Медицинская статистика лекция Кафедра общественного здоровья и здравоохранения, доцент, к. м. н. Летягина В. В.
§ Статистика – это самостоятельная общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественными особенностями. «Статистика знает все» Ильф и Петров, «Двенадцать стульев»
§ Медицинская статистика – это наука, изучающая общественное здоровье и здравоохранение, которая с помощью математических приемов и методов способствует разработке мер по оздоровлению населения. § Медицинская статистика – это отраслевая наука, которая изучает количественную сторону массовых явлений и процессов в медицине.
§ Статья 91. Медицинская статистика § 1. Медицинская статистика - отрасль статистики, изучающая вопросы, связанные с медициной, гигиеной, здоровьем населения, использованием ресурсов здравоохранения, деятельности медицинских организаций. § 2. Статистическое наблюдение в сфере охраны здоровья граждан осуществляется уполномоченным федеральным органом исполнительной власти. § 3. Порядок осуществления статистического наблюдения в сфере охраны здоровья граждан, формы статистического учета и отчетности в сфере охраны здоровья граждан, порядок их заполнения и сроки представления определяются уполномоченным федеральным органом государственной власти. § 4. Официальная статистическая информация в сфере охраны здоровья граждан является общедоступной и размещается уполномоченным федеральным органом исполнительной власти в средствах массовой информации, в том числе с использованием электронных средств массовой информации.
Разделы медицинской статистики: § статистика общественного здоровья, § статистика здравоохранения, § общетеоретические и методические основы статистики.
Статистика здоровья изучает здоровье общества в целом и отдельных групп и устанавливает зависимость здоровья от различных факторов социальной среды.
Статистика здравоохранения анализирует данные о сети медицинских и санитарных учреждений, их деятельности и кадрах, оценивает эффективность различных мероприятий по профилактике и лечению болезней.
§ Под объектом медико-социального исследования понимают статистическую совокупность, состоящую из относительно однородных элементов (единиц наблюдения), взятых вместе в известных границах времени и пространства.
§ Единица наблюдения – составная часть, первичный элемент статистической совокупности, наделенный всеми признаками, подлежащими изучению и регистрации. Численность единиц в совокупности определяет объем исследования и обозначается буквой «n» .
§ По виду (характеру) учитываемые признаки могут быть качественными или количественными.
§ 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.
Статистическая совокупность может быть: § Генеральная совокупность состоит из всех единиц наблюдения, которые могут быть к ней отнесены в соответствии с целью исследования. § Выборочная совокупность – часть генеральной совокупности, отобранная специальным методом и предназначенная для характеристики генеральной совокупности.
Для обеспечения репрезентативности выборочной совокупности к ней предъявляют два основных требования: § - выборочная совокупность должна обладать основными, характерными чертами генеральной совокупности; § - выборочная совокупность должна быть достаточной по объему (числу наблюдений).
§ В зависимости от степени охвата исследования принято различать сплошное и несплошное статистическое наблюдение.
Сплошным называется такое медикосоциальное исследование, при котором изучаются все единицы наблюдения объекта исследования (вся генеральная совокупность). § При несплошном исследовании изучается лишь часть объекта. Несплошное наблюдение бывает нескольких видов: § - монографическое описание; § - метод основного массива; § - выборочное исследование.
В зависимости от правил формирования существуют различные виды выборок: § § § § - случайная выборка; - механическая выборка; - типическая (типологическая) выборка; - серийная выборка; - метод многоступенчатого отбора; - метод направленного отбора; - когортный метод; - метод «копи-пара» или метод парных сочетаний.
Информацию о состоянии здоровья можно получить из трех источников: § данные официальной статистики государственных учреждений и организаций; § выкопировка данных из первичной медицинской документации; § непосредственное наблюдение (осмотр).
Основные сведения об условиях и образе жизни могут быть получены следующими способами: § анкетирование (заочный опрос); § интервьюирование (очный опрос); § комбинация этих методов (анкетаинтервью); § экспедиционно-монографический метод (с параллельным изучением местных особенностей типичного объекта) § бюджетный метод и т. д.
Этапы статистического исследования. § 1 этап – подготовительный (организационный) § 2 Этап сбора информации и формирование баз данных. § 3 Этап обработки, анализа данных, визуализации данных, их литературного и графического оформления. § 4 Этап разработки рекомендаций и управленческих решений, внедрение их в практику и оценки эффективности.
Виды статистических таблиц: 1. Простые; 2. Сложные: Ø групповые; Ø комбинационные. Простые таблицы: Группа здоровья I II IV Число детей Факультет Лечебный Педиатрический Стоматологический Фармацевтический Число студентов
Простой называется таблица, в которой представлена итоговая сводка данных лишь по одному признаку. В групповой таблице подлежащее характеризуется одним или несколькими сказуемыми (преимущественно двумя), но признаки, характеризующие подлежащее не связаны между собой. В комбинационной таблице признаки, характеризующие подлежащее, взаимосвязаны.
Групповые таблицы: ЛПУ Группы здоровья I II III Число врачей Пол Муж. Жен. Число медсестер Возраст (лет) 0 -5 6 -10 11 -15
КОМБИНАЦИОННАЯ ТАБЛИЦА МАЛЬЧИКИ Группы здо- ДЕВОЧКИ 0 -5 6 -10 11 -15 - - - - ровья - - - I II III
Абсолютные величины употребляют для характеристики: § абсолютных размеров явления в целом (показывают массовость явления); § редко встречающихся явлений (показывают единичность явления).
Относительные величины § Экстенсивный показатель § Интенсивный показатель § Показатель соотношения § Показатель наглядности
Экстенсивный показатель Часть явления ЭП = ----------- Х 100 % Целое явление §показатель распределения, структуры, характеризует отношение части к целому.
Пример расчета экстенсивного показателя: § В районе А. в текущем году было зарегистрировано 500 случаев инфекционных заболеваний, из них: - эпидемического гепатита – 60 случаев - кори – 100 случаев - прочих инфекционных заболеваний 340 случаев. Задание: определить структуру инфекционных заболеваний, проанализировать, и представить графически.
Интенсивный показатель Явление ИП = ------ Х 100 (1000 Среда и т. д. ) § Показатель частоты, распространенности, характеризует частоту явления в среде «продуцирующей» данное явление.
Пример расчета интенсивного показателя: § В городе Н. проживает 120 000 человек. В предыдущем году родилось 1080 детей. Задание: определить показатель рождаемости.
Показатель соотношения. Явление ПС = ------- Х 100 (1000 Среда и т. д. ) (непродуцирующая данное явление) §характеризует численное соотношение двух несвязанных между собой совокупностей, сопоставимых только логически по их содержанию.
Пример расчета показателя соотношения: § В городе Н. 120000 населения, общее число терапевтических коек 300. § Задание: рассчитать обеспеченность населения терапевтическими койками на 10000 населения.
Показатель наглядности. § применяется с целью более наглядного и доступного сравнения абсолютных, относительных или средних величин. §Для вычисления показателей наглядности одна из сравниваемых величин принимается за 100% (обычно это исходная величина), а остальные рассчитываются в процентном отношении к ней.
Годы Число больничн ых коек (тыс. ) 2007 44, 3 2008 43, 9 2009 43. 4 2010 42, 5 § Пример расчета показателя наглядности: Динамика численности больничных коек в стационарах города Н.
Динамический ряд – ряд однородных величин, характеризующих изменения явления во времени. Область применения: для характеристики состояния здоровья населения в целом или отдельных групп, а также деятельности учреждений здравоохранения в целом и изменения их во времени. Числа (уровни) динамического ряда: могут быть представлены только однородными величинами: абсолютными, относительными или средними.
Типы динамических рядов: Моментный – характеризует изменение размеров явления на определенную дату (момент) Интервальный – характеризует изменение размеров явления за определенный период (интервал времени) § Например: численность населения, врачей и т. д. на конец какого-то года. § Например: смертность, рождаемость, среднегодовая занятость койки за какой-то год
Показатели динамического ряда: § Абсолютный прирост (убыль) представляет собой разность между последующим и предыдущим уровнем. § Темп прироста (убыли) определяется как процентное отношение абсолютного прироста (убыли) к предыдущему уровню.
Показатели динамического ряда: § Темп роста (снижения) - рассчитывается как процентное отношение последующего уровня к предыдущему. § Значение 1% прироста (убыли) – рассчитывается как отношение абсолютного прироста к темпу прироста за каждый период.
Средняя величина обобщающая характеристика размера изучаемого признака. Она позволяет одним числом количественно охарактеризовать качественно однородную совокупность.
Применение средних величин: 1. Для характеристики организации работы лечебно-профилактических учреждений и оценки их деятельности: - в поликлинике (показатели нагрузки, среднее число детей на участке и т. д. ); - в стационаре (среднее число работы койки в году, средняя длительность заболевания и т. д. ); - в органах санэпиднадзора (средняя площадь на 1 человека, средние нормы питания и т. д. );
Применение средних величин: 2. В демографических и медикосоциальных исследованиях (средняя продолжительность предстоящей жизни и т. д. ) 3. В медико-социальных исследованиях при изучении физического развития. 4. Для определения медикофизиологических показателей организма в норме и патологии в клинических и экспериментальных исследованиях.
Средние величины § Вариационный ряд – это ряд числовых измерений определенного признака, отличающегося по своей величине. § V (варианта) – числовое значение изучаемого признака § p (частота) – абсолютная численность отдельных вариант § n – общее число наблюдений, из который состоит ряд
Виды средних величин: § § § Мо – мода Ме – медиана М – средняя арифметическая Простая средняя арифметическая
Взвешенная средняя арифметическая Средняя арифметическая по способу моментов А – условная средняя i – величина интервала a – условное отклонение от условной средней (a = V - A) p – частота
Определение количества групп в ряду в зависимости от числа вариант Число групп 31 - 45 46 -100 101 - 200 201 – 500 6 -7 8 - 10 11 - 12 13 - 17
Показатели вариации Амплитуда –определяется как разность между крайними вариантами Am = Vmax – Vmin; Лимит – значения крайних вариант Lim = Vmax ; Vmin; Среднеквадратическое отклонение (σ) ; Коэффициент вариации –позволяет делать вывод об однородности совокупности (Сv ) ;
Среднее квадратичное отклонение характеризует структуру вариационного ряда, а также типичность средней величины d = V – M
Коэффициент вариации применяется для оценки разнообразия каждого конкретного вариационного ряда и, соответственно, суждения о типичности отдельной средней (ее способности быть полноценной обобщающей характеристикой данного ряда). При Сv < 10% разнообразие ряда слабое, От 10% до 20% - среднее, > 20% - сильное. Сильное разнообразие ряда свидетельствует о малой представительности (типичности) соответствующей средней величины, о нецелесообразности ее использования в практических целях.
Виды проявления количественных связей между признаками: § Функциональная связь- такой вид соотношения между двумя признаками, когда каждому значению одного из них соответствует строго определенное значение другого (характерна для физико-математических и химических процессов).
Виды проявления количественных связей между признаками: § Корреляционная связь – такая связь, при которой каждому определенному значению одного признака соответствует несколько значений другого взаимосвязанного с ним признака (связь между ростом и массой тела человека, температурой тела и частотой пульса и др. ) Характерна для социальногигиенических процессов, клинической медицины и биологии.
Корреляционная связь по направлению: § прямая (+) –при увеличении одного признака увеличивается другой или при уменьшении одного признака другой также уменьшается; § обратная (-) –при увеличении одного признака другой уменьшается или при уменьшении одного признака другой –увеличивается.
Корреляционная связь по силе: Сильная от 0, 7 до 1 (от -1 до -0, 7) Средняя от 0, 3 до 0, 7 (от -0, 7 до -0, 3) Слабая от 0 до 0, 3 (от -0, 3 до 0) 0 – связь отсутствует 1 –связь полная
Оценка достоверности результатов исследования предусматривает вычисления: § Средней ошибки средней величины или средней ошибки относительной величины § Доверительных границ средних или относительных величин § Достоверности разности средних или относительных величин
Средняя ошибка (m): Для относительной величины Средняя ошибка (m): Для средней величины σ m м = -----__ √ n • m – ошибки средней или относительной величины • P – показатель, выраженный в процентах (%), промилле (‰) и т. д. • q – величина, равная 100 – Р (при вычисление в процентах) • σ – среднее квадратичное значение • n – число наблюдений
Доверительные границы
Задача на определение ошибок репрезентативности и доверительных границ средней величины генеральной совокупности: При изучении комбинированного воздействия шума и вибрации на организм человека было установлено, что средняя частота пульса у 36 обследованных водителей машин через 1 час работы составила 80 ударов в минуту, среднеквадратическое отклонение + 6 уд/мин. Задание: определить ошибку репрезентативности и доверительные границы средней величины генеральной совокупности.
Задача на определение ошибок репрезентативности и доверительных границ относительного показателя генеральной совокупности: При медицинском осмотре 164 детей 3 -летнего возраста, проживающих в одном из районов города Н. , в 18% случаев обнаружено нарушение осанки функционального характера. Задание: определить ошибку репрезентативности и доверительные границы относительного показателя генеральной совокупности.
Разность между двумя относительными или средними величинами
Задача на оценку достоверности разности средних величин: При изучении комбинированного воздействия шума вибрации на организм человека было установлено, что средняя частота пульса у водителе машин через 1 час после работы составила 80 уд/мин, ошибка + 1 уд/мин. Средняя частота пульса у этой же группы водителей до начала работы равнялась 75 уд/мин, ошибка +1 уд/мин. Задание: оценить достоверность различий средних значений пульса у водителей до и после 1 часа работы. Число наблюдений составило 36 человек.
Задача на оценку достоверности разности относительных величин: При медицинском осмотре 40 детей 3 -летнего возраста в 18% случаев обнаружено нарушение осанки функционального характера, ошибка показателя + 6%. Частота аналогичных нарушений осанки при медосмотре детей 4 летнего возраста составила 24%, ошибка + 6, 7%. Задание: оценить достоверность различий в частоте нарушения осанки у детей двух возрастных групп.
Метод стандартизации § применяется при сравнении интенсивных показателей в совокупностях, отличающихся по составу (прямой, обратный, косвенный). § Сущность метода - позволяет устранить (элиминировать) возможное влияние различий в составе совокупностей по какому-либо признаку на величину сравниваемых интенсивных коэффициентов. С этой целью составы совокупностей по данному признаку уравниваются, что в дальнейшем позволяет рассчитать стандартизованные показатели.
Стандартизованные показатели условные, гипотетические величины, они не отражают истинных размеров явлений. Стандартизованные показатели свидетельствуют о том, каковы были бы значения сравниваемых интенсивных показателей, если бы были исключены различия в составе совокупностей.
Этапы расчета стандартизованных показателей (прямой метод): 1 этап. Расчет интенсивных показателей. 2 этап. Выбор стандарта (как правило, за стандарт принимается сумма или полусумма численностей составов соответствующих групп. 3 этап. Расчет ожидаемых величин в каждой группе стандарта. 4 этап. Суммирование ожидаемых величин. Расчет стандартизованных показателей.
Вычислить стандартизованные показатели летальности за год в двух больницах. За стандарт принять полусумму больных по больницам А. и Б. Больница А Больница Б Число больных Число умерших Рак желудка 100 30 90 39 Инфаркт миокарда 120 8 160 15 Всего 220 38 250 54 Заболевание
Скачать презентацию Медицинская статистика лекция Кафедра общественного здоровья и здравоохранения
Медицинская статистика1.ppt