Statistilised uuringud koosnevad järgmistest etappidest. Statistilise vaatluse kontseptsioon ja vormid

Igasugune massiliste sotsiaalsete nähtuste statistiline uuring hõlmab kolme põhietappi:

Statistiline vaatlus - genereeritakse statistilise uurimistöö aluseks olevad esmased statistilised andmed ehk statistiline alginformatsioon. Kui esmaste statistiliste andmete kogumisel tehakse viga või materjal osutub ebakvaliteetseks, mõjutab see nii teoreetiliste kui ka praktiliste järelduste õigsust ja usaldusväärsust;

Andmete kokkuvõte ja rühmitamine - selles etapis jagatakse elanikkond erinevuse märkide järgi ja ühendatakse sarnasuse märkide järgi, arvutatakse kogunäitajad rühmade ja tervikuna. Rühmitamise meetodil jagatakse uuritavad nähtused vastavalt nende olulistele tunnustele tüüpideks, rühmadeks ja alarühmadeks. Rühmitamismeetod võimaldab piirata olulises osas kvalitatiivselt homogeenseid populatsioone, mis on eelduseks üldistavate näitajate määratlemisel ja rakendamisel;

Saadud andmete töötlemine ja analüüs, mustrite tuvastamine. Selles etapis arvutatakse üldistavate näitajate abil suhtelised ja keskmised väärtused, antakse koondhinnang tunnuste varieerumisele, iseloomustatakse nähtuste dünaamikat, kasutatakse indekseid ja bilanssi, arvutatakse näitajad, mis iseloomustavad. seoste lähedus omaduste muutumises. Digitaalse materjali võimalikult ratsionaalse ja visuaalse esituse eesmärgil esitatakse see tabelite ja graafikutena.

Loeng nr 2. Statistiline vaatlus

1. Statistilise vaatluse kontseptsioon ja vormid

Statistiline vaatlus on iga statistilise uurimistöö esimene etapp.

Statistiline vaatlus on teaduslikult organiseeritud teos massiliste esmaste andmete kogumiseks ühiskonnaelu nähtuste ja protsesside kohta.

Kuid mitte iga teabe kogumine ei ole statistiline vaatlus. Statistilisest vaatlusest saame rääkida alles siis, kui uuritakse statistilisi mustreid, s.t. need, mis avalduvad ainult massilises protsessis, mõne agregaadi suures hulgas ühikutes.

Seetõttu peaks statistiline vaatlus olema:

süsteemne - koostada ja läbi viia väljatöötatud plaani järgi, mis hõlmab metoodika, korralduse, teabe kogumise tehnoloogia, kogutud materjali kvaliteedikontrolli, usaldusväärsuse ja lõpptulemuste esitamise küsimusi;

massiline - katta suure hulga antud protsessi avaldumisjuhtumeid, mis on piisavad tõeste statistiliste andmete saamiseks, mis iseloomustavad mitte ainult üksikuid üksusi, vaid ka kogu populatsiooni tervikuna;

süstemaatiline - kvantitatiivsete ja kvalitatiivsete muutustega iseloomustatud sotsiaalmajanduslike protsesside suundumuste ja mustrite uurimine on võimalik ainult süsteemsuse alusel.

Statistilisele vaatlusele esitatakse järgmised põhinõuded:

statistiliste andmete täielikkus (uuritava üldkogumi üksuste katvuse täielikkus, konkreetse nähtuse aspektid, samuti katvuse täielikkus aja jooksul);

andmete usaldusväärsus ja täpsus;

andmete ühtsus ja võrreldavus.

Statistilises praktikas kasutatakse kahte organisatsioonilist vaatlusvormi:

1) aruandlus on organisatsiooniline vorm, milles vaatlusüksused esitavad teavet oma tegevuse kohta reguleeritud valimi vormidena. Aruandluse eripära on see, et see on kohustuslik, dokumenteeritud ja juriidiliselt kinnitatud juhi allkirjaga;

2) statistilised eriuuringud, mille näideteks on rahvaloendused, sotsioloogilised uuringud, jääkmaterjali loendused ja muud vaatlused, mida tehakse probleemide ilmnemisel, mille kohta pole piisavalt teavet. Nad pakuvad aruandlusandmetele lisamaterjali või kasutavad neid aruandlusandmete kontrollimiseks.

