14. Репрезентативность признака. Статистическая оценка достоверности результатов исследования. Параметрические критерии оценки достоверности результатов исследования.

В статистических исследованиях применяют 2 вида наблюдений: сплошное и выборочное. Самые надежные результаты можно получить при применении сплошного метода, т. е. при изучении всей генеральной совокупности. Изучение генеральной совокупности значительно трудоемко. Поэтому в исследованиях применяют выборочные наблюдения, охватывающие только часть генеральной совокупности. При исследовании следует обеспечить репрезентативность выборочных наблюдений (представительность по отношению к генеральной совокупности, частью которой она является). С тем, чтобы полученные при изучении выборочной совокупности данные можно было перенести на генеральную совокупность, необходимо провести оценку достоверности результатов статистического исследования. В ходе исследования могут возникнуть погрешности, называемыми ошибками репрезентативности. Они находятся в прямо пропорциональной зависимости от величины среднего квадратического отклонения: она тем больше, чем больше среднее квадратическое.

- Критерий достоверности (Стьюдента) определяется как величина разности средних величин или показателей, деленная на извлеченную из квадратного корня сумму квадратов ошибок средних арифметических.

т = M1 – M2 / √ m12 +m22

- Средняя ошибка средней арифметической равняется отношению среднеквадратического отклонения к квадратному корню из числа наблюдений. m= δ/√n,

- Средняя ошибка показателя (относительных величин) рассчитывается путем извлечения квадратного корня из величины показателя, умноженного на разницу 100% и величины данного относительного показателя, деленного на число наблюдений. m = √p·q / n

Критерий Стьюдента должен быть равен или больше цифры 2. Только при этих условиях прогноз в 95% и более считается безошибочным, свидетельствующим о надежности используемого нового метода (лекарственного препарата, факторов риска, гигиенических характеристик).

15. Динамические ряды и их анализ.

Динамический ряд — это ряд однородных статистических величин, показывающих изменение явления во времени. Динамический ряд может быть представлен абсолютными числами (изменение числа больных), средними величинами (среднее число лабораторных анализов за неделю) и относительными показателями (изменение рождаемости, заболеваемости, травматизма, обеспеченности врачами). Числа, из которых состоит динамический ряд, называются уровнями ряда. Анализ динамического (временного) ряда сводится к вычислению следующих показателей: абсолютного прироста (или снижения); темпа роста (или снижения); темпа прироста; значения 1% прироста.

Абсолютный прирост представляет собой разность между последующим и предыдущим уровнем.

Темп роста — это отношение последующего уровня к предыдущему, умноженное на 100%.

Темп прироста является отношением абсолютного прироста (снижения) к предыдущему уровню, умноженным на 100%.

Значение 1% прироста определяется отношением абсолютного прироста к темпу прироста.

В ряде случаев в динамическом ряду из-за сильных колебаний уровней трудно выявить закономерность изучаемого явления (рост или снижение). Используют выравнивание или сглаживание динамического ряда:

-сглаживание методом укрупнения интервалов проводится путем суммирования членов динамического ряда

-с помощью групповой средней -путем вычисления средней величины для каждого укрупненного периода

-способом скользящей средней – из каждых трех смежных уровней динамического ряда, последовательно, как бы смещаясь на один уровень, вычисляется средняя величина.