- •Модуль 1. Организация (этапы) медико – социального исследования
- •1.1. Разработка плана и программы исследования
- •Программа разработки информации
- •В 20.. Году
- •В зависимости от пола и возраста в 20.. Году
- •1.2. Статистическое наблюдение
- •1.3. Статистическая группировка и обработка материала
- •1.4. Статистический анализ
- •Модуль 2. Абсолютные и относительные величины
- •2.1. Абсолютные величины
- •2.2. Относительные величины
- •2.2.1. Интенсивные показатели
- •2.2.2.Экстенсивные показатели
- •2.2.3. Показатели соотношения
- •2.2.4. Показатели наглядности
- •2.2.5. Ошибки при использовании относительных величин
- •Модуль 3. Динамические ряды
- •2011-2013 Годов
- •Модуль 4. 1. Средние величины
- •Модуль 4.2. Критерии разнообразия признака в вариационном ряду Вариационные ряды
- •Определение величины интервала (I) между группами.
- •Определение начала, середины и конца группы.
- •3. Распределение случаев наблюдения по группам.
- •4. Графическое изображение вариационного ряда:
- •Пример построения сгруппированного ряда:
- •1. Определение величины интервала между группами.
- •Критерии разнообразия признака в вариационном ряду
- •При оценке среднего веса мальчиков 9 лет
- •Значение среднего квадратического отклонения:
- •Модуль 5. Корреляция
- •Коэффициенту корреляции
- •Модуль 6. Стандартизация показателей
- •Значение метода стандартизации:
- •Модуль 7. Оценка достоверности результатов исследования
- •7.1. Определение средней ошибки средней (или относительной) величины (ошибки репрезентативности) – m
- •7.2. Определение доверительных границ средней (или относительной) величины
- •7.3. Определение достоверности разности средних (или относительных) величин (по критерию Стьюдента – t)
- •Модуль 8. Основные понятия о демографии
- •8.1.1. Статика населения
- •8.1.2. Динамика населения
- •8.2. Показатели естественного движения населения
- •Основные документы, порядок регистрации, критерии живорождения, мертворождения и смерти человека
- •8.2.1. Показатель рождаемости
- •8.2.2. Показатель смертности
- •8.2.3. Показатель естественного прироста населения
- •8.2.4. Ожидаемая продолжительность предстоящей жизни
- •8.3.1. Материнская смертность
- •8.3.2. Перинатальная смертность
- •8.3.3. Младенческая смертность
- •8.3.4. Неонатальная смертность
- •8.3.4.1. Ранняя неонатальная смертность
- •8.3.4.2. Поздняя неонатальная смертность
- •8.3.5. Постнеонатальная смертность
- •Модуль 9. Заболеваемость населения и методы её изучения
- •9. 1. Основные термины и понятия
- •9.2. Международная статистическая классификация болезней
- •Часть I. Полный перечень трехзначных рубрик и четырехзначных подрубрик
- •Часть II. Основные определения и рекомендации по шифровке данных о заболеваемости и смертности правила и инструкции по кодированию данных о смертности и заболеваемости
- •Часть III. Краткий алфавитный указатель кодированная номенклатура морфологии новообразований Структура основной классификации (1 том):
- •9.3. Методы изучения заболеваемости населения
- •9.4. Виды заболеваемости, выделяемые для специального учёта
- •9.4.1. Общая заболеваемость
- •9.4.2. Инфекционная заболеваемость
- •9.4.3. Заболеваемость важнейшими неэпидемическими заболеваниями
- •9.4.4. Госпитализированная заболеваемость
- •9.4.5. Заболеваемость с временной нетрудоспособностью
Модуль 5. Корреляция
Все явления в природе и обществе находятся во взаимной связи. Взаимосвязь между признаками называется корреляцией. Различают две формы связи: 1) функциональную; 2) корреляционную.
Функциональная связь – связь, при которой любому значению одного из признаков соответствует строго определённое значение другого (например, радиус круга соответствует определённой площади круга). Данная связь характерна для физико-химических процессов.
Корреляционная связь – связь, при которой значению каждой средней величины одного признака соответствует несколько значений другого взаимосвязанного с ним признака. Например, между уровнем температуры тела человека и числом сердечных сокращений существует зависимость. При одинаковой температуре тела у различных людей наблюдаются индивидуальные колебания частоты сердечных сокращений, варьирующие вокруг своей средней.
Корреляционная связь проявляется лишь в массе наблюдений, т.е. в совокупности. Связь возможно измерять между различными признаками только лишь в качественно однородной совокупности.
Существует несколько способов представления корреляционной связи:
таблицы (дают представление о наличии и направлении связи);
графики (дают представление о наличии и направлении связи);
коэффициент корреляции (для определения зависимости между конкретными условиями труда и быта и состоянием здоровья обследуемых контингентов).
Коэффициент корреляции (rxy) одним числом измеряет силу связи между изучаемыми явлениями и даёт представление о её направлении.
По направлению корреляционные связи бывают двух видов:
Прямые – с увеличением (уменьшением) значения одного признака возрастает (уменьшается) среднее значение другого признака. Например, с увеличением температуры тела возрастает частота пульса у инфекционных больных.
Обратные – с увеличением одного признака (уменьшением) убывает (возрастает) среднее значение другого признака. Например, чем ниже температура воздуха в осенний период, тем выше заболеваемость детей острым бронхитом. Коэффициент корреляции, характеризующий обратную связь, обозначается знаком минус ( – ).
По силе связи коэффициент корреляции колеблется от единицы (полная связь) до 0 (отсутствие связи). Чем большему среднему значению одного признака соответствует значений другого признака, тем выше сила связи между ними.
Определение тесноты и направления связи по коэффициенту корреляции представлено в таблице 5.1.
Таблица 5.1 Определение тесноты и направления связи по
Коэффициенту корреляции
Оценка корреляции |
Величина коэффициента при наличии |
|
прямой корреляции (+) |
обратной корреляции (-) |
|
Связь отсутствует |
0 |
0 |
Малая (низкая, слабая) |
от 0 до + 0,3 |
от - 0,3 до 0 |
Средняя |
от + 0,3 до + 0,7 |
от - 0,3 до - 0,7 |
Большая (высокая, сильная) |
от + 0,7 до + 1,0 |
от - 0,7 до - 1,0 |
Полная связь |
+ 1,0 |
- 1,0 |
Наряду с вышеуказанными видами корреляционной связи, существуют:
прямолинейная корреляционная связь – характеризуется относительно равномерным изменением среднего значения одного признака при равных изменениях другого (например, наблюдается соответствие между изменениями уровней максимального и минимального артериального давления);
криволинейная корреляционная связь – при равномерном изменении одного признака могут наблюдаться возрастающие и убывающие средние значения другого признака.
Существует несколько основных методов вычисления коэффициентов корреляции:
метод рангов (Спирмена) – позволяет получить грубое, приближенное представление о характере и тесноте связи между явлениями;
метод квадратов (Пирсона) является более точным.
Расчёт коэффициента корреляции методом квадратов (табл. 5.2).
Для выявления корреляционной связи между изучаемыми признаками используется формула расчёта коэффициента корреляции:
r = å d1 · d2
Öå d12· å d22
где d = V – M (отклонение варианты от средней арифметической).
Таблица 5.2. Расчёт коэффициента корреляции между охватом
прививками и заболеваемостью
Район города |
Охват привив-ками в %, V1 |
Заболе- ваемость на 10000 населения, V2 |
d1 (V1 - M1) |
d2 (V2 - M2) |
d12 |
d22 |
d1 · d2 |
Западный |
15,0 |
22,0 |
-10 |
+3,6 |
100,0 |
12,96 |
-36.2 |
Южный |
20,0 |
28,0 |
-5 |
+9,6 |
25,0 |
92,16 |
-48,0 |
Верхний |
25,0 |
18,0 |
0 |
-0,4 |
0 |
0,16 |
0 |
Нижний |
30,0 |
14,0 |
+5 |
-4.4 |
25,0 |
19,36 |
-22,0 |
Центр |
35,0 |
10,0 |
+10 |
-8,4 |
100,0 |
70,36 |
-84,0 |
|
M1 = =125= 5 =25,0 |
M2 = = 92 = 5 = 18,4 |
- |
- |
å d12
= 250 |
åd22
=195,2 |
å d1 · d2
= - 190 |
r = å d1 · d2 = - 190 = - 0,86
Öå d12· å d22 Ö 250,0х195,2
Вывод: в результате проведённого исследования установлено, что связь корреляционная – обратная (при увеличении охвата населения прививками, уровень заболеваемости населения снижается). По силе корреляционная связь – сильная, так как находится в диапазоне от -0,7 до -1,0.
В связи с тем, что коэффициент корреляции в клинических исследованиях рассчитывается обычно для ограниченного числа наблюдений, нередко возникает вопрос о надёжности полученного коэффициента. С этой целью определяют среднюю ошибку коэффициента корреляции.
Ошибка коэффициента корреляции используется для того, чтобы убедиться, что коэффициент корреляции, вычисленный по данным выборочного исследования, будет соответствовать размеру связи в генеральной совокупности. Для расчета ошибки коэффициента корреляции используется следующая формула:
-
mr
= ± Ö
1 – r2
n - 1
где r - коэффициент корреляции,
n - число пар наблюдений.
Основываясь на данных вышеприведенного примера (табл. 5.2) по расчёту коэффициента корреляции между охватом прививками и заболеваемостью,
mr = Ö 1- (- 0,86)2 = 0,25
5 – 1
С достаточной для медицинских исследований надёжностью о наличии той или иной степени связи можно утверждать, когда величина коэффициента корреляции превышает или равняется величине трёх своих ошибок (r ≥ 3 mr). Обычно это отношение коэффициента корреляции (r) к его средней ошибке (m) обозначают буквой t и называют критерием достоверности:
r
t = m
В случае t ≥ 3, коэффициент корреляции достоверен.
Рассматривая пример по оценке взаимосвязи между охватом прививками и заболеваемостью населения (табл. 5.2), произведём расчёт критерия достоверности:
t = /- 0,8/ = 3,4
0,25
Вывод: между охватом прививками и заболеваемостью населения существует достоверная корреляционная связь, так как t≥ 3.