WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 ||

«ОГЛАВЛЕНИЕ Введение Член-корр. РАМН, проф. В.З. Кучеренко.......................5 Глава 1. Основные положения применения методов статистического анализа при изучении общественного здоровья и ...»

-- [ Страница 3 ] --

приложение 1). При числе степеней свободы (n — 2) = 6 — 2 = 4 наш расчетный коэффициент корреляции rxy = +0,99 больше табличного (rтабл. = + 0,79 при р = 99%).

Вывод: связь между количеством кальция в воде и ее жесткостью прямая, сильная и достоверная (rxy = + 0,99, р > 99,9%).

ЗАДАЧА-ЭТАЛОН на применение рангового метода Задание: методом корреляции рангов установить направление и си лу связи между стажем работы в годах и числом травм, если получены следующие данные:

Стаж работы в годах Число травм До 1 года 1—2 3—4 5—6 7 и более Обоснования выбора метода: для решения задачи может быть выбран только метод ранговой корреляции, так как первый ряд при знака «стаж работы в годах» имеет открытые варианты (стаж работы до 1 года и 7 и более лет), что не позволяет использовать для установле ния связи между сопоставляемыми признаками более точный метод — метод квадратов.

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ Последовательность расчетов изложена в тексте, результаты пред ставлены в табл. 36.

Таблица Порядковые но- Разность Квадрат Стаж Чис мера (ранги) рангов разности рангов работы ло в годах травм xy d d 12 3 4 5 До 1 года 24 1 5 –4 1–2 16 2 4 –2 3–4 12 3 2,5 +0,5 0, 5–6 12 4 2,5 +1,5 2, 7 и более 6 5 1 +4 d2 = 38, 1. Каждый из рядов парных признаков обозначить через х и через у (графы 1—2).

2. Величину варианта каждого из признаков заменить ранговым (порядковым) номером. Порядок раздачи рангов в ряду х следую щий: минимальному значению признака (стаж до 1 года) присвоен порядковый номер 1, последующим вариантам этого же ряда при знака соответственно в порядке увеличения 2-й, 3-й, 4-й и 5-й по рядковые номера — ранги (см. графу 3). Аналогичный порядок со блюдается при раздаче рангов второму признаку у (графа 4).

В тех случаях, когда встречаются несколько одинаковых по величи не вариант (например, в задаче-эталоне это 12 и 12 травм при ста же 3—4 года и 5—6 лет), порядковый номер обозначить средним чис лом из суммы их порядковых номеров: так, одинаковое число травм при разном стаже работы: 3—4 года и 5—6 лет. Эти данные о числе травм (12 травм) при ранжировании должны занимать 2 и места, таким образом среднее число из них равно (2 + 3)/2 = 2,5.

Итак, числу травм «12» и «12» (признак у) следует раздать одина ковые ранговые номера — 2,5 (графа 4).

3. Определить разность рангов d = (х — у) — (графа 5).

4. Разность рангов возвести в квадрат (d2 ) и получить сумму квадра тов разности рангов d2 (графа 6).

5. Произвести расчет коэффициента ранговой корреляции по форму ле:

6d ху = 1 –, n (n2 –1) где n — число сопоставляемых пар вариант в ряду х и в ряду у.

6 38, ху = 1 – = 1 – = = 1 – 1,92 = – 0, 5 (25 –1) 5 (52 –1) 6. Определить достоверность коэффициента ранговой корреляции.

1-й способ. Определить ошибку (mxy) коэффициента ранговой корре ляции и оценить достоверность его с помощью критерия t:

1 – 0, 0, mxy = = = 0,026 = 0, n – 0, t = = 5, 0, Полученный критерий t = 5,75 соответствует вероятности безоши бочного прогноза (р) больше 99,9% xy = — 0,92 ;

mxy = ±0,16 ;

t = 5,75 ;

р> 99,9 % 2-й способ. По таблице «Стандартных коэффициентов корреляции»:

при числе степеней свободы (n — 2) = 5 — 2 = 3 наш рас четный коэффициент корреляции xy = –0,92 больше табличного 0,878 и меньше 0,933, что соответствует веро ятности безошибочного прогноза больше 95% и меньше 98%. Это позволяет считать полученный коэффициент ранговой корреляции достоверным.

Вывод: с вероятностью безошибочного прогноза (р) больше 95% ус тановлена обратная, сильная корреляционная связь между стажем рабо ты и числом травм, т.е. чем меньше стаж работы, тем больше травм.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ 1. Дайте определение функциональной и корреляционной связи.

2. Приведите примеры прямой и обратной корреляционной связи.

3. Укажите размеры коэффициентов корреляции при слабой, средней и сильной связи между признаками.

4. В каких случаях применяется ранговый метод вычисления коэффи циента корреляции?

5. В каких случаях применяется метод квадратов?

6. Каковы основные этапы вычисления коэффициента корреляции ранговым методом?

7. Каковы основные этапы вычисления коэффициента методом квад ратов?

8. Как определяется достоверность коэффициента корреляции? Ука жите способы.

ТЕСТОВЫЕ ЗАДАНИЯ Выберите один или несколько правильных ответов 1. Укажите соответствие между видом связи и следующими примерами:

Виды связи Примеры а) связь между температурой окружающей 1) функциональная, среды и температурой тела человека;

2) корреляционная.

б) зависимость пройденного расстояния боль ным с бронхиальной астмой от скорости его ходьбы, если продолжительность еже дневной прогулки постоянна;

в) зависимость времени переливания больно му 450 мл гемодеза от скорости падения капель при соблюдении стандартной тех нологии процедуры;

г) зависимость между температурой окружа ющей среды и числом простудных заболе ваний.

2. Получить представление о силе и направлении связи между призна ками можно с помощью:

а) таблиц, в которых записаны размеры признаков;

б) графического изображения зависимости;

в) коэффициента корреляции.

3. Направление корреляционной зависимости может быть представле но с помощью:

а) таблиц;

б) диаграмм рассеяния;

в) коэффициента корреляции.

4. Только наличие и направление связи между коррелируемыми призна ками можно представить с помощью:

а) коэффициента корреляции;

б) диаграмм рассеяния;

в) таблиц.

5. Какому виду связи соответствуют следующие определения — такой вид связи, при которой...

Виды связи Определения 1) функциональная, а) определенному значению определенного 2) корреляционная.

признака соответствует несколько значений другого признака, с ним взаимосвязанного;

б) любому значению изучаемого признака со ответствует строго определенное значение другого признака.

СИТУАЦИОННЫЕ ЗАДАЧИ Задача В связи с ростом ревматизма в районе А. врач провел обследова ние двух семей жителей своего участка с целью выявления носителей стрептококковой инфекции в каждой семье. Врач ЦГСЭН оценил са нитарно-гигиеническую характеристику жилищных условий этих се мей (см. табл.).

1. Определите, какой метод позволит установить корреляцию между факторным признаком и результативным.

2. Обоснуйте свой вывод.

Жилищные условия Носительство стрептококковой инфекции (на 100 обследованных) Очень плохие 12, Плохие 8, Удовлетворительные 6, Хорошие 6, Наиболее благоприятные 2, Задача В городе Н. было проведено изучение зависимости заболеваемости инфарктом миокарда по месяцам года в зависимости от среднемесяч ной температуры воздуха Месяцы Заболеваемость инфарктом миокарда Среднемесячная года по месяцам (на 10 000 жителей) температура воздуха Январь 1,6 –7, Февраль 1,23 –7, Март 1,14 –5, Апрель 1,13 –4, Май 1,12 + Июнь 1,02 +14, Июль 0,91 +18, Август 0,82 +15, Сентябрь 1,06 +9, Октябрь 1,22 +6, Ноябрь 1,33 –1, Декабрь 1,4 –7, 1. Какой из методов корреляции следует применить для уста новления связи?

2. Обоснуйте свой вывод.

Задача Между стажем работы ткачих и частотой понижения слуха у них установлена прямая корреляционная связь (rху= + 0,8). Ошибка ко эффициента корреляции составила ± 0,1.

1. Оцените коэффициент корреляции.

2. Какая дополнительная информация необходима для оценки достоверности этой связи.

Задача В научном исследовании между частотой материнской смертности и частотой внебольничного аборта установлена корреляционная зави симость.

1. Какой метод корреляции более предпочтителен для уста новления связи в данной ситуации?

2. Назовите факторные и результативные признаки.

Задача В трех районах города К. проводилось изучение заболеваемости ка риесом детей в зависимости от содержания фтора в питьевой воде.

При этом была установлена связь (rху = — 0,85).

1. Оцените силу и направление связи.

2. Можно ли утверждать, что при едином централизованном водоснабжении эта закономерность характерна для заболе ваемости кариесом детей всего города?

3. Является ли условие задачи достаточным для такого ут верждения?

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ Обязательная 1. Лисицын Ю.П. Общественное здоровье и здравоохранение: Учебник для вузов. — М.: ГЭОТАР-МЕД, 2002. — 520 с.

2. Общественное здоровье и здравоохранение: Учебник для студентов / Под ред. В.А. Миняева, Н.И.Вишнякова. — М.: Мед пресс-информ, 2002. — 528 с.

3. Медик В.А., Юрьев В.К. Курс лекций по общественному здоровью и здравоохранению. Часть I. Общественное здоровье — М.: Медицина, 2003. — 368 с.

4. Кучеренко В.З., Агарков Н.М. и др. Социальная гигиена и организа ция здравоохранения. (Учебное пособие). — М., 2000 — 432 с.

5. Тестовые задания по общественному здоровью и здравоохранению. — М.: ММА им. И.М. Сеченова, 2002.

Дополнительная Гланц С. Медико-биологическая статистика: Пер. с англ. — М.:

Практика, 1998. — С. 250–269.

Приложение Стандартные коэффициенты корреляции, которые считаются достоверными (по Л.С.Каминскому) Уровень вероятности р (%) Число степеней свободы n- 95% 98% 99% 1 0,997 0,999 0, 2 0,950 0,980 0, 3 0,878 0,934 0, 4 0,811 0,882 0, 5 0,754 0,833 0, 6 0,707 0,789 0, 7 0,666 0,750 0, 8 0,632 0,716 0, 9 0,602 0,885 0, 10 0,576 0,858 0, 11 0,553 0,634 0, 12 0,532 0,612 0, 13 0,514 0,592 0, 14 0,497 0,574 0, 15 0,482 0,558 0, 16 0,468 0,542 0, 17 0,456 0,528 0, 18 0,444 0,516 0, 19 0,433 0,503 0, 20 0,423 0,492 0, 25 0,381 0,445 0, 30 0,349 0,409 0, 4.7. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ВВЕДЕНИЕ При наличии установленной корреляционной связи между фактор ными и результативными признаками врачам нередко приходится ус танавливать, на какую величину может измениться значение одного признака при изменении другого на общепринятую или установлен ную самим исследователем единицу измерения.

Например, как изменится масса тела школьников 1 класса (дево чек или мальчиков), если рост их увеличится на 1 см. В этих целях применяется метод регрессионного анализа.

Наиболее часто метод регрессионного анализа применяется для разработки нормативных шкал и стандартов физического развития.

ЦЕЛЬ ИЗУЧЕНИЯ ТЕМЫ: на основе взаимосвязи между фактор ным и результативным признаками, выявленной методом корреляции, научиться измерять и анализировать изменения одного признака в за висимости от изменений другого при изучении общественного здоро вья и деятельности лечебно-профилактических учреждений, в том числе учреждений государственной санитарно-эпидемиологической службы.

По окончании изучения темы студент должен Уметь:

• рассчитывать коэффициент регрессии, уравнение регрессии, сигму регрессии;

• на основе вычисленных параметров графически изображать линию и шкалу регрессии и делать соответствующее заключение.

Знать:

• определение регрессии и коэффициента регрессии;

• назначение коэффициента регрессии и уравнения регрессии;

• назначение сигмы регрессии;

• данные, необходимые для расчета и графического изображения шкалы регрессии;

• практическое использование шкалы регрессии.

ЗАДАНИЯ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТА 1. Изучить материалы обязательной и рекомендуемой литературы, данного раздела учебного пособия.

2. Разобрать задачу-эталон.

3. Ответить на контрольные вопросы и тестовые задания в данном учебном пособии.

4. Решить ситуационные задачи.

5. Выполнить задание в курсовой работе, сделать соответствующие выводы.

БЛОК ИНФОРМАЦИИ 1. Определение Регрессия — это функция, позволяющая по регрессии средней величине одного признака определить среднюю величину другого признака, корреля ционно связанного с первым.

С этой целью применяется коэффициент рег рессии и целый ряд других параметров.

Например, можно рассчитать число простуд ных заболеваний в среднем при определенных значениях среднемесячной температуры возду ха в осенне-зимний период.

2. Определение Коэффициент регрессии — абсолютная величи коэффициента ре- на, на которую в среднем изменяется величина грессии одного признака при изменении другого, свя занного с ним признака, на установленную еди ницу измерения.

3. Формула Ry/x = rxy (y/x), коэффициента где Ry/x — коэффициент регрессии;

регрессии rxy — коэффициент корреляции между при знаками х и у;

(y и x) — среднеквадратические отклонения признаков х и у.

В нашем примере rxy = — 0,96 (коэффициент корреляции между изменениями среднемесяч ной температуры в осенне-зимний период — х и средним числом инфекционно-простудных заболеваний — у);

x = 4,6 (среднеквадратическое отклонение температуры воздуха в осенне-зимний период;

y = 8,65 (среднеквадратическое отклонение числа инфекционно-простудных заболеваний).

Таким образом, Ry/x = –0,96 х (4,6/8,65) = 1,8, т.е. при изменении среднемесячной темпе ратуры воздуха (х) среднее число инфекционно простудных заболеваний (у) в осенне-зимний период будет изменяться в 1,8 случаев.

4. Уравнение y = My + Ry/x (x – Mx), регрессии где: y —средняя величина признака, которую следует определять при изменении сред ней величины другого признака (x);

x — известная средняя величина другого признака;

Ry/x — коэффициент регрессии;

Mx, My — известные средние величины при знаков х и у.

Например, среднее число инфекционно-про студных заболеваний (у) можно определить без специальных измерений при любом среднем значении среднемесячной температуры возду ха (х). Так, если х = –9, Ry/x = 1,8 заболева ний, Mx = –7, My = 20 заболеваний, то y = 20+1,8 (9–7) = 20+3,6= 23,6 заболеваний.

Данное уравнение применяется в случае пря молинейной связи между двумя признаками (х и у).

Уравнение регрессии используется для постро 5. Назначение ения линии регрессии. Последняя позволяет уравнения без специальных измерений определить любую регрессии среднюю величину (у) одного признака, если меняется величина (х) другого признака.

По этим данным строится график — линия регрессии, по которой можно определить сред нее число простудных заболеваний при любом значении среднемесячной температуры в пре делах между расчетными значениями числа простудных заболеваний.

Ry/x = у, 6. Сигма регрессии 1 – rxy (формула) где Ry/x — сигма (среднеквадратическое от клонение) регрессии;

у — среднеквадратическое отклонение признака у;

rху — коэффициент корреляции между при знаками х и у.

Так, если у — среднеквадратическое откло нение числа простудных заболеваний = 8,65, а rху — коэффициент корреляции между чис лом простудных заболеваний (у) и среднеме сячной температурой воздуха в осенне-зимний период (х) равен — 0,96, то Ry/x = 8,65 1 – (–0,96)2 = = 8, 1 – 0,92 = 8,65 0,08 = = 8,65 0,28 = 2, Дает характеристику меры разнообразия ре 7. Назначение зультативного признака (у).

сигмы Например, характеризует разнообразие числа регрессии простудных заболеваний при определенном значении среднемесячной температуры возду ха в осеннне-зимний период. Так, среднее число простудных заболеваний при температу ре воздуха х1 = –6° может колебаться в преде лах от 15,78 заболеваний до 20,62 заболеваний.

При х2 = –9° среднее число простудных забо леваний может колебаться в пределах от 21, заболеваний до 26,02 заболеваний и т.д.

Сигма регрессии используется при построении шкалы регрессии, которая отображает откло нение величин результативного признака от среднего его значения, отложенного на линии регрессии.

а) коэффициент регрессии — Ry/x ;

8. Данные, б) уравнение регрессии — y = My + Ry/x (x – необходимые Mx);

для расчета в) сигма регрессии — Ry/x.

и графического изображения шкалы регрессии.

а) определить коэффициент регрессии по 9. Последователь формуле (см. п. 3 блока информации).

ность расчетов Например, следует определить, насколько и графического в среднем будет меняться масса тела (в опреде изображения ленном возрасте в зависимости от пола), если шкалы средний рост изменится на 1 см.

регрессии б) по формуле уравнения регрессии (см. п. блока информации) определить, какой будет в среднем, например, масса тела (у1, у2, у3 * (для определенного значения роста (х1, х2, х3).

При этом средние значения массы тела и роста (Mx, и My) для определенного возрас та и пола известны.

в) вычислить сигму регрессии, зная соответст вующие величины у и rху и подставляя их значения в формулу (см. п. 6 блока инфор мации).

г) на основании известных значений х1, х2, х и соответствующих им средних значений у1, у2, у3, а также наименьших (у — Ry/x) и наибольших (у + Ry/x) значений (у) построить шкалу регрессии.

Для графического изображения шкалы рег рессии на графике сначала отмечаются значе ния х1, х2, х3 (ось ординат), т.е. строится линия регрессии, например, зависимости массы тела (у) от роста (х).

Затем в соответствующих точках у1, у2, у отмечаются числовые значения сигмы регрес сии, т.е. на графике находят наименьшее и наибольшее значения у1, у2, у3.

Разрабатываются нормативные шкалы 10. Практическое ис и стандарты, в частности, по физическому пользование развитию. По стандартной шкале можно дать шкалы индивидуальную оценку развития детей регрессии и подростков.

При этом физическое развитие оценивает ся как гармоничное, если, например, при оп ределенном росте масса тела ребенка нахо дится в пределах одной сигмы регрессии к средней расчетной единице массы тела — (у) для данного роста (х) (у ± 1 Ry/x).

* Величину “у” следует рассчитывать не менее чем для трех известных зна чений “х”.

Физическое развитие считается дисгармонич ным по массе тела, если масса тела ребенка для определенного роста находится в пределах вто рой сигмы регрессии (у ± 2 Ry/x).

Физическое развитие будет резко дисгармо ничным как за счет избыточной, так и за счет недостаточной массы тела, если масса тела для определенного роста находится в пределах тре тьей сигмы регрессии (у ± 3 Ry/x).

ЗАДАЧА-ЭТАЛОН По результатам статистического исследования физического разви тия мальчиков 5 лет известно, что их средний рост (х) равен 109 см, а средняя масса тела (у) равна 19 кг. Коэффициент корреляции между ростом и массой тела составляет + 0,9, средние квадратические откло нения представлены в таблице.

Требуется:

1) рассчитать коэффициент регрессии;

2) по уравнению регрессии определить, какой будет ожидаемая масса тела мальчиков 5 лет при росте, равном х1 = 100 см, х2 = 110 см, х3= 120 см;

3) рассчитать сигму регрессии, построить шкалу регрессии и предста вить результаты ее решения в графическом виде;

4) сделать соответствующие выводы.

Условие задачи и результаты ее решения представлены в сводной таблице. Этапы расчетов представлены в табл. 37.

Таблица Результаты решения задачи уравнение сигма шкала регрессии Условия задачи регрессии рег- (ожидаемая масса рессии тела, кг) М rху Ry/x x, см y, кг Ry/x у — у + Ry/x Ry/x 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Рост, см 109 ± 4,4 +0,9 0,16 100 17,56 ± 0,35 17,21 17, (х) Масса 19 ±0,8 110 19,16 18,81 19, тела, кг 120 20,76 20,41 21, (у) ЭТАПЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ 1. Коэффициент регрессии:

Ry/x = rxy х (y/x) = +0,9 (0,8/4,4) = 0,16 кг/см.

Таким образом, при увеличении роста мальчиков 5 лет на 1 м масса тела увеличивается на 0,16 кг.

2. Уравнение регрессии:

y = My + Ry/x (x – Mx) х1 = 100 см х2 = 110 см х3 = 120 см у1 = 19 + 0,16 (100 – 109) = 17,56 кг у2 = 19 + 0,16 (110 – 109) = 19,16 кг у3 = 19 + 0,16 (120 – 109) = 20,76 кг 3. Сигма регрессии:

Ry/x = у 1 – rxy2 ;

Ry/x = 0,8 1 – 0,92 = ±0,35 кг 4. Шкала регрессии:

Рост, см Среднее значение Наименьшее Наибольшее массы тела, кг значение значение массы тела, кг массы тела, кг х y у — Ry/x у + Ry/x 100 17,56 17,21 17, 110 19,16 18,81 19, 120 20,76 20,41 21, 5. Графическое изображение регрессии:

17, 21, 19, 19, 17, 20, 18, 17,21 20, Рост в см 12 Шкала регрессии массы тела по росту 5-летних мальчиков Вывод: таким образом, шкала регрессии в пределах расчетных ве личин массы тела позволяет определить ее при любом другом значе нии роста или оценить индивидуальное развитие ребенка. Для этого следует восстановить перпендикуляр к линии регрессии.

Масса тела в кг КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ И ЗАДАНИЯ 1. Дайте определение «регрессии». В чем сущность метода регрессии?

2. Дайте определение коэффициента регрессии.

3. Какие данные нужно иметь, чтобы рассчитать коэффициент рег рессии?

4. Какой можно сделать вывод, если коэффициент регрессии веса по росту равен 0,26 кг/см?

5. Для чего используется формула уравнения регрессии?

6. Для какой цели нужно рассчитать сигму регрессии?

7. Как построить и использовать шкалу регрессии физического разви тия?

ТЕСТОВЫЕ ЗАДАНИЯ Выберите один или несколько правильных ответов 1. Укажите правильное определение регрессии (дополните фразу).

Регрессия — это функция, позволяющая...

а) по величине одного коррелируемого (связанного) признака оп ределить среднюю величину другого признака;

б) по средней величине одного признака определить среднюю ве личину другого признака, корреляционно связанного с первым;

в) определить, как количественно меняется одна величина при из менении другой, корреляционно связанной с ней, на единицу измерения.

2. Какая из нижеперечисленных величин применяется для определения размера одного признака при изменении другого на единицу измерения?

а) среднеквадратическое отклонение;

б) коэффициент корреляции;

в) коэффициент регрессии;

г) коэффициент вариации.

3. При изучении физического развития 5-летних девочек определена расчетным путем зависимость массы тела от роста (при росте 80, и 90 см).

Без специальных измерений массы тела можно определить ее ве личину при любом другом значении роста в границах от 80 до 90 см.

С этой целью применяется:

а) коэффициент регрессии;

б) уравнение регрессии (линия регрессии);

в) шкала регрессии.

4. С помощью коэффициента регрессии можно определить:

а) без специальных измерений среднюю величину одного призна ка, зная среднюю величину другого;

б) абсолютную величину, на которую в среднем изменяется при знак при изменении другого признака на единицу;

в) как количественно меняются величины одного признака по ме ре изменения величин другого признака.

5. Индивидуальная оценка физического развития детей и подростков проводится по:

а) линии регрессии;

б) шкале регрессии;

в) сигмам регрессии.

СИТУАЦИОННЫЕ ЗАДАЧИ Задача При изучении физического развития 7-летних мальчиков опреде лена зависимость массы тела от роста (rху = + 0,7).

1. Какой параметр необходимо рассчитать для того, чтобы мож но было без специальных измерений массы тела определить, как будет меняться вес при изменении роста ребенка на 1 см.

2. Можно ли на основании имеющейся в условии задачи ин формации и названного вами параметра построить шкалу регрессии?

Задача В воздухе рабочей зоны одного из цехов предприятия при неисправ ной вентиляции среднее содержание пыли составляет 12 мг/м3. Заболе ваемость болезнями органов дыхания рабочих возросла (r = + 0,7).

ху 1. С помощью какого параметра можно определить, как будет меняться число заболеваний при увеличении количества пыли в воздухе рабочей зоны на 1 мг/м3?

2. Достаточно ли тогда будет данных условия задачи для пост роения уравнения регрессии?

Задача В детском саду города Н. проводилось изучение физического раз вития детей старшего дошкольного возраста. При этом индивидуаль ные параметры роста и вес детей сильно различались.

1. С помощью какой методики врач оценивает индивидуаль ное развитие ребенка?

2. Какая величина позволяет конкретно оценивать гармонич ность физического развития каждого ребенка?

Задача При изучении распространенности гипертонической болезни у лиц в возрасте 40—49 лет был определен коэффициент регрессии, равный 3.

1. Что означает коэффициент регрессии?

2. Какова цель его практического применения в данном случае?

Задача При проведении профилактических осмотров врач установил уве личение частоты сердечных сокращений студентов в зависимости от длительности нагрузки (r ху = + 0,85).

1. Достаточно ли этого параметра для индивидуальной оценки частоты сердечных сокращений любого студента, пришед шего на прием, в зависимости от дневной нагрузки?

2. Обоснуйте свой вывод.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ Обязательная 1. Лисицын Ю.П. Общественное здоровье и здравоохранение: Учебник для вузов. — М.: ГЭОТАР-МЕД, 2002. — 520 с.

2. Общественное здоровье и здравоохранение: Учебник для студентов / Под ред. В.А. Миняева, Н.И. Вишнякова. — М.: Мед пресс-информ, 2002. — 528 С.

3. Медик В.А., Юрьев В.К. Курс лекций по общественному здоровью и здравоохранению. Часть I. Общественное здоровье — М.: Медицина, 2003. — 368 с.

4. Кучеренко В.З., Агарков Н.М. и др. Социальная гигиена и организа ция здравоохранения. (Учебное пособие). — М., 2000 — 432 с.

5. Тестовые задания по общественному здоровью и здравоохранению. — М.: ММА им. И.М. Сеченова, 2002.

Дополнительная Гланц С. Медико-биологическая статистика: Пер. с англ. — М.: Практика, 1998. — С. 225–250.

4.8. ДИНАМИЧЕСКИЕ РЯДЫ ВВЕДЕНИЕ В практической и научно-практической деятельности врачу нередко приходится анализировать происходящие во времени изменения в со стоянии здоровья отдельных групп населения, в деятельности медицин ских учреждений, в экспериментальных исследованиях. Выявление основной тенденции изучаемого явления вне влияния «случайных» факторов позволяет определять закономерности изменений явления и на этой основе осуществлять прогнозирование.

ЦЕЛЬ ИЗУЧЕНИЯ ТЕМЫ: на основании анализа уровней дина мического ряда уметь делать выводы о закономерностях и тенденциях в состоянии здоровья населения и деятельности лечебно-профилакти ческих учреждений, в том числе ЦГСЭН.

По окончании изучения данной темы студент должен Уметь:

• выравнивать динамический ряд или преобразовывать его;

• представлять графически выровненный или преобразованный ряд;

• проводить анализ динамического ряда на основе расчета основных показателей;

• делать заключение о закономерностях изменений в изучаемом яв лении или признаке.

Знать:

• определение динамического ряда;

• типы рядов;

• условия составления динамического ряда;

• методы преобразования и выравнивания динамических рядов.

ЗАДАНИЯ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТА 1. Изучить материалы обязательной и рекомендуемой литературы, данного раздела учебного пособия.

2. Разобрать задачу-эталон.

3. Ответить на контрольные вопросы и тестовые задания в данном учебном пособии.

4. Решить ситуационные задачи.

5. Выполнить задание в курсовой работе, сделать соответствующие выводы.

БЛОК ИНФОРМАЦИИ Определение Динамический ряд — ряд однородных величин, ха рактеризующих изменения явления во времени.

Для характеристики состояния здоровья населе Область ния в целом или отдельных его групп, а также применения деятельности учреждений здравоохранения и изменения их во времени.

Числа (уровни) Динамические ряды могут быть представлены динамического только однородными величинами: абсолютны ряда ми, относительными или средними.

Типы динамичес- Моментный ряд — характеризует изменение раз ких рядов меров явления на определенную дату (момент).

Интервальный ряд — характеризует изменения размеров явления за определенный период (интервал времени). Применяется в случае не обходимости анализа процесса в различные дробные периоды.

Приемы Преобразование ряда — применяется для боль для установления шей наглядности изменений изучаемых явле тенденций ний (см. тему “Относительные величины”, показатель наглядности). Одно число ряда при нимается за 1, чаще всего за 100 или 1000, и по отношению к данному числу ряда рассчитыва ются остальные.

Выравнивание ряда — применяется при скачко образных изменениях (колебаниях) уровней ря да. Цель выравнивания — устранить влияние случайных факторов и выявить тенденцию из менений явлений или признаков, а в дальней шем, применяя соответствующие методы анали за, установить закономерности этих изменений.

Способами выравнивания динамического ряда Способы являются: укрупнение периодов, расчет группо выравнивания ди вой средней, расчет скользящей средней, метод намического ряда наименьших квадратов.

1. Укрупнение периодов — применяется, когда явление в интервальном ряду выражено в абсолютных величинах, уровни которых суммиру ются по более крупным периодам. Применение возможно при кратном числе периодов 2. Вычисление групповой средней — применяется, когда уровни ряда вы ражены в абсолютных, средних или относительных величинах, ко торые суммируются, а затем делятся на число слагаемых. Способ применяется при кратном числе периодов.

3. Расчет скользящей средней — применяется, когда явление выражено в абсолютных, средних или относительных величинах. Каждый уровень заменяется на среднюю величину (из данного уровня и двух соседних с ним). Данный метод применяется, когда не требуется особой точности, когда имеется достаточно длинный ряд и можно пренебречь потерей двух значений ряда;

в случаях, когда изучается развитие явления под влиянием одного или двух факторов.

4. Метод наименьших квадратов применяется для более точной количественной оценки динамики изучаемого явления. Этим спосо бом получаются такие выровненные значения уровней ряда, квадра ты отклонения которых от истинных (эмпирических) показателей дают наименьшую сумму.

Наиболее простой и часто встречающейся в практике является ли нейная зависимость, описываемая уравнением:

Ух = а + вХ, либо Утеоретич. = Усреднее + вХ, где Ух — теоретические (расчетные) уровни ряда за каждый период;

а — среднеарифметический показатель уровня ряда, рассчитыва ется по формуле а = Уфакт./n;

в — прямой коэффициент, показывающий различие между теоре тическими уровнями ряда за смежные периоды, определяется путем расчета по формуле:

в = (Х Уфакт.)/Х2, где n — число уровней динамического ряда;

Х — временные точки, натуральные числа, проставляемые от се редины (центра) ряда в оба конца.

При наличии нечетного ряда уровень, занимающий срединное поло жение, принимается за 0. Например, при 9 уровнях ряда: –4, –3, –2, –1, 0, +1, +2, +3, +4.

При четном числе уровней ряда две величины, занимающие сре динное положение, обозначаются через –1 и +1, а все остальные — через 2 интервала. Например, при 6 уровнях ряда: –5, –3, –1, +1, +3, +5.

Расчеты проводят в следующей последовательности.

1. Представляют фактические уровни динамического ряда (Уф) (см. табл. решения задачи).

2. Суммируют фактические уровни ряда и получают сумму Уфакт.

3. Находят условные (теоретические) временные точки ряда Х, чтобы их сумма (Х2) была равна 0.

4. Возводят теоретические временные точки в квадрат и суммируют их, получая Х2.

5. Рассчитывают произведение Х на У и суммируют, получая ХУ.

6. Рассчитывают параметры прямой:

а = Уфакт. /n в =(Х Уфакт.)/Х 7. Подставляя последовательно в уравнение Ух = а + вХ значения Х, находят выровненные уровни УХ.

Для углубленного изучения процессов во времени рассчитывают показатели динамического ряда.

1. Для характеристики скорости изменения процесса применяются та кие показатели, как абсолютный прирост (убыль), темп прироста (убыли).

• Абсолютный прирост (убыль) характеризует скорость изменения процесса (абсолютную величину прироста/убыли в единицу вре мени). Абсолютный прирост рассчитывается как разность между данным уровнем и предыдущим;

обозначается знаком «+», ха рактеризуя прирост, или знаком «–», характеризуя убыль.

• Темп прироста (убыли) характеризует величину прироста (убыли) в относительных показателях в % и определяется как процент ное отношение абсолютного прироста (убыли) к предыдущему уровню ряда;

обозначается знаком «+» (прирост) или знаком «–» (убыль).

2. Для характеристики изменения процесса одного периода по отноше нию к предыдущему периоду применяется такой показатель, как темп роста (снижения);

рассчитывается как процентное отношение по следующего (уровня) к предыдущему.

3. При сравнении динамических рядов с разными исходными уровнями (например, средними, интенсивными, абсолютными) используется показатель — значение 1% прироста (убыли);

рассчитывается как отношение абсолютного прироста к темпу прироста за каждый пе риод.

4. Для обобщенной количественной оценки тенденций динамического ря да используется показатель, именуемый средним темпом прироста (снижения) «Т пр.сн.», выраженный в %. При его расчете для боль шинства рядов можно использовать следующую формулу:

B K Т = 100, пр.сн.

A где К = 1 при нечетном числе уровней ряда;

К = 2 при четном числе уровней ряда;

А и В — показатели линейной зависимости, используемые при выравнивании ряда методом наименьших квадратов.

ЗАДАЧА-ЭТАЛОН Условие задачи: в Н-ском районе изучена заболеваемость населения ветряной оспой за 10 лет (см. табл. 38).