Meditsiinitöötajate töö intensiivistumine eelarve- ja kindlustustervishoiu tingimustes seab kõrgendatud nõudmised teaduslikele ja korralduslikele teguritele. Nendel tingimustel suureneb meditsiinistatistika roll raviasutuse teaduslikus ja praktilises tegevuses.

Praktilises ja teadustegevuses analüüsib arst reeglina oma tegevuse tulemusi mitte ainult indiviidi, vaid ka rühma ja populatsiooni tasandil. See on vajalik nii arstile kvalifikatsioonitaseme kinnitamiseks kui ka edasise täiustamise ja erialase spetsialiseerumise eesmärgil. Seetõttu on statistiliste uuringute nõuetekohase korraldamise ja läbiviimise oskus vajalik kõigile erineva profiiliga arstidele, asutuste juhtidele ja tervishoiuasutustele. Sellised teadmised ja oskused aitavad läbi personali pideva koolitamise (ressursi tagamise kõige olulisem element) parandada elanikkonna arstiabi kvaliteeti ja tõhusust ning seeläbi erinevate omandivormide raviasutuste konkurentsivõimet turumajanduses.

Tervishoiujuhid kasutavad operatiiv- ja prognostilises töös pidevalt statistilisi andmeid. Ainult statistiliste andmete kvalifitseeritud analüüs, sündmuste hindamine ja vastavad järeldused võimaldavad teha õige juhtimisotsuse, aitavad kaasa paremale töökorraldusele, täpsemale planeerimisele ja prognoosimisele. Statistika aitab jälgida asutuse tegevust, seda operatiivselt juhtida ning hinnata ravi- ja ennetustöö kvaliteeti ja tulemuslikkust. Jooksvate ja pikaajaliste tööplaanide koostamisel peab juht lähtuma nii tervishoiu suundumuste ja arengumustrite uurimisest ja analüüsist kui ka oma linnaosa, linna, piirkonna jne elanikkonna terviseseisundist.

Traditsiooniline statistikasüsteem tervishoius põhineb andmete hankimisel aruannete vormis, mis koostatakse rohujuuretasandi asutustes ning seejärel tehakse kokkuvõtted kesk- ja kõrgemal tasemel. Aruandlussüsteemil pole mitte ainult eeliseid (ühtne programm, mis tagab võrreldavuse, töömahu ja ressursside kasutamise näitajad, materjalide kogumise lihtsus ja madal hind), vaid ka teatud puudused (madal efektiivsus, jäikus, paindumatu programm, piiratud komplekt teabe, kontrollimatud raamatupidamisvead jne).

Arstid peaksid tehtud töö analüüsi läbi viima mitte ainult olemasoleva aruandlusdokumentatsiooni alusel, vaid ka spetsiaalselt läbi viidud selektiivsete statistiliste uuringute kaudu.

Statistilise uurimistöö plaan koostatakse vastavalt kavandatud programmile. Plaani põhiküsimused on järgmised:

õppe eesmärgi määratlemine;
vaatlusobjekti määramine;
töö kestuse määramine kõigil etappidel;
statistilise vaatluse liigi ja meetodi märge;
vaatluste läbiviimise koha määramine;
selgitus, milliste jõududega ja kelle metoodilisel ja organisatsioonilisel juhtimisel uurimistööd läbi viiakse.

Statistiliste uuringute korraldamine jaguneb mitmeks etapiks:

kirjandusandmetega tutvumise etapp, mis võimaldab saada aimu uuritavast probleemist, valida sobiva uurimismetoodika ja sõnastada tööhüpoteesi
vaatlusetapp;
statistiline rühmitamine ja kokkuvõte;
loendamise töötlemine;
teaduslik analüüs;
uurimisandmete kirjanduslik ja graafiline disain.

