Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология
Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии


Средние величины, методика вычисления и применение в практической деятельности врача.



Средние величины дают обобщающую характеристику статистичес­кой совокупности по определенному изменяющемуся количественному признаку. Средняя величина характеризует весь ряд наблюдений одним чис­лом, выражающим общую меру изучаемого признака. Она нивелирует случайные отклонения отдельных наблюдений и дает типичную харак­теристику количественного признака.

Требования к средним величинам:

1) качественная однородность совокупности, для которой рассчиты­вается средняя величина - только тогда

она будет объективно отображать ха­рактерные особенности изучаемого явления.

2) средняя величина должна основываться на массовом обобще­нии изучаемого признака, т.к. только тогда она выражает типич­ные размеры признака

Средние величины получаются из рядов распределения (вариа­ционных рядов).

Вариационный ряд - ряд однородных статистических величин, ха­рактеризующих один и тот же количественный учетный признак, отли­чающихся друг от друга по своей величине и расположенных в опре­деленном порядке (убывания или возрастания).

Элементы вариационного ряда:

а) варианта - v - числовое значение изучаемого меняющегося коли­чественного признака.

б) частота - p (pars) или f (frequency) - повторяемость вариант в вариационном ряду, показывающая, как часто встречается та или иная варианта в составе данного ряда.

в) общее число наблюдений- n (numerus) - сумма всех частот: n=Σ Ρ. Если общее число наблюдений более 30, статистическая выборка считается большой, если n меньше или равно 30 - малой.

Вариационные ряды бывают:

1. в зависимости от значения варианты:

а) прерывные (дискретные), состоящие из целых чисел

б) непрерывные, когда значения вариант выражены дроб­ным числом. В прерывных рядах смежные варианты отличаются друг от друга на целое число (число ударов пульса, число дыха­ний в минуту, число дней лечения). В непрерывных рядах ва­рианты могут отличаться на любые дробные значения единицы.

2. в зависимости от частоты встречаемости признака:

а) простой - ряд - каждая варианта встречается один раз, т.е. частоты равны единице.

б) обычный - ряд, в котором варианты встречаются более одного ра­за.

в) сгруппированный - ряд, в котором варианты объединены в группы по их величине в пределах определенного ин­тервала с указанием частоты повторяемости всех вариант, входящих в группу.

Сгруппированный вариационный ряд используют при большом числе наблюдений и больном размахе крайних значений вариант.

Обработка вариационного ряда заключается в получении парамет­ров вариационного ряда (средней величины, среднего квадратичес­кого отклонения и средней ошибки средней величины).

3. в зависимости от числа наблюдений:

а) четные и нечетные

б) большой (при числе наблюдений больше 30) и малый (если число наблюдений меньше или равно 30)

Виды средних величин:

а) мода (Мо) - величина признака, чаще других встречающаяся в со­вокупности. За моду принимают варианту, которой соответствует наибольшее количество частот вариационного ряда.

б) Медиана (Me) - величина признака, занимающая срединное значе­ние в вариационном ряду. Она делит вариационный ряд на две рав­ные части.

На величину моды и медианы не оказывают влияния числовые зна­чения крайних вариант, имеющихся в вариационном ряду. Они не всегда могут точно характеризовать вариационный ряд и применяют­ся в медицинской статистике относительно редко. Более точно ха­рактеризует вариационный ряд средняя арифметическая величина.

в) Средняя арифметическая(М, или ) - рассчитывается на осно­ве всех числовых значений изучаемого признака.

Реже применяются другие средние величины: средняя геометрическая (при обработке результатов титрования антител, токсинов, вакцин); средняя квадратическая (при определении среднего диаметра среза клеток, результатов накожных иммунологических проб); средняя кубическая (для определения среднего объема опухолей) и другие.

В простом вариационном ряду, где варианты встречаются только по одному разу, вычисляется средняя арифметическая простая по формуле:

, где V - числовые значения вариант, n - число наблюдений, Σ - знак суммы

В обычном вариационном ряду вычисляется средняя арифметичес­кая взвешенная по формуле:

 

, где V - числовые значения вариант, р - частота встречаемости вариант, n - число наблюдений.

Средние величины являются важными обобщающими характеристика­ми совокупности. Однако за ними скрываются индивидуальные значе­ния признака. Средние величины не показывают изменчивости, колеб­лемости признака. Если вариационный ряд более компактен, менее рассеян и все от­дельные значения расположены вокруг средней, то средняя величина дает более точную характеристику данной совокупности. Если вариа­ционный ряд растянут, отдельные значения значительно отклоняются от средней, т.е. имеется большая вариабельность количественного признака, то средняя менее типична, хуже отражает в целом весь ряд.

Одинаковые по величине средние могут быть получены из рядов с различной степенью рассеяния, поэтому для характеристики вариационного ряда, помимо средней величины, необходима другая характеристика, позволяющая оценить степень его колеблемости.

Простыми показателями, характеризующими разнообразие признака в изучаемой совокупности, являются

а) лимит - минимальное и максимальное значение количественного признака

б) амплитуда - разность между наибольшим и наименьшим значением вариант.

Применение средних величин:

а) для характеристики физического развития (рост, вес, окружность груди, динамометрия)

б) для оценки состояния здоровья человека путем анализа физиологических, биохимических параметров организма (уровня АД, ЧСС, температуры тела)

в) для анализа деятельности медицинских организаций (среднее число дней работы койки в году и т.д.)

г) для оценки работы врачей (среднее число посещений на одного врача, среднее число хирургических операций, среднечасовая нагрузка врача на приеме в поликлинике)

 

12)

13)

Динамические ряды.

При изучении динамики какого-либо явления прибегают к построе­нию динамического ряда.

Динамический ряд - это ряд однородных статистических вели­чин, показывающих изменение какого-либо явления во времени и расположенных в хронологическом порядке через определенные промежутки времени. Числа, составляющие динамический ряд, называются уровнями.

Уровень ряда- размер (величина) того или иного явления, достигнутый в определенный период или к определенному моменту времени. Уровни ряда могут быть представлены абсолютными, относительны­ми или средними величинами.

Динамические ряды делятся на

а) простые (состоящие из абсолютных величин) - могут быть:

1) моментными - состоит из величин, характеризую­щих явление на какой-то определенный момент (статистические сведения, обычно регистрируемые на начало или конец месяца, квартала, года)

2) интервальными - состоит из чисел, характеризую­щих явление за определенный промежуток времени (интервал) - за неделю, месяц, квартал, год (данные о числе родившихся, умерших за год, число инфек­ционных заболеваний за месяц). Особенностью интервального ряда является то, что его члены можно суммировать (при этом ук­рупняется интервал), или дробить.

б) сложные (состоящие из относительных или средних вели­чин).

Динамические ряды могут подвергаться преобразованиям, целью которых является выявление особенностей изменения изучаемого про­цесса, а также достижение наглядности.

Показатели динамического ряда:

а) уровни ряда - величины членов ряда. Величина первого члена ряда носит название начального (исходного) уровня, величина послед­него члена ряда - конечного уровня, средняя величина из всех чле­нов ряда называется средним уровнем.

б) абсолютный прирост (убыль) - величина разности между последующим и предыду­щим уровнями; прирост выражается числами с положи­тельным знаком, убыль - с отрицательным знаком. Значение прироста или убыли отражают изменения уровней динамического ряда за оп­ределенный промежуток времени.

в) темп роста (снижения) - показывает отношение каждого после­дующего уровня к предыдущему уровню и обычно выражается в процен­тах.

г ) темп прироста (убыли) - отношение абсолютного прироста или убыли каждого последующего члена ряда к уровню предыдущего, выра­женное в процентах. Темп прироста может быть вычислен также по формуле: Темп роста - 100%

Абсолютное значение одного процента прироста (убыли) - полу­чается от деления абсолютной величины прироста или убыли на пока­затель темпа прироста или убыли за тот же период.

Для более наглядного выражения нарастания или убывания ряда можно преобразовать его путем вычисления показателей наглядности, показывающих отношение каждого члена ряда к одному из них, приня­тому за сто процентов.

Иногда динамика изучаемого явления представлена не в виде неп­рерывно меняющегося уровня, а отдельными скачкообразными измене­ниями. В этом случае для выявления основной тенденции в развитии изучаемого явления прибегают к выравниванию динамического ряда. При этом могут быть использованы следующие приемы:

а) укрупнение ин­тервала - суммирование данных за ряд смежных периодов. В результате получаются итоги за более про­должительные промежутки времени. Этим сглаживаются случайные ко­лебания и более четко определяется характер динамики явления.

б) вычисление групповой средней - определение сред­ней величины каждого укрупненного периода. Для этого необходимо суммировать смежные уровни соседних периодов, а затем сумму раз­делить на число слагаемых. Этим достигается большая ясность изме­нений во времени

в) вычисление скользящей средней - в некоторой степени устраняет влияние случайных колебаний на уровни динамического ряда и более заметно отражает тенденцию явления. При ее вычислении каждый уро­вень ряда заменяется на среднюю величину из данного уровня и двух соседних с ним. Чаще всего суммируются последовательно три члена ряда, но можно брать и больше

г) графический метод - выравнивание от руки или с помощью линейки, циркуля графического изображения динамики изучаемого явления.

д) выравнивание методом наименьших квадратов - один из наиболее точных способов выравнивания динамического ряда. Метод преследует цель ус­транить влияние временно действующих причин, случайных факторов и выявить основную тенденцию в динамике явления, вызванную воздей­ствием только длительно действующих факторов. Выравнивание произ­водится по линии, наиболее соответствующей характеру динамики изучаемого явления, при наличии основной тенденции к росту или снижению частоты явления. Такой линией является обычно прямая, которая наиболее точно характеризует основное направление изменений, однако существуют и другие зависимости (квадратическая, кубическая и т.д.). Этот метод позволяет дать количественную оценку выявлен­ной тенденции, оценить средние темпы ее развития и рассчитать прогнозируемые уровни на следующий год.

 


Поделиться:



Популярное:

Последнее изменение этой страницы: 2017-03-03; Просмотров: 969; Нарушение авторского права страницы


lektsia.com 2007 - 2024 год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! (0.027 с.)
Главная | Случайная страница | Обратная связь