6. Статистика: определение, содержание, задачи.

Статистика — наука, изучающая колич. сторону массовых общественных явлений и процессов в неразрывной связи с их кач. стороной в конкретных условиях места и времени. Она позволяет выявить закономерности массовых явлений, используя обобщающие показатели. Медицинская (санитарная) статистика — наука, изучающая общественное здоровье и здравоохранение, которая с помощью математических приемов и методов способствует разработке мер по оздоровлению населения. Важнейший принцип статистики: применение ее для изучения не единичных, а массовых явлений, объединенных в группы (совокупности) для выявления общих свойств и закономерностей.

Задачи:

― определение показателей здоровья населения;

― оценка влияния социально-биологических факторов на здоровье населения;

― анализ данных о сети, кадрах, деятельности ЛПО;

― определение эффективности лечебно-профилактических мероприятий;

― использование статистических методов в экспериментальных, клинико-биологических, социально-гигиенических исследованиях.

Разделы:

Статистика общественного здоровья разрабатывает методы сбора, обработки и анализа данных (о численности и составе населения, естественном движении, физическом развитии, распространенности различных заболеваний, продолжительности жизни и т.д.), характеризующих уровень и изменения в состоянии здоровья населения, вскрывает важнейшие закономерности показателей общественного здоровья.

Статистика здравоохранения занимается сбором, обработкой и анализом данных о ресурсном обеспечении, лечебно-профилактической, финансово-хозяйственной деятельности системы здравоохранения.

7. Основные методы исследования.

Методы статистического анализа:

1. . Статистические величины: абсолютные, относительные (интенсивный показатель, экстенсивный показатель, показатель соотношения, показатель наглядности).

Абсолютная величина — это величина, характеризующая размах или единичность явления. Из определения вытекают случаи применения абсолютных величин в медицине и здравоохранении. Абсолютные величины — это, например, численность населения, число лечебно-профилактических учреждений, число врачей, число инфекционных заболеваний, число больных и вирусоносителей СПИД и т.д.

Относительные величины (показатели, коэффициенты) — это величины, полученные путем отношения двух абсолютных величин, выраженных через третью абсолютную величину

Интенсивный показатель— показатель частоты явления в среде, которая данное явление продуцирует.

Методика расчета: и.п. = (явление / среда, кот. данное явление продуцирует) основание.

Экстенсивный показатель (показатель распределения, состава явления, удельного веса) — показатель структуры явления.

К таковым, например, относятся: показатель структуры причин смертности, показатель структуры причин младенческой смертности, показатель структуры заболеваемости, показатели распределения населения по полу, образованию, месту жительства, возрастной состав населения, удельный вес детей в структуре населения и т.д.

Методика расчета: э.п. = (часть явления / целое явление) основание.

Основание — чаще всего 100, экстенсивный показатель выражается в %.

Показатель соотношения— это показатель частоты явления в среде, которая данное явление не продуцирует. Он характеризуется отношением двух статистических совокупностей, не связанных между собой, а сопоставимых только логически, по их содержанию.

Методика расчета: п.с. = (явление / среда, кот. данное явление не продуцирует) основание.

Пример: показатель обеспеченности населения врачами, средним медицинским персоналом, койками. Они рассчитываются на 10 000 населения.

Показатель наглядности — показатель, который используется для того, чтобы охарактеризовать изменения явления в динамике.

Методика расчета: первоначально исходный или конечный (либо любой другой) уровень принимают за 1 или 100, а затем путем составления пропорций для каждого уровня находят, во сколько раз или на сколько процентов произошло уменьшение либо увеличение.

2. . Средние величины (вариационный ряд, мода (Мо), медиана (Ме), средняя арифметическая (М) или (Х), взвешенная средняя арифметическая, среднеквадратическое отклонение).

Вариационный ряд — это статистический ряд, показывающий распределение изучаемого явления по величине какого-либо количественного признака. Например, больных по возрасту, по срокам лечения, новорожденных по весу и т.п.

Мода (М_о) — величина варьирующего признака, которая более часто встречается в изучаемой совокупности т.е. варианта, соответствующая наибольшей частоте. Находят ее непосредственно по структуре вариационного ряда, не прибегая к каким-либо вычислениям. Она обычно является величиной очень близкой к средней арифметической и весьма удобна в практической деятельности.

Медиана (М_е)— делящая вариационный ряд (ранжированный, т.е. значения вариант располагаются в порядке возрастания или убывания) на две равные половины. Медиана вычисляется при помощи так называемого нечетного ряда, который получают путем последовательного суммирования частот. Если сумма частот соответствует четному числу, тогда за медиану условно принимают среднюю арифметическую из двух средних значений.

Средняя арифметическая — самая распространенная величина. Средняя арифметическая обозначается чаще через М.

Различают среднюю арифметическую простую и взвешенную.

3. Динамические ряды (моментный, интервальный).

Динамический ряд ― ряд однородных сопоставимых величин, показывающих изменение изучаемого явления во времени. Это статистическая форма отображения развития явлений во времени. Числа, составляющие динамический ряд, принято называть уровнями ряда. Уровни ряда могут быть представлены абсолютными числами, относительными и средними величинами.

Интервальный ряд состоит из последовательного ряда чисел, характеризующих изменение явления на определенный период (по времени).

Моментный ряд состоит из величин, определяющих размеры явления не за какой-либо отрезок времени, а на определенную дату — момент

4. Метод стандартизации.

Стандартизованные показатели вычисляются прямым методом, когда известны:― состав совокупности (населения, работающих, больных).― состав изучаемого явления по этим же группам.

Стандартизация проводится в следующей последовательности:1)Вычисление групповых показателей.2)Выбор и вычисление стандарта.В качестве стандарта можно взять:― состав одной из сравниваемых групп;― средний состав или состав обеих групп, взятых вместе;― состав третьего объекта, известного по предыдущим исследованиям или по другим материалам.3)Вычисление «ожидаемых» чисел изучаемого явления в сравниваемых совокупностях по стандарту.4)Определение стандартизованных показателей и выводы.

5. Оценка достоверности результатов исследования.

6. Параметрические методы (оценка достоверности с помощью ошибок репрезентативности, определение доверительных границ, оценка достоверности разности результатов исследования).

7. Корреляционный анализ.

8. Регрессионный анализ.

Иногда при анализе корреляционных связей важно установить, как количественно меняется один признак по мере изменения другого на единицу. В этих случаях регрессионный анализ осуществляется на основании вычисления и оценки коэффициентов регрессии (R).

9. Графические изображения в статистике.