Statistiliste uuringute programm näeb ette järgmiste probleemide lahendamise:

vaatlusüksuse määramine ja materjali kogumise programmi koostamine;
Vaatlusühik– statistilise üldkogumi iga esmane element.
Vaatlusüksus on varustatud sarnasuse ja erinevuse märkidega, mis kuuluvad registreerimisele ja edasisele vaatlusele, seetõttu nimetatakse neid märke arvesse võtmiseks (arvestus).
Arvesse võetud omadused- tunnused, mille järgi eristatakse vaatlusüksuse elemente statistilises üldkogumis. Märgid on klassifitseeritud:
- olemuselt:
  a) atributiivsed (kirjeldavad) tunnused - väljendatakse verbaalselt;
  b) kvantitatiivsed tunnused – väljendatuna arvudes;
- rolli järgi kokku:
  a) uuritavat nähtust mõjutavate tegurite tunnused;
  b) efektiivsed omadused, mis muutuvad faktortunnuste mõjul.
Näide: meie uuringus on vaatlusühikuks tudeng, kes õpib antud meditsiiniülikoolis kõik aastad. Arvesse võetud omadused jagunevad järgmisteks osadeks:
a) atribuut - sugu, halvad harjumused, tervislik seisund jne;
b) kvantitatiivne - vanus, suitsetatud sigarettide arv, haiguse kestus, suitsetamiskogemus jne;
c) tegurite omaduste kombinatsiooni põhjal - halbade harjumuste olemasolu ja suitsetamiskogemus;
d) tõhusad tunnused - tervislik seisund, haiguse esinemine jne.
Materjali kogumise programm on järjepidev esitlemine arvestatavatest omadustest – küsimustest, millele antud uuringu läbiviimisel tuleb vastata. See võib olla uurija poolt spetsiaalselt koostatud küsimustik, küsimustik või kaart. Dokumendil peab olema selge pealkiri. Küsimused (arvestatud tunnused) peavad olema selged, sisutihedad ning kooskõlas uuringu eesmärgi ja eesmärkidega; Iga küsimuse puhul tuleks esitada vastusevariandid. Neid valmisvastuste valikuid nimetatakse rühmitamiseks.
Tunnuste rühmitamine viiakse läbi eesmärgiga tuvastada homogeensed rühmad uuritava nähtuse teatud mustrite uurimiseks. Vastuste rühmitamist atribuuttunnuste järgi nimetatakse tüpoloogiliseks ja kvantitatiivsete tunnuste järgi variatsiooniliseks.
Tüpoloogilise rühmituse näide:
- õpilaste rühmitamine soo järgi:
  - mees,
  - naine;
- õpilaste rühmitamine halbade harjumuste olemasolu või puudumise järgi:
  - suitsetavad õpilased,
  - mittesuitsetavad õpilased.
Variatsioonirühma näide:
- Õpilaste rühmitamine päevas suitsetatud sigarettide arvu järgi:
  - 10 või vähem;
  - rohkem kui 20
Allpool on toodud näide diagrammist, mille arstitudeng on suitsetamise levimuse uurimisel koostanud. Kõigil kaardil olevatel küsimustel on grupid ja soovitused selle täitmiseks.
Kaart* suitsetamise levimuse uurimiseks arstitudengite seas
1. Õpilase täisnimi _________________________________ (sisestage täielikult)
2. Kursus: I, II, III, IV, V, VI
3. Teaduskond: terapeutiline, meditsiinilis-profülaktiline, farmaatsia, sõjalise väljaõppe teaduskond
4. Vanus: kuni 20 aastat, 20, 21, 22, 23, 24, 25 ja rohkem
5. Sugu: mees/naine
6. Kas tunnistate, et suitsetamine on teie tervisele kahjulik? Jah, ei, ma ei tea
7. Kes suitsetab sinuga koos elavate inimeste seas: isa, ema, vend, õde, mees, naine, sõber, keegi ei suitseta
8. Kas sa suitsetad? Mitte päris
9. Vanus, mil suitsetasite oma esimese sigareti: alla 15-aastane, 16-18-aastane, üle 18-aastane
10. Mitu sigaretti (sigarette) te päevas suitsetate? 5-10, 11-20, rohkem kui 20
11. Mis ajendas teid esimest korda suitsetama: vanemate eeskuju, õpetajate eeskuju, sõprade mõju, soov näida küpsena, soov kaalust alla võtta, uudishimu, soov moega sammu pidada?
Ja muud küsimused vastavalt uuringu eesmärgile ja eesmärkidele.

