- •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
6.3.2 Коэффициенты взаимной сопряженности Пирсона (с) и Чупрова (к)
Показатели взаимосвязи С и K предназначены для измерения связи между количественными признаками, располагающимися в таблицах размером s х t =2, где s и t соответственно, число строк и столбцов (без итогов).
Вычисление
этих коэффициентов основывается на
измерении
отклонений наблюдаемых частот в клетках
таблицы от теоретических (ожидаемых)
частот, которые задаются в предположении
о независимости признаков. Математическая
логика применения
показателей С и К базируется на том,
что, если теоретическое
распределение говорит от независимости
(не связанности)
признаков, то отклонение фактического
от теоретического распределения
будет тем больше, чем больше признаки
взаимосвязаны.
Это отклонение оценивается с помощью
критерия хи-квадрат
(χ2),
который
включен в формулы в качестве основного
элемента. Сам по себе, критерий χ2-
может
свидетельствовать о наличии
или отсутствии взаимосвязи, однако его
значение во многом
зависит от числа наблюдений (п).
Таким
образом, его значения
не могут использоваться для сравнения
корреляционных связей в совокупностях
с разным числом наблюдений. Этот
недостаток
устраняется при использовании
коэффициентов С и К,
имеющих
сходные формулы
и
.
Критерий Чупрова дает более точные
результаты,
когда таблица сопряженности имеет
квадратную форму
и число строк и столбцов не превышает
5x5 (без итогов). Так
как расчет критериев С и К
производится
на основе χ2,
то все ограничения χ2
распространяются
и на них. Ограничения эти
следующие:
Частоты в клетках не должны быть меньше 5. Если частоты меньше, то необходимо объединять соседние строки или столбцы.
2. Общее число наблюдений в совокупности должно быть не менее 50 – 100.
Таблица 68.
Взаимосвязь заболеваемости и профессиональной принадлежности работников предприятия
Проф. группы |
Кратность заболеваний |
Всего |
||
Не болели |
1-2 раза |
3 и более |
||
Станочники |
11 |
12 |
23 |
46 |
Слесари |
17 |
16 |
24 |
57 |
Прочие |
72 |
11 |
26 |
109 |
Итого |
100 |
39 |
73 |
212 |
Критерий
χ2
вычисляется
по формуле
,
где Р- теоретические частоты., или по
более удобной в практическом применении
формуле
Отсюда:
критерий
.
Критерий
Чупкова
Статистические оценки значений критериев С и К производятся в тех же границах, что и обычных коэффициентов корреляции: от 0 до 1. Этим критериям, как правило, не приписывают ни какого знака +или -, так как с математической точки зрения, они являются результатом вычисления квадратного корня. Направление связи устанавливается из содержательного смысла исходных данных. В том случае, когда хотя бы один из признаков не может быть ранжирован (пол, национальность и т.п.), выяснение направления связи теряет всякий смысл.
