Основные понятия и термины медицинской статистики

Фундаментальным понятием медицинской статистики является статистическая совокупность. Статистическая совокупность - это группа, состоящая из большого числа относительно однородных элементов (единиц наблюдения), взятых вместе в известных границах времени и пространства и наделенных всеми признаками, подлежащими регистрации и изучению. Статистическая совокупность, в отличие от единиц наблюдения (индивидуумов), имеет особые, только ей присущие свойства, к числу которых относят:

1. Характер распределения изучаемого явления;

2. Его средний уровень, который дает обобщающую характеристику изучаемому явлению;

3. Разнообразие (колеблемость, изменчивость) единиц наблюдения, составляющих совокупность;

4. Взаимосвязь между изучаемыми признаками;

5. Репрезентативность признаков выборочной совокупности по отношению к генеральной.

Генеральная совокупность включает все единицы наблюдения, которые могут быть к ней отнесены в соответствии с целями исследования, т.е. бесконечное множество однородных, но индивидуально различимых объектов. Например, если было бы можно изучить всех больных сахарным диабетом, живущих на земном шаре, то такая группа больных составила бы генеральную совокупность. Естественно, практически не представляется возможным изучить каждый составляющий элемент такой генеральной совокупности. При изучении же здоровья лиц малораспространенных профессий (космонавты) или национальностей это возможно сделать удастся.

При изучении здоровья населения генеральная совокупность, как правило, рассматривается в пределах конкретных границ, очерченных территориальным или производственным признаком, и поэтому включает в себя определенное число наблюдений. Генеральной совокупность может быть население города или села, дети школы и др. Таким образом, в зависимости от цели исследования и его задач, изменяются границы генеральной совокупности, для этого используют основные признаки , её ограничивающие.

В связи с невозможностью, а также часто и с нецелесообразностью или трудностью углубленного анализа всех единиц наблюдения, составляющих генеральную совокупность, исследование ограничивают только определенной частью единиц – выборочной совокупностью.

Выборочная совокупность – часть генеральной совокупности, отобранная специальным методом и предназначенная для характеристики генеральной совокупности. Метод статистического анализа позволяет распространять результаты, полученные при работе с выборкой, на всю генеральную совокупность. Без его использования исследования не могут считаться научными, а их результаты - убедительными и доказанными. Таким образом, на основании выборочной совокупности исследователь может формировать представление о свойствах генеральной совокупности.

Основное требование, предъявляемое к любой выборке, это её представительность или репрезентативность (от лат. represento - представляю). Чтобы выборочная совокупность как можно полнее отражала генеральную совокупность, т.е. была репрезентативной, необходимо учитывать следующие основные положения:

1. Выборка должна быть вполне представительной, или типичной, т.е. чтобы в ее состав входили преимущественно те варианты, которые наиболее полно отражают генеральную совокупность. Поэтому перед тем, как приступить к обработке выборочных данных, их внимательно просматривают и удаляют явно нетипичные варианты.

2. Выборка должна быть объективной. При образовании выборки нельзя поступать произвольно, включать в ее состав только те варианты, которые кажутся типичными, а все остальные браковать. Доброкачественная выборка производится без предвзятых мнений, по методу жеребьевки или лотереи, когда ни одна из вариант генеральной совокупности не имеет никаких преимуществ перед остальными - попасть или не попасть в состав выборочной совокупности. Иными словами, выборка должна производиться по принципу случайного отбора, без каких бы то ни было субъективных влияний на ее состав.

3. Выборка должна быть качественно однородной. Нельзя включать в состав одной и той же выборки данные, полученные на лицах разного пола, возраста или физиологического состояния, так как заведомо известно, что эти факторы по-разному сказываются на величине и функциональном состоянии признаков, по которым может быть образована выборочная совокупность. Неоднородный по составу материал не дает верной информации об изучаемых явлениях.

4. Выборочная совокупность должна быть достаточной по объему, чтобы более точно выразить особенности генеральной совокупности. Статистика располагает специальными формулами или готовыми таблицами, по которым можно определить необходимое число наблюдений (см. приложение 1).

Эмпирические, или выборочные, совокупности могут иметь самый различный объем. В зависимости от числа наблюдений принято различать м а л ы е выборки, содержащие не более 30 вариант, и выборки б о л ь ш и е > 30 , включающие в свой состав до 100-200 единиц совокупности и больше. Верхний предел здесь не ограничен. Принципиальной разницы между большой и малой выборками нет. Различать их приходится на том основании, что сравнительная оценка показателей, вычисляемых на малых выборках, находится в зависимости от числа наблюдений.

При изучении тех или иных объектов исследователь имеет дело с признаками, проявлением которых один предмет отличается от другого. Учетные признаки могут быть количественными и качественными (атрибутивными). Количественные признаки имеют цифровое выражение (возраст, масса тела, рост, температура организма, количество дней временной нетрудоспособности). Атрибутивные носят описательный характер (пол, сезон, профессия). Качественные признаки не поддаются непосредственному измерению и учитываются по наличию их свойств у отдельных членов изучаемой группы. Например, среди растений можно подсчитать количество экземпляров с разной окраской цветков — белой, розовой, красной, фиолетовой и т. д. Количественные признаки подразделяют на континуальные и дискретные. Континуальные признаки теоретически могут принимать любые возможные значения в пределах между минимальным и максимальным показателем признака (как целые, так и дробные). Дискретные признаки могут характеризоваться лишь целыми числами. По роли признаков в совокупности они могут быть факторными (влияющими) - возраст, пол, наличие заболевания; и результативными (испытывающими влияние) - рост, масса тела, уровень гемоглобина, исход заболевания.

Деление признаков на качественные и количественные весьма условно. Например, в массе однородных индивидов, доступных измерению, можно выделить группы высоких, средних и низких, а также успевающих и неуспевающих и т. д. Вместе с тем в каждом качественном признаке, например в профессии, можно обнаружить целую гамму количественных переходов, или градаций, и измерить их. И все же, несмотря на очевидную условность приведенной классификации, она необходима хотя бы потому, что количественные признаки распределяются в вариационный ряд, а качественные не распределяются. А при разных способах группировки исходных данных применяют разные способы их обработки.

Если результаты наблюдений группируются в противопоставляемые друг другу группы, их варьирование, в отличие от рядовой изменчивости, называют альтернативным, а признаки — альтернативными. Примером могут служить случаи, когда противопоставляют женщин - мужчинам, больных — здоровым, высокорослых — низкорослым, успевающих — неуспевающим и т. д.

Важным свойством признаков является варьирование величины признака при переходе от одной единицы наблюдения к другой. Отдельные числовые значения варьирующего признака называются вариантами (лат.variatio - изменение) или датами (англ. data - данные).