3. Статистическая разработка (группировка и сводка материала):

После того, как все признаки, записанные в программе исследования, будут зашифрованы, приступают к разработке и сводке материала. Например, истории болезни сначала раскладываются на группы в соответствии с диагнозом, а затем уже каждая такая группа разбивается по полу, возрасту. Подсчитанные количества единиц наблюдения в каждой группе вносятся в макеты таблиц, рассчитываются относительные величины и др. В процессе сводки должны быть сопоставлены и скомбинированы отдельные группы признаков или выявлены связи между явлениями. Результаты статистической сводки систематизируются в таблицах, в которых цифровой материал становится более наглядным, облегчается сопоставление показателей и их анализ.

1) проверка собранного материала.

2) разметка, шифровка признаков.

3) группировка материала (типологическая, вариационная (по колич. признаку)).

4) сводка материала (заполнение таблиц - простой, групповой, комбинационная).

4. Анализ. Выводы. Рекомендации. Внедрение в практику.

Элементы статистического анализа:

1. Интерпретация полученных различных статистических величин и их графических изображений на основе сравнения с нормативами, со средними уровнями аналогичных величин, со стандартами, с данными по другим учреждениям и территориям, литературным данным, в динамике.

2. Литературное оформление работы.

3. Выводы.

4. Предложения для внедрения в практику.

17. Метод корреляции, методика расчета, использование в практической деятельности врача.

Корреляция - латинское слово – означает соотношение, взаимосвязь между признаками.

При корреляционной связи значению каждой средней величины одного признака соответствует несколько значений другого взаимосвязанного с ним признака.

Измерение связи заключается в определении ее размеров (тесноты,

силы). Под теснотой связи понимается степень сопряженности связанных признаков, широта варьирования каждого из них при изменении средней величины другого. Помимо тесноты связи, статистические методы позволяют вскрыть форму этой связи.

По силе связи корреляция колеблется от 0 до 1:от 0 до 0,3 – слабая,

от 0,3 до 0,69 – средняя, от 0,7 до 1 – сильная. При силе связи равной 1 выявлена полная связь (функциональная связь). Сила связи измеряется коэффициентами корреляции.

По характеру связь может быть прямой и обозначается (+) и обратной (-). Прямая связь – это такая связь, когда изменение одного признака влечет за собой изменение другого в том же направлении. Обратная связь – один признак увеличивается, другой уменьшается.

По форме (или направленности) корреляционные связи подразделяются на прямолинейные, когда наблюдается пропорциональное изменение одного признака в зависимости от изменения другого (графически это выражается в виде прямой линии), и криволинейные, когда одна величина признака изменяется непропорционально изменению другой (на графике эти связи изображаются параболами или иной кривой линией).

При изучении общественного здоровья и здравоохранения в научных и практических целях исследователю часто приходится проводить статистический анализ связей между факторными и результативными признаками статистический совокупности (причинно-следственная связь) или определение зависимости параллельных изменений нескольких признаков этой совокупности от какой либо третьей величины (от общей их причины). Необходимо уметь изучать особенности этой связи, определять ее размеры и направление, а также оценивать ее достоверность. Для этого используются методы корреляции.

Виды проявления количественных связей между признаками:функциональная связь, корреляционная связь

Функциональная связь — такой вид соотношения между двумя признаками, когда каждому значению одного из них соответствует строго определенное значение другого (площадь круга зависит от радиуса круга и т.д.). Функциональная связь характерна для физико-математических процессов. Корреляционная связь — такая связь, при которой каждому определенному значению одного признака соответствует несколько значений другого взаимосвязанного с ним признака (связь между ростом и массой тела человека; связь между температурой тела и частотой пульса и др.). Корреляционная связь характерна для медико-биологических процессов. Практическое значение установления корреляционной связи. Выявление причинно-следственной между факторными и результативными признаками (при оценке физического развития, для определения связи между условиями труда, быта и состоянием здоровья, при определении зависимости частоты случаев болезни от возраста, стажа, наличия производственных вредностей и др.) Зависимость параллельных изменений нескольких признаков от какой-то третьей величины. Например, под воздействием высокой температуры в цехе происходят изменения кровяного давления, вязкости крови, частоты пульса и др.

Величина, характеризующая направление и силу связи между признаками. Коэффициент корреляции, который одним числом дает представление о направлении и силе связи между признаками (явлениями), пределы его колебаний от 0 до ± 1.

Способы представления корреляционной связи : график (диаграмма рассеяния), коэффициент корреляции.

Направление корреляционной связи: прямая, oбратная

Сила корреляционной связи :сильная: ±0,7 до ±1, средняя: ±0,3 до ±0,699 , слабая: 0 до ±0,299 8. Методы определения коэффициента корреляции и формулы: метод квадратов (метод Пирсона) , ранговый метод (метод Спирмена)

Методические требования к использованию коэффициента корреляции : измерение связи возможно только в качественно однородных совокупностях (например, измерение связи между ростом и весом в совокупностях, однородных по полу и возрасту), расчет может производиться с использованием абсолютных или производных величин , для вычисления коэффициента корреляции используются не сгруппированные вариационные ряды (это требование применяется только при вычислении коэффициента корреляции по методу квадратов), число наблюдений не менее 30. Рекомендации по применению метода ранговой корреляции (метод Спирмена)

• когда нет необходимости в точном установлении силы связи, а достаточно ориентировочных данных

• когда признаки представлены не только количественными, но и атрибутивными значениями

• когда ряды распределения признаков имеют открытые варианты (например, стаж работы до 1 года и др.)