Тема занятия: Основы медицинской статистики. Часть 2.

2. Значение изучаемой темы:

Учебное значение изучаемой темы: Изучить основные принципы сбора, обработки и анализа статистических данных.

Профессиональное значение изучаемой темы: Научиться использовать принципы доказательной медицины.

Личностное значение изучаемой темы: Понять значимость заключений основанных не только на эмпирических наблюдениях, но и на объективных методиках оценки.

Цель изучения темы: Получить знания и умения, позволяющие объективно оценивать и наглядно представлять медико-статистическую информацию.

Для достижения данной цели необходимо:

Знать:

1. Определение вариационного ряда.

2. Основные составляющие вариационного ряда.

3. Этапы построения сгруппированного вариационного ряда.

4. Виды средних величин и методы их определения.

5. Основные способы расчета средней арифметической.

6. Основные свойства средней арифметической.

7. Критерии разнообразия признака в статистической совокупности и методы их определения.

8. Последовательность расчета среднего квадратического отклонения.

1. 9.Как рассчитывается и когда применяется коэффициент вариации?

9. Понятие “ достоверность результатов исследования”.

10. Ошибка средних и относительных величин методы ее расчета.

11. Методы оценки достоверности результатов исследования.

12. Доверительные границы (интервал) средних и относительных величин.

13. Достоверность разности (различия) средних и относительных величин.

14. Основные этапы статистического исследования.

15. Ошибки при проведении статистических исследований и их коррекция.

Уметь:

1. Построить вариационный ряд.

2. Рассчитать среднюю арифметическую.

3. Рассчитать среднее квадратическое отклонение.

4. Определять ошибку средних и относительных величин.

5. Оценить достоверность результатов исследования.

6. Оценить достоверность разности (различия) средних и относительных величин.

7. Определять ошибки при проведении статистических исследований и проводит их коррекцию.

Иметь представление:

1. О видах распределения отличных от параметрического.

2. О методах статистической оценки при непараметрических распределениях.

3. О корреляции и методах ее определения.

Иметь навыки: Организации статистического исследования.

4. ПЛАН ПРОВЕДЕНИЯ ЗАНЯТИЯ

№	Этапы занятия
1.	Входящий тестовый контроль
2.	Устный опрос с коррекцией знаний и разбором темы
3.	Самостоятельная работа.
4.	Разбор и обсуждение выполненной самостоятельной работы Итоговый контроль
5.	Анализ подведение итогов
6.	Задание на дом

5. Основные понятия и положения темы.

Виды распределений обобщающие коэффициенты. вариационный ряд и его характеристики

Прежде чем приступать к описанию признака, определите его тип и вид распределения! От этого зависит выбор статистического пути его обобщения.

Признаки, или переменные (variables), могут принимать различные конкретные значения (values). Различают следующие виды признаков:

Качественные или номинальные (categorical/nominal) – не поддающиеся непосредственному измерения, например, характеристики пациента: диагноз, пол, профессия, семейное положение. Качественные данные, которые могут быть отнесены только к двум противоположным категориям да – нет, принимающие одно из двух значений (выжил – умер; курит – не курит)) называются дихотомическими (dichotomous).

Порядковые или ранжируемые (ordinal) – эти признаки можно расположить в естественном порядке (ранжировать), но при этом отсутствует количественная мера расстояния между величинами. Примером являются оценка тяжести состояния пациента, стадия болезни, самооценка состояния здоровья. При этом допускается, что тяжелое течение заболевания «хуже», чем среднетяжелое, а очень тяжелое – «еще хуже», однако нельзя сказать во сколько или на сколько хуже. Можно сказать, что порядковые данные занимают промежуточное положение между количественными и качественными типами. Их можно упорядочить как количественные данные, но над ними нельзя производить арифметические действия, как над качественными данными.

Количественные или интервальные (interval) – признаки, количественная мера которых четко определена; наиболее удобный для статистического анализа тип данных.

