Введение в медицинскую статистику. Относительные величины. Графическое изображение относительных величин. Динамические ряды.
§ Статистикой называют количественное описание и измерение событий, явлений, вещей. Ее понимают как отрасль практической деятельности (сбор, обработка и анализ данных о массовых явлениях), как отрасль знания, т. е. специальную научную дисциплину, и, как совокупность сводных, итоговых цифровых показателей, собранных для характеристики какой-либо области общественных явлений. § Статистика – самостоятельная общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной в конкретных исторических условиях места и времени.
§ Предмет изучения – общественные явления. § Статистические методы – это совокупность приемов обработки материалов массовых наблюдений (группировка, сводка, получение показателей, их статистический анализ и т. д. ). Применяется в разных отраслях народного хозяйства и различных науках. § Цель статистики – числовая характеристика явлений, выявление и подтверждение закономерностей.
Статистика, изучающая вопросы, связанные с медициной, гигиеной и общественным здоровьем и здравоохранением, получила название медицинской статистики. Выделяют 5 групп вопросов, которые относятся к области медицинской статистики: 1. Изучение состояния общественного здоровья населения в целом и его основных групп путем собирания и исследования статистических данных о численности и составе населения, его воспроизводстве, или иначе, естественном движении (рождаемость, смертность), физическом развитии, распространенности и длительности различных заболеваний, продолжительности и т. д. 2. Выявление и установление связей (причино-следственные связи) общего уровня заболеваемости и смертности от какихлибо отдельных болезней с различными факторами окружающей среды. Знание этих связей необходимо для разработки соответствующих оздоровительных мероприятий.
3. Собирание и изучение числовых данных о сети медицинских учреждений, их деятельности и кадрах для планирования медико-санитарных мероприятий, контроля над выполнением планов развития сети и деятельности учреждений здравоохранения и оценки качества работы отдельных медицинских учреждений. 4. Оценка применения мероприятий по предупреждению и лечению заболеваний. Изучение эффективности. 5. Определение достоверности результатов исследования в клинике и эксперименте.
§ В исследованиях общественного здоровья и здравоохранения широко применяются статистические методы, которые позволяют выявить закономерности и определить основные факторы, влияющие на здоровье. § Современные исследования в области общественного здоровья и здравоохранения, а также многие исследования в здравоохранении не могут производиться без применения наиболее точных и подчас достаточно сложных методов математико-статистического анализа, кибернетики и моделирования.
§ Полученные в результате исследования абсолютные числа редко применяются для анализа без предварительной обработки, хотя в некоторых случаях может быть самостоятельной задачей исследования. § В большинстве случаев целью исследования является не изучение абсолютных величин, а сравнение их с другими, характеризующими, либо исследуемое, либо аналогичное ему явление. § Возникает необходимость в получении так называемых относительных величин.
Относительные величины: § § Экстенсивные показатели Интенсивные показатели Показатели соотношения Показатели наглядности
Экстенсивные показатели § Это показатели удельного веса, показывающие распределение целого на составные части. § На основании этого показателя обычно рассматриваются всевозможные структуры: структура заболеваний, распределение больных по полу, возрасту, распределение коечного фонда по специальностям, состав операций в больнице и т. д. § Выражается обычно в процентах (%), реже – в тысячных долях (‰). § Принцип вычисления: целое принимается за 100 (%) или 1000(‰). А часть определяется как искомое. § Особенность: сумма экстенсивных показателей всегда равняется 100 или 1000. § Важно: мы не можем ответить стало «больше или меньше» , поскольку показывает лишь изменение удельного веса того или иного явления в изучаемой совокупности.
Структура потребления лекарственных средств в Республике Татарстан в 2002 г. (%) Лекарственные средства Удельный вес Противодиабетические 4, 57 Средства для лечения бронхиальной астмы 4, 5 Ферментные препараты 4, 7 Средства для лечения заболеваний ЖКТ 10, 0 Сердечно-сосудистые 14, 3 Анальгетики и противовоспалительные 18, 5 Антибактериальные 15, 0 Средства для лечения респираторных заболеваний 14, 8 Прочие 13, 63 итого 100
Интенсивные показатели § Это показатели, характеризующие частоту или распространенность того или иного явления в своей среде (например, показатель заболеваемости, общей смертности, детской смертности, рождаемости и т. д. ). § Вычисляется: абсолютное число, выражающее размер явления, делится на абсолютное число, показывающее размер среды, и умножается на 100, 10000 и т. д. множитель выбирается в зависимости от распространенности явления: чем реже, тем множитель больше. § Могут быть общими и специальными. Общие коэффициенты характеризуют явление в целом, например, общие коэффициенты рождаемости, смертности, заболеваемости. Специальные применяются для характеристики частоты в различных группах, например, заболеваемость по полу, возрасту, по профессии и. т. д. § Важно: позволяет ответить стало «больше или меньше» , «чаще или реже» . Поэтому только с помощью интенсивных показателей можно проводить сравнительный анализ.
