Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
ответы_K_EKZAMENU_24-25_uch_god.docx
Скачиваний:
0
Добавлен:
25.05.2026
Размер:
26.76 Mб
Скачать
  1. Корреляция. Методика вычисления и использование в практической деятельности врача общей практики.

1. Определение и сущность

Модуль 8 («Анализ зависимостей статистических показателей»): «Зависимость случайных величин называют стохастической (статистической), если изменение одной из них приводит к изменению закона распределения другой. Если изменение одной из случайных величин влечет изменение среднего другой случайной величины, то стохастическую зависимость называют корреляционной (например, зависимость заболеваемости населения от воздействия внешних факторов – эколого-гигиенических, медико-организационных и т.д.)».

  • Прямая корреляция (r > 0): увеличение X → увеличение Y.

  • Обратная корреляция (r < 0): увеличение X → уменьшение Y.

2. Методика вычисления (количественные признаки)

Выборочный коэффициент корреляции Пирсона (r_в) – основная формула:

  •  находится в интервале [-1 ; +1].

  • Чем ближе к ±1, тем сильнее связь.

  • Знак «+» – прямая зависимость, знак «–» – обратная.

Альтернативная формула (для расчёта вручную):

3. Непараметрические методы (качественные признаки)

Модуль 8 (таблица сопряжённости 2×2):

Признак 1 (пол)

Да (исход – жив)

Нет (исход – умер)

Всего

Да (мужчины)

a

b

a+b

Нет (женщины)

c

d

c+d

Всего

a+c

b+d

n

  • Коэффициент ассоциации Юла (K_а):

  • Коэффициент контингенции Пирсона (K_к):

4. Оценка силы связи (шкала Чеддока) – Модуль 8

| |Значение |r| или |K| | 0,1–0,3 | 0,3–0,5 | 0,5–0,7 | 0,7–0,9 | 0,9–0,99 | |Характеристика связи | слабая | умеренная | заметная | высокая | весьма высокая |

5. Пример из Модуля 8

При изучении зависимости смертности от возраста и пола (таблица 8.4) рассчитан выборочный коэффициент корреляции  . По шкале Чеддока – прямая весьма высокая зависимость между показателями смертности мужчин и женщин.

6. Использование в практике врача общей практики

  • Выявление причинно-следственных связей: связь факторов риска (курение, гиперхолестеринемия, гиподинамия) с развитием ИБС, гипертонии, сахарного диабета.

  • Анализ связи антропометрических показателей (рост, масса тела, окружность груди) с половозрастными характеристиками.

  • Оценка эффективности лечения: связь между дозой препарата и терапевтическим эффектом.

  • Прогнозирование течения заболевания на основе коррелирующих признаков.

  1. Динамические ряды их анализ. Значение в практической деятельности врача общей практики.

1. Определение и структура

Модуль 7 («Временные ряды»): «Временной ряд – последовательность числовых значений статистического показателя y(t), записанных в хронологическом порядке. Уровни ряда – числовые значения статистического показателя. Выделяют начальный (базисный) уровень y₀ и конечный уровень yₙ. Временной интервал между соседними уровнями может быть день, месяц, год».

Пример (Модуль 7, таблица 7.3): Год | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 Младенческая смертность (‰) | 7,4 | 6,5 | 6,0 | 5,6 | 5,1 | 4,9 | 4,5 | 4,6

2. Показатели анализа динамического ряда

Все показатели вычисляются цепным (к предыдущему году) и базисным (к начальному уровню) способами.

Показатель

Формула (цепной)

Смысл

Абсолютный прирост (Δ)

Δ^ц = y_i – y_{i-1}

На сколько единиц изменился показатель

Темп роста (Т_р)

Т_р^ц = y_i / y_{i-1} × 100%

Во сколько раз изменился (в %)

Темп прироста (Т_пр)

Т_пр^ц = Т_р^ц – 100%

На сколько процентов изменился

Абсолютное значение 1% прироста

Δ^ц / Т_пр^ц

Скрытая величина за 1% (для сопоставимости)

Расчёт по данным таблицы 7.3 (2014→2015):

  • Δ^ц = 6,5 – 7,4 = -0,9‰

  • Т_р^ц = 6,5 / 7,4 × 100 = 87,8%

  • Т_пр^ц = 87,8 – 100 = -12,2%

  • Абс. значение 1% прироста = 0,074

Соседние файлы в предмете Общественное здоровье и здравоохранение