materjali arendusprogrammi koostamine; Saadud andmete arendamise programm hõlmab statistiliste tabelite paigutuste koostamist, võttes arvesse rühmitusi.

Nõuded tabelitele. Statistiliste tabelite paigutustel peaks olema selge ja sisutihe pealkiri. Tabelis eristatakse subjekti ja predikaati.

Statistika teema on see, mida tabel ütleb. Tabeliteema sisaldab uuringu objektiks olevaid põhijooni ja asetatakse tavaliselt vertikaalselt tabeli vasakule küljele.

Statistiline predikaat on see, mis iseloomustab subjekti ja asetatakse horisontaalselt.

Tabelites peavad olema lõplikud andmed, millised näitajad arvutatakse statistilise uuringu kolmandas etapis saadud andmete töötlemisel.

Tabelite tüübid. Statistilised tabelid jagunevad lihtsateks, rühmitabeliteks ja kombineeritud tabeliteks.

Lihtne (Tabel 1) on tabel, mis võimaldab analüüsida saadud andmeid ainult ühe atribuudi (subjekti) järgi rühmitatuna.

Tabel 1. Suitsetavate üliõpilaste jaotus teaduskondade lõikes (absoluutarvudes ja protsentides koguarvust)

Grupp (Tabel 2) on tabel, milles luuakse seos üksikute omaduste vahel, s.o. lisaks subjektile on ka predikaat, mida esindab üks või mitu rühmitust, mis on seotud (paaris) subjekti rühmitustega, kuid ei ole omavahel seotud.

Tabel 2. Erinevate teaduskondade üliõpilaste jaotus soo ja vanuse järgi, mil nad oma esimese sigareti suitsetasid

Kombinatsioon (Tabel 3) on tabel, milles on kaks või enam predikaati, mis on seotud mitte ainult subjektiga, vaid ka üksteisega.

Tabel 3. Erinevate teaduskondade suitsetavate üliõpilaste jaotus soo järgi ja keskmine suitsetatud sigarettide arv päevas

Teaduskondade nimed

Õpilaste suitsetatud sigarettide (sigarettide) keskmine arv päevas

Kokku

10 või vähem

11 - 20

rohkem kui 20

mõlemast soost

1. Ravim

2. Meditsiiniline ja ennetav

3. Farmaatsia jne.

Kokku:

programmi koostamine kogutud materjali analüüsimiseks.
Analüüsiprogramm pakub loetelu statistilistest tehnikatest, mis on vajalikud uuritava nähtuse mustrite tuvastamiseks.
Uurimisplaan näeb ette järgmiste organisatsiooniliste küsimuste lahendamise:
1. Uurimisobjekti valimine
2. Statistilise üldkogumi suuruse määramine
3. Uuringu aeg ja koht (territoorium), vaatluse liigid ja meetodid ning materjali kogumine
4. Esinejate (personali) omadused
5. Tehniliste seadmete ja vajalike materiaalsete ressursside omadused
6. Statistilise uurimistöö objektiks on üldkogum, kust kogutakse vajalikku informatsiooni. See võib olla elanikkond, õpilased, patsiendid, haiglaravil olevad inimesed jne.
Statistiline populatsioon - on rühm, mis koosneb suhteliselt homogeensetest elementidest, mis on kokku võetud teadaolevates aja- ja ruumipiirides vastavalt kavandatud eesmärgile. Statistilise üldkogumi struktuur: statistiline üldkogum koosneb vaatlusühikutest (vt diagrammi).
Meie uuringu näitel on statistiline populatsioon üliõpilased, kes õpivad antud ülikoolis kogu õppeperioodi jooksul.
Populatsiooni on kahte tüüpi – üldine ja valim.
Rahvastik on rühm, mis koosneb kõigist suhteliselt homogeensetest elementidest vastavalt sihtotstarbele.
Näidispopulatsioon – osa üldpopulatsioonist, mis on valitud uurimiseks ja mille eesmärk on iseloomustada kogu üldpopulatsiooni. See peab olema üldrahvastiku suhtes esinduslik (esinduslik) nii kvantiteedi kui ka kvaliteedi poolest.
Esinduslikkus on kvantitatiivne põhineb suurte arvude seadusel ja tähendab piisavat hulka elemente valimikogumis, mis on arvutatud spetsiaalsete valemite ja tabelite abil.
Esinduslikkus on kvalitatiivne tugineb tõenäosusseadusele ja tähendab valimi üldkogumi elemente iseloomustavate tunnuste vastavust (samasust) üldkogumi suhtes.
Meie näites on elanikkonnaks kõik meditsiinikooli üliõpilased; valimikogum - osa antud ülikooli iga kursuse ja osakonna üliõpilastest.
Statistilise üldkogumi maht - see on uurimiseks võetud populatsiooni elementide arv.
Uuringu kuupäevad ja koht (territoorium). - see on kalenderplaani koostamine selle uuringu praeguses etapis konkreetsel territooriumil rakendamiseks. Näide: jooksva aasta 1. aprillist 1. juunini nimelisel MMA-l. NEED. Sechenov.
Jälgimise tüübid :
1. pidev (või pidev) vaatlus - kui registreerimine toimub pidevalt, kui vaatlusühikud tekivad. Näide: iga sünd, surm, ravi raviasutustes.
2. ja ühekordne (või ühekordne) vaatlus - kui uuritavad nähtused fikseeritakse kindlal hetkel (tund, nädalapäev, kuupäev). Näide: rahvaloendus, haiglavoodite koosseis.
Uuringute läbiviimise meetodid. Uurija jaoks on oluline määrata uuringu läbiviimise meetod: pidev vaatlus või osaline (proovi võtmine).
1. Pidev vaatlus on kõigi üldkogumi moodustavate vaatlusüksuste registreerimine.
2. Osaline (selektiivne) vaatlus on ainult osa populatsiooni uurimine terviku iseloomustamiseks.
Valimipopulatsiooni uuringute läbiviimise meetodid (monograafiline, põhiosa, küsimustik jne).
1. Monograafilist meetodit kasutatakse üksiku objekti uurimisel, kui paljudest objektidest valitakse välja üks ja seda uuritakse maksimaalse terviklikkuseni, et demonstreerida parimaid praktikaid ja tuvastada nähtuse arengusuundi. Näide: uue kirurgilise tehnoloogia kirjeldus.
2. Põhimassiivi meetodit kasutatakse nende objektide uurimisel, kuhu on koondunud suurem osa uuritavatest nähtustest. Selle olemus seisneb selles, et kõigist antud objekti moodustavatest vaatlusüksustest valitakse välja nende põhiosa, mis iseloomustab kogu statistilist üldkogumit. Näide: tehases on 7 põhitöökoda, mis annavad tööd 1300 töötajale, ja kaks väikest abitöökoda 100 töötajaga. Vaatlemiseks võite võtta ainult peamised töökojad ja teha nende põhjal järeldusi kogu tehase kohta.
3. Ankeetküsitlusmeetodit kasutatakse statistilise teabe kogumiseks, kasutades selleks spetsiaalselt koostatud küsimustikke. Näide: N. linna kutsekoolide õpilaste seedetraktihaiguste esinemissageduse uurimisel töötati välja küsimustik koos uurijat huvitavate küsimuste loeteluga.

Uuritavate nähtuste valimise ja valimipopulatsiooni moodustamise meetodid

Uuritavate nähtuste valimiseks on järgmised meetodid: juhuslik, mehaaniline, pesastatud, suunatud, tüpoloogiline.

Juhuslik valik on loosiga tehtud valik (perekonnanime algustähe või sünnipäeva järgi jne).
Mehaaniline valik on valik, kui kogu populatsioonist valitakse uurimiseks mehaaniliselt iga viies (20%) või kümnes (10%) vaatlusüksus.
Klastri (seeria) valik - kui üldpopulatsioonist ei valita üksikuid üksusi, vaid pesasid (seeriaid), mis valitakse juhusliku või mehaanilise valimiga. Näide: M piirkonna maarahva haigestumuse uurimiseks uuritakse ühe, kõige tüüpilisema punkti maarahva haigestumust. Tulemused kehtivad kogu piirkonna maarahva kohta.
Suunavalik on valik, kui üldkogumist valitakse teatud mustrite tuvastamiseks ainult need vaatlusüksused, mis võimaldavad tuvastada tundmatute tegurite mõju, kõrvaldades samas teadaolevate mõju. Näide: uurides töötajate kogemuste mõju vigastuste arvule, valitakse sama elukutse, sama vanuse, sama töökoja ja sama haridustasemega töötajad.
Tüpoloogiline valik on üksuste valik eelnevalt rühmitatud sarnastest kvalitatiivsetest rühmadest. Näide: linnaelanike suremusmustrit uurides tuleks uuritavad linnad rühmitada nende elanike arvu järgi.

Esinejate (personali) omadused . Kui palju inimesi ja millise kvalifikatsiooniga uuringuid läbi viivad? Näide: uuringu piirkonna keskkoolide keskkooliõpilaste sanitaar- ja hügieenirežiimi uurimiseks viivad läbi kaks antud halduspiirkonna hügieeni- ja epidemioloogiakeskuse arsti ja kaks abisanitaararsti.

Tehniliste seadmete ja vajalike materiaalsete ressursside omadused :

uuringu eesmärgile vastavad laboriseadmed ja -instrumendid;
kirjatarbed (paber, blanketid);
ilma täiendavate assigneeringuteta.

Materjali kogumine on registreerimisprotsess, ametlikult olemasolevate või spetsiaalselt välja töötatud raamatupidamisdokumentide (kupongid, kaardid jne) täitmine. Materjali kogumine toimub vastavalt eelnevalt koostatud programmile ja uurimisplaanile. Statistilise uurimistöö 3. etapp sisaldab järgmisi samme, mida uurija sooritab järjestikku:

kogutud materjali kontroll - see on kogutud materjali kontroll, et valida välja defektidega raamatupidamisdokumendid nende hilisemaks parandamiseks, lisamiseks või uuringust väljaarvamiseks. Näiteks ankeet ei näita sugu, vanust ega anna vastuseid teistele esitatud küsimustele. Sel juhul on vaja täiendavaid raamatupidamisdokumente (ambulatuursed kaardid, haiguslood jne). Kui neid andmeid ei ole võimalik saada uurija kasutatavatest täiendavatest kirjetest, siis tuleks ebakvaliteetsed kaardid (ankeedid) uuringust välja jätta.
krüpteerimine - see on eristavate tunnuste sümbolite kasutamine. Materjali käsitsi töötlemisel võivad koodid olla digitaalsed või tähestikulised; masinaga - ainult digitaalne.
Näide: tähestikuline krüptimine:
Korrus:
abikaasa. M
naised JA
digitaalne krüptimine:
materjali rühmitamine - see on kogutud materjali jaotus vastavalt omistatavatele või kvantitatiivsetele tunnustele (tüpoloogilised või variatsioonilised). Näide: õpilaste rühmitamine õppesuundade järgi: I aasta, II aasta, III aasta, IV aasta, V aasta, VI kursus.
andmete koondamine statistilistesse tabelitesse - peale loendamist saadud digitaalsete andmete sisestamine tabelitesse
statistiliste näitajate arvutamine ja materjali statistiline töötlemine .