Количественные признаки могут быть

Непрерывными (continuous), принимающими любое значение на непрерывной шкале, например масса тела, температура, биохимические показатели крови;

дискретными (discrete), принимающие лишь определенные значения из диапозона измерения, обычно целые, например, число рецидивов, число детей в семье, число заболеваний у одного больного, число выкуриваемых сигарет.

Для правильного выбора пути статистического анализа необходимо знать вид распределения изучаемого признака.

Под видом распределения случайной величины понимают соответствие, устанавливаемое между всеми возможными числовыми значениями случайной величины и вероятностями их появления в совокупности. Вид (закон) распределения может быть представлен:

- аналитической зависимостью в виде формулы;

- в виде графического изображения

- в виде таблицы

Виды распределений

Нормальное (гауссово, симметричное, колоколообразное) распределение

(normal, Gaussian distribution) – описывает совместное воздействие на изучаемое явление небольшого числа случайно сочетающихся факторов (по сравнению с общей суммой факторов), число которых неограничено велико. Встречается в природе наиболее часто, за что и получило название «нормального».Характеризует распределение непрерывных случайных величин.

Биномиальное распределение (распределение Бернулли) (binomial distribution, Bernoulli distribution) – описывает распределение частоты события, обладающего постоянной вероятностью появления при многократных испытаниях. При большом числе испытаний стремиться к нормальному. Крайним вариантом биномиального распределения является альтернативное распределение, при котором вся совокупность распределяется на две части (две альтернативы). Биномиальное распределение характеризует распределение дискретных случайных величин.

Распределение Пуассона – описывает события, при которых с возрастанием значения случайной величины, вероятность появления ее в совокупности резко уменьшается. Распределение Пуассона характернно для редких событий и может рассматриваться также как крайний вариант биномиального. Характеризует распределение дикретных случайных величин.

Этапы описания (обобщения) количественного признака.

Описание (обобщение) количественного признака проводится по следующим этапам:

1. Определение вида распределения признака.

2. Оценка центральной тенденции изучаемой совокупности..

3. Оценка ее разнообразия (разброса).

Анализ совокупности начинается с установления вида распределения изучаемого признака. Для этого полученные данные представляются в виде вариационного ряда, изображаются графически и делаются соответствующие расчеты.

В случае распределения близкого к нормальному мы вправе для дальнейшего статистического анализа применять параметрическую статистику, если распределение отлично от нормального или при неизвестном распределении рекомендуется применять непараметрическую статистику.

Непараметрические методы:

- не требуют предварительного знания вида распределения;

- не требуют предварительного расчета параметров распределения(средних

величин, стандартного отклонения и др.);

- позволяют сравнивать совокупности с номинальными и порядковыми признаками;

-просты в применении.

Отрицательные стороны непараметрических методов:

-обладают меньшей мощностью, чем параметрические;

-имеют существенные ограничения в применении по числу наблюдений.

Вариационные ряды.

Вариационный ряд - ряд числовых измерений какого-либо признака, отличающихся друг от друга по своей величине и расположенных в определенном порядке (возрастания или убывания).

Каждое числовое значение в вариационном ряду называют вариантой (v). При большой численности наблюдений некоторые варианты повторяются. В связи с этим в вариационном ряду принято выделять частоты (р) - абсолютная численность отдельных вариант в совокупности, указывающая, сколько раз встречается данная варианта. Кроме того в вариационном ряду определяют общее число наблюдений (n), из которых он состоит.

Виды вариационных рядов:

1. В зависимости от вида случайной величины:

- дискретный;

- непрерывный.

2. В зависимости от группировки вариант:

- несгруппированный;

- сгруппированный (интервальный):

3. В зависимости от частоты, с которой каждая варианта встречается в вариационном

ряду:

- простой ( р =1);

- взвешенный ( р > 1).

Вариационный ряд можно разбивать на отдельные (по возможности

равные) части, которые называются квантилями (quantile). Наиболее часто употребляемые квантили представлены в таблице.

123	Поделиться: