Содержание
- 2. Литература 1. Санитарная статистика. Авторы: А.М.Мерков; Л.Е. Поляков. Изд-во «Медицина».— Ленинград.— 1974 г. 2. Руководство по
- 3. Литература(продолжение) 4. Медицинская статистика понятным языком. Авторы: А. Банержи перевод с английского под редакции В.П. Леонова.
- 4. Слово «статистика» происходит от латинского слова «status» - состояние, положение. Впервые это слово в середине XVIII
- 5. Статистика - общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественными
- 6. Медицинская статистика (ст.97фз 323). Медицинская статистика - отрасль статистики включающая в себя статистические данные о медицине
- 7. Медицинская статистика(продолжение) Порядок осуществления статистического наблюдения в сфере здравоохранения, формы статистического учета и отчетности в сфере
- 8. Как каждая наука, статистика имеет свой предмет исследования – это массовые явления и процессы общественной жизни,
- 9. Требования, предъявляемые к статистическим данным, можно сформулировать в следующих положениях: 1) Достоверность и точность материалов. 2)
- 10. Разделы медицинской статистики: Теория медицинской статистики Статистика общественного здоровья Статистика здравоохранения Теория медицинской статистики изучает теоретические
- 11. Задачи медицинской (санитарной) статистики: 1.Выявление особенностей состояния здоровья населения и факторов, его определяющих. 2.Изучение данных о
- 12. В статистике объектом наблюдения или статистической совокупностью является группа относительно однородных элементов (единиц ) взятых вместе
- 13. Различают два вида совокупности: Генеральная совокупность - состоит из всех единиц, которые могут быть к ней
- 14. Под единицей статистического наблюдения понимается каждый первичный элемент, статистической совокупности. Число единиц наблюдения в статистической совокупности
- 15. Учетные признаки единиц наблюдения: По характеру - качественные (атрибутивные) и количественные. По роли в совокупности -
- 16. Выборочная совокупность должна быть репрезентативна по количеству и качеству по отношению к генеральной совокупности. Репрезентативность -
- 17. К выборочному методу обращаются в тех случаях, когда необходимо провести углубленное исследование, соблюдая экономию сил, средств,
- 18. Случайный отбор характерен тем, что все единицы генеральной совокупности имеют равные возможности попасть в выборку (по
- 19. Типологический отбор (типичная выборка) позволяет производить выбор единиц наблюдения из типичных групп всей генеральной совокупности. Для
- 20. Серийный отбор предусматривает выбор из генеральной совокупности не отдельных единиц, а выбор серий. Для этой цели
- 21. Парно-сопряженный отбор или метод уравновешивания при формировании выборочной совокупности предусматривает максимальное сходство единиц наблюдения в обеих
- 22. Организация статистического исследования Цель исследования должна быть актуальной для медицинской науки или практики здравоохранения (зачем проводятся
- 23. Этапы статистического исследования: 1.Составление плана и программы исследования (подготовительная работа); 2.Статистическое наблюдение (сбор материала); 3.Статистическая разработка
- 24. 1 ЭТАП. План статистического исследования включает в себя: 1.Определение места, где будет проводиться исследование; 2.Определение времени
- 25. Программа статистического исследования предусматривает решение следующих вопросов: 1. Составление программы сбора материала (выбор учетного документа с
- 26. II этап. Сбор статистического материала (статистическое наблюдение) Этот этап предусматривает непосредственное осуществление программы наблюдения, т.е. регистрацию
- 27. Способы статистического наблюдения (сбора первичной информации) В практической деятельности того или иного учреждения здравоохранения могут применяться
- 28. Непосредственное наблюдение предполагает непосредственную регистрацию информации ручным способом, в натуре либо с помощью технических средств (измерение
- 29. Выкопировка данных предполагает использование в виде источников информации различных документов (истории болезни, карты амбулаторного больного и
- 30. Опрос как источник получения массовой статистической информации в практике деятельности учреждений здравоохранения и образования используется довольно
- 31. Следует помнить, что, несмотря на кажущуюся простоту, получение репрезентативных (представительных) данных путем очного или заочного опроса
- 32. По времени наблюдение может быть текущим или единовременным. Текущее (непрерывное) наблюдение предусматривает регистрацию данных по мере
- 33. Единовременное (прерывное) наблюдение предусматривает регистрацию данных в один момент времени, так называемый критический момент наблюдения. Примером,
- 34. В здравоохранении по данным моментного наблюдения : учитываются численность персонала (на конец года), состояние основных фондов
- 35. III этап. Обработка собранного материала Обработку начинают с проверки собранного материала на полноту и правильность заполнения
- 36. Статистическая классификация и принципы группировки данных Группировка данных — сводка и группировка статистических данных — является
- 37. Группировка информации в здравоохранении облегчается заданными в стандартных формах классификациями диагнозов, границами возрастно-половых и др. отчетных
- 38. В национальной статистике выделяют следующие возрастно-половые группы (в границах точного возраста): дети до 3 лет. Эта
- 39. дети и подростки школьного возраста от 7 до 13 лет (учатся только в школе) и 13-16
- 40. Иногда для группировки по возрасту используют одногодичные (чаще для детей) и 5-годичные (для взрослых) интервалы, реже
- 41. Группировка данных по своей сути представляет процесс классификации, т. е. установление принадлежности явлений и объектов к
- 42. К числу группировок следует отнести официальную группировку лиц, состоящих под диспансерным наблюдением, утвержденную приказом Минздравсоцразвития России
- 43. I группа — здоровые лица; II группа — здоровые лица, но имеющие факторы риска; группа —
- 44. В статистике различают типологическую группировку (по качественным или атрибутивным признакам) и вариационную (по количественным признакам). Группировки
- 45. Группировка по качественному признаку (атрибутивному) – это разделение совокупности единиц на группы по признаку, варианты которого
- 46. Качественные признаки могут иметь цифровое выражение, например, 1-я, 2-я или 3-я группы диспансерного наблюдения, коды заболеваний
- 47. Количественные признаки служат основой для вычисления производных величин: среднее число пациентов, приходящихся на 1 ч амбулаторного
- 48. В целом следует помнить, что перевод количественных признаков в качественные — возможен. Обратный перевод качественных признаков
- 49. Среди количественных признаков выделяют непрерывные и прерывные (дискретные) признаки (величины). Прерывные, или дискретные, признаки являются результатом
- 50. Методом группировки можно осуществить: а) изучение типов явлений; б) изучение структуры и структурных сдвигов; в) изучение
- 51. Структурная группировка выявляет состав, структуру изучаемой совокупности как по качественному, так и по количественному признаку (возрастной,
- 52. Сводка в таблицы Статистической таблицей называют расположенные по определенной системе ряды чисел. В статистической таблице различают
- 53. Макет простой таблицы. Состав больных в стационаре
- 54. Макет групповой таблицы. Состав больных в стационаре по полу и возрасту
- 55. Макет комбинационной таблицы. Состав больных в стационаре по полу и возрасту
- 56. IV этап. Анализ статистического материала Включает в себя вычисление показателей (относительных величин и средних), их сравнение,
- 57. Для статистического анализа используются: 1. Абсолютные величины; 2. Относительные величины; 3. Средние величины.
- 58. Абсолютные величины используют при характеристике общей численности совокупности (численность населения, общее число врачей в стране и
- 59. Для углубленного анализа изучаемого явления необходимо использовать производные абсолютных чисел - относительные величины. Относительные величины (относительные
- 60. Экстенсивные показатели характеризуют распределение целого на составляющие его части по их удельному весу, т.е. раскрывают внутреннюю
- 61. Экстенсивные показатели определяют роль и значение отдельных частей совокупности, т.е. дают качественную характеристику изучаемого явления, однако
- 62. При вычислении экстенсивных показателей мы имеем дело только с одной статистической совокупностью (только с больными или
- 63. Характерной чертой экстенсивных коэффициентов является их взаимосвязанность, вызывающая определенный автоматизм сдвигов, т.к. их сумма всегда составляет
- 64. Интенсивные коэффициенты - характеризуют силу, частоту (степень интенсивности, уровень) распространения явления в среде, в которой оно
- 65. Интенсивные показатели используют при изучении частоты встречаемости или развития явления в той среде, которая продуцирует его.
- 66. Выбор числового основания (100;1000;10000… и т.д.) зависит от распространенности явления - чем реже встречается изучаемое явление,
- 67. Примеры применения интенсивных коэффициентов: - определение уровня, частоты, распространенности того или иного явления; - сравнение ряда
- 68. Стандартизованные коэффициенты (это условные, гипотетические величины. Не отражают истинных размеров явления.) При изучении общественного здоровья и
- 69. Показатели наглядности применяют для изучения изменений, происходящих с тем или иным явлением во времени, а также
- 70. Показатели наглядности указывают, на сколько процентов или во сколько раз одна из сравниваемых величин больше (меньше)
- 71. Показатели соотношения характеризуют численное соотношение двух, не связанных между собой совокупностей, сопоставляемых только логически по их
- 72. ПС = абсолютный размер явления х 10000 абсолютный размер среды, не связанной с явлением. Показатель соотношения
- 73. Динамические ряды Динамический ряд - это ряд однородных статистических величин, показывающих изменение явления во времени. Динамический
- 74. Динамические ряды в зависимости от сроков, которые они отражают, делятся на: моментные и интервальные. Моментный ряд
- 75. 1) Абсолютный прирост или убыль (абсолютный размер разности уровней) - разность между последующим и предыдущим уровнем
- 76. Средние величины Средние величины представляют собой второй тип производных величин, находящих широкое применение в медицинской статистике.
- 77. В медицине средние величины могут использоваться для характеристики физического развития, основных антропометрических признаков (морфологических и функциональных:
- 78. И статистические коэффициенты, и средние величины представляют собой вероятностные величины, однако между ними существуют значительные различия:
- 79. Основные свойства средней величины: 1.имеется абстрактный характер так как является обобщающей величиной, в ней стираются случайные
- 80. Основное достоинство средних величин их типичность - средняя сразу дает общую характеристику явления. В связи с
- 81. Вариационный ряд - это ряд числовых значений какого-то определенного признака, отличающихся друг от друга по своей
- 82. Вариационные ряды могут быть: 1) в зависимости от изучаемого явления: - дискретные (прерывные) - образуются на
- 83. Характеристики вариационного ряда: Варианта( V) - это числовое выражение изучаемого признака, Частота (Р) - число указывающее,
- 84. Вариационный ряд:Распределение больных по срокам лечения в стационаре
- 85. Виды средних величин (Структура средних величин) 1.Мода (Мо) - варианта, наиболее часто встречающая и в вариационном
- 86. Средние величины, которые обычно используются в медицинской статистике, - это медиана, мода, средняя арифметическая. Другие виды
- 87. Средняя арифметическая простая получается как сумма величин (вариант), деленная на их число. Среднюю арифметическую простую можно
- 88. Способы вычисления среднего арифметического
- 89. Все три средние величины (Мо, Ме, М) совпадают (либо практически очень близки) в симметричном вариационном ряду:
- 90. Приближенным методом оценки разнообразия ряда может служить определение амплитуды. Амплитуда - разность между наибольшим и наименьшим
- 91. Дисперсия. Для общей характеристики числового ряда применяют дисперсию как средний квадрат всех отклонений; Ряд свойств дисперсий
- 92. Способы вычисления дисперсии
- 93. Существенный недостаток дисперсии (средний квадрат отклонений), как именнованной величины является - несоответствие ее размерности и размерности
- 94. Для характеристики разнообразия вариационного ряда употребляют среднее квадратическое отклонение(ско, сигма-δ).
- 95. Для вычисления среднего квадратического отклонения (δ-сигма) необходимо: определить отклонения (d) от средней (V - M); возвести
- 96. Алгебраически СКО представляет собой корень квадратный из дисперсии :
- 97. Применение сигмы дает возможность оценки и сравнения разнообразия нескольких однородных рядов распределения, так как сигма -
- 98. В педиатрии СКО используется для оценки физического развития детей путем сравнения данных конкретного ребенка с соответствующими
- 99. Если показатель физического развития ребенка находится в пределах стандарт ±σ, то физическое развитие ребенка (по этому
- 100. Дисперсия и СКО, как статистические критерии рассеивания, имеют следующие недостатки: - эти критерии – абсолютные именованные
- 101. коэффициент вариации Недостатков, свойственных дисперсии и СКО, лишен коэффициент вариации Cv. Этот коэффициент представляет процентное отношение
- 102. Коэффициент изменчивости (вариации), который является относительной величиной, выражается в % и является неименованной величиной; Например, при
- 103. Вычисленный коэффициент вариации по росту (3, 48 %) меньше, чем по весу (4,14%), то есть рост
- 104. Теоретические основы выборочного метода Как уже отмечалось, вся совокупность единиц, представляющая изучаемое явление — объект исследования,
- 105. Действие закона больших чисел проявляется в тенденции выборочной средней (частости) максимально приблизиться к генеральной средней (доле).
- 106. Размеры средней ошибки выборки (т) зависят от: а) величины колеблемости значений изучаемого признака (ст); чем больше
- 107. Средние ошибки являются мерой точности и достоверности любых статистических величин. Под достоверностью статистических показателей ( значимостью,
- 108. Оценка достоверности результатов исследования предусматривает определение: 1) ошибок репрезентативности (средних ошибок средних арифметических и относительных величин)
- 109. Определение средней ошибки средней или относительной величины (ошибки репрезентативности). Каждая средняя величина - М (средняя длительность
- 110. Средняя ошибка средней арифметической для интенсивных показателей вычисляется по следующей формуле:
- 111. Доверительные границы средней арифметической генеральной совокупности определяют по формуле: Мген = Мвыб ± t · mM
- 112. При определении доверительных границ сначала надо решить вопрос о том, с какой степенью вероятности безошибочного прогноза
- 113. Условие задачи: при изучении комбинированного воздействия нервно-психического напряжения после итоговой аттестации на организм слушателей было установлено,
- 114. РЕШЕНИЕ 1. Вычисление средней ошибки средней арифметической (ошибки репрезентативности) (т): 2. Вычисление доверительных границ средней величины
- 115. Вывод. Установлено с вероятностью безошибочного прогноза Р= 95%, что средняя частота пульса в генеральной совокупности, т.е.
- 116. Относительные величины (Р), полученные при выборочном исследовании, также имеют свою ошибку репрезентативности, которая называется средней ошибкой
- 117. Условие задачи: при медицинском осмотре 164 детей 3 летнего возраста, проживающих в одном из районов городе
- 118. РЕШЕНИЕ Вычисление ошибки репрезентативности относительного показателя: 2. Вычисление доверительных границ средней величины генеральной совокупности (Рген\. производится
- 119. Таким образом параметр (m) характеризует ошибку утверждения (ошибку прогноза), что выборочное среднее равно генеральному среднему. Чем
- 120. Статистическая оценка, которая определяется двумя числами — концами интервала, называется интервальной оценкой. Величина доверительного интервала задается
- 121. Величина доверительной вероятности может задаваться доверительным параметрическим коэффицентом t – коэффициентом Стьюдента (1908). При достаточно большом
- 122. Соотношение статистических критериев достоверности выборочных характеристик
- 123. Каждому значению доверительной вероятности соответствует свой уровень значимости P. Уровень значимости Р выражает вероятность нулевой гипотезы,
- 124. Интервальная оценка среднего арифметического при М=25,2; m=3,1; n=50
- 125. Верхняя граница P>0,05 статистической значимости содержит довольно большую вероятность ошибки (5%). Поэтому в тех случаях, когда
- 126. С уменьшением величины ошибки репрезентативности уменьшаются доверительные границы средних и относительных величин, т.е. уточняются результаты исследования,
- 127. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ДОСТОВЕРНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ При статистической обработке результатов медицинских наблюдений все чаще используются
- 128. (продолжение)Другим важным преимуществом непараметрических методов является относительная простота их применения. Наконец, ряд непараметрических методов приложим не
- 129. Визуализация статистических данных. Целью построения статистических графиков является в первую очередь представление информации в зрительно ощутимой,
- 130. Принято различать следующие основные типы графических изображений: диаграммы, картограммы, картодиаграммы. Самым распространенным из них является диаграмма
- 131. Классификация диаграмм: По назначению принято различать диаграммы сравнения, структурные и динамические диаграммы. Выделяют также линейные, плоскостные
- 132. Линейная диаграмма (отдельные точки, соединенные отрезками прямой) показывает динамику развития какого-либо процесса.
- 133. Столбиковые диаграммы представляют некоторое дискретное множество значений аргумента, каждое из которых фиксируется на оси абсцисс. Рассматриваемый
- 134. Столбиковые диаграммы используются, например, при наглядности представления в динамике уровней заболеваемости, рождаемости, смертности, инвалидности, фертильности и
- 135. Ленточная диаграмма. В этом случае показатель (аргумент) откладывается на вертикальной оси, а значение показателя — на
- 136. При изучении статистической совокупности, разбитой на отдельные подмножества, часто используют круговые диаграммы. В круговой диаграмме величиной
- 137. Примерами использования круговой диаграммы являются структуры заболеваемости, причин смерти, возрастно-половая структура изучаемого населения и другие виды
- 138. С целью наглядного сопоставления различных значений статистической совокупности, изменяющихся во времени, часто используют радиальные диаграммы
- 139. Для изображения статистического показателя, изменяющегося в пределах определенной местности, используют картограмму. Картограммой называют контурную карту, на
- 140. Макет картограммы.
- 141. Макет компонентной диаграммы .
- 142. Этап выработки управленческих решений, внедрения в практику и оценки их эффективности.
- 144. Скачать презентацию