Средняя ошибка средней арифметической и относительной величин: методика вычисления, сущность, оценка. Достоверность разности средних и относительных величин: методика вычисления, оценка.

Добавил:

Per_os Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Приволжский исследовательский медицинский университет (бывш. НижГМА)

Предмет:

Общественное здоровье и здравоохранение

Файл:

экзамен озз 2020.doc

Скачиваний:

Добавлен:

23.01.2026

Размер:

62.22 Mб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 5 6 78 / 698 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 > Следующая >>>

Средняя ошибка средней арифметической и относительной величин: методика вычисления, сущность, оценка. Достоверность разности средних и относительных величин: методика вычисления, оценка.

Мерой достоверности показателя является его средняя ошибка (m), которая показывает, на сколько результат, полученный при выборочным исследовании, отличается от результата, который был бы получен при изучении всей генеральной совокупности.

Методы оценки достоверности различий средних величин или относительных показателей позволяют установить, насколько выявленные различия существенны (носят ли они закономерный характер (и будут переносится на всю генеральную совокупность) или являются результатом действия случайных причин)

Наиболее простым способом проверки равенства средних значений в двух выборках является t-критерий Стьюдента. Критерий Стьюдента может применяться как в случаях сравнения независимых выборок (например, группы больных сахарным диабетом и группы здоровых, контрольная и опытная группы), так и при сравнении связанных (зависимых, парных) совокупностей (например, средняя частота пульса у одних и тех же пациентов до и после приема антиаритмического препарата). Для применения t-критерия Стьюдента при сравнении средних величин необходимо, чтобы исходные данные являлись количественными и в сравниваемых совокупностях имели нормальное распределение.

Мерой достоверности разности двух величин является критерий достоверности (критерий Стьюдента – t):

- для средних величин:

- для относительных величин: ,

где t – критерий достоверности,

М₁ и М₂ - сравниваемые средние,

p₁ и p₂ – сравниваемые показатели,

m₁² и m₂² – их ошибки.

Для медико-биологических исследований принято считать, что если критерий достоверности t > 2, то различие двух величин (средних или относительных) следует считать существенным, достоверным, доказанным с вероятностью в 95%. Если t < 2, то различие величин не доказано.

Динамические ряды: определение, виды. Цель и способы выравнивания динамических рядов. Показатели динамического ряда: методика расчета, сущность.

Динамический ряд — это ряд однородных статистических величин, показывающих изменение явления во времени.

Числа, из которых состоит динамический ряд, называются уровнями ряда.

Уровни ряда могут быть представлены абсолютными числами. Такой динамический ряд называется простым. Уровнями ряда могут быть средние и относительные величины. Такой динамический ряд называется сложным.

Простые динамические ряды бывают двух видов: моментные и интервальные.

Моментный динамический ряд состоит из чисел, характеризующих явление на какой-то определенный момент - дату (на конец года, месяца, декады и т.д.). Например, каждый уровень ряда может характеризовать численность населения, численность врачей, число коек и т.п. на конец определенного года.

Уровни моментного динамического ряда не подлежат дроблению.

Интервальный динамический ряд состоит из чисел, характеризующих явление за определенный промежуток времени - интервал (год, месяц, декада и т.д.). Например, такие ряды могут состоять из чисел родившихся, умерших, заболевших и др., т.е. представляют данные, которые накапливаются за те или иные промежутки времени.

Интервальный динамический ряд в отличие от моментного можно разделить на более дробные периоды или, напротив, укрупнить интервалы. Размер интервала автор выбирает в известной мере в зависимости от степени изменчивости явления.

Динамический ряд не всегда состоит из уровней последовательно изменяющихся в сторону снижения или увеличения. Нередко некоторые уровни в динамическом ряду представляют значительные колебания, что затрудняет возможность проследить основную закономерность, свойственную явлению в наблюдаемый период. В этих случаях для выявления общей динамической тенденции рекомендуется произвести выравнивание динамического ряда.

Существуют определенные приемы выравнивания уровней динамического ряда: укрупнение интервала, вычисление групповой средней и скользящей средней.

Укрупнение интервала производят путем суммирования данных за ряд смежных периодов: если ряд состоит из величин какого-то явления за месяц, например, числа заболеваний по месяцам, то можно суммировать числа за три месяца и дать числа заболеваний поквартально, тогда закономерность может выявиться более определенно.

Вычисление групповой средней для каждого укрупненного периода производят так: суммируют смежные уровни соседних периодов, а затем полученную сумму делят на число слагаемых.

Скользящая средняя вычисляется как средняя величина из данного уровня и двух соседних с ним. Таким образом, при вычислении скользящей средней каждый уровень ряда заменяется на среднюю величину из данного уровня и двух соседних с ним (табл.6).

Таблица 6.

Динамика процента расхождений клинических и патологоанатомических диагнозов в областной больнице города Т. за 1991 - 1996 г.г.

Годы	2004	2005	2006	2007	2008	2009
Процент расхождения диагнозов	9,0	10,2	9,2	9,6	9,5	8,9
Скользящая средняя	—	9,5	9,5	9,4	9,3	—

Пример расчета: для 2005 г.: (9,0 +10,2 + 9,2)/3 = 9,5; для 2006 г.: (10,2 + 9,2 + 9,6)/3=10.

ПОКАЗАТЕЛИ:

Абсолютный прирост (АП) представляет собой разность между последующим и предыдущим уровнем.