IV. Міждисциплінарна інтеграція

№	Дисципліни		Знати		Вміти
І. Попередні (забезпечуючі) дисципліни
1.	Медична фізика		основи проведення математично-статистичного дослідження.		проводити статистичне дослідження.
2.	Загальної гігієни		інформаційний зв'язок в системі "Здоров'я населення - навколишнє середовище".		виявляти взаємозв'язки між природними явищами.
3.	Медична соціологія		зв'язок соціо-екологічного стану середовища місць мешкання населення (політичних, економічних, медико-екологічних та інших аспектів) з характеристиками якості і безпеки його існування, тривалості життя та іншими показниками громадського здоров'я.		проводити аналіз соціологічних досліджень.
II. Наступні дисципліни, ті що забезпечуються
4.	Клінічні дисципліни		відносні показники які характеризують роботу клінічних відділень		аналізувати діяльність клінічних відділень
5.	Організація та економіка охорони здоров'я •		зв'язок чинників ризику здоров'я населення з спостережуваними дійсними характеристиками індивідуального та громадського здоров'я.		оцінити зв'язок клінічних та організаційних аспектів медичного обслуговування населення в закладах охорони здоров'я.
III. Внутрішньопредметна інтеграція
6.	Відносні величини (статистичні коефіцієнти). Графічні методи аналізу	Застосування статистичних величин, статистичних показників та статистичних даних в практичній охороні здоров'я		Обчислювати відносні величини
7.	Характеристика та аналіз статистичних даних. Середні величини та показники варіації.	Поняття про варіаційний ряд. Застосування середніх величин в практичній охороні здоров’я.		Застосовувати методику обчислення середніх величин та середньоквадратичного відхилення, проводити аналіз варіаційного ряду.
8.	Параметричні методи оцінки та аналізу статистичних гіпотез.	Методику визначення середньої похибки для середніх та відносних величин, поняття про критерій Стьюдента та довірчий інтервал.		Знаходити необхідне число спостережень в статистичних дослідженнях.
9.	Непараметричні методи оцінки та аналізу статистичних гіпотез.	Застосування непараметричних методів у взаємопов’язаних та незалежних сукупностях.		Аналізувати та оцінювати результати у пов’язаних сукупностях та для незалежних вибірок.

5. Завдання для самостійної праці під підготовки до заняття.

5.1.Перелік основних термінів, параметрів, характеристик, які повинен засвоїти студент при підготовці до заняття:

	Термін	Визначення
	Кореляція	Вивчає взаємозв’язок між ознаками
	Коефіцієнт кореляції	Показує напрямок і силу зв’язку;між двома кількісними ознаками
	Помилка коефіцієнта кореляції	Показує на скільки будуть відрізнятися результати вибіркового дослідження від суцільного.
	Регресія	це коли по одному середньому значенню ознаки можна визначити середнє значення іншої ознаки.
	Коефіцієнт регресії	Показує на яку величину в середньому зміниться другий параметр при зміні першого на певну одиницю виміру.
	Рівняння регресії	Використовується для рівняння лінійної регресії, коли за однією ознакою можна визначити іншу.

0. Теоретичні питання до заняття:

1. Вивчення зв’язку між кількісними перемінними.

2. Кореляція, види коефіцієнтів кореляції.

3. Коефіцієнт лінійної кореляції, його оцінка, характеристика.

4. Непараметричні методи оцінки зв’язку – ранговий коефіцієнт кореляції.

5. Регресійний аналіз, коефіцієнт регресії, рівняння регресії.

6. Використання регресійного аналізу для прогнозування

Приклад тестових завдань (α=І):

1. На основі даних про захворюваність на гострі респіраторні захворювання та середньомісячну температуру повітря розрахований коефіцієнт кореляції, якій становив -0,67. Визначити направленість зв'язку між ознаками.

А. Прямий зв'язок

В. Зворотний зв'язок

С. Сильний зв'язок

D. Середній зв'язок

Е. Слабкий зв'язок

2. Аналіз результатів поточного санітарного нагляду за виконанням плану проведення щеплень серед учнів 50 шкіл дозволив з'ясувати, що між рівнем захворюваності на паротит та питомою вагою щеплених існує кореляційний взаємозв'язок, який відображається показником г_ху= -0,87. Охарактеризуйте цей взаємозв'язок:

А. Прямий сильний кореляційний взаємозв'язок

В. Середньої сили зворотний кореляційний взаємозв'язок

С. Функціональний взаємозв'язок

D. Середньої сили прямий кореляційний взаємозв'язок

Е. Зворотний сильний кореляційний взаємозв'язок

3. Спеціальне дослідження, проведене серед осіб молодого віку, дозволило з'ясувати, що між частотою артеріальної гіпертензії та наявністю в анамнезі черепно-мозкової травми існує прямий сильний кореляційний взаємозв'язок. У яких межах має бути значення показника кореляції?

А. У межах від (+0,70) до (+0,99)

В. У межах від (-0,70) до (-0,99)

С. У межах від (-0,30) до (-0,99)

D. У межах від (+0,30) до (+0,99)

Е. У межах від (-0,70) до (+0,70)

4. Оцінити кореляційний взаємозв'язок між ознаками, якщо г = +0,31:

А. Прямий, слабкий

В. Прямий,сильний

С. Прямий, середній

D. Зворотний,слабкий

Е. Зворотний, середній

Еталон відповіді:

1. В.

2. Е.

3. А.

4. С.

Приклад тестових завдань (α=ІІ):

1. ДЛЯ ОЦІНКИ СИЛИ ТА ВІРОГІДНОСТІ ЗВ'ЯЗКУ МІЖ РОСТОМ І МАСОЮ ТІЛА МОЖНА ЗАСТОСУВАТИ:

* метод рангової кореляції

- коефіцієнт співвідношення

* метод лінійної кореляції

- критерій знаків

2. РІВЕНЬ ЗАХВОРЮВАНОСТІ В РІЗНИХ ЗА СТАЖЕМ РОБОТИ ГРУПАХ ХІРУРГІВ ВІДРІЗНЯЄТЬСЯ. ЯКІ КРИТЕРІЇ МОЖНА ЗАСТОСУВАТИ ДЛЯ АНАЛІЗУ ЦИХ ДАНИХ:

- критерій відповідності

- коефіцієнт регресії

- коефіцієнт лінійної кореляції

* коефіцієнт Ст'юдента

* коефіцієнт рангової кореляції

3. ЯКІ КРИТЕРІЇ МОЖНА ЗАСТОСУВАТИ ДЛЯ ОЦІНКИ ЗВ'ЯЗКУ МІЖ РІВНЕМ ЗАХВОРЮВАНОСТІ НА ДИФТЕРІЮ В РІЗНИХ РЕГІОНАХ І ЧАСТОТОЮ ЩЕПЛЕНЬ:

* коефіцієнт рангової кореляції

- критерій знань

* коефіцієнт лінійної кореляції

- коефіцієнт співвідношення

4. ЯКИЙ ЗВ'ЯЗОК ЗАХВОРЮВАНОСТІ ДІТЕЙ НА КІР З РІВНЕМ ОХОПЛЕННЯ ЇХ ЩЕПЛЕННЯМ, ЯКЩО КОЕФІЦІЄНТ ЛІНІЙНОЇ КОРЕЛЯЦІЇ г_ху = - 0,9; т_ху ± 0,1:

* вірогідний

- прямий

* сильний

- невірогідний

* зворотний

Послідовність дій обчислення рангового коефіцієнта кореляції:

1. Визначаємо похибку рангового коефіцієнта кореляції за формулою: (n>30)

2. Визначаємо відхилення значень першого ряду від другого (d_xy). Їх сума з врахуванням знаків повинна дорівнювати 0.

3. Підставляємо отримані результати у формулу:.

4. Підносимо отримані результати до квадрата і визначаємо їх суми.

5. Визначаємо ранги для значень кожної величини ряду. Рангування обох рядів повинно бути одно направленим.

Еталон відповіді: 5-2-4-3-1.

Ситуаційні задачі (α-ІІІ)

Приклад ситуаційної задачі №1.

Умова:

Необхідно визначити залежність між тривалістю паління (роки) та частотою виявлення бронхітів у молодому віці, якщо з тривалістю паління 3 роки частота хронічних бронхітів складає 6%, 4 роки – 9%, 5 років – 12%, 6 років – 13%, 7 років – 14%, 8 років – 21%, 9 років – 26%, 10 років – 35%. Який коефіцієнт для цього необхідно визначити та який зв'язок буде між цими явищами?

Еталон відповіді:

Тривалість паління (роки) (х)	Частота хронічних бронхітів (%) (у)	dx	dy	dxdy	d	d
3	6,0	-3,5	-11,0	38,5	12,25	121,0
4	9,0	-2,5	-8,0	20,0	6,25	64,0
5	12,0	-1,5	-5,0	7,5	2,25	25,0
6	13,0	-0,5	-4,0	2,0	0,25	16,0
7	14,0	0,5	-3,0	1,5	0,25	9,0
8	21,0	1,5	4,0	6,0	2,25	16,0
9	26,0	2,5	9,0	22,5	6,25	81,0
10	35,0	3,5	18,0	63,0	12,25	324,0
Хх=6,5	Ху=17

Виконувати у такій послідовності:

1. Визначають середнє значення для кожного ряду (Х_х, Х_у).

2. Визначають відхилення кожного із значень ряду від середньої величини (dx, dy).

3. Підносять визначені відхилення до квадрата та визначають їх суму (,).

4. Підставляємо отримані значення у формулу:.

5. Визначають помилку коефіцієнта лінійної кореляції за формулою: .

6. Вираховуємо коефіцієнт вірогідності:

Висновок: між тривалістю паління в молодому віці та частотою хронічних бронхітів існує сильний прямий зв'язок. Вірогідність отриманого результату при малому числі спостережень дорівнює 9,7, що значно вище граничнодопустимих значень при вірогідності похибки р<0,05.

7. Література: