Определение различий альтернативных показателей заболеваемости.
Показатели заболеваемости, как интенсивные, так и экстенсивные, могут быть представлены в форме так называемых альтернативных распределений. Например: показатели частоты болевших и не болевших лиц, показатели летальности (умер или остался жив). Онкологическая заболеваемость: альтернатива (заболел раком или не заболел и т.п.). В отличие от этих ситуаций, можно несколько раз болеть острыми респираторными инфекциями.
Статистические операции с показателями в альтернативной шкале распределений, как правило, проще вычисляются и не имеют жестких ограничений по характеру распределения исходных данных. Поэтому при углубленном статистическом анализе заболеваемости целесообразно проводить сводку первичных данных таким образом, чтобы потом было можно использовать именно альтернативные показатели. Например, при анализе заболеваемости с временной утратой трудоспособности можно использовать показатели болевших или не болевших лиц, которые обычно рассчитывают на основе численности круглогодовых контингентов (то есть отработавших на момент исследования не менее 1 года). При таком подходе предусматривается возможность только двух исходов: работник мог болеть или не болеть в течение года (альтернативное варьирование). Средняя ошибка для альтернативных показателей рассчитывается по формуле:
,
где Р - % болевших (не болевших) лиц, исчисленный на постоянно (круглый год) работавших; q=100-Р ; n – число наблюдений (численность круглогодовых лиц, заболеваемость которых изучается).
Например: В течение 1999 года на предприятии круглый год работали 1447 человека, из которых 827 человека имели случаи утраты трудоспособности из-за заболеваний.
Показатель
болевших лиц: Рб=
57,1%.
Показатель
не болевших лиц: Рн=
42,9%.
Или проще Рн = 100-57,1 = 42,9.
Величины соответствующих ошибок:
mб=
1,3
mн=
1,3.
Обратите внимание, ошибки равны, так как сомножители в числителе формулы при таком распределении одинаковы.
Величина средней ошибки, как известно, показывает интервал значений, в котором находится истинное (генеральное) значение показателя, то есть в каких пределах может колебаться размер показателя в зависимости от случайных причин, которые могут быть и не учтены в данном исследовании.
В нашем примере показатель болевших лиц равен 57,1%, а его средняя ошибка ±1,3%. Понимать значение этих данных следует так. Можно утверждать с вероятностью равной 68%, что во всех аналогичных производственно-профессиональных группах рабочих (при одинаковом возрастно-половом составе), показатели не болевших будут в пределах 57,1%±1,3%. То есть от 55,8% до 58,4% среди всех круглогодовых рабочих.
Если же необходимо получить выводы, степень вероятности которых должна составлять 95,5% , то тогда показатели не болевших будут в пределах интервала 57,1%±1,3%2, т. е. от 54,5% до 59,7%. (Подробнее о доверительном интервале смотри в разделе «Доверительная значимость, доверительная вероятность, доверительный интервал»).
Для того чтобы оценить достоверность разности между показателями, можно использовать критерий Стьюдента (t):
.
(Подробнее смотри раздел «Критерии различия между долями, интенсивными величинами и средними арифметическими»)