Например: общая заболеваемость вычисляется так Число заболевших * 1000 Среднегодовая численность населения Пример 2: Так, смертность населения в г. Казани в 2002 году было 15446 чел. , а среднегодовая численность населения 1089554 чел. : 15446 * 1000 1089554 = 14, 2 ‰
Показатели соотношения § Характеризуют отношение между двумя самостоятельными, не связанными между собой совокупностями, исчисляются на 1, 1000 и т. д. § Например: показатели обеспеченности населения врачами, койками (на 1000 населения), число различных анализов, процедур в поликлинике рассматривается по отношению к численности посещений в поликлинику (на 1000 посещений).
Показатели наглядности § Характеризуют отношение каждой из сравниваемых величин к исходному уровню, принятому за 1, 1000 и т. д. § Они применяются в тех случаях, когда в ходе анализа статистического материала возникает необходимость показать изменение во времени ряда величин (явлений) или наглядно сопоставить ряд однородных статистических величин (например, сопоставить уровни рождаемости, смертности, заболеваемости за ряд лет и т. д. )
Динамика материнской смертности в Республике Татарстан (на 1000 детей, родившихся живыми) Годы 1997 Материнская смертность 74, 8 Показатель наглядности в % 100 1998 59, 2 79, 1 1999 59, 8 79, 9 2000 19, 8 26, 5 2001 39, 0 52, 1 2002 47, 3 63, 2
Графическое изображение относительных величин § Является одним из методов анализа статистических материалов. § Делает изучаемые показатели более наглядными, доступными для понимания, позволяет глубже проанализировать. § Должен быть широко использован при любом статистическом исследовании.
Статистические графики по способу построения и задачам изображения Диаграммы Статистические карты Диаграммы сравнения Картограммы Диаграммы динамики Картодиаграммы Структурные диаграммы
Диаграммы § § 1) 2) 3) Это графическое изображение статистических данных при помощи линий и геометрических фигур. Бывают: Линейные диаграммы Плоскостные диаграммы (столбиковые, секторные, круговые и т. д. ) Объемные диаграммы
При построении диаграмм необходимо соблюдать условия: § Знать показания к применению; § Должна иметь четкую, краткую надпись, указывающую время, место, к которым относятся изображаемые данные; § Должна строиться по определенному масштабу; § Должна сопровождаться письменными пояснениями.
Линейные диаграммы Вид графика для изображения динамики явления во времени (например, рождаемость, смертность, заболеваемость за ряда лет и т. д. ). Рисунок 1. Распространенность болезней органов пищеварения среди детей (0 – 17 лет) в Республике Татарстан за 2003 – 2007 гг.
Плоскостные диаграммы Столбиковые – используется, когда нужно сравнить величины явления за один и тот же период или на одну и ту же дату (например, смертность мужчин и женщин за какой-то год, обеспеченность населения больничными койками в различных областях России и др. ) Рисунок 2. Распространенность болезней органов пищеварения среди детей (0 – 17 лет) в Республике Татарстан за 2003 год
Для изображения показателя распределения (экстенсивного показателя) используется секторная, внутристолбиковая диаграмма. Рисунок 3. Структура болезней органов пищеварения у школьников Приволжского района г. Казани в 2008 году
Рисунок 4. Распределение по группам здоровья детей младших классов в Приволжском районе г. Казани в 2008 году
§ Картограмма – это контурная карта города, области и т. д. , на которой штриховкой или различным цветом изображают различные уровни какоголибо явления. § Картодиаграмма – это изображение на графической карте той или иной диаграммы.
Динамический ряд § § 1) 2) Это ряд статистических величин, показывающих изменение во времени и расположенных в хронологическом порядке через определенные промежутки времени. Динамический ряд может быть составлен из абсолютных, относительных или средних величин. Рассмотрение в динамике экстенсивных показателей (удельный вес) следует делать только в случае необходимости с четкой интерпретацией и обязательно с учетом изменений в структуре всей совокупности. Сравнивая данные в динамике, необходимо помнить о территориальной (единые границы территории) и качественной (характеризуется одна и та же группа явлений) сопоставимости. Подразделяются: Моментные – когда величины ряда характеризуют явление на какой -то определенный момент (штаты, койки, вновь выявленные больные при медицинском осмотре и. т. д. ) Интервальные – когда явление рассматривается за определенный период (число поступивших больных в стационар, число умерших от туберкулеза за год и. д. )
Для характеристики динамики употребляются следующие показатели: § Абсолютный прирост или убыль – это величина разности между предыдущим и последующими уровнями. Прирост выражается числом с положительным знаком, убыль с отрицательным знаком. § Темп роста или снижения – показывает отношение каждого последующего уровня к предыдущему в процентах. Может быть «+» и «–» . § Темп прироста или убыли – отношение абсолютного прироста или убыли каждого последующего члена ряда к уровню предыдущего, выраженное в процентах. Темп прироста всегда меньше темпа роста на 100. § Абсолютное значение одного процента прироста или убыли – получается о деления абсолютной величины прироста или убыли на показатель темпа прироста или убыли за тот же период.
Рассмотрим методику анализа динамического ряда на примере: Число абортов, произведенных женщинам медицинскими учреждениями Республики Татарстан в 1996 – 2001 гг. (на 100 детей, родившихся живыми) годы Число абортов Абсолютны й прирост Темп роста (%) Темп прироста (%) Показатель наглядност и (%) 1996 1997 1998 1999 2000 2001 204, 0 194. 0 193, 5 193, 0 178, 0 167, 0 -10 -0, 5 -15 -10, 1 95, 1 99, 7 92, 2 94, 3 4, 9 0, 3 7, 8 5, 7 100 95, 1 94, 6 87, 3 82, 3
§ Динамические ряды отражают динамику исследуемого явления, однако эта динамика иногда представлена не в виде непрерывного меняющегося ряда, а отдельными скачкообразными изменениями. Для выявления основной тенденции развития изучаемого явления, необходимо произвести выравнивание ряда.
К методам выравнивания динамического ряда относятся: 1. 2. 3. Приведение рядов к одному основанию путем вычисления показателей наглядности. Динамика в этом случае выразится наиболее ярко. Укрупнение интервалов. Оно заключается в суммировании данных за ряд периодов. В результате получаются итоги за более продолжительные отрезки времени. Этим сглаживаются случайные колебания и более четко определяется характер динамики. Сглаживание путем групповой и скользящей средней. Периоды времени укрупняются. И для них вычисляется средняя величина, характеризующая укрупненный период, часто применяется в характеристике сезонных колебаний. Для этого каждый уровень ряда заменяется средней из данного уровня и соседних с ним. Чаще всего суммируются последовательно три члена ряда, но можно брать больше. Важно, что средняя получается для каждого уровня динамического ряда.
4. Способ наименьших квадратов: основан на определенном математическом законе, по которому при прямолинейной тенденции через ряд эмпирических точек можно провести только одну прямую линию, отвечающую требованию: сумма квадратов отклонений фактических данных от выровненных будет наименьшей. При помощи этого способа находят линию, которая возможно ближе подходи к эмпирическим данным и характеризует направление изучаемого ряда. Уравнение по которому определяют выровненные уровни: yx = a 0 + a 1 x, где a 0 - начальный уровень, a 1 - начальная скорость ряда, x – порядковый номер года, или иного периода времени.
Выравнивание по прямой линии методом наименьших квадратов упрощается соответствующим подбором способа отсчета времени x так, чтобы ∑х = 0. При этом получение параметров а 0 и а 1 происходит по формулам: а 0 = ∑y/n, где а 0 и а 1 – постоянные параметры для постановки их в уравнение, n – число членов ряда, х – обозначение единицы времени.
Пример: Заболеваемость с временной утратой трудоспособности на заводе (случаи на 100 рабочих) годы Случаи на 100 рабочих (у) Условное время (х) х*у х2 Выровненн ые данные х*у 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 140 142 120 160 110 125 102 98 95 -4 -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 +4 -560 -426 -240 -160 0 +125 +204 +294 +380 16 9 4 1 0 1 4 9 16 151, 6 145, 2 138, 2 132, 4 126, 0 119, 6 113, 2 106, 8 100, 4 ∑ у = 1092 ∑х=0 ∑ ху = -383 ∑ х2 = 60
1. Принимаем средний период времени за начало отсчета (1995 г. ). Время показываем в условных единицах от середины отсчета (ряд х). Отсюда∑ х = 0. 2. Вычисляем постоянную величину уравнения а 0 = ∑ y/n = 1092/9 = 126, 0 3. Получаем произведение ряда у на ряд х для 1994 г. 140*(-4) = -560, 0 4. Ряд х возводим в квадрат. 5. Вычисляем вторую постоянную величину а 1 = ∑ху/∑х2 = -383/60 = -6, 4 6. Получаем выровненные данные х*у: ух = а 0 + а 1 х у1= 126 + (-6, 4)*(-4) = 151, 6 у2 = 126 + (-6, 4)*(-3) = 145, 2 и т. д. Анализируя выровненные уровни в динамике, выявляем четкую закономерность снижения заболеваемости с временной утратой трудоспособности с 1995 по 2003 гг.
Метод выравнивания, математический обоснованный, находит в последнее время широкое применение в научных медико-социальных исследованиях при рассмотрении динамики явлений, используется для экстраполяции явлений, прогнозирования показателей заболеваемости и смертности. Таким образом, используя рассчитанный средний прирост (-6, 4), можно получить данные на 2004, 2005… 2011, 2012 и т. д. годы.
Скачать презентацию Введение в медицинскую статистику Относительные величины Графическое изображение
относительные величины.ppt