Uuringu eesmärk: töötada välja meetmed seedehaiguste (DBD) vähendamiseks arstitudengite seas.

Uuringu eesmärgid:

Uurida erinevate seedeelundite haiguste (DOD) levimust arstitudengite seas.
Määrake BOP esinemise riskitegurid.
Töötada välja ettepanekud ülikooli juhtkonnale

Uurimisprogramm:

Vaatlusüksuseks on BOP diagnoosiga üliõpilane, kes õpib selles teaduskonnas meditsiiniülikoolis.
Omistavad omadused: sugu, diagnoos, toitumismuster.
Kvantitatiivsed omadused: vanus, haiguse kestus, söögikordade vaheline intervall, toidukordade arv päevas.
Tõhusad tunnused: seedesüsteemi haiguse esinemine.
Faktori omadused: sugu, vanus, toitumine jne.

Materjalide kogumise programm (ankeet, mille täidab õpilane)

a) täisnimi
b) Kursus: 1,2,3,4,5,6
c) Teaduskond: terapeutiline (1), meditsiinilis-ennetav (2), farmaatsia (3)
d) Vanus: kuni 20 aastat (kaasa arvatud) – (1), 21–22 – (2), 23–24 – (3), 25 ja rohkem (4)
e) Sugu: mees (1), naine (2)
f) Mitu korda päeva jooksul sööte? Üks – (1), kaks – (2), kolm või enam (3)
g) Söök koosneb võileibadest ilma teeta (1), võileibadest teega (2), lõunasöögist (3), muust (4) (täpsustage)
__________________________
h) Mis on toidukordade vaheline intervall: kuni 1 tund (1), 1-2 tundi (2), 3-4 tundi (3), 5 tundi või rohkem (4)
i) Kas tunniplaanis on lõunasöögi aeg: (jah - (1), ei - (2)
j) Kas teil on seedesüsteemi haigus: jah - (1), ei - (2)
k) Kui vastasid "jah", siis märkige diagnoos: ______________________
m) Haiguse kestus: kuni 1 aasta - (1), 2-3 aastat - (2), 4-5 aastat - (3), 6 aastat või rohkem - (4)

Ja muud küsimused vastavalt uuringu eesmärgile ja eesmärkidele.

Materjali arendusprogramm
Tüpoloogiline rühmitamine: üliõpilaste rühmitamine teaduskondade, soo ja haiguste diagnoosimise järgi.
Variatsiooniline rühmitus: rühmitus haiguse kestuse järgi (kuni 1 aasta, 2-3 aastat, 4-5 aastat, 6 aastat või rohkem), söögikordade vahe (kuni 1 tund, 1-2 tundi, 3-4 tundi, 5 tundi) ja veel).

Statistiliste tabelite paigutused

Lihtne tabel
Tabel 4. Seedesüsteemi haigustega õpilaste jaotus nosoloogiliste vormide järgi (protsentides koguarvust)

Rühmalaud
Tabel 5. Seedesüsteemi haigustega õpilaste jaotus soo ja vanuse järgi (protsentides koguarvust)

Haigus	Põrand		Vanus			Kokku
Haigus	abikaasa	naised	kuni 15 aastat	15-18 aastat vana	üle 18 aasta vanad	Kokku
1. Gastriit
2. Maohaavand
3. Kaksteistsõrmiksoole haavand
4. Muu
Kokku:

Kombineeritud tabel
Tabel 6. Seedesüsteemi haigustega üliõpilaste jaotus teaduskondade ja soo järgi (protsentides koguarvust)

