авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |

«ДОНЕЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. М. ГОРЬКОГО КАФЕДРА СОЦИАЛЬНОЙ МЕДИЦИНЫ, ОРГАНИЗАЦИИ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ И ИСТОРИИ МЕДИЦИНЫ ...»

-- [ Страница 3 ] --

3. Руководство по социальной гигиене и организации здра воохранения / Под ред. Лисицына Ю.П. – М.: Медицина, 1987. – Т.1. – С. 228-230.

4. Граф логической структуры содержания темы (приложе ние 1).

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ТЕМЫ 1. Понятие о выборочной совокупности, репрезентативности.

2. Понятие о достоверности.

3. Показатели, используемые для оценки достоверности относительных и средних величин: ошибка репрезента тивности, критерий достоверности, доверительные гра ницы. Их характеристика.

4. Методика расчета ошибки репрезентативности, критерия достоверности статистической величины, критерия дос товерности разности показателей;

доверительных границ в генеральной совокупности.

5. Оценка достоверности полученных результатов.

ОСНОВНЫЕ ВОПРОСЫ И КЛЮЧЕВЫЕ ПОНЯТИЯ, НА КОТОРЫЕ СЛЕДУЕТ ОБРАТИТЬ ВНИМАНИЕ ПРИ ПОДГОТОВКЕ ТЕМЫ В системе медико-биологических исследований (кроме данных официальной статистики) редко используются сплошные методы сбора информации – основная часть ис следований относится к выборочным.

Выборочная совокупность – часть генеральной сово купности, отобранная специальным методом и предназна ченная для характеристики генеральной совокупности (см.

раздел «Методика организации статистического исследова ния в здравоохранении»).

При проведении выборочного исследования мы можем встретиться с общими ошибками и ошибками выборки. Об щие ошибки могут иметь как системный характер (методиче ские ошибки, недостатки измерительной аппаратуры), так и случайный (ошибки исследователя). Ошибки же выборочно го исследования связаны с выбором единиц наблюдения. Это ошибки типичности, репрезентативности.

Репрезентативность – это соответствие данных выбо рочной и всей (генеральной) совокупностей.

В процессе анализа рассчитанные показатели (средняя длительность лечения, частота осложнений, уровень леталь ности и другие) рассматривают как обобщающие величины.

Если результаты получены на основе достаточного за коли чеством и качественно однородного материала (требования к выборочной совокупности, являющиеся сущностью поня тия репрезентативности), то можно считать, что они доста точно точно характеризуют исследуемые явления.

Например, при изучении эффективности нового мето да лечения, апробированного на 400 больных, установлено, что у 12 из них возникли осложнения. Частота их, следова тельно, составляет 3 случая на 100 больных. Значение обоб щающего результата состоит в том, что при проведении ана логичных выборочных исследований или для оценки всей совокупности больных с данной патологией (генеральной со вокупности) мы могли бы предусмотреть получение анало гичных данных: 3 случая осложнений на 100 больных. Одна ко не исключена ситуация, когда при проведении повторных исследований показатель, определяемый путем выборочного наблюдения, в незначительной мере может отличаться от данного результата.

Следовательно, оценить достоверность результатов выборочного исследования означает определить, в какой ме ре сделанные для него выводы (результаты) можно перене сти на генеральную совокупность. То есть, на основании час ти явления рассуждать о явлении в целом и основных при сущих ему закономерностях.

Достоверность – это степень соответствия получен ных показателей отображаемой действительности.

Для оценки достоверности результатов каких-нибудь выборочных исследований определяют среднюю ошибку от носительной или средней величины (ошибку репрезентатив ности).

Ошибка репрезентативности (m) – это мера достовер ности, которая показывает, на сколько отличается величина, полученная при выборочном методе исследования от вели чин, которые могли бы быть получены при сплошном методе исследований того же явления.

Средняя ошибка для соответствующих показателей при значительном числе наблюдений (n30) может быть рас считана на основании следующих формул:

mМ = ± – средняя ошибка средней величины;

n Pq mp = ± – средняя ошибка относительной величи n ны;

где: – среднеквадратическое отклонение;

n – число наблюдений в выборочной совокупно сти. При малом числе наблюдений (менее 30) вместо n ис пользуется (n-1);

P – относительный показатель;

q – величина, обратная относительному показате лю, т. е. вероятность того, что данное явление не будет заре гистрировано. Сумма двух противоположных вероятностей равно единице: P + q = 1. Если показатель рассчитан на (%), то q = 100 – P;

если на 1000 (‰), то q = 1000 – P и т. д.

Средняя ошибка относительного (интенсивного) пока зателя в приведенном выше примере составляет:

3 * (100 3) mp = ± = ±0,85 (на 100) Ошибка позволяет определить пределы, в которых с соответствующей степенью вероятности безошибочного про гноза находится истинное значение искомого показателя, т.е.

доверительные границы.

Доверительный интервал () – показатель, с помощью которого с определенной вероятностью безошибочного про гноза (Рт) можно получить границы колебаний средней или относительной величины в генеральной совокупности (дове рительные границы).

Доверительный интервал =.±tm.

И соответственно доверительные границы средней и относительной величин определяют по формулам:

Мген.= Мвыб.± = Мвыб.± t mМ – для средней величины;

Рген.= Рвыб.± = Рвыб.± t mР – для относительной величины;

где: Мген. и Рген. – значения средней и относительной величин в генеральной совокупности;

Мвыб. и Рвыб. – значения средней и относительной величин, рассчитанных для выборочной совокупности;

mМ и mР – средние ошибки соответствующих показателей;

t – критерий достоверности (или вероятности).

Вероятность безошибочного прогноза (Рt) – это веро ятность, с которой можно утверждать, что в генеральной со вокупности средняя или относительная величины будут на ходиться в пределах Мвыб+tmМ или Рвыб±tmp. Определенной степени вероятности безошибочного прогноза соответствует константное значение критерия «t», величина которого при n30 определяется по таблице интеграла вероятности (на пример, при Рt =0,95 t=2,0;

при Рt =0,99 t=3,0 и т.д.).

При n30 используется краткая таблица критических значений критерия «t» Стьюдента (табл. 1) Таблица Краткая таблица критических значений критерия «t» Стьюдента Число Вероятность безошибоч- Число Вероятность безоши степеней ного прогноза (ошибки) степеней бочного прогноза свободы свободы Pt (р) (ошибки) Pt (р) (n,= n-1) (n,= n-1) 0,95 (0,05) 0,99 (0,01) 0,95 (0,05) 0, (0,01) 2 4,30 9,92 17 2,11 2, 3 3,18 5,84 18 2,10 2, 4 2,78 4,60 19 2,09 2, 5 2,57 4,03 20 2,09 2, 6 2,42 3,71 21 2,08 2, 7 2,36 3,50 22 2,07 2, 8 2,31 3,36 23 2,07 2, 9 2,26 3,25 24 2,06 2, 10 2,23 3,17 25 2,06 2, 11 2,20 3,11 26 2,06 2, 12 2,18 3,06 27 2,05 2, 13 2,16 3,01 28 2,05 2, 14 2,14 2,98 29 2,05 2, 15 2,13 2,95 30 2,04 2, 16 2,12 2,92 1,96 2, В медико-биологических и социально-гигиенических исследованиях минимальной достаточной вероятностью без ошибочного прогноза является 95,5% (Pt=0,95), что допуска ет вероятность ошибки р=0,05. И только в наиболее ответст венных случаях, когда необходимо сделать особенно важные в теоретическом или практическом отношении выводы, ко гда от результатов исследования зависит принятие решения, достаточной вероятностью считается 99,7% (Pt=0,99 или р=0,01).

Таким образом, при определенной степени вероятности безошибочного прогноза (а ее задают на этапе планирования статистического исследования) и строго соответствующем ей критерии «t» величина доверительного интервала зависит от величины ошибки репрезентативности, значение которой уменьшается при увеличении числа наблюдений.

В приведенном выше примере при применении нового метода лечения частота осложнений для генеральной сово купности с вероятностью 95,5% (t=2) находится в пределах:

Рген.= Рвыб.±t mР =3,0±2*0,85=3,0±1,7 (т.е. от 1,3 сл. на 100 больных до 4,7 сл. на 100 больных);

при вероятности же 99,7% (t=3):

Рген.= Рвыб.±t mР =3,0±3*0,85=3,0±2,6 (т.е. от 0,4 сл. на 100 больных до 5,6 сл. на 100 больных).

Практическая ценность использования средней ошибки заключается не только в определении доверительных границ для конкретного показателя, а и в оценке его достоверности.

Достоверность показателя определяется на основе отноше ния его абсолютного значения к величине его средней ошиб М Р ки ( или ). Показатель считается достоверным с вероят m m ностью безошибочного прогноза 95,5%, если это отношение 2;

с вероятностью безошибочного прогноза 97,7%, если это отношение 3. Если отношение абсолютного значения показателя к его средней ошибке составляет менее 2, то в этом случае показатель, рассчитанный для выборочной сово купности, считается недостоверным, т.е. таким, который не может быть использован для каких-либо суждений и выводов о всей генеральной совокупности. В нашем примере:

Р 3, =3,5;

т. е. полученный в выборочном исследовании = m 0, показатель частоты осложнений достоверен с вероятностью безошибочного прогноза 97,7%.

В медико-биологических исследованиях часто возни кают ситуации, когда при сравнении отдельных параметров необходимо оценить значимость различий между ними. Зна чимая (достоверная) разница между отдельными показателя ми выборочного исследования свидетельствует о возможно сти перенесения полученных выводов на генеральную сово купность. Наиболее распространенный метод оценки досто верности разности между сравниваемыми выборочными ре зультатами – метод непрямой разности, в основе которого лежит расчет коэффициента достоверности различий «t»

(критерия Стьюдента):

M1 M t= – для средних величин;

m1 + m 2 P P t= – для относительных величин.

m1 + m 2 Разница между сравниваемыми выборочными величи нами существенна и статистически достоверна с вероятно стью безошибочного прогноза 95,5%, если величина крите рия «t» равна или больше 2 (при n30). В наиболее ответст венных случаях t3 (Pt0,99, р0,01).

Например: в школе обучается 1200 детей. Профилак тические прививки против гриппа сделаны 900 детям. Забо лело гриппом 350 школьников, в том числе 150 учащихся, среди которых не была проведена профилактическая вакци нация. Для оценки эффективности профилактической вакци нации против гриппа необходимо определить достоверность различий между уровнями заболеваемости гриппом среди привитых и непривитых школьников. Для этого следует:

1) определить интенсивные показатели заболеваемости гриппом среди привитых и непривитых детей:

150 = 50,0 случаев на 100 детей Р1= (350 150) = 22,2 случаев на 100 детей Р2= 2) определить средние ошибки рассчитанных интен сивных показателей:

50,0 50,0 22,2 77, = 2,9 на 100 = 1,4 на m1= m2= 300 3) оценить достоверность различий на основании кри терия Стьюдента:

50,0 22, t= = 8, 1,4 2 + 2, Вывод: различия между показателями заболеваемости гриппом среди привитых и непривитых школьников досто верны с вероятностью безошибочного прогноза 99,7%, так как t 3.

Ошибка репрезентативности, доверительные границы, критерий Стьюдента могут быть рассчитаны не только для относительной и средней арифметической величин, но и для любого параметрического критерия, полученного в результа те выборочного наблюдения. При этом критерий Стьюдента используется в основном для нормального альтернативного распределения.

ЗАДАНИЯ ДЛЯ КОРРЕКЦИИ УМЕНИЙ Для контроля усвоения темы и достижения целей заня тия решите следующую задачу.

Задача В ЛОР-отделении по поводу паратонзиллярного абс цесса было пролечено 75 больных. Средняя длительность ле чения больных составила 17,3 дня;

среднее квадратичное от клонение – 9,2 дня.

У 12 из 75 больных был использован новый метод лече ния. Среди параметров, по которым оценивались результаты лечения, была частота пульса, которая составила в среднем до лечения 81,0±3,2 ударов в минуту, после лечения – 69,0 ударов в минуту (среднеквадратическое отклонение – 8,7 ударов в минуту).

Задания:

1. Обоснуйте выбор методики расчета ошибки репрезента тивности и рассчитайте ее:

• для средней длительности лечения больных паратонзил лярным абсцессом;

• для частоты пульса после лечения.

2. Определите возможность использования приведенных в ситуации средних величин в дальнейших исследованиях (т.е.

их достоверность).

3. Вычислите критерий достоверности различий в частоте пульса у больных до и после лечения новым методом.

4. Определите доверительные границы средней длительно сти лечения больных по поводу паратонзиллярного абсцесса при вероятности безошибочного прогноза:

• 95,5% (Pt=0,95);

• 99,7% (Pt=0,99).

5. Сделайте выводы.

Ответ:

1. Учитывая, что средняя длительность лечения больных по поводу паратонзиллярного абсцесса была изучена на больных, то есть число наблюдений (n) больше 30 (n30), необходимо использовать следующую методику расчета ошибки репрезентативности:

9, mМ = ± = ±1,1 дня m1=± n Учитывая, что средняя частота пульса у больных после лечения измерялось у 12 больных, то есть n30, необходимо использовать следующую методику расчета ошибки репре зентативности:

8, mМ = ± m2 = ± = ±2,6 уд./ в мин.

n 1 12 2. Для определения возможности использования приведенных в ситуации средних величин в дальнейших исследованиях не обходимо среднюю величину сравнить с ее ошибкой:

для средней длительности лечения больных по поводу паратонзиллярного абсцесса M 1 17, t1 = = = 15, m1 1, для средней частоты пульса у больных после лечения M 69, t2 = 2 = = 26, m2 2, для средней частоты пульса у больных до лечения M 81, t3 = 3 = = 25, m3 3, Так как все рассчитанные критерии «t» больше 3, следо вательно все приведенные в ситуации средние величины достоверны с вероятностью безошибочного прогноза более 99,7%, то есть могут быть использованы в дальнейших ис следованиях.

3. Критерий достоверности различий в частоте пульса у больных до и после лечения новым методом определяется следующим образом:

M3 M2 81,0 69,0 t= = = = 2, 3,2 + 2, m +m 4, 2 2 2 3 4. Учитывая, что при n30 и Pt=0,95 критерий t равен 2, а при Pt=0,99 критерий t равен 3, определим доверительные границы показателя средней длительности лечения больных по поводу паратонзиллярного абсцесса в генеральной сово купности с различной вероятностью безошибочного прогно за:

Этапы расче- при Pt=0,95 при Pt=0, та =±2*1,1=±2,2 =±3*1,1=±3, =.± t m М (дня) (дня) Мген.= Мвыб.± Мген=17,3±2,2 Мген=17,3±3,3 (дней) (дней) Доверительные от 15,1 до 19,5 от 14,0 до 20,6 дней границы дней 5. Выводы:

5.1. Средняя длительность лечения больных по поводу пара тонзиллярного абсцесса в ЛОР-отделении составила 17,3±1,1 дней.

5.2. С вероятностью безошибочного прогноза, равной 95%, можно утверждать, что средняя длительность лечения бу дет колебаться в пределах от 15,1 до 19,5 дней, а с вероят ностью 99% – в пределах от 14,0 до 20,6 дней.

5.3. Средняя частота пульса у больных паратонзиллярным абсцессом до применения нового метода лечения составляла 81,0±3,2 ударов в минуту, после применения нового метода лечения – 69,0±2,6 ударов в минуту.

5.4. С вероятностью более 95% можно утверждать, что частота пульса достоверно снизилась после применения но вого метода лечения, что свидетельствует о его эффек тивности.

Приложение Граф логической структуры темы «Методика оценки достоверности относительных и средних величин»

Понятие о выборочной совокупности, репрезентативности Понятие о достоверности Статистические величины, достоверность которых оценивается относительные средние Показатели, использующиеся для оценки достоверности статистических величин;

их характеристика доверительные ошибка критерий критерий границы в репрезента- достоверности достоверности генеральной тивности величины разности совокупности Методика расчета показателей достоверности Оценка достоверности данных Приложение Алгоритм оценки достоверности статистических величин Определить статист. величины, достоверность которых оценивается разность относительных относительные средние (или средних) величин Выбрать методику расчета и рассчитать ошибку репрезентативности mP ( M ) = ± m12 + m2 Pq mМ = ± mp = ±, где, где n n где m1 и m2 – – среднеквад P – относит. показатель;

средние ошибки q – величина, обратная ратическое откло- статистических относит. показателю. нение;

величин, Если он рассчитан на n – число наблю- достоверность 100 (%), то q = 100 – P;

дений в выбороч- различий если на 1000 (‰), то q = ной совокупности. между которыми 1000 – P;

При n30 вместо n изучается n – число наблюдений.

используется (n-1) При n30 вместо n ис пользуется (n-1) Оценить достоверность показателя М для средних величин:

P t= t= M1 M mМ mР t= m12 + m2 Рассчитать доверительные границы в генеральной совокупности для относит. величин:

P P t= Pген=Pвыб ± tmp, где Mген.=Мвыб. ± tmм, где m12 + m2 Pген – показатель гене- Мген – показатель гене ральной совокупности;

ральной совокупности;

Pвыб – показатель выбо- Мвыб – показатель выбо рочной совокупности;

рочной совокупности;

tmp () – доверитель- tmМ () – доверитель ный интервал (предель- ный интервал (предель ная ошибка) ная ошибка) Сформулировать выводы ТЕМА 5. МЕТОД СТАНДАРТИЗАЦИИ. ОЦЕНКА ОТНОСИТЕЛЬНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ С ПОМОЩЬЮ ПРЯМОГО МЕТОДА СТАНДАРТИЗАЦИИ Актуальность темы. Основное правила статистики – «сравнивай сравниваемое» предполагает сопоставление обобщающих показателей (относительных, средних), по лученных на однородных статистических совокупностях.

Однако нередко бывают случаи, когда необходимо срав нивать показатели здоровья населения в различные исто рические периоды времени или в динамике, на различных территориях или предприятиях, в различных городах, ад министративных районах или населенных пунктах, отли чающихся друг от друга различным составом населения (возрастным, половым, профессиональным, стажевым и т.п.) или сравнивать показатели деятельности лечебно профилактических учреждений с различным составом больных (возрастным, по тяжести течения патологическо го процесса, применяемым методам лечения, срокам гос питализации и т.п.).

Например, необходимо сравнить и объяснить имею щиеся различия в:

уровнях смертности населения в городе и сельском районе;

распространенности какой-либо патологии в различных профессиональных группах;

уровнях инвалидности среди мужчин и женщин;

уровнях летальности в различных отделениях больницы;

средней длительности пребывания больных на койках в разных больницах города;

средней предстоящей продолжительности жизни в раз личных странах мира и др.

Оценивая такие показатели, необходимо всегда зада вать себе вопрос: одинаковые ли контингенты, к которым относятся сравниваемые коэффициенты по своему соста ву, и могла ли эта неоднородность оказать влияние на ве личину общих интенсивных или средних показателей.

При установлении отличий, рационально использовать статистический прием преобразования обобщающих ко эффициентов в показатели, пригодные для сравнения в со вокупностях, неодинаковых по своему составу.

Таким приемом и является метод стандартизации. Ис пользование этого метода позволяет расчетным путем устранить влияния различий структур сравниваемых сово купностей на обобщающие коэффициенты. Уравнивая со став изучаемых групп населения, стандартизованные по казатели дают ответ на вопрос, каковы были бы соотно шения обобщающих коэффициентов, если бы группы на селения имели одинаковый состав, т.е. имели одинаковую структуру.

Метод стандартизации широко используется при ана лизе здоровья населения. Особенно его часто применяют в демографической статистике для объяснений различий в уровнях общей смертности или от отдельных причин (на пример, рака, туберкулеза, инфаркта миокарда и других причин, зависящих от возрастно-полового состава населе ния), материнской смертности и т.д.

Стандартизованные коэффициенты могут с успехом применяться и клиницистами для анализа деятельности лечебно-профилактических учреждений, больничной ле тальности.

Методом вычисления стандартизованных показателей часто пользуются при экспериментальных исследованиях при оценке способов лечения в группах больных, имею щих различный состав.

Предлагаемая к рассмотрению тема ставит следующие цели:

ЦЕЛИ ЗАНЯТИЯ Общая цель: Уметь применять метод стандартизации при анализе состояния здоровья населения и деятельности лечебно профилактических учреждений.

Общая цель достигается через конкретные уменья:

Определить необходимость применения стандартизован ных показателей в конкретной ситуации;

ИСТОЧНИКИ УЧЕБНОЙ ИНФОРМАЦИИ (рекомендуемая литература) Соціальна медицина та організація охорони здоров’я/ Під 1.

ред. Вороненка Ю.В., Москаленка В.Ф. – Тернопіль:

Укрмедкнига, 2000. – С. 78-82.

Социальная гигиена и организация здравоохранения/ Под 2.

ред. Серенко А.Ф., Ермакова В.В. – М.: Медицина, 1984.

– С. 164-168.

Руководство к практическим занятиям по социальной 3.

гигиене и организации здравоохранения/ Под ред. Ли сицына Ю.П., Копыта Н.Я. – М.: Медицина, 1984. – С.

101-111.

Гарина М.Г., Мостипака Л.К. Санитарная статистика:

4.

Учебное пособие для студентов медицинских институ тов. – Донецк, 1991. – С. 84-95.

Граф логической структуры содержания темы (приложе 5.

ние 1).

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ПО ТЕМЕ 1. Понятие о методе стандартизации.

2. Способы стандартизации (прямой, косвенный, обратный) и обоснование выбора каждого из них в конкретном случае.

3. Методика прямого способа стандартизации.

4. Практическое использование метода стандартизации.

ОСНОВНЫЕ ВОПРОСЫ И КЛЮЧЕВЫЕ ПОНЯТИЯ, НА КОТОРЫЕ СЛЕДУЕТ ОБРАТИТЬ ВНИМАНИЕ ПРИ ПОДГОТОВКЕ ТЕМЫ Стандартизация – метод расчета условных (стандартизо ванных) показателей, заменяющих общие интенсивные (или средние) величины в тех случаях, когда их сравнение затруд нено из-за несопоставимости состава групп.

Рассчитанные при помощи метода стандартизации пока затели условны, потому что они, устраняя влияние того или иного фактора на истинные показатели, указывают, какими были бы эти показатели, если бы влияние данного фактора отсутствовало. Следовательно, стандартизованные показате ли могут быть использованы только с целью сравнения.

Существуют различные способы расчета стандартизован ных показателей: прямой, косвенный, обратный. Выбор способа (метода) получения стандартизованных показателей зависит от наличия первичного материала.

Способ прямой стандартизации избирают:

Если имеются сведения как о составе (возрастном, поло вом, профессиональном, стажевым и др.) сравниваемых групп населения, так и о распределении изучаемого яв ления (заболеваний, случаев рождений, смертельных ис ходов, инвалидности и др.) среди них и, следовательно, можно вычислить повозрастные, по полу, по отдельным профессиям и стажу работы коэффициенты, т.е. имеется числитель и знаменатель интенсивного показателя.

Способ косвенной стандартизации применяют в двух случаях:

Если имеются данные о распределении населения по воз растно-половым или другим изучаемым признакам, но нет сведений о распределении изучаемого явления среди этих групп населения, т.е. отсутствует числитель интен сивного показателя.

Если число умерших, родившихся, больных и т.п. в от дельных группах населения малы и, следовательно, по групповые коэффициенты смертности, рождаемости, за болеваемости недостаточно достоверны. Например, при изучении заболеваемости или смертности от отдельных болезней.

В тех случаях, когда сведения о структуре населения от сутствуют, т.е. нет знаменателя для расчета интенсивного показателя, целесообразно применять так называемый об ратный способ вычисления стандартизованных коэффици ентов, не требующий данных о составе населения и ограни чивающийся только сведениями о составе изучаемого явле ния.

Все методы (способы) стандартизации дают в основном одинаковый результат. Наиболее точным способом являет ся косвенный, наглядным – прямой. Обратный метод стан дартизации следует применять только тогда, когда нельзя использовать ни косвенный, ни прямой. Он менее точен.

Всегда, однако, надо иметь в виду, что величина стандар тизованных коэффициентов зависит от применяемого стан дарта. Поэтому, когда требуется не сравнение, а знание ре альных размеров изучаемого явления (заболеваемости, смертности), необходимо прибегать к обычным интенсивным показателям.

В практике здравоохранения чаще всего используется прямой метод стандартизации, поэтому мы остановимся на методике стандартизации таким способом. Он состоит из этапов.

ЭТАПЫ ПРЯМОГО МЕТОДА СТАНДАРТИЗАЦИИ I этап – вычисление общих и групповых интенсивных показателей для сравниваемых совокупностей;

II этап – выбор и расчет стандарта;

III этап – вычисление групповых стандартизованных показателей («ожидаемых» чисел) для каждой группы стандарта;

IV этап – получение общих стандартизованных пока зателей;

V этап – сравнение общих интенсивных и общих стан дартизованных показателей (выводы).

Рассмотрим получение коэффициентов стандартизации на примере.

Пример применения прямого метода стандартизации В качестве примера можно привести следующие данные, заимствованные у А.М. Меркова и Л.Е. Полякова («Санитар ная статистика», 1974). В начале 30-х годов ХХ столетия в Англии насчитывалось 480,0 тысяч шахтеров и 22,7 тысячи лиц духовного сана. Были изучены уровни смертности среди указанных групп населения. Оказалось, что смертность духо венства была выше, чем шахтеров и составляла 29,0 случаев против 13,9 случаев на 100 лиц изучаемых групп.

Чем можно объяснить эти различия? Как известно, в фор мировании коэффициентов смертности имеет большое зна чение фактор возраста. Различия показателей смертности в указанных группах населения Англии могут зависеть от не одинаковой возрастной структуры населения. Поэтому в пер вую очередь необходимо исключить (элиминировать) влия ние указанного фактора на уровень смертности. В первичном материале имеются данные о возрастном распределении изу чаемых групп и умерших среди них по возрасту (табл. 1).

В силу того, что мы располагаем данными о возрастном распределении умерших и возрастном составе изучаемых групп, следует для вычисления стандартизованных показате лей выбрать прямой способ стандартизации. Все дальнейшие расчетные операции соответствуют схеме «Этапы прямого метода стандартизации», приведенной выше.

Таблица Сведения о возрастном распределении шахтеров и духовен ства Англии и умерших среди них в 30-х годах ХХ столетия Шахтеры Духовенство Возраст, лет кол-во кол-во число лиц число лиц умерших умерших 16-24 70000 259 200 25-34 131000 224 2300 35-44 102000 663 3600 45-54 77000 939 4900 55-64 49000 1279 5300 65 и более 31000 3026 5400 480000 6690 22700 Всего I этап Вычисление общих и групповых интенсивных показателей (средних величин) для сравниваемых совокупностей Для вычисления используем методику (формулу) расчета интенсивного показателя:

Явление х 100 (1000, 10000 и т.д.) Середа, продуцирующая данное явление Традиционно смертность населения рассчитывается на 1000 населения, поэтому в нашем примере формула расчета будет выглядеть следующим образом.

Для получения погрупповых показателей:

Число умерших в определенной возрастной группе х Численность населения в этой возрастной группе Для общих показателей:

Число умерших среди изучаемой группы населе ния (шахтеров или духовенства) х Численность изучаемой группы населения Так, например, среди шахтеров в возрастной группе 16- лет смертность составила:

случаев на 1000 шахтеров в возрасте 16-24 лет 1000 = 3, Среди шахтеров 25-34 лет смертность будет равной:

1000 = 1,7 случаев на 1000 шахтеров в возрасте 25-34 лет Аналогичные расчеты проведены по всем остальным груп пам шахтеров и по всем возрастным группам духовенства.

Общий коэффициент смертности составит:

для шахтеров – 1000 = 14,5 случаев на 1000 шахтеров для духовенства – 1000 = 27, 7 случаев на 1000 духовенства Все полученные данные о погрупповой и общей смертно сти среди указанных групп населения вносим в табл. 3, в графу «I этап».

II этап Выбор и расчет стандарта Исходя из сущности метода, необходимо условно при нять какой-либо состав населения за стандарт распределе ния и считать его одинаковым в сравниваемых совокупно стях, т.е. поставить сопоставляемые контингенты в одина ковые по своему составу условия и тем самым элиминиро вать влияние неоднородности состава на величину изу чаемого явления (в нашем случае – смертности).

За стандарт можно принять любое естественное рас пределение по требуемому признаку (в нашем случае – возрасту) близкого по характеру контингента (совокупно сти). Исходя из этого, обычно за стандарт принимают:

состав одной из сравниваемых групп;

состав обеих групп (сумму);

средний состав обеих групп (полусумму);

состав, адаптированный к 100, 1000 основания (в основе расчета – экстенсивный показатель);

состав обеих групп, уменьшенный в 10, 100 или (сумма, сокращенная на одну и ту же величину);

состав третьего объекта, известного нам по другим источникам (переписи населения, предыдущим ис следованиям).

Чаще всего в качестве стандарта используется сум марный состав обеих групп, поскольку он известен, по характеру своему наиболее типичен для данных контин гентов и поэтому более надежен для последующего вы вода.

Варианты стандарта для нашего примера приведены в табл. 2.

Таблица Выбор стандарта Вариант стандарта 1 2 3 4 5 состав Возраст, средний кол-во обеих состав, состав, адап лет кол-во состав духо- групп уменьшенный тированный шахте- венства (сум- обеих в 100 к 1000 лиц групп ров ма) 16-24 70000 200 70200 35100 702 13100 25-34 2300 66650 1333 0 10200 35-44 3600 52800 1056 0 45-54 77000 4900 81900 40950 819 55-64 49000 5300 54300 27150 543 65 и 31000 5400 36400 18200 364 более 48000 Всего 22700 240850 4817 0 Примечание. Вариант №6 стандарта рассчитан на базе дан ных, приведенных в 3, 4 и 5 вариантах стандарта.

Остановимся на методике получения стандарта, который обозначен в табл. 2 под вариантом №6. Для этого использу ется экстенсивный показатель. Методика расчета этого отно сительного коэффициента следующая:

Часть совокупности х Вся совокупность % Он показывает, как распределяется стандарт на свои со ставные части, как велика отдельная доля данной совокупно сти по отношению ко всей ее величине. Учитывая, что вся совокупность может приниматься не только за 100%, но и за 1000, а также то, что интенсивные показатели на I этапе были получены в расчете на 1000 единиц среды, в нашем случае формула расчета будет выглядеть следующим образом:

Состав определенной возрастной группы населе х ния ‰ Общий состав населения Произведем расчеты стандарта возрастной группы 16- года, используя различные варианта стандарта:

(3-й вариант) 1000 = 146 ‰ a) (4-й вариант) 1000 = 146 ‰ b) (5-й вариант) 1000 = 146 ‰ c) В каждом из них получается одно и то же число. Поэтому принципиального значения не имеет то, какой вариант стан дарта Вы выберите.

Уяснив, как выбирать и рассчитывать стандарт, необхо димо этот этап выполнить для нашего примера. Самым при емлемым, на наш взгляд, вариантом будет шестой. Этап рас чета стандарта приведен в табл. 3 (II этап).

III этап Вычисление групповых стандартизованных пока зателей («ожидаемых» чисел) для каждой группы стандарта В нашем примере нужно рассчитать «ожидаемые» числа смертности среди одинакового (стандартного) числа шахте ров и духовенства в каждой возрастной группе. С этой целью повозрастной показатель смертности и шахтеров, и духовен ства необходимо умножить на соответствующее им относи тельное число стандарта.

Так, например, «ожидаемые» числа умерших в возрастной группе 16-24 лет будет равно:

1) для шахтеров:

Коэф. смертности шахтеров в возрасте 16-24 лет х стандарт для возрастной группы 16-24 лет 3, 7 т.е. = 0, 2) для духовенства:

Коэф. смертности духовенства в возрасте 16-24 лет х стандарт для возрастной группы 16-24 лет 0 т.е. = Аналогичным образом рассчитываются и другие «ожи даемые» числа в соответствующих возрастных группах. Ре зультаты расчета приведены в табл. 3 (III этап).

IV этап Получение общих стандартизованных показателей Общие стандартизованные показатели – это сумма повоз растных стандартизованных показателей («ожидаемых» чи сел). В нашем примере следует суммировать повозрастные показатели смертности шахтеров, а затем – духовенства, как это сделано в табл. 3 (IV этап). Они показывают, что среди 1000 шахтеров в стандарте могло умереть примерно 15 чело век, а среди духовенства – примерно 11 человек.

Таблица Прямой метод стандартизации Исходные данные I этап II этап III этап духовен- смертность на «ожидаемые»

шахтеры стандарт Воз- ство 1000 лиц числа раст, со чис лет число умер- умер- шахте- духо- став шахте- духо ло ‰ лиц ло ло ры венство обеих ры венство лиц групп 16-24 70000 259 200 0 3,7 0 70200 146 0,54 13100 25-34 224 2300 0 1,7 0 277 0,47 0 10200 35-44 663 3600 16 6,5 4,4 219 1,42 0, 0 45-54 77000 939 4900 28 12,2 5,7 81900 170 2,07 0, 55-64 49000 1279 5300 95 26,1 17,0 54300 113 2,95 2, 65 и 31000 3026 5400 490 97,6 90,7 36400 75 7,32 6, более Все- 48000 2270 6690 629 13,9 29,0 1000 14,77 10, го 0 0 IV этап V этап Сравнение общих интенсивных и общих стандартизованных показателей (выво ды) Для удобства сравнения следует выписать общие интен сивные и стандартизованные показатели в отдельную табли цу, сопоставить эти данные и сделать выводы.

Результаты сравнения, в зависимости от направленности показателей, могут быть представлены в двух вариантах:

1-й вариант – общие интенсивные показатели имеют про тивоположную от стандартизованных по казателей направленность различий.

Сравнивае- Сравнивае мые группы мые группы Показатели Показатели А В А В ИЛИ Интенсивные Интенсивные АВ АВ Стандартизован- Стандартизован АВ АВ ные ные В этом случае следует сделать вывод о влиянии на вели чину интенсивных показателей неоднородности состава сравниваемых групп по изучаемому признаку.

2-й вариант – общие интенсивные и стандартизованные показатели имеют одинаковую направленность различий.

Сравнивае- Сравнивае мые группы мые группы Показатели Показатели А В А В ИЛИ Интенсивные Интенсивные АВ АВ Стандартизован- Стандартизован АВ АВ ные ные В этом варианте величина изучаемого явления в сравни ваемых группах не может быть обусловлена различиями в составе изучаемых группах населения.

Оценим итоги стандартизации в нашем примере (табл. 4).

Таблица Сопоставление уровней смертности шахтеров и духовенства Результат Шахтеры Духовенство Показатели сравне (А) (В) ния Общие интенсивные АВ 13,9 29, Стандартизованные по воз АВ 14,8 10, расту Вывод. Более высокие уровни смертности духовенства связаны с различиями в возрастном составе этой группы на селения и шахтеров.

Таким образом, метод стандартизации необходимо при менять при:

значительных различиях в уровнях погрупповых (специ альных) показателей;

значительной неоднородности составов сравниваемых со вокупностей.

! Если показатели по отдельным группам почти одинаковы, то при различном со ставе изучаемых совокупностей по этим группам стандартизацию проводить не нужно.

! Если показатели по группам разные, а состав одинаков, то стандартизация также не имеет смысла.

ЗАДАНИЯ ДЛЯ КОРРЕКЦИИ УМЕНИЙ Цели обучения по данной теме представляют алгоритм овладения этим методом статистики. Поэтому, прежде всего Вы должны: уметь определить необходимость применения стандартизованных показателей. В связи с этим решите сле дующую задачу.

Задача Ниже приведены данные о распределении трудящихся ос новных предприятий города К. по полу и распределении травм среди них за два периода времени (в абсолютных циф рах) и уровни травматизма в этих группах рабочих.

1. Машиностроительный завод Отчетный год Уровень Уровень Число Чис- Число Чис травматизма травматизма Пол рабо- ло рабо- ло (на 100 ра- (на 100 ра чих травм чих травм бочих) бочих) Мужчины 800 132 16,5 795 170 21, Женщины 200 28 14,0 205 40 19, Всего 1000 160 16,0 1000 210 21, 2. Завод игрушек Отчетный год Уровень Уровень Число Чис- Число Чис травматизма травматизма Пол рабо- ло рабо- ло (на 100 ра- (на 100 ра чих травм чих травм бочих) бочих) Мужчины 200 33 16,5 600 160 26, Женщины 400 28 7,0 200 14 7, Всего 600 61 10,2 800 174 21, 3. Мебельная фабрика Отчетный год Уровень Уровень Число Чис- Число Чис травматизма травматизма Пол рабо- ло рабо- ло (на 100 ра- (на 100 ра чих травм чих травм бочих) бочих) Мужчины 150 15 10,0 400 38 9, Женщины 150 35 23,3 200 30 15, Всего 300 50 16,7 600 68 11, Задание:

1. Укажите предприятие(я), где для оценки травматизма в динамике целесообразно использовать метод стандартиза ции. Ответ кратко обоснуйте.

2. Укажите предприятие(я), где травматизм в динамике бу дет оценен только по интенсивным показателям и объясните, почему.

Ответ:

a) Метод стандартизации необходимо использовать для оценки травматизма среди трудящихся завода игрушек и мебельной фабрики, т.к. на этих предприятиях суще ственно изменился состав работающих по полу.

b) Травматизм в динамике можно оценить только по ин тенсивным показателям на машиностроительном заво де, т.к. численность работающих мужчин и женщин в анализируемый период практически не изменилась.

Следующее задание поможет определиться в выборе спо соба стандартизации и отработать следующее умение по данной теме, а именно: Уметь выбрать способ стандартиза ции.

Задача В таблицах приведены имеющиеся данные о повозра стной летальности детей дошкольного возраста в детских больницах (ДБ) города К.

Таблица Данные о повозрастной летальности дошкольников в ДБ №3 и ДБ №7 за отчетный период Возраст, годы Летальность Всего Число (на 100 вы Больни- от 0 до от 3 до детей от 0 умер бывших из цы до 7 лет ших 3 стационара) 1000 500 1500 47 3, ДБ № ДБ №7 600 1200 1800 54 3, Таблица Данные о численности умерших детей дошкольного возраста в разные периоды жизни по ДБ №1 и ДБ №4 за отчетный год Численность Повозрастные коэффициенты Возраст, умерших детей летальности, принятые за годы стандарт, % ДБ №1 ДБ № 8,0 33 От 0 до От 3 до 7 2,0 16 Всего 3,2 49 Примечание. Всего за отчетный год в стационаре пролечилось: в ДБ №1 – 1600, в ДБ №4 – 1855 детей данного воз раста.

Таблица Число лечившихся и умерших детей дошкольного возраста в разные периоды жизни по ДБ №2 и ДБ №5 за отчетный год ДБ №2 ДБ № Число ле- Число ле Возраст, Число Число чившихся чившихся годы умерших умерших детей в детей в ста детей детей стационаре ционаре От 0 до 3 233 28 79 От 3 до 7 32 1 7 Всего 265 29 86 Задание:

Укажите, какой способ стандартизации Вы используете при оценке данных о летальности детей дошкольного возраста:

a) по ДБ №3 и ДБ №7 (табл. 5);

b) по ДБ №1 и ДБ №4 (табл. 6);

c) по ДБ №2 и ДБ №5 (табл. 7).

Ответ кратко обоснуйте.

Ответ:

c) При оценке данных, приведенных в табл.51, можно ис пользовать способ косвенной стандартизации, т.к. от сутствуют данные о распределении умерших детей по возрастному составу в ДБ №3 и ДБ №7.

d) При оценке данных, приведенных в табл.62, можно ис пользовать обратный способ стандартизации, т.к. в этом случае нет информации о возрастном составе де тей дошкольного возраста по ДБ №1 и ДБ №4.

e) При оценке данных, представленных в табл. 7, можно использовать прямой способ стандартизации, т.к. по ДБ №2 и ДБ №5 приведены данные о возрастном составе лечившихся и умерших детей.

Если Вы справились с заданием задачи 2, приступайте к отработке следующих умений: Уметь вычислить стандарти зованные показатели, используя прямой способ стандартиза ции;

Уметь оценить полученные данные.

Проверьте, освоили ли Вы названные умения, решив зада чи 3, 4 и 5.

Задача При сравнении смертности в двух районах города К., имеющих сходную санитарно-гигиеническую характеристику, мало отличающийся промышленный профиль и одинаковую численность населения, установлены различия не только в по казателях смертности (11,0 и 23,8 на 1000 жителей), но и в возрастном составе населения. Данные о распределении насе ления и умерших по возрастным группам в изучаемых районах города приведены в таблице 8. В таблице 8 также приведены показатели повозрастной и общей смертности населения.

Таблица Смертность в двух районах города К. за отчетный год Район Н. Район С.

Смерт- Смерт Числен Возраст, Число ность Числен- Число ность ность годы случаев ность случаев (на (на населе смерти 1000 населения смерти ния чел.) чел.) 0–14 5000 20 4,0 4000 10 2, 15–29 20000 80 4,0 3000 10 3, 30–44 20000 120 6,0 10000 50 5, 45–59 10000 100 10,0 20000 180 9, 60–74 5000 200 40,0 20000 700 35, 75 и бо 1000 150 150,0 4000 500 125, лее Всего 61000 670 11,0 61000 1450 23, Задания:

1. Вычислите стандартизованные показатели смертности в изучаемых районах, используя прямой способ стандарти зации.

2. Выпишите интенсивные и стандартизованные показатели в отдельную таблицу для сравнения.

3. Сравните:

общие и повозрастные показатели смертности в районах;

повозрастную структуру жителей изучаемых рай онов;

стандартизованные и интенсивные показатели смерт ности.

4. Сделайте выводы о результатах стандартизации.

Ответ:

1. Вычисление стандартизованных показателей смертно сти в районах прямым способом. Учитывая, что I этап выполнен, т.к. в условии задачи приведены повозрастные и общие показатели смертности, необходимо:

• выбрать и рассчитать стандарт (II этап). За стан дарт выберем сумму численности населения в изучае мых районах и адаптируем ее к 1000 населения, т.к.

показатели смертности рассчитаны на 1000 населе ния (по условию задачи);

• вычислить погрупповые стандартизованные показа тели для каждой группы стандарта, т.е. «ожидае мые» числа (III этап);

• получить общие стандартизованные показатели (IV этап).

Результаты расчета приведены в таблице 9.

Таблица Расчет стандарта и стандартизованных показателей смертности II этап III этап Ожидаемое число Стандарт умерших Возраст, сумма численно годы сти населения в в‰ район Н. район С.

двух районах (в абс. числах) 4, 0 73,8 2,5 73, = 0, 3 = 0, 0–14 73, 5000+4000= 1000 4, 0 188,5 3,3 188, = 0,8 = 0, 15–29 20000+3000=23000 188, 1000 6, 0 245, 9 5,0 245, = 1,5 = 1, 30–44 20000+10000=30000 245, 1000 10,0 245, 9 9, 0 245, = 2,5 = 2, 45–59 10000+20000=30000 245, 1000 40, 0 204, 9 35, 0 204, = 8, 2 = 7, 60–74 5000+20000=25000 204, 1000 75 и 150, 0 41, 0 125, 0 41, = 6, 2 = 5, 41, 1000+4000= более 1000 61000+61000 19,5 16, =122000 или Всего 1000, 9000+23000+ IV этап +3000+25000+ = 2.

Таблица Сравнения интенсивных и стандартизованных показателей смертности в районах Н. и С. города К.

Резуль Район Н. Район С.

Показатели тат (А) (В) сравнения Общие интенсивные АВ 11,0 23, Стандартизованные АВ 19,5 16, 3. Проведем сравнение имеющихся и полученных данных:

В районе С. показатель смертности в каждой возрас тной группе ниже, чем в районе Н. В тоже время, общий показатель смертности более чем в 2 раза выше в этом районе по сравнению с районом С.

В районе С. насчитывается 72% населения старше лет, а в районе Н. только 26% населения этого возраста.

Если интенсивные показатели выше в районе С., то стандартизованные демонстрируют обратное положение.

В районе Н. стандартизованные показатели смертности составляют 19,5, а в районе С. – 16,5 на 1000 населения.

4. Вывод. Если бы возрастной состав населения проживаю щего в сравниваемых района города К. был одинаков, то смертность была бы выше в районе Н. Следовательно, более высокие уровни смертности в районе С. обусловлены суще ственными различиями в возрастном составе населения. А.

как известно, чаще умирают лица старших возрастных групп.

Задача В двух сравниваемых больницах одинаковые коэффици енты летальности. Получены стандартизованные показатели летальности по больницам по отношению к возрастному со ставу и срокам госпитализации на стационарное лечение (табл. 11).

Таблица Сопоставление уровней летальности в ГБ №1 и ГБ №4 в отчетном году ГБ ГБ Показатели №1 № Интенсивные (на 100 выбывших из стационара) 1,2 1, по возрастному составу 1,9 1, Стандартизованные по срокам госпитализации 1,4 1, Задание.

Оцените приведенные данные и сделайте выводы о каче стве стационарной помощи в городских больницах.

Ответ.

1. При условии равенства возрастного состава больных, коэффициент летальности в ГБ №1 был бы выше, чем в ГБ №4.

2. При условии равенства сроков поступления больных в стационар, показатель летальности в ГБ №1 был бы также выше, чем в ГБ №4.

Выводы:

• Равенство коэффициентов летальности в больницах (по интенсивному показателю) вызвано различиями в воз растном составе лечившихся и сроках поступления их в стационар, что и уменьшает (нивелирует) различия в качестве лечебной помощи.

• Качество стационарной помощи в ГБ №1 хуже, чем в ГБ №4.

Задача В таблице 12 приведены результаты стандартизации забо леваемости с временной утратой трудоспособности (ВУТ) по стажевому признаку в основных и вспомогательных цехах металлургического завода.

Таблица Сопоставление уровней заболеваемости с ВУТ в основных и вспомогательных цехах Показатели Интенсивные Цеха Стандартизованные (на 100 работающих) Основные 155,2 159, Вспомогательные 103,7 108, Задание:

Оцените приведенные в табл. 12 данные и сделайте вы вод.

Ответ.

1. И интенсивные и стандартизованные показатели высо кие среди рабочих основных цехов, что свидетельствует о более высокой заболеваемости с ВУТ трудящихся этих цехов.

2. При условии равенства трудящихся сравниваемых цехов по стажевому признаку, уровни заболеваемости с ВУТ оставались бы более высокими в основных цехах.

Вывод. Высокий уровень заболеваемости с ВУТ в основных цехах металлургического завода обусловлен не разли чиями в стажевом составе работающих в основных и вспомогательных цехах, а другими причинами, для ус тановления которых необходим дальнейший анализ.

Приложение ГРАФ ЛОГИЧЕСКОЙ СТРУКТУРЫ ТЕМЫ ПОНЯТИЕ О МЕТОДЕ СТАНДАРТИЗАЦИИ ЦЕЛЕСООБРАЗНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДА в неоднородных совокупностях в однородных совокупностях погрупповые погрупповые состав сравни- состав сравни интенсивные интенсивные ваемых групп ваемых групп показатели показатели значительно однороден одинаковы по имеют разли- неоднороден уровням чия в уровнях стандартизация не целесообразна стандартизация целесообразна ОБОСНОВАНИЕ ВЫБОРА СПОСОБА СТАНДАРТИЗАЦИИ наличие данных достаточность объема данных для расчета погрупповых интенсивных коэффициентов о составе о распределении явления по изучае- сравниваемых групп мым признакам погрупповые погрупповые отсутству- имеются коэффициен- коэффициен ют данные ты недосто- ты достовер имеются данные отсутству- верны ны данные ют данные ВЫБОР СПОСОБА СТАНДАРТИЗАЦИИ обратный косвенный косвенный прямой прямой Методика расчета стандартизованных показателей прямым способом Практическое использование стандартизованных показателей в медицине и здравоохранении Приложение АЛГОРИТМ РАСЧЕТА СТАНДАРТИЗОВАННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПРЯМЫМ СПОСОБОМ Внести исходные данные о составе сравниваемых групп и распределении явления по изучаемому признаку в таблицу (см. образец таблицы в приложении 3) Осуществить этапы прямого метода стандартизации вычислить общие и погрупповые I этап – интенсивные показатели для сравниваемых совокупностей II этап – выбрать и рассчитать стандарт вычислить групповые стандарти III этап – зованные показатели («ожидаемые числа) для каждой группы стандарта получить общие стандартизованные IV этап – показатели выписать общие интенсивные и стандартизованные показатели в V этап – таблицу (образец см.


в приложении 4) и сравнить их между собой ОЦЕНИТЬ ПОЛУЧЕННЫЕ ДАННЫЕ общие интенсивные показатели общие интенсивные имеют противоположную показатели имеют одинаковую от общих стандартизованных с общими стандартизованными показателей направленность показателями направленность различий различий СДЕЛАТЬ ВЫВОДЫ о влиянии на величину об отсутствии влияния на интенсивных показателей величину интенсивных неоднородности состава показателей неоднородности сравниваемых групп состава сравниваемых групп по изучаемому признаку по изучаемому признаку ТЕМА 6. МЕТОДИКА ИЗУЧЕНИЯ ДИНАМИКИ ЯВЛЕНИЙ В МЕДИЦИНЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИИ Актуальность темы. Изучаемые медицинской наукой яв ления и процессы с течением времени часто меняют свою ин тенсивность и могут изменяться в сторону улучшения или ухудшения. Поэтому одним из важных аспектов анализа раз личных медицинских явлений представляется оценка их изме нений во времени: за 10-ти или 5-ти летний период, по годам, месяцам, дням недели, сезонам года и даже по минутам или секундам, как, например, в ходе хирургической операции.

Особенно большое значение для медицинской практики имеют сведения об изменениях результативных показателей здоровья обслуживаемого населения (динамика острой ин фекционной заболеваемости, некоторой хронической патоло гии, общей или младенческой смертности, рождаемости, ми грации, инвалидности и пр.) и показателей деятельности сис темы здравоохранения (динамика посещаемости амбулатор но-поликлинических учреждений, обеспеченности медицин скими кадрами, качества диспансерной работы и пр.).

Анализ таких данных по периодам времени предусматри вает, во-первых, определение тенденции развития явлений и, во-вторых, с помощью методов медицинской статистики по зволяет измерить размеры произошедших изменений и коли чественно охарактеризовать направления их развития. Дру гими словами, найдено математическое описание динамики изменений, установлена связь между величинами, характери зующими это движение.

Такая методика изучения динамики явлений, направлен ная на определение тенденции интенсивности изменений, да ет возможность выявить определенные закономерности в те чении изучаемого явления, своевременно обратить внимание на возникшую проблему, выявить причины ее возникновения и уже в данный момент предвидеть изменения в будущем. На основании этого становится возможным принятие обосно ванных управленческих решений, прогнозирование и плани рование лечебно-профилактических, оздоровительных или других мероприятий, позволяющих повлиять на сложившую ся ситуацию и изменить ее в сторону улучшения. Правиль ность практических мероприятий, осуществляемых меди цинскими работниками, в значительной мере зависит от пра вильной оценки динамики изучаемого явления.

Изложенное определяет значимость данной темы в прак тической подготовке специалистов.

ЦЕЛИ ТЕМЫ Общая цель: Уметь оценить изменения изучаемого яв ления из области медицины или здравоохранения в дина мике.

Общая цель достигается через конкретные уменья:

• охарактеризовать динамический ряд;

• определить основную тенденцию динамического ряда, при необходимости применить механические способы выравнивания динамического ряда для выявления его тенденции или сокращения;

• рассчитать показатели динамического ряда;

• оценить явление в динамике и сделать выводы.

ИСТОЧНИКИ УЧЕБНОЙ ИНФОРМАЦИИ (рекомендуемая литература) Соціальна медицина та організація охорони здоров’я/ 1.

Під ред. Вороненка Ю.В., Москаленка В.Ф. – Тернопіль:

Укрмедкнига, 2000. – С. 73-78.

Социальная гигиена и организация здравоохранения/ 2.

Под ред. Серенко А.Ф., Ермакова В.В. – М.: Медицина, 1984. – С. 160-164.

Руководство к практическим занятиям по социальной ги 3.

гиене и организации здравоохранения/ Под ред. Лисицы на Ю.П., Копыта Н.Я. – М.: Медицина, 1984. – С. 65-68.

Руководство по социальной гигиене и организации здра 4.

воохранения/ Под ред. Лисицына Ю.П. М.: Медицина, 1987. – Т.1. – С. 262-267.

Граф логической структуры содержания темы (прило 5.

жение 1).

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ТЕМЫ 1. Понятие о динамических рядах, их видах (простые, сложные, моментные, интервальные).

2. Характеристика уровней (членов) динамического ряда.

3. Методика анализа динамики явления или процесса.

4. Способы выравнивания динамического ряда для выявле ния его тенденции или сокращения.

5. Показатели динамического ряда, методика их расчета и оценки.

6. Область применения показателей динамики.

ОСНОВНЫЕ ВОПРОСЫ И КЛЮЧЕВЫЕ ПОНЯТИЯ, НА КОТОРЫЕ СЛЕДУЕТ ОБРАТИТЬ ВНИМАНИЕ ПРИ ПОДГОТОВКЕ ТЕМЫ Динамический ряд – это ряд однородных величин, пока зывающих изменение величины явления (признака) во вре мени. Динамический ряд состоит из определенных периодов времени, за которые анализируется явление, и статистиче ских величин (абсолютных или производных), которые назы ваются уровнями ряда. Ряд, состоящий из абсолютных чи сел, называется простым. Ряд, в котором уровни представле ны относительными или средними величинами называется сложным. Динамический ряд может быть двух типов: мо ментный и интервальный.

Моментный ряд представлен числами, характери зующими величину явления на определенный момент времени, т.е. на определенную дату (например, данные о численности коек, населения, врачей за ряд лет, резуль таты медицинских осмотров и т.д.). Уровни моментного ряда не подлежат дроблению или укрупнению, они полу чены путем единовременного наблюдения на определен ный момент времени (дату).

Интервальный ряд состоит из чисел накопленных за определенный период времени путем текущего наблюде ния (в течение недели, месяца, года, нескольких лет). Та кой ряд можно разделить на более дробные периоды (год – на кварталы;

месяцы – на недели) или укрупнить (на пример, по 2, 3 и более лет). Примерами интервальных динамических рядов могут быть ряды, в которых пред ставлены данные о смертности населения, рождаемости, заболеваемости, травматизме и т.д. Выбор величины пе риода для интервального ряда (год, месяц, неделя, день, час и т.д.) в известной мере определяется степенью из менчивости явления. Чем медленнее изменяется явление во времени, тем крупнее могут быть периоды наблюде ния.

Обратите внимание также на то, что первый член ряда является начальным уровнем, а последний – конечным.

Кроме этого различают настоящий, предыдущий и по следующий уровни. Каждый уровень может быть в опре деленный момент анализа настоящим, предыдущим или последующим. Указанные понятия приведены ниже (табл. 1).

Таблица Перио- Уров ды ни Наименование уровней (годы) МС предыду – начальный уровень 1913 289, щий настоя- предыду 1920 263, щий щий после- предыду настоящий 1940 160, дующий щий после- настоя- предыду 1960 36, дующий щий щий после- настоя- предыду 1982 25, дующий щий щий после- настоя 1990 24, дующий щий после 1996 15,7 – конечный уровень дующий Методика анализа явления (процесса) в динамике включает:

подготовительный этап этап собственно анализа ПОДГОТОВИТЕЛЬНЫЙ ЭТАП сводится к:

Определению тенденции изучаемого явления или про цесса, т.е. основной закономерности в изменении уровней ряда. При затруднении ее определения рекомендуется произвести выравнивание ряда с помощью определенно го набора способов выравнивания:

• укрупнение периодов (интервалов);

• расчета групповой средней;

• сглаживание ряда при помощи скользящей средней.

Получению (расчету) показателей динамического ряда:

• абсолютного прироста;

• темпа роста;

• темпа прироста;

• одного процента прироста;

• показателя наглядности.

ЭТАП СОБСТВЕННО АНАЛИЗА заключается в:

сравнении показателей динамического ряда;

оценке интенсивности и направленности изме нения явления;

объяснении произошедших изменений в динамике.

При этом следует заметить, что при проведении этапа соб ственно анализа студентам необходимо провести только сравнение и оценку показателей динамики, так как объясне ние изменений требует глубоких знаний сути изучаемого яв ления (процесса), факторов, воздействующих на его форми рование. Студенты IV курса это сделать пока не в состоянии.

Этот шаг анализа будет осуществлен студентами VI курса.

Методика анализа явления в динамике представляет собой обязательную последовательность действий и отражена на схеме в конце темы (см. приложение 2).

Подготовительный этап анализа, как было сказано выше, начинается с определения общей тенденции изменений изучаемого явления или процесса за определенный период времени, что особенно важно, когда нужно прогнозировать развитие данного явления на ближайшую или отдаленную перспективу.

Тенденция – это изменение явления в сторону увеличения или снижения. Алгоритм определения тенденции изменения изучаемого явления приведен в приложении 3. Нередко, вели чина уровней динамического ряда колеблется, что затрудняет возможность проследить основную закономерность, свойст венную явлению в наблюдаемый период. В таких случаях для выявления тенденции в изменении явления используется вы равнивание уровней динамического ряда. Выравнивание ди намических рядов осуществляется несколькими способами:

укрупнение периодов интервала, сглаживание ряда при по мощи расчета групповой средней и скользящей средней.

Укрупнение периодов (интервалов) осуществляется путем суммирования чисел за ряд смежных периодов (2, 3, 4 и т.д.), в зависимости от длины динамического ряда. Способ очень прост, но менее точен. Методика выравнивания уровней ди намического ряда с помощью указанного способа отражена в табл. 2, где сумма получена из трех смежных периодов.


Таблица Динамика числа случаев травм среди детей школьного возраста и их суммарные колебания в городе Н.

за период 1992-2000 гг.

Годы 1999 1999 1992 1996 1997 1998 1999 3 4 Число случа 129 193 133 231 137 260 387 230 ев травм Суммарные значения числа случа- 455 628 ев травм за года Как видно из фактических данных, в анализируемые годы число травм среди школьников города Н. то увеличивается, то уменьшается и четкой тенденции не наблюдается. Сумми рование числа травм за смежные три года позволяет увидеть определенную закономерность в росте травм в указанном го роде.

Способ укрупнения периодов (интервалов) наиболее часто находит применение при выявлении основных закономерно стей при изучении помесячных изменений явления. Так, на пример, помесячные числа заболеваний ангиной в городе А.

В 2000 году были таковы:

январь – 34 июль – февраль – 37 август – март – сентябрь – апрель – октябрь – май – ноябрь – июнь – декабрь – Всего за год – 433 случая Приведенные числа на первый взгляд создают впечатле ния об относительно равномерном распределении случаев заболеваний ангиной по месяцам года. Однако, если укруп нить периоды динамического ряда и вместо помесячных чи сел взять сезонные, то получится: зима – весна – лето – осень – В этом случае видна весенне-осенняя тенденция роста за болеваемости ангиной среди жителей города А.

Групповая средняя. Для ее получения уровень ряда заменя ется средней величиной, полученной из величин настоящего уровня и одного или нескольких рядом расположенных уровней, сумма которых делится на число слагаемых. Их может быть 2, 3, 4 и т.п. (зависит от длины ряда). При пользовании этим спосо бом теряется часть сведений. Например, при трехлетнем перио де теряются сведения за два года – первый и последний (табл. 3).

При 5-летнем укрупнении теряются сведения за 4 года – за два первых и два последних и т.д.

Методика получения групповой средней очень простая. В нашем примере, который содержится в табл. 3, первая сред няя за период 1992-1994 гг. равна сумме анализируемых по казателей за эти три года, деленной на три:

25, 7 + 25, 4 + 26, M= = 25, Следующие средние получены тем же способом и равны 23,8 и 21,5. Получена явная тенденция к снижению средней длительности лечения больных в стационаре городской больницы.

Таблица Выравнивание ряда средней длительности лечения больных в стационаре ГБ №1 за 1992-2000 гг. (в днях) Годы 1992 1999 1999 1999 1996 1997 1998 1999 Средняя длитель- 25,7 25,4 26,0 23,3 24,4 23,7 21,1 21,4 22, ность Групповая средняя 25,7 23,8 21, 25, 24, 24, Скользящая 23, средняя 23, 22, 21, – Скользящая средняя. При этом способе выравнивания тенденция развития явления представлена последовательной серией сплетающихся средних. В табл. 3 приведены такие средние, первая из которых получается путем осреднения фак тических чисел первого, второго и третьего уровней. Получен ная средняя будет относиться ко второму году. Вторая средняя получается путем осреднения фактических чисел за второй, третий и четвертый год. Полученная величина будет относить ся к третьему году.

Аналогично рассчитываются и другие средние. При ука занном способе также теряется часть сведений.

Если Вы обратили внимание, то в табл. 3 приведены два последних рассматриваемых способа выравнивания динами ческих рядов. Оба они в приведенном примере показывают явную тенденцию снижения анализируемого явления. На практике очень часто бывает ситуация, когда выявляет тен денцию только один из способов.

Следующий шаг подготовки к анализу – получение (расчет) показателей динамического ряда. Методики их расчета и на значение приведены ниже (см. приложение 4).

После расчета показателей динамического ряда и опреде ления тенденции изучаемого явления приступают к собст венно анализу полученных данных.

Проанализировать в динамике – это, значит, охарактеризо вать явление по показателям динамики и указать направление изменения.

Необходимо обратить внимание на то, что вычислять весь набор характеризующих динамический ряд показателей име ет смысл только в том случае, если явление изучается за дли тельный период, имеет существенные колебания, если прово дится сравнительный анализ нескольких динамических ря дов. И наоборот, следует дифференцированно подходить к выбору показателей динамики, если явление или процесс изучается за короткий период времени или с течением време ни оно существенно не меняется. Разберем это на примере (табл. 4).

Таблица Некоторые данные о состоянии здоровья жителей города К. в динамике 1. Динамика 2. Динамика 3. Динамика младенче- заболеваемо- первичной ской смерт- сти с ВУТ сре- заболеваемости на ности Годы ди рабочих Годы селения Годы Число умер- Число случаев Число зарегистри ших детей до заболеваний с рованных заболева 1 года ВУТ ний 1920 250,0 1990 76, 1940 136,7 1992 76, 1960 54,4 1994 77, 1980 30,8 1996 77, 1990 26,4 1998 78,1 1998 659, 2000 14,0 2000 78,4 2000 837, Перед нами три динамических ряда. Если посмотреть на ряд, который отражает динамику младенческой смертности (МС), можно заметить значительные колебания уровней. По этому для анализа МС можно использовать весь набор показа телей динамики.

Во втором динамическом ряду, где представлены данные о частоте заболеваний с временной утратой трудоспособности (ВУТ) среди трудящихся города, изменения частоты случаев за весь анализируемый период незначительны. Поэтому ис пользовать для анализа этого явления показатели темпа роста или прироста не целесообразно. В этом случае достаточно применить показатели абсолютного прироста и наглядности по отношению к любому условно принятому основанию за 100%.

Третий динамический ряд отличается от двух предыдущих более коротким периодом. Информация об изменении уровне первичной заболеваемости дана только за 2 года. В этом при мере тоже нет необходимости анализировать изучаемое явле ние с помощью всех показателей динамики. Достаточно ис пользовать, как и во втором примере, два показателя, так как в этом случае эти показатели не с чем сравнивать.

Остановимся на методике изучения динамики явления на примере МС, которая анализируется за период с 1913 года по настоящее время (табл. 5).

Таблица Динамика младенческой смертности (МС) в Н-ской области за период с 1913 по 2000 годы Уровни Показатели динамики МС показа абсолют- темп темп Годы (на 1000 тель ный роста прироста род-ся наглядно прирост (в %) (в %) живыми) сти (в %) 1913 289,0 – – – 100, 1920 263,0 – 26,0 91,1 – 8,9 91, 1940 160,0 – 103,0 60,8 – 39,2 55, 1960 36,0 – 124,0 22,5 – 77,5 12, 1980 25,0 – 11,0 69,4 – 30,6 8, 1990 24,0 – 1,0 96,0 – 4,0 8, 2000 14,7 – 9,3 61,3 – 38,7 5, Ито – 274,3 5,1 – 94, го На основании этих вычислений можно заметить следую щее:

1. По величине абсолютного прироста можно сделать заклю чение о направлении и об интенсивности изменений МС.

1.1. Так, в Украине с 1913 года по настоящее время отмеча ется явная тенденция к снижению МС (все показатели аб солютного прироста имеют отрицательное значение). За весь анализируемый период смертность детей первого го да жизни снизилась на 274,3 случая в каждой 1000 родив шихся живыми.

1.2. Самое заметное снижение МС наблюдалось с 1940 по 1960 гг. Показатель абсолютного прироста (АП) за этот период равнялся 124 случаям на 1000 родившихся живы ми. Далее следует выделить период с 1920 по 1940 гг. (по казатель АП равен -103,0). Практически без изменений МС оставалась с 1980 по 1990 гг. (АП равен -1,0). В по следний анализируемый период, т.е. 1990-2000 гг., АП со ставил – -9,3 случая смерти детей первого года жизни на каждую 1000 родившихся живыми.

2. Сравнивая показатели темпа роста и темпа прироста, не трудно заметить, что темп прироста равен темпу роста ми нус 100%. Оба эти показателя дают представление об отно сительной скорости уменьшения МС за изучаемый период.

Учитывая, что по статистической природе оба показателя представляют собой показатели наглядности, для анализа можно использовать один из них. Остановимся на темпе прироста. Анализируя эти показатели можно заметить, что с 1920 по 1940, с 1960 по 1980 и с 1990 по 2000 годы темп прироста МС был примерно одинаков и снижение находи лось в пределах 30-40%. Следует обратить внимание на пе риоды 1940-1960 гг. и 1980-1990 гг. В первый из них отме чается самая большая скорость снижения (показатель равен –77,5%), во второй – самая незначительная убыль (показа тель равен –4,0%). За весь изучаемый период МС снизилась на 95%. Аналогичное заключение можно сделать по показа телям темпа роста.

3. Оценим показатель наглядности. За 100% приняты уровни МС 1913 года. По сравнению с этим годом отмечается сни жение МС во все анализируемые годы. Особенно заметны различия уже с 1940 года (снижение на 45%). В 1960 году смертность детей первого года жизни снизилась почти на 87%. Во все остальные периоды, начиная с 1980 г., она сни зилась более чем на 90%.

При количественной характеристике развития явлений, изучаемых медицинской наукой, иногда допускается ряд ошибок.

Например, имеются данные о числе коек в городских больницах города Н. на 31.12.1999 и 2000 гг. (табл. 6). Из этих данных вычислены показатели абсолютного прироста, темпа роста и темпа прироста.

Таблица Динамика числа коек в медицинских учреждениях города Н.

Показатель ГБ №1 ГБ №2 ГБ №3 ГБ № Абсолют. уровень 1999 г. 210 90 70 Абсолют. уровень 2000 г. 280 120 110 Абсолютный прирост +70 +30 +40 + Темп роста, % 133,33 133,3 157,10 117, Темп прироста, % +33,33 +33,33 +57,10 +17, На основании этих вычислений можно заметить следую щее:

1. Показатели темпа роста и темпа прироста в ГБ №1 и ГБ №2 одинаковы, хотя показатели абсолютного уровня и аб солютного прироста в ГБ №1 гораздо выше показателей в ГБ №2. В ГБ №1 33,33% темпа прироста получены за счет 70 вновь открытых коек, а в ГБ №2 – за счет 30 (см. показа тель абсолютного прироста в указанных больницах). Точно также при низком абсолютном уровне коек в ГБ №3 а, сле довательно, и низком абсолютном приросте получились бо лее высокие показатели темпа роста и темпа прироста, чем при высоком абсолютном уровне, фактически большем аб солютном приросте коек в ГБ №1, где получились более низкие показатели темпа роста и темпа прироста.

2. Показатели темпа роста и темпа прироста в ГБ №3 и ГБ №4 различаются по величине, хотя показатели абсолютного прироста равны между собой в обоих ГБ. Это является ре зультатом разных по величине показателей абсолютного уровня коек за 1999 год (70 в ГБ №3 и 230 в ГБ №4). Приве денный пример показывает, что применение показателей темпа роста и темпа прироста всегда следует сопровождать анализом и других двух показателей: абсолютного уровня и абсолютного прироста.

ЗАДАНИЯ ДЛЯ КОРРЕКЦИИ УМЕНИЙ Познакомившись с содержанием данной темы, следует приступить к решению задач, первая из которых направлена на отработку такой цели, как «Уметь охарактеризовать дина мический ряд».

Задача Ниже приведены различные виды динамических рядов.

Таблица Численность населения, количество заболеваний среди них, показатели рождаемости, частоты абортов и обеспеченности медицинскими койками жителей города С. за ряд лет Число за болева- Число Обеспе Число Числен- ний, заре- родив- ченность абортов Годы ность на- гистриро- шихся койками (на селения ванных (на 1000 (на женщин) среди на- нас.) нас.) селения № 1 2 3 4 ряда 1990 960900 1200000 15,7 80,6 129, 1995 985000 1250000 13,2 52,4 117, 2000 953500 1340000 8,6 45,3 94, Задание.

В порядке расположения динамических рядов определите их вид.

Ответ.

Виды динамических рядов:

1 – простой, моментный;

2 – простой, интервальный;

3 – сложный, интервальный;

4 – сложный, интервальный;

5 – сложный, моментный.

Для характеристики динамического ряда необходимо – Уметь определить тенденцию изменений его уровней, а при необходимости применить механические способы выравни вания динамического ряда для выявления его тенденции или сглаживания. Чтобы проверить эти умения, решите следую щую задачу.

Задача В табл. 8 приведены показатели летальности в различных отделениях ГБ №1 за ряд лет.

Таблица Динамика летальности в ГБ №1 за 1995-2000 гг.

Отделения Годы терапевтиче- неврологиче- хирургиче ское ское ское 1995 1,0 0,6 0, 1996 0,8 0,6 1, 1997 0,8 0,7 0, 1998 0,7 0,9 0, 1999 0,5 0,9 1, 2000 0,4 1,1 1, Задание.

Определите тенденции изменений летальности (количест во умерших на 100 выбывших из стационара) в отделениях ГБ №1. При необходимости используйте способы выравни вания динамического ряда.

Ответ.

В терапевтическом отделении прослеживается явная тенденция к снижению изучаемого показателя.

В неврологическом отделении имеется тенденция к росту летальности.

В хирургическом отделении единой тенденции не обнару живается. В данном случае необходимо провести преобразо вание ряда. Для этого можно использовать групповую или скользящую среднюю. Результаты выравнивания предста вим в таблице 8а.

Таблица 8а Выравнивание показателя летальности в хирургическом отделении ГБ №1 за 1995-2000 годы Годы Показатели 1995 1996 1997 1998 1999 Летальность 0,8 1,0 0,8 0,8 1,2 1, Групповая 0,9 0,8 1, средняя Скользящая – 0,87 0,87 0,93 1,0 – средняя При использовании групповой средней за два периода пре образованный ряд не показывает единой тенденции измене ния летальности.

После получения скользящей средней можно сделать вы вод о наличии тенденции показателя летальности к увеличе нию.

Далее следует приступить к решению задач, которые охваты вают следующие цели темы:

• Уметь рассчитать показатели динамического ряда;

• Уметь оценить явление в динамике и сделать выводы.

Задача В табл. 9 представлена динамика частоты абортов (на женщин детородного возраста) в Украине за 1990-1998 годы. В США этот показатель в 1998 году был равен 27,4 случая, во Франции – 4,9 случаев на 1000 женщин фертильного возраста.

Таблица Количество абортов среди женщин Украины в 1980 – 1998 гг.

Годы Показатель 1990 1992 1994 1996 Частота абортов 82,5 73,2 61,2 51,9 44, Задание.

1. Рассчитайте показатели динамического ряда, внесите их в таблицу.

2. Сравните показатели частоты абортов в Украине за год с данными США и Франции.

3. Сделайте выводы.

Ответ.

1. Рассчитаем показатели динамического ряда: абсолют ный прирост, темп роста, темп прироста, показатель наглядности и внесем их в таблицу.

Годы Показатель 1990 1992 1994 1996 Частота абортов 82,5 73,2 61,2 51,9 44, Абсолютный прирост – – 9,3 – 12,0 – 9,3 – 7, Темп роста, % – 88,7 83,6 84,8 86, Темп прироста, % – – 11,3 – 16,4 – 15,2 – 13, Показатель 100,0 88,7 74,2 62,9 54, наглядности, % 2. Для сравнения используем показатели наглядности:

a) частота абортов в США – 100% частота абортов в Украине – Х 27,4 – 100% 44,7 – Х% 44, 7 100% X= = 163,1% 27. b) частота абортов во Франции – частота абортов в Украине – Х 4,9 – 44,7 – Х 44, 7 X= = 9, 4. 3. Выводы:

3.1. В Украине с 1990 года наметилась тенденция к сни жению частоты абортов, но по сравнению с данными США они выше на 63,1%, с данными Франции – более чем в 9 раз.

3.2. Самое заметное снижение показателя наблюдалось с 1992 по 1994 год. В этот период более заметна и ско рость снижения.

3.3. Самая низкая абсолютная убыль частоты абортов в Украине характерна с 1996 года по 1998 год, а самый низкий темп убыли – с 1990 по 19992 года.

3.4. По сравнению с данными 1990 года, принятыми за 100%, во все анализируемые периоды частота абортов снижалась. Если в 1992 году эти различия составляли около 12%, то 1996 и 1998 годах примерно 37% и 46% со ответственно.

Задача В табл. 10 представлена динамика смертности детей в возрасте одного года в некоторых европейских странах за 1970 и 1997 года.

Таблица Динамика смертности детей в возрасте одного года в некоторых европейских странах за 1970 и 1997 года Годы Украина Германия Италия 1970 17,0 24,0 30, 1997 14,0 5,0 6, Абсолютный прирост, на 1000 – 3,0 – 19,0 – 24, Темп роста, % 82,4 20,8 20, Задание.

Оцените динамику МС в указанных странах и сделайте выводы.

Ответ.

На основании имеющихся данных можно сделать сле дующие выводы:

1. Во всех анализируемых странах отмечается тенденция к снижению изучаемого показателя.

2. Самое значительное снижение МС характерно для Ита лии.

3. В Украине показатель абсолютного прироста (убыли) самый низкий из всех сравниваемых стран и это связано с низкими уровнями показателя МС в нашем государстве по сравнению с Германией и Италией в 1970 году.

4. Темп роста МС в Украине составляет 82,4%, что сви детельствует о снижении изучаемого явления за 7 ана лизируемых лет примерно на 18%, в то время как в дру гих странах это снижение более ощутимо (примерно на 80%).

Приложение Граф логической структуры темы «Методика изучения динамики явлений в медицине и здравоохранении»

ПОНЯТИЕ О ДИНАМИЧЕСКИХ РЯДАХ ВИДЫ ДИНАМИЧЕСКИХ РЯДОВ по статистическому характеру по способу наблюдения величин простой сложный моментный интервальный ХАРАКТЕРИСТИКА УРОВНЕЙ (ЧЛЕНОВ) ДИНАМИЧЕСКОГО РЯДА МЕТОДИКА АНАЛИЗА ДИНАМИКИ ЯВЛЕНИЯ ИЛИ ПРОЦЕССА ПОДГОТОВИТЕЛЬНЫЙ ЭТАП • решение вопроса о необходимости выравнивания динамиче ского ряда для выявления его тенденции или сокращения;

• применение способов выравнивания;

• методика расчета показателей динамического ряда;

• назначение показателей динамического ряда.

ЭТАП СОБСТВЕННО АНАЛИЗА • сравнение и оценка интенсивности и направлен ности изменений явления в динамике;

• оценка динамики изменений явления (признака) ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДИНАМИКИ В МЕДИЦИНЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИИ Приложение АЛГОРИТМ анализа явления (процесса) в динамике Построить ряд данных в хронологическом порядке Охарактеризовать ряд по спо- Выбрать необходимые показатели для собу наблюдения и статистиче- характеристики явления в динамике скому характеру величин ЭТАП для подтвер- для определения для харак- для отра Определить тенденцию ждения тен- относительной теристики жения от изменения денции изме- скорости (темпа) личий «цены», явления в динамике нения явления изменения явле- «веса» ка- каждого ПОДГОТОВИТЕЛЬНЫЙ от уровня к ния от уровня к ждого уровня от тенденция уровню или уровню или за процента исходного отсутствует тенденция прослеживается за весь анали- весь период уровня, зируемый принятого применить способы период за 100% выравнивания показатель 1 процент наглядно абсолют ный при прироста прироста расчет групповой расчет скользящей укрупнение ин роста темп темп рост сти средней тервала средней Рассчитать показатели динамического ряда Представить исходные данные и показате тенденция определяется ли динамического ряда в таблице Сравнить показатели за период между двумя уровнями или за весь анализируемый АНАЛИЗА период:

• в одном динамическом ряду;

• в нескольких динамических рядах, характеризующих одно и то же яв ление;



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

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.