Вопрос 69. Расчет и применение относительных показателей для четырехпольных таблиц: чувствительность, специфичность.

Чувствительность — это доля действительно болеющих людей в обследованной популяции, которые по результатам теста выявляются как больные. Чувствительность — это мера вероятности того, что любой случай болезни (состояния) будет идентифицирован с помощью теста. В клинике тест с высокой чувствительностью полезен для исключения диагноза, если результат отрицателен. 

Специфичность — это доля тех, у которых тест отрицателен, среди всех людей, не имеющих болезни (состояния). Это мера вероятности правильной идентификации людей, не имеющих болезни, с помощью теста. В клинике тест с высокой специфичностью полезен для включения диагноза в число возможных в случае положительного результата. Отношения состояния и признака показаны в четырехпольной таблице: Результаты теста                      Подлинный статус                                     Всего                                                   Больные Здоровые Положительный                              а           b                                               a + b Отрицательный                              c            d                                               c + d Всего                                            a + c      b + d                                     a + b + c + d a. Больные, выявленные с помощью теста (истинно положительные) b. Здоровые, имеющие положительный результат теста (ложно положительные) c. Больные, не выявленные с помощью теста (ложно отрицательные) d. Здоровые, имеющие отрицательный результат теста (подлинно отрицательные)  Чувствительность = а разделенное на (а+с) Специфичность = d разделенное на (b+d) Прогностичность положительного результата = а разделенное на (а+b) Прогностичность отрицательного результата = d разделенное на (с+d)  Прогностичность положительного результата иногда называется «урожаем» (yield).

67) Основные виды статистических исследований в медицине. Правила построения статистических таблиц и диаграмм.

виды статистических исследований

• Сплошные (обрабатывается информация о всех изучаемых объектах – генеральной совокупности; полученные результаты являются точными)

• Выборочные (обрабатывается выборка – специально отобранная часть из некоторой генеральной совокупности изучаемых объектов; требуется дополнительная оценка точности и достоверности полученных результатов применительно к генеральной совокупности)

Основной метод статистического анализа качественных данных – вычисление и сопоставление относительных величин (относительных частот градаций первичных признаков)

Основные правила построения статистических таблиц: 1) в заголовке должны быть отражены объект, признак, время и место совершения события; 2) графы и строки следует нумеровать; 3) графы и строки должны содержать единицы измерения; 4) сопоставляемую в ходе анализа информацию располагают в соседних графах (либо одну под другой); 5) числа в таблице проставляют в середине граф, строго одно под другим; числа целесообразно округлять с одинаковой степенью точности; 6) отсутствие данных обозначается знаком умножения (•), если данная позиция не подлежит заполнению, отсутствие сведений обозначается многоточием (...), либо н.д., либо н. св., при отсутствии явления ставится знак тире (-); 7) для отображения очень малых чисел используют обозначение 0.0 или 0.00; если число получено на основании условных расчетов, то его берут в скобки, сомнительные числа сопровождают вопросительным знаком, а предварительные - знаком (*). 6. Статистические графики и диаграммы

68.Классификация измерительных шкал для первичных показателей, характеризующих состояние здоровья и среды обитания.

Номинальные (атрибутивные) –имеют качественное выражение, представлены списком возможных градаций

Порядковые (ранговые) –имеют качественное выражение, но их градации могут быть упорядочены

Интервальные (количественные) –могут быть выражены числом

70) Виды относительных показателей (статистических коэффициентов), способы их расчета и графического представления.

Графические изображения в статистике, виды графических изображений, их использование для анализа явлений. Требования, предъявляемые к оформлению диаграмм.

Результаты статистического исследования могут быть представле­ны в виде графических изображений, что позволяет более наглядно продемонстрировать полученные результаты и облегчает проведение анализа.

Существует несколько видов графических изображений, наиболее часто используют диаграммы (линейные, радиальные, столбиковые, ленточные, гистограммы, секторные и др.), картограммы, карто­диаграммы.

При построении графических изображений необходимо соблюдать следующие правила:

- данные на графике должны размещаться слева направо и снизу вверх;

- обязательное условие при построении графика - соблюдение мас­штабности;

- нулевые точки шкал при наличии возможности должны быть изобра­жены на диаграмме

- цифры, показывающие деление шкал, помещаются слева или внизу соответствующей шкалы;

- линии, представляющие диаграмму изображаемого явления, сле­дует делать иного вида, нежели вспомогательные линии;

- на кривой, отражающей динамику явления, необходимо отметить все точки, соответствующие отдельным наблюдениям;

- в диаграммах, показывающих структуру, должна быть оттенена как линия нулевая, так и 100-процентная;

- изображенные графические величины должны иметь цифровые обоз­начения на самом графике или в прилагаемой к нему таблице;

- символы, используемые при построении диаграммы (цвет, штри­ховка, фигуры, знаки), должны быть пояснены;

- каждый график должен иметь четкое, краткое название, отражаю­щее его содержание;

- название диаграммы должно размешаться под рисунком.

Виды диаграмм:

а) линейные диаграммы - позволяют изображать динамику явления (изменение показателей во времени). Линейная диаграмма строится в системе прямоугольных координат, при ее построении следует учи­тывать соотношение между основанием и высотой - абсциссой х и ор­динатой у, основанное на принципе "золотого сечения": это соотно­шение должно быть 1,6:1. На горизонтальной оси (оси абсцисс) откладываются отрезки, обозначающие периоды времени. На верти­кальной оси (оси ординат) откладываются размеры изучаемого явле­ния. Обязательное условие при построении графика - масштабность. На одной диаграмме можно изобразить несколько линий, отличающих­ся друг от друга цветом, толщиной или формой пунктира.

б) радиальные диаграммы (диаграммы полярных координат, линей­но-круговые диаграммы, векторные диаграммы) - применяются для изображения сезонных (подекадных, помесячных, поквартальных) и других колебаний, имеющих замкнутый, циклический характер (за сутки, неделю и т.д.). Для их построения круг делится на столько секторов, на сколько частей разделен период времени, взятый для изучения явления (например, на 12 - при изучении помесячных коле­баний в течение года; на 7 - при изучении явления за неделю). На каждом из радиусов с соблюдением масштабности отмечаются показа­тели, полученные точки соединяют прямыми линиями. Начало марки­ровки радиусов начинается с радиуса, соответствующего нулю граду­сов, и продолжается по часовой стрелке.

в) столбиковые диаграммы - строятся по такому же принципу, как и линейные, в системе координат, с соблюдением масштабности, но в которых вертикально или горизонтально проводимым линиям соответ­ствуют прямоугольники. Эти диаграммы используются для изображе­ния сравнительной величины явления в какой-либо определенный про­межуток времени, например, сравнительной численности населения по странам мира; обеспеченности населения врачами в разные годы и т.д.

г) гистограммы - в виде прямоугольников, треугольников, фигур позволяют изобразить однородные статистические показатели, не связанные друг с другом. Эти диаграммы используются для графичес­кого изображения статистических величин, характеризующих статику явления в разных совокупностях. Они также строятся в системе пря­моугольных координат с соблюдением масштабности. Например, гис­тограммы применяются для графического изображения уровней смер­тности в разных возрастных группах населения; для демонстрации показателей больничной летальности в различных стационарах города; для изображения распространенности туберкулеза в различных со­циально-бытовых группах населения и т.д.

д) секторные диаграммы - используются для демонстрации структуры изучаемого явления, изображения части явления в целом. Они пред­ставляют собой круг, принимаемый за целое (100%), в котором от­дельные секторы соответствуют частям изображаемого явления. Этот вид диаграмм применяется для графического изображения экстенсив­ных показателей. В секторных диаграммах секторы, изображающие от­дельные части изучаемого явления, располагаются в порядке возрас­тания или убывания по движению часовой стрелки и имеют разный цвет или штриховку.

е) внутристолбиковые диаграммы также могут применяться для изоб­ражения структуры явления. При этом высота столбика принимается за 100%, весь столбик делится на составные части, которые соот­ветствуют долям явления в процентах.

ж) картограммы - это графические изображения, нанесенные на схе­мы географической карты, на которой различным цветом или штрихов­кой изображены степени распространенности явления по территории

з) картодиаграммы - такие графические изображения, при построе­нии которых на карту или схему карты изучаемой территории прос­тавляются диаграммы (столбиковые, фигурные, линейные)

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

Виды относительных величин:

Экстенсивный показатель;

Интенсивный показатель;

Показатель соотношения;

Показатель наглядности.

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

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

Среда — чаще всего численность населения.

Общий интенсивный показатель — тот, при расчете которого средой выступает численность населения.

Может быть определенная группа населения, часть численности населения.

Специальный интенсивный показатель— показатель, при расчете которого средой выступает определенная часть (группа) населения. Пример специального интенсивного показателя: показатель общей плодовитости, показатель брачной плодовитости, показатель повозрастной плодовитости. Показатель общей плодовитости - число рождений у женщин фертильного возраста (15–49 лет), число женщин фертильного возраста (15–49 лет) 1000.

71. Статистическая обработка количественных медицинских данных (вариационных рядов): группировка, построение гистограмм, выбор числа разрядов, анализ характера распределений.

Статистика в медицине является одним из инструментов анализа

экспериментальных данных и клинических наблюдений, а также языком, с

помощью которого сообщаются полученные математические результаты.

Статистическая обработка медицинских исследований базируется на

принципе того, что верное для случайной выборки верно и для генеральной

совокупности (популяции), из которой эта выборка получена.

ВИДЫ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ В МЕДИЦИНЕ

Статистические данные могут быть представлены как количественными

, так и качественными переменными.

Количественные (числовые) данные предполагают, что переменная

принимает некоторое числовое значение. Из них выделяют дискретные данные, которые могут принимать строго определённые значения, в то время как непрерывные могут быть представлены любыми значениями. Уникальным примером количественных данных является представление возраста двумя типами:

в виде непрерывной переменной – указывается точный возраст пациента, и в виде

дискретной переменной – указывается только количество полных лет.

ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА

Одной из основных составляющих любого анализа данных является

описательная статистика (дескриптивная статистика). Её главной задачей

является предоставление сжатой и концентрированной характеристики

изучаемого явления в числовом и графическом виде.

Популяционное значение параметра (среднее значение, медиану, долю

и т.д.) получить невозможно (исключение составляют случаи, когда

исследование проводится на группе, которая включает всех членов

популяции). Однако популяционное значение параметра можно оценить по

выборке. Точность такой оценки зависит от метода измерения (ошибки

измерения), объема и ошибки выборки и биологической вариации.

Показатели описательной статистики можно разбить на несколько

групп:

• показатели положения, описывающие положение экспериментальных

данных на числовой оси. Примеры таких данных – максимальный и

минимальный элементы выборки, среднее значение, медиана, мода и др.;

• показатели разброса, описывающие степень разброса данных

относительно центральной тенденции. К ним относятся: выборочная

дисперсия, разность между минимальным и максимальным элементами

(размах, интервал выборки) и др.;

• показатели асимметрии: положение медианы относительно среднего и др.

• графические представления результатов – гистограмма, частотная

диаграмма и др.

Группировка. Группировка — это метод, при котором вся исследуемая совокупность разделяется на группы по какому-то существенному признаку. Группировка представляет собой способ подразделения рассматриваемой совокупности данных на однородные по изучаемым признакам группы. Это делается с целью изучения структуры этой совокупности либо взаимосвязей между отдельными элементами этой совокупности. С помощью группировки можно выявить влияние отдельных единиц на средние итоговые показатели