- •Содержание
- •1 Введение в медицинскую
- •2 Этапы статистического
- •2.1 Цель и задачи исследования
- •2.2 План и программа статистического исследования
- •2.2.1 Статистическая совокупность, единица наблюдения, учетные признаки.
- •2.2.2 Программа сбора. Генеральная и выборочная совокупности. Репрезентативность данных. Ошибки репрезентативности.
- •2.2.3 Планирование эксперимента с малым числом наблюдений.
- •2.2.4 Программа разработки статистических
- •2.3 Основы работы с программой мs Ехсеl
- •2.3.1 Ввод и редактирование данных.
- •2.3.2 Выделение блока ячеек.
- •2.3.3 Ввод математических формул
- •2.3.4 Копирование данных
- •2.3.5 Дублирование формул
- •2.3.6 Формирование границ таблицы
- •2.4 Статистические таблицы.
- •2.4.1 Формирование статистических и сводных таблиц в мs Ехсеl
- •2.5 Графические изображения
- •2.5.1 Правила построения графических изображений (диаграмм)
- •2.5.2 Основные типы диаграмм
- •Петербурга в показателях наглядности
- •2.5.3 Специальные диаграммы
- •3 Относительные величины.
- •4 Основы математико-статистической обработки данных. Показатели описательной статистики
- •4.1 Ряды распределений. Вариационные ряды.
- •4.1.1 Построение вариационных рядов в мs Ехсеl
- •4.2.1 Среднее арифметическое и другие степенные средние
- •4.2.2 Мода и медиана
- •2.2.3 Вычисление среднего взвешенного и некоторых степенных средних в ms Excel
- •4.3 Показатели рассеяния вариант
- •4.3.1 Дисперсия
- •4.3.2 Среднеквадратическое отклонение
- •4.3.3 Коэффициент вариации
- •4.3.4 Квантили
- •4.3.5 Использование мs Ехсеl для нахождения квантилей
- •4.3.6 Статистические моменты. Асимметрия и эксцесс
- •4.5 Оценка статистических параметров по выборочным данным
- •4.5.1 Доверительная значимость, доверительная вероятность, доверительный интервал, доверительный предел
- •4.6 Вычисление показателей описательной статистики ms Excel
- •5 Теоретические распределения
- •5.2 Критерии совпадения эмпирических и теоретических распределений. Статистические оценки нормальности распределения
- •5.3 Нахождение нормального распределения с помощью мs Ехсеl
- •5.3.1 Критерий согласия Пирсона х2
- •5.3.2 Критерий согласия Колмогорова к()
- •6 Статистическая связь между признаками. Основные виды связи.
- •6.1 Оценка взаимосвязи количественных признаков
- •6.1.1 Регрессия
- •1. Элиминирование влияние третьего признака и выявление связи между первым и вторым производится по формуле:
- •6.3.1 Коэффициенты q и ф
- •6.3.2 Коэффициенты взаимной сопряженности Пирсона (с) и Чупрова (к)
- •6.3.3 Вычисление критерия сопряженности в мs Excel
- •6.3.4 Коэффициент ранговой корреляции Спирмена
- •7 Статистические критерии различия
- •7.1.1 Определение «выскакивающей» варианты с помощью м5 Ехсеl
- •7.5.1 Критерий знаков
- •8 Динамические (временные) ряды
- •9 Оценка различий показателей заболеваемости
- •195067, Санкт-Петербург, Писаревский пр., 47
2.5 Графические изображения
Графические изображения, использующиеся для более наглядного отображения статистических данных, называются диаграммами. В некоторых случаях диаграммы позволяют проводить более точный анализ, поскольку при их помощи легче уяснить закономерности развития, распределения и размещения явлений. Часто разного рода ошибки и неточности выявляются именно и применении диаграмм. Весь вопрос в том, как найти правильное графическое решение для анализа данных.
2.5.1 Правила построения графических изображений (диаграмм)
При построении статистической диаграммы необходимо правильно выбрать графический образ диаграммы и ее экспликацию. Экспликация включает: словесные пояснения к помещенным на графике геометрическим фигурам и вспомогательные изобразительные средства (системы координат, шкалы, масштабные сетки, наименование графика, единиц измерения, числовых данных и отдельных деталей). Целесообразно придерживаться следующих правил построения диаграмм:
1. Общая структура диаграммы должна предполагать чтение слева направо.
2
.
Следует избегать попыток изображения
линейных величин помощью
площадей и объемов, как не соответствующих
сути показателей.
Кроме того, следует помнить, что из-за
обмана зрения могут возникать
ошибки сравнительного восприятия
отображаемых величин.
Например:
на
приведенном рисунке все три фигуры
имеют одну площадь.
3
.Вертикальную
шкалу для кривой независимо от ее
назначения
следует выбрать так, чтобы на диаграмме
оказалась нулевая отметка.
Иногда это не возможно, например,
из-за
больших значений
показателей. В этом случае, отсчет шкалы
целесообразно делать
по
возможности от круглого числа, либо от
уровня имеющего
какое либо смысловое значение (стандарт,
среднее и т.п.).
Рисунок 13. Динамика численности населения г.Санкт-Петербурга в 1979-1997 годах.
Рисунок 14. Динамика численности населения г.Санкт-Петербурга в 1979-1997 годах.
4.Для кривых, имеющих шкалу, изображающую проценты, промилле и т.п., каким то образом выделяются соответственно 100,1000,10000 и т.д. Целесообразно выделять величины, обозначающие норму, стандарт или средний уровень показателей.
5.Когда шкалы относятся к датам, лучше не выделять первые и последние ординаты, т.к. подобные диаграммы, как правило, не отражают начало и конец времени.
6.Для кривых, характеризующих группы наблюдений, рекомендуется по возможности ясно указывать на диаграмме все кривые, представляющие отдельные наблюдения
7. Горизонтальную шкалу для кривых следует читать, как правило, слева направо, а вертикальную - снизу вверх. Если отображаемые данные резко отличаются друг от друга по своей величине, рекомендуется делать разрыв масштабной шкалы. Этот же прием применяется, если данных, за какой либо отрезок анализируемого периода, нет. При этом необходимо соблюдение двух условий. Во-первых, данные должны быть однородны. Во-вторых, разрыв должен быть обозначен и на построенной кривой. В том случае, когда вырезки делать не целесообразно (необходим анализ всего числового ряда без промежутков), рекомендуется использовать логарифмические шкалы. Например:
Таблица 12
Рост первичной заболеваемости населения Санкт-Петербурга сифилисом.
Рисунок 15. Рост первичной заболеваемости населения
Санк-Петербурга сифилисом
8.Цифры на шкалах следует располагать слева и снизу вдоль соответствующих осей. Если цифровые данные не попали на диаграмму, желательно привести данные в таблице, сопровождающей диаграмма.
9.Желательно включать в диаграмму цифровые данные или используемые формулы.
10.Наименования следует давать возможно яснее и полнее. Если это требуется, необходимо вводить подзаголовки и пояснения
11. При использовании условных обозначений необходимо давать пояснения к ним.
12.Наименования графических изображений в книгах, журналах и т.п. обычно указывают снизу от рисунка. Названия таблиц -вверху. В диаграммах, не предусмотренных для печати, например настенных диаграммах и слайдах, целесообразно писать заголовки сверху.
13.При построении линейной диаграммы в двухосной системе координат соотношение горизонтальной и вертикальной осей по длине целесообразно выбирать на основе принципа золотого сечения. Это такое сечение, при котором отношение целого отрезка к большей его части равняется отношению большей части к меньшей. В наиболее обобщенном виде это соотношение равно 3 к 2.
Рисунок 16. График соотношения осей X и У при соблюдении пропорций «золотого сечения»
При использовании в нескольких последовательно расположенных диаграммах одних и тех же учетных признаков, применяются обязательно одни и те же условные обозначения для этих признаков.
При строении секторной диаграммы начало отсчета производится от верхней точки («12 часов») и по ходу часовой стрелки. Следует помнить, что секторная диаграмма не допускает разбиения на большое число секторов (частей). Не рекомендуется использовать эту диаграмму для отображения более 5-7 показателей. Если такая необходимость существует, то нужно использовать другой тип диаграмм. Целесообразно откладывать числовые значения признака от большего к меньшему. Если этот порядок противоречит логической последовательности данных, то он может быть нарушен. Пример: секторные диаграммы отражают распределение обследованных женщин по числу прерванных беременностей (Рисунок 17).
Рисунок 17. Секторные диаграммы
На диаграмме в одном варианте отображена ситуация, когда группы распределены по возрастанию их доли в общем числе обследованных. В другом варианте - ранжирование по кратности Прерванных беременностей. Правомерность выбора того или иного приведенного изображения зависит только от конкретных задач, решаемых исследователем.