Таблица Заболеваемость населения Н-ского района ветряной оспой за 10 лет (на 10 000 населения) Годы 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 Показатель 3,5 4,9 3,6 5,7 6,5 5,5 8,1 7,2 5,0 7, Задание: на основании данного динамического ряда требуется:

1. Выровнять ряд по способу наименьших квадратов;

2. Рассчитать показатели динамического ряда (абсолютный прирост, темп прироста, средний темп прироста, значение 1% прироста);

3. Изобразить ряд графически;

4. Сделать выводы о динамике явления по выровненным уровням;

5. Охарактеризовать скорость изменения явлений.

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ Выравнивание по способу Показатели динамического наименьших квадратов ряда Годы 1990 3,5 –9 81 –31,5 4,119 — — 1991 4,9 –7 49 –34,3 4,477 +0,358 8, 1992 3,6 –5 25 –18 4,835 7, 1993 5,7 –3 9 –17 5,193 7, Т пр.сн. = 1994 6,5 –1 1 –6,5 5,551 6, + 0, (ВК/А) = 1995 5,5 +1 1 +5,5 5,909 6,44 6, = (0, /5,73) 100 = = 0, 1996 8,1 +3 9 +24,3 6,267 6, 6,24% 1997 7,2 +5 25 +36,0 6,625 5, 1998 5,0 +7 49 +35 6,983 5, 1999 7,3 +9 81 +65,7 7,341 5, n=10 Уф. = 0 Х2 = ХУ = Ух = = 57,3 = 330 =59,1 =57, ф х У факт. уровни Х времен. точки Х ХУ У выравнен.

уровни абс. прирост темп прироста в % средний темп прироста значение 1% прироста А = Уф./n = 57,3/10 = 5,73 УХ 90 = 5,73 + 0,179 (–9) = 4, в = (Х Уфакт.)/Х2 = УХ = 5,73 + 0,179 (–7) = 4, = 59,1/330 = 0, УХ 92 = 5,73 + 0,179 (–5) = 4, Темп прироста для 1990 г. = (0,358/4,119) 100 = 8,69% Темп прироста для 1991 г. = (0,358/4,477) 100 = 7,99% Темп прироста для 1992 г. = (0,358/4,835) 100 = 7,4% Средний темп прироста = (0,179 2/5,73) 100 = 6,24% Абсолютный прирост = 4,477 — 4,119 = + 0, Значение 1% прироста = + 0,358/6,24 = 0, Уфакт. фактические уровни ряда выровненные уровни ряда 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Годы Рис. 1. Заболеваемость населения Н-ского района ветряной оспой за 10 лет (на 10 000 населения) Выводы: заболеваемость населения Н-ского района ветряной оспой за 10 лет неравномерна. Скорость изменений показателей заболеваемо сти различна, наибольший темп прироста отмечается в 1991 г. При вы равнивании показателей динамического ряда отмечается тенденция к увеличению уровней заболеваемости, в среднем на 6,24% ежегодно.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ И ЗАДАНИЯ 1. Дайте определение динамического ряда.

2. Какие вы знаете типы динамических рядов?

3. Что такое преобразование динамического ряда?

4. Какие вы знаете методы выравнивания динамического ряда?

5. Какой из методов выравнивания является более точным?

6. Какие показатели свидетельствуют о скорости изменений уровней динамического ряда?

ТЕСТОВЫЕ ЗАДАНИЯ Выберите один или несколько правильных ответов 1. Динамический ряд — это:

а) значения количественного признака (варианты), расположен ные в определенном порядке и отличающиеся друг от друга по своему значению;

б) ряд, состоящий из однородных сопоставимых значений призна ка, характеризующих изменение какого-либо явления (процес са) во времени;

в) атрибутивные значения признака, характеризующие качествен ное состояние явления в динамике.

2. Динамический ряд может быть представлен:

а) абсолютными величинами;

б) средними величинами;

в) относительными величинами.

3. Способы выравнивания динамического ряда:

а) укрупнение интервалов;

б) расчет групповой средней;

в) вычисление скользящей величины;

г) метод наименьших квадратов.

4. Основными показателями скорости изменений явления в динамическом ряду являются:

а) темп роста;

б) абсолютный прирост;

в) темп прироста;

г) значение 1% прироста;

д) средний темп прироста.

5. При сравнении нескольких динамических рядов с разными исходными уровнями необходимо рассчитывать показатель динамического ряда:

а) темп роста;

б) абсолютный прирост;

в) темп прироста;

г) значение 1% прироста;

д) средний темп прироста.

6. С какой целью должно проводиться выравнивание динамического ряда:

а) для выявления частоты распространения явлений или событий;

б) для установления тенденций при изучении явлений и процессов;

в) для доказательства влияния факторов;

г) для определения скорости изменения процесса?

7. Преобразование динамического ряда — это действия, необходимые:

а) для установления тенденций за каждый период времени;

б) для установления тенденций по отношению к одному периоду, принятому за единицу (100%);

в) для установления закономерностей динамики процесса;

г) для выявления влияния факторов.

СИТУАЦИОННЫЕ ЗАДАЧИ Задача При анализе ежемесячной заболеваемости скарлатиной детей в возрасте до 7 лет в городе Н. в изучаемом году были получены сле дующие показатели динамического ряда: абсолютный прирост = + 0,5, темп прироста = +8,0%;

темп роста = 108%.

1. По каким из представленных показателей можно судить о скорости изменения заболеваемости во времени?

2. Достаточно ли представленных в условии задачи данных для вашего заключения?

Задача За последние 10 лет перестройки наряду с высокой текучестью ка дров в практическом здравоохранении отмечается увеличение выпус ка врачей из медицинских вузов № 1 и № 2. Показатели динамичес кого ряда первого вуза составили: абсолютный прирост = 30 человек, темп прироста = +8%, значение 1% роста = 3,75. Показатели динами ческого ряда второго вуза соответственно составили: 50 человек, + 10%, значение 1% роста = 5.

1. Какой из вузов лучше выполняет установки Министерства здравоохранения по увеличению численности выпуска вра чей? Каким показателем при этом заключении вы восполь зовались?

Задача В условиях реформирования здравоохранения в районах А. и Б.

было проведено сокращение коечного фонда с увеличением при этом объема внебольничной помощи. 1% снижения (убыли) в районе А. со ставил 2 койки, в районе Б. — 3 койки, а темп снижения (убыли) со ответственно — 5% и 8%.

1. В каком из районов сокращение коечного фонда идет быс трее? На основании какого показателя вы сделали этот вы вод?

2. Какие из представленных показателей позволяют сравни вать процесс сокращения коечного фонда в 2 районах?

Задача В городе Н. численность населения за последние 5 лет составляла в динамике 100 000 человек, 90 000, 80 000, 70 000 и 60 000 человек.

Обеспеченность врачами за этот же период составила, соответственно, 25, 23, 24, 18 и 20 на 10 000 населения.

1. Являются ли исходные данные основой для составления ди намического ряда и его последующего анализа?

2. Обоснуйте ваш вывод и дайте определение динамического ряда.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Лисицын Ю.П. Общественное здоровье и здравоохранение: Учебник для вузов. — М.: ГЭОТАР-МЕД, 2002. — 520 с.

2. Общественное здоровье и здравоохранение: Учебник для студентов / Под ред. В.А. Миняева, Н.И. Вишнякова. — М.: Мед пресс-информ, 2002. — 528 С.

3. Медик В.А., Юрьев В.К. Курс лекций по общественному здоровью и здравоохранению. Часть I. Общественное здоровье — М.: Медицина, 2003. — 368 с.

4. Кучеренко В.З., Агарков Н.М. и др. Социальная гигиена и организа ция здравоохранения. (Учебное пособие). — М., 2000 — 432 с.

5. Тестовые задания по общественному здоровью и здравоохранению. — М.: ММА им. ИМ. Сеченова, 2002.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ На этапе додипломного образования выпускника медицинского вуза формируется его клиническое и организационное мышление, по этому багаж умений и знаний, приобретенных врачом в течение всех лет обучения, является базой подготовки его по будущим специально стям в интернатуре, ординатуре, аспирантуре.

Преподавание методов статистического анализа является основой аналитического мышления врача с целью выработки подходов к профессиональной деятельности с точки зрения доказательной ме дицины, а преподавание их при изучении общественного здоровья и здравоохранения позволяет это мышление формировать с целью анализа деятельности врача и среднего медицинского работника и учреждений здравоохранения как на индивидуальном, так и на груп повом и популяционном уровнях.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ, ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ПРИ СОСТАВЛЕНИИ ПОСОБИЯ 1. Кучеренко В.З., Агарков Н.М. и др. Социальная гигиена и организа ция здравоохранения: Учебное пособие. — М., 2000 — 432 с.

2. Лисицын Ю.П. Общественное здоровье и здравоохранение. Учебник для вузов. — М.: ГЭОТАР-МЕД, 2002. — 520 с.

3. Общественное здоровье и здравоохранение Учебник для студентов / Под ред. Миняева, Н.И.Вишнякова. — М.: Мед пресс-информ, 2002. — 528 с.

4. Медик В.А., Юрьев, В.К. Курс лекций по общественному здоровью и здравоохранению. Часть I. Общественное здоровье — М: Медици на, 2003. — 368 с.

5. Социальная медицина и организация здравоохранения. (Учебное руководство) под редакцией академика РАМН Ю.П. Лисицына — Казань, 1998. — 698 с.

6. Социальная медицина и организация здравоохранения (Руковод ство в 2 томах). В.А. Миняев, Н.И. Вишняков и др. СПб., 1998.

7. Социальная гигиена и организация здравоохранения (учебник).

Под редакцией А.Ф. Серенко и В.В. Ермакова. — М.: — Медици на, 1984.

8. Основы статистического анализа в медицине: Учебное пособие/ В.И. Чернов, И.Э. Есауленко, С.Н. Семенов, Н.П. Сереженко. — Воронеж, 2003. — 113 с.

9. Становление и развитие социальной медицины, организации и экономики здравоохранения в России / Под ред. В.З. Кучеренко, В.В. Гришина и др. — М.: Федеральный фонд ОМС, 1997. — 160 с.

10.Статистические методы и вычислительная техника в социально-ги гиенических исследованиях. / Под ред. проф. Е.Н.Шигана. — М., ЦОЛИУВ, 1977.

11.Санитарная статистика. Часть 1. Методика статистического иссле дования. Учебное пособие / Под ред. проф. И.С. Случанко. — М.:

ЦОЛИУВ. 1981. — 116 с.

12.Архипова Г.П., Лаврова И.Г. и Трошина И.М. Некоторые современные методы статистического анализа в медицине. Учебное пособие. — М.: 1 МОЛМИ им. И.М. Сеченова. — 1971. — 76 с.

13.Учебно-методические материалы, подготовленные преподавателя ми кафедры общественного здоровья и здравоохранения с курсом экономики ММА им. И.М. Сеченова (ранее кафедры социальной гигиены и организации здравоохранения) за период 1982–2004 гг.

14.Гундаров И.А. Пробуждение: пути преодоления демографической катастрофы в России. — М., 2001. — 352 с.

15.Руководство по социальной гигиене и организации здравоохране ния (в 2 томах) / Под ред. Ю.П. Лисицына. — М.: Медицина, 1987.

16.Гланц С. Медико-биологическая статистика: Пер. с англ. — М.:

Практика, 1998. — 459 с.

17. Петри А., Сэбин К. Наглядная статистика в медицине / Пер. с англ.

В.П. Леонова — М.: ГЭОТАР-МЕД, 2003. — 144 с.

Pages:     | 1 | 2 ||



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.