10 Оценка достоверности результатов статистического исследования.

Данный способ применяется в тех случаях, когда необходимо определить, случайны или достоверны (существенны- т.е. обусловлены ли какой-то причиной) различия между двумя средними величинами или относительными показателями.

Обязательным условием для применения данного способа является репрезентативность выборочных совокупностей, а также наличие причинно-следственной связи между сравниваемыми величинами (показателями) и факторами, влияющими на них.

Формулы определения достоверности разности представлены следующим образом:

для средних величин

для относительных  показателей

где t - критерий достоверности,  m1 и m2 - ошибки репрезентативности,  М1 и М2 - средние величины,  Р1 и Р2 - относительные показатели.

Если вычисленный критерий t более или равен 2 (t ≥ 2), что соответствует вероятности безошибочного прогноза Р равном или более 95% (Р ≥ 95%), то разность следует считать достоверной (существенной), т.е. обусловленной влиянием какого-то фактора, что будет иметь место и в генеральной совокупности.

При t < 2, вероятность безошибочного прогноза Р < 95%, это означает, что разность недостоверна, случайна, т.е. не обусловлена какой-то закономерностью (не обусловлена влиянием какого-то фактора).

Поэтому полученный критерий должен всегда оцениваться по отношению к конкретной цели исследования. 

11 Понятие вероятности и достоверности.

Классическое определение Вероятности — степень (относительная мера, количественная оценка) возможности наступления некоторого события.

Статистическое определение Вероятности. Часто оказывается довольно сложно представить результат испытания в виде совокупности элементарных событий. Кроме того, не всегда элементарные события равновероятны. Например, когда студент идет на экзамен, четыре элементарных события — оценка 2, 3, 4, 5 — равновероятными не являются. В подобных случаях наряду с классическим используют статистическое определение вероятности. В качестве статистической вероятности события принимается относительная частота его реализации при большом числе испытаний. Если проводится n испытаний и при этом событие А реализовалось m раз, то относительная частота появления события А есть .Например, если монета подбрасывалась 2000 раз, и орел при этом выпал 982 раза, то статистическая вероятность события, что выпадет орел, равна относительной частоте его появления.

12. Метод стандартизации при оценке здоровья населения и показателей работы учреждений здравоохранения.

Стандартизация. Применяется, когда надо сравнить интенсивные показатели рождаемости, смертности и т.д, вычисленные на средах различных по составу. Метод стандартизации позволяет выяснить влияние разнородности состава сред на полученные интенсивные показатели. Интенсивные показатели мы сравниваем, когда среды одинаковые.

3 метода:

1. Прямой

2. Обратный

3. Косвенный

Прямой- когда известен состав среды и состав явления. Обратный- когда нет сведений о составе среды, но есть сведения о составе явления. Наоборот- косвенный.

Метод стандартизации заключается в том, что исследователь принимает условие, что среды, на которой вычислены интенсивные показатели как-бы одинаковы. Стандартизированные показатели показывают какими были бы интенсивные показатели, если бы состав сред был бы одинаковым. Их как бы нет, они требуются только для проведения анализа- повлияет ли разнородность состава сред на величины интенсивных показателей

Этапы вычисления прямого метода стандартизации:

1. Вычисление интенсивных показателей

2. Выбор стандарта (сумма или полусумма сравниваемых сред)

3. Вычисление ожидаемого числа явления в стандарте

4. Нахождение суммы ожидаемых чисел явления

5. Вычисление стандартизованных показателей

6. Анализ стандартизованных показателей и интенсивных показателей

ЭВН