Haigus

Ravim

Meditsiiniline ja ennetav

Farmaatsia

Kokku

mõlemast soost

1. Gastriit

2. Maohaavand

3. Kaksteistsõrmiksoole peptiline haavand

4. Muu

Kokku:

Õppekava

Õppeobjektiks on arstitudeng, kes õpib antud meditsiiniülikoolis antud teaduskonnas.
Statistilise üldkogumi maht: piisav arv vaatlusi. Populatsioon: valiv, kvaliteedilt ja kvantiteedilt esinduslik.
Õppetöö kestus: jooksva aasta 6. veebruar - 6. juuni.
Materjali kogumise meetodid: küsimustikud, kopeerimine üliõpilaskliiniku meditsiinilistest dokumentidest.

Vlasov V.V. Epidemioloogia. - M.: GEOTAR-MED, 2004. - 464 lk.
Lisitsyn Yu.P. Rahvatervis ja tervishoid. Õpik ülikoolidele. - M.: GEOTAR-MED, 2007. - 512 lk.
Arst V.A., Jurjev V.K. Rahvatervise ja tervishoiu loengute kursus: 1. osa. Rahvatervis. - M.: Meditsiin, 2003. - 368 lk.
Minjajev V.A., Višnjakov N.I. ja teised sotsiaalmeditsiini ja tervishoiu korraldus (käsiraamat 2 köites). - Peterburi, 1998. -528 lk.
Kutšerenko V.Z., Agarkov N.M. ja teised sotsiaalhügieeni ja tervishoiu organisatsioon (õpetus) - Moskva, 2000. - 432 lk.
S. Glanz. Meditsiiniline ja bioloogiline statistika. Tõlge inglise keelest - M., Praktika, 1998. - 459 lk.

Statistilise uurimistöö esimese etapi – statistilise vaatluse – tulemus on statistilise üldkogumi iga ühikut iseloomustav teave. Kuid võime kajastada uuritavate nähtuste dünaamika mustreid ja suundumusi, kasutades isegi üksikute faktide kõige täielikumat iseloomustust, on piiratud. Sellised andmed saadakse ainult statistiliste kokkuvõtete tulemusena. Kokkuvõte on statistilise vaatluse käigus saadud statistiliste andmete korrastamine, süstematiseerimine ja üldistamine. Ainult statistilise materjali nõuetekohane töötlemine võimaldab tuvastada sotsiaalmajanduslike nähtuste olemust, üksikute tüüpide iseloomulikke jooni ja olemuslikke jooni ning avastada nende arengu mustreid ja suundumusi. On olemas lihtsad ja grupiaruanded ehk aruanded kitsamas ja laiemas tähenduses. Lihtne kokkuvõte on rühmade ja alarühmade koondtulemuste arvutamine ja selle materjali esitamine tabelites. Lihtsa statistiliste andmete kokkuvõtte tulemusena on võimalik määrata ettevõtete arv, töötajate koguarv ja toodetud toodete maht rahas. Need üldised tulemused on mõeldud peamiselt informatiivsel eesmärgil. Need annavad populatsiooni üldistatud tunnuse absoluutväärtuste kujul.

Grupi kokkuvõte ehk kokkuvõte laiemas tähenduses on keerukas esmaste statistiliste andmete mitmepoolse töötlemise protsess, s.o. vaatluse tulemusena saadud andmed. See hõlmab statistiliste andmete rühmitamist, näitajate süsteemi väljatöötamist rühmade iseloomustamiseks, rühma- ja üldtulemuste arvutamist ning üldistavate näitajate arvutamist. Statistilise kokkuvõtte kui statistilise uurimistöö teise etapi ülesandeks on saada üldindikaatorid nii informatiivseks, referentsiks kui ka analüüsiks. Massistatistika andmete kokkuvõte tehakse eelnevalt väljatöötatud programmi ja plaani järgi. Programmi arendamise käigus määratