К ПРАКТИЧЕСКОМУ ЗАНЯТИЮ ДЛЯ АУДИТОРНОЙ РАБОТЫ

Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию»

Кафедра Общественного здоровья и здравоохранения
с курсом ПО

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ

ДЛЯ ОБУЧАЮЩИХСЯ

На 4 курсе лечебного факультета

К ПРАКТИЧЕСКОМУ ЗАНЯТИЮ ДЛЯ АУДИТОРНОЙ РАБОТЫ

Тема 3: «основы медицинской статистики часть 2»

Утверждена на кафедральном заседании

(межкафедральной методической конференции)

№ протокола …10.

«_2_»__марта__ 2007 г.

Зав. кафедрой ОЗиЗ

ГОУ ВПО КрасГМА Росздрава

к.м.н. Шульмин А. В. (подпись) ……………………..

Составитель:

к.м.н., доцент Шульмин А. В.

Красноярск

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.

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.

Средние величины.

Построение вариационного ряда является лишь начальным этапом анализа общих закономерностей в изучаемой совокупности. Для оценки среднего уровня количественных признаков необходимо определить ряд критериев, которые носят название средних величин.

Средняя величина - это число, выражающее общую меру исследуемого признака в совокупности. Другими словами средняя величина выражает то общее, что характерно для признака в данной совокупности.

В медицинских исследованиях обычно используются три вида средних величин: мода, медиана и средняя арифметическая.

Мода (М_о) - соответствует величине признака, которая чаще других встречается в совокупности. Это варианта, которая имеет наибольшее количество частот (р) вариационного ряда.

Медиана (М_е) - величина признака, занимающая серединное положение в вариационном ряду. Она делит ряд на две равные части по числу наблюдений. При этом существуют особенности определения медианы для нечетного и четного рядов. В первом случае ею будет серединная или центральная варианта, которую можно определить по формуле:

n + 1

Во втором случае за медиану принимают среднее значение (полусум-му) двух центральных вариант. Например, в ряду 2, 5, 6, 9, 11, 12, 15, 16 центральными вариантами будут 9 и 11. Отсюда:

9 + 11

Медиана в этом случае будет равна 10.

Средняя арифметическая величина (М) определяется как отношение суммы значений всех вариант вариационного ряда к общему их количеству. Расчет средней арифметической величины может быть произведен тремя способами:

1. Расчет простой средней арифметической -используется при относительно небольшом числе вариант вариационном ряду, каждая из которых встречается только один раз (р = 1). Формула расчета:

∑ v

где ∑ - знак суммы, v - значения вариант, n - число вариант.

2. Расчет взвешенной средней арифметической - используется когда число вариант в вариационном ряду превышает 30 и отдельные из них встречаются неоднократно. Формула расчета:

∑ vр

где - ∑ знак суммы, v - значения вариант, р - частоты, n - число вариант.

Необходимо обязательно учитывать три основных свойства средней арифметической величины, чтобы получить полное и глубокое представление о наиболее общих и характерных особенностях всей статистической совокупности, исключить случайное влияние на нее отдельных факторов и выявить существующие закономерности.

1. Средняя арифметическая занимает серединное положение в вариационном ряду. В строго симметричном ряду М = М_о= М_е.

2. Средняя арифметическая является обобщающей величиной и за ней не видны случайные колебания и различия индивидуальных данных. Она вскрывает то типичное, что характерно для всей совокупности.

3. Сумма отклонений всех вариант от средней арифметической равна нулю: ∑ (v - М) = 0. Так как средняя величина превышает размеры одних вариант и меньше размеров других вариант, истинное их отклонение от истинной средней (d = v - M) может быть положительным и отрицательным. Поэтому сумма (∑ ) всех + d и - d равна нулю.

Наличие перечисленных выше свойств позволяет судить о правильности расчета средней арифметической величины.

Задача №1

Результаты измерения систолического артериального давления (в мм рт. ст.) у 10 детей в возрасте 7 лет, страдающих болезнями почек: 120, 115, 110, 120, 120, 115, 90, 105, 95, 120. Составьте простой вариационный ряд и вычислите простую среднюю арифметическую (м) при малом числе наблюдений.

Задача №2

Сроки стационарного лечения 32 больных детей (в днях): 12, 14, 7, 16, 18, 12, 12, 14, 14, 17, 18, 15, 18, 19, 17, 15, 15, 15, 17, 15, 9, 10, 10, 11, 16, 19, 20, 16, 17, 18, 18, 15. Составьте простой вариационный ряд, определите моду, медиану и вычислите взвешенную среднюю арифметическую (м).

Задача №3

Число состоящих на диспансерном учёте больных с хроническими заболеваниями у 9-ти участковых педиатров: 149, 130, 151, 141, 114, 123, 136, 143, 120. Составьте простой вариационный ряд и вычислите простую среднюю арифметическую (м) при малом числе наблюдений.

7. Список тем по УИРС:

1.Сбор обработка и анализ данных. Формирование выводов исследования по выбранному направлению исследования.

8. Список литературы по теме занятия:

Обязательные для подготовки к занятию литературные источники:

1. Общественное здоровье и здравоохранение: Учебник для студентов мед. вузов / Под. Ред. В. А. Миняева, Н. И. Вишнякова. – 4-е изд. – М.: МЕД.пресс-информ.2006. – 528 с. Глава 5.

Дополнительные для подготовки к занятию литературные источники:

1. Лисицын, Ю. П. Общественное здоровье и здравоохранение / Ю. П. Лисицын. – М.: ГЭОТАР – МЕДИЦИНА, 2002. – С. 250.

2. Медик, В. А. Курс лекций по общественному здоровью и здравоохранению. Часть 1. Общественное здоровье / В. А Медик, В. К. Юрьев. – М.: Медицина, 2003. – С. 210.

3. Юрьев, В. К. Общественное здоровье и здравоохранение / В. К. Юрьев, Г. И. Куценко. – Санкт-Петербург, ООО «Издательство “Петрополис”», 2000. – С. 280

Электронные версии учебников, учебных пособий и лекционного материала можно получить в методическом кабинете кафедры ОЗиЗ и на сайте www.krasgma.ru.