1.Определение количества групп, на которые следует раз­бить все единицы изучаемой со­вокупности.

2.Определение величины размаха вариации (интервала) между группами.

3.Определение начала, середины и конца группы. 4. Преобразование рядов (распределение данных наблюде­ний по группам).

Средняя величина из всех членов ряда называ­ет­ся средним уровнем, или хронологический средней.

Средняя хронологическая вычисляется по фор­муле = сум­ма уровней ряда / число членов ряда.

Темп роста - отношение последующего уровня к предыду­щему. Показатель вы­ражается обычно в %. Темп роста пока­зывает на сколько процентов уве­личился (или уменьшился) уровень. В убывающих рядах показатели темпа роста и при­роста имеют отрицатель­ные знаки, в недостающих - положи­тельные.

Динамические ряды отражают ди­намику исследуемого явления. Однако эта динамика иногда представляется не в виде не­прерывно меняющегося уровня, а отдель­ными скачкообраз­ными изменениями. Для того, что бы получить общее пред­ставле­ние об изменениях на протяжении ряда, недостаточно знать отдельные его состав­ляющие. Эти цифра могут отражать не только общую тенденцию, но и влияние более или менее случайных факторов.

Наряду со способом выравнивания рядов применяется и способ сглаживания по сколь­зящей средней. Этот метод по­зволяет до не­которой степени установить влияние слу­чай­ных колебаний на уровни динамического ряда и способству­ет выявлению отражаемой им основной тенденции. Сущность этого ме­тода заключается в том, что каждый уровень заменя­ется средним из него же и соседних с ним уровней.

Укрупнение периодов.Данный метод позволяет за счет укрупнения периодов ста­тистического наблюдения (на пример из помесячных дан­ных их перевод в поквартальные) определить тенденции к сниже­нию или к увеличению изучаемого показателя, явления и т.д.

Измерение сезонных колебаний.При изучение показателей здоровья населения часто об­на­руживается, что изучаемые явления прояв­ляют определен­ные особенности в разные времена года, т.е. "сезонность": по­казатели возрастают в одни месяца года и снижаются в дру­гие. Для того, что бы отличить сезон­ные повышения показа­телей состояния здо­ровья населения от подлинного его повы­ше­ния, обусловленного ухудшением эпидемиоло­гического со­стояния (сезонное понижение от подлинного понижения, выз­ванного проведе­ние оздоровительными мероприятиями) надо измерить уровень сезонных колебаний.

Сезонность показателей состояния здоровья населения оп­ределяется по формуле:

= среднедневное число заболеваний в каждом месяце / сред­недневное годовое число заболеваний (получаемый показатель выража­ется в %).

Средние величины.

Различают две категории средних величин: степенные сред­ние (к ним относятся сред­няя арифметическая (М), средняя гар­мони­ческая, средняя геометрическая и др.), а так же структур­ные средние (мода (Мо) и медиа (Ме).

Выбор того или иного вида средней производится в зави­симости от цели исследования, сущности усред­ненного пока­зателя и характера имеющихся исход­ных данных.

Определяющий показатель, выраженный матема­тически, называется определяющей функцией.

Модой (Мо) называют значение наиболее часто встреча­ющееся значение признака у единиц сово­купности. Она соот­ветствует определенному значе­нию признака. Определить ве­личину моды в пер­вичном ряду возможно только при дос­таточно большом количестве наблюдений и при условии, что одно из индивидуальных значений изучаемого при­знака у от­дельных единиц совокупностей повторяется значительно чаще, чем все другие признаки. Мода особенно важна для характе­ристики несимметрич­ного ряда.

Медианой (Ме) называют значение, которое лежит в сере­дине ранжированного ряда и делит его пополам. При четном числе наблюдений за медиану принимают среднюю величину из двух центральных вариант, при нечетном числе наблюде­ний медианой будет центральная медиана. Медиана применя­ется в статистике очень редко.

В редких случаях, когда имеется сим­метричный вариацион­ный ряд, мода и медианы равны между собой.

Для характеристики среднего уровня признака наиболее ча­сто в медицине использу­ется средняя арифметическая величина (М).

Средняя арифметическая величина — это общая количест­венная характеристика определенного признака изучаемых явлений, составляю­щих качественно однородную стат сово­купность. Т.е. под средней арифметиче­ской понимается такое значение при­знака, которое имела бы каж-Д«^я еди­ница совокупности, если бы общий итог всех значений признака был распределен рав­номерно между всеми единица-^м *л сово­купности.

Различают среднюю арифметическую простую и взвешен-

Средняя арифметическая простая вы­числяется для не сгруппированного вариационного ряда путем суммирования всех вариант и делением этой суммы на общее количество вариантов, входя­щих в вариационный ряд.

средняя величина, обычно средняя арифметическая, взятая только сама по себе, имеет ог­раничен­ную ценность, т. к. не дает представление о вариабельности, с которой случаи наблюдений распределены вокруг нее.

Имеются следующие критерии разнообразия признака:

1. Характеризующие границы совокупности — лимит (1лт) и амплитуда (Ат);

2. Характеризующие внутреннюю структуру совокупности -среднее квадратическое отклонение ( ) и коэффициент вариации ( )

Лимит и амплитуда не позволяют получить инфор­мацию о разнообразии признака в совокупности с учетом ее внутрен­ней структуры. Наиболее полную характеристику разнообра­зию признака в совокуп­ности дает среднее квадратическое отклонение, обозначаемое греческой буквой у (сигма малая).

Среднее квадратическое отклонение харак­теризует среднее отклонение всех, вариант вариа­ционного ряда от средней арифметической вели­чины.

Существует три способа расчета сред­него квадратичес-кого отклонения: среднеарифме­тический, способом моментов и по амплитуде.

Коэффициент вариации.

Оценка степени рассеяния вариант около средней может быть произведена с помощью ко­эффициента вариации, вычис­ляемого по фор­муле:

Значения коэффициента вариации (СУ) менее 10% свидетельствует о малом рес­сеянии, от 10% до 20% — о сред­нем, более 20% — о сильном рассеянии вариант вокруг сред­ней арифметической.

Коэффициент вариации часто исполь­зуется при оценке колеблемости ряда различ­ных признаков, например, рост и масса тела, средняя длительность лечения на дому и частота врачебных посещений. Непосредственное срав­нение сигм в данном случае невозможно, так как величина среднего квад­ратического отклоне­ния обычно характеризует рассеян­ность ряда при сравнении однотипных рядов.

Оценка достоверности средних величин.

В своей профессиональной деятельности врачи, как пра­вило, проводят исследования и на­блюдения в выбороч^_Ь1Х совокупностях. Для более широкого распространения и при­менения получен­ных при этом данных и выводов необходимо перене­сти их на генеральную совокупность. С этой цель(о _и применяется оценка достоверности результатов ис­следования

Оценка достоверности результа­тов исследования предусматри­вает:Определение ошибок репрезентативности (сред­ней ошибки средней арифметической);Определение доверительных границ генеральной совокуц_но_ сти средних величин. Оценку достоверности раз­ности результатов исследования средних величин.