению вопросов и задач профилактики, диагностики, лечения, реабилитации, эффективному управлению и использованию ресурсов здравоохранения.
Различают две формы взаимосвязи между признаками: функциональную и корреляционную.
При функциональной связи (зависимости) каждому значению (величине) изучаемого признака соответствует только одно определенное значение другого взаимосвязанного с ним признака. Изменение одной величины обязательно приводит к изменению другой на строго определенную величину.
Функциональная связь – связь «низкого уровня», характерная для физико-химических явлений, математики. Например, зависимости скорости, расстояния и времени; радиуса и площади круга и др. Такая форма связи не является предметом рассмотрения медицинской статистики, так как ее наличие очевидно и не требует уточнения, а для выявления новых форм функциональной связи статистические методы не являются определяющими.
Под корреляционной связью (зависимостью) понимают такую связь
5. Проведите анализ полученных данных и оформите вывод.
Задание №18
На основании данных об интенсивности курения 107 студентов – мужчин 5 курса построен ряд распределения по количеству выкуриваемых в день сигарет. Необходимо вычислить:
| V | P |
| 1-3 | 6 |
| 4-6 | 13 |
| 7-9 | 21 |
| 10-12 | 26 |
| 13-15 | 24 |
| 16-18 | 14 |
| 19-21 | 3 |
| n = 107 | |
1. Среднюю арифметическую величину (М1) по способу моментов.
2. Среднеквадратическое отклонение (δ) по способу моментов.
3. Среднюю ошибку средней арифметической (m1).
4. Определите, имеются ли существенные (!) различия в значениях среднего числа выкуриваемых в день сигарет у курящих студентов – мужчин и женщин, если известно, что среднее число выкуриваемых сигарет в день (М2) у женщин равно 8,4 и средняя ошибка средней арифметической (m2) равна ± 0,8.
5. Проведите анализ полученных данных и оформите вывод.
Задание №19
На основании данных о времени ожидания (в минутах) приема участкового врача – терапевта у пациентов удовлетворенных качеством медицинской помощи построен ряд распределения. Необходимо вычислить:
| V | P |
| 5-9 | 8 |
| 10-14 | 36 |
| 15-19 | 48 |
| 20-24 | 64 |
| 25-29 | 20 |
| 30-34 | 14 |
| 35-39 | 3 |
| n = 193 | |
1. Среднюю арифметическую величину (М1) по способу моментов.
2. Среднеквадратическое отклонение (δ) по способу моментов.
3. Среднюю ошибку средней арифметической (m1).
4. Определите, имеются ли существенные (!) различия в значениях среднего времени ожидания приема врача у пациентов, удовлетворенных качеством медицинской помощи и у неудовлетворенных им, если известно, что среднее время ожидания приема врача (М2) пациентами, неудовлетворенными качеством оказания медицинской помощи составило 48,2 минуты и средняя ошибка средней арифметической (m2) равна ± 0,6 минуты.
5. Проведите анализ полученных данных и оформите вывод.
Задание №20
На основании данных о среднем уровне систолического артериального давления (мм рт. ст.) у мужчин в возрасте 50 лет построен ряд распределения. Необходимо вычислить:
| V | P |
| 100-109 | 3 |
| 110-119 | 11 |
| 120-129 | 22 |
| 130-139 | 34 |
| 140-149 | 63 |
| 150-159 | 34 |
| 160-169 | 18 |
| 170-179 | 15 |
| n = 200 | |
1. Среднюю арифметическую величину (М1) по способу моментов.
2. Среднеквадратическое отклонение (δ) по способу моментов.
3. Среднюю ошибку средней арифметической (m1).
4. Определите, имеются ли
существенные (!) различия в значениях среднего систолического артериального давления у мужчин 50 лет и у мужчин 25 лет, если известно, что среднее систолическое давление у них (М2) составило 121,8 мм рт. ст. и средняя ошибка средней арифметической (m2) равна ± 0,4 мм рт. ст.
5. Проведите анализ полученных данных и оформите вывод.
Вопросы для самоконтроля
1. Дайте определение средним величинам.
2. Укажите основные средние величины, используемые в медицинской статистике.
3. Что такое медиана?
4. Что такое мода?
5. Что показывает средняя арифметическая величина?
6. Перечислите свойства средней арифметической.
7. Какова область применения средних величин в медицинской статистике?
8. Перечислите способы расчета средней арифметической величины.
9. Как рассчитать простую среднюю арифметическую величину? В каких случаях данный способ наиболее приемлем?
10. Как рассчитать среднюю арифметическую взвешенную? В каких случаях этот способ наиболее приемлем?
11. Как рассчитать среднюю арифметическую способом моментов? В каких случаях этот способ наиболее приемлем?
12. Дайте определение вариационному ряду.
13. Перечислите элементы вариационного ряда.
14. Как построить вариационный ряд для расчета средней арифметической величины по способу средней взвешенной?
15. В каких случаях целесообразно построение сгруппированного вариационного ряда?
16. Перечислите этапы построения сгруппированного вариационного ряда и дайте им характеристику.
17. Для чего необходимо определять разнообразие (вариабельность) средних величин?
18. Какими величинами можно охарактеризовать разнообразие количественного признака?
19. Что такое лимит?
20. Что такое амплитуда?
21. Почему лимит и амплитуда только отчасти могут характеризовать вариабельность?
22. Что характеризует среднеквадратическое отклонение?
23. Как рассчитать среднеквадратическое отклонение, в случае если расчет средней арифметической проводился простым способом?
24. Как рассчитать среднеквадратическое отклонение, если средняя арифметическая рассчитывалась способом средней взвешенной?
25. Как рассчитать среднеквадратическое отклонение, если средняя арифметическая рассчитывалась способом моментов?
26. Что означают интервалы: M ± δ, M ± 2δ и M ± 3δ? Как практически это применимо для медицины?
27. Как рассчитывается ошибка репрезентативности для средних величин?
28. Как рассчитать доверительные границы достоверности средних величин с вероятностью безошибочного прогноза 95,5 и 99,7%?
29. Как определить достоверность разности средних величин?
30. Когда различия двух сравниваемых средних величин будут считаться достоверными?
31. Как рассчитать необходимое число наблюдений для получения достоверных значений средних величин?
Тема 4. Методы оценки взаимодействия факторов. Метод стандартизации
Цель занятия: Студенты должны знать понятие о функциональной и корреляционной зависимости, методы оценки взаимодействия факторов, сущность, значение и применение метода стандартизации. Уметь рассчитать коэффициент корреляции параметрическим и непараметрическим способами, дать ему оценку. Уметь рассчитывать стандартизированные показатели.
Основные вопросы
1. Понятие о функциональной и корреляционной зависимости.
2. Параметрические и непараметрические методы расчета коэффициента корреляции, их значение и практическое применение.
3. Ранговый метод определения коэффициента корреляции.
4. Сущность, значение и применение метода стандартизации.
5. Методика вычисления и анализ стандартизированных показателей прямым методом стандартизации.
Теоретическая справка
Одной из важных задач, решаемых с помощью статистического метода, является определение наличия взаимосвязи между различными признаками и явлениями. Для медицины это имеет огромное значение. Только объективная оценка и целенаправленное влияние на различные факторы может привести к эффективному решению вопросов и задач профилактики, диагностики, лечения, реабилитации, эффективному управлению и использованию ресурсов здравоохранения.
Различают две формы взаимосвязи между признаками: функциональную и корреляционную.
При функциональной связи (зависимости) каждому значению (величине) изучаемого признака соответствует только одно определенное значение другого взаимосвязанного с ним признака. Изменение одной величины обязательно приводит к изменению другой на строго определенную величину.
Функциональная связь – связь «низкого уровня», характерная для физико-химических явлений, математики. Например, зависимости скорости, расстояния и времени; радиуса и площади круга и др. Такая форма связи не является предметом рассмотрения медицинской статистики, так как ее наличие очевидно и не требует уточнения, а для выявления новых форм функциональной связи статистические методы не являются определяющими.
Под корреляционной связью (зависимостью) понимают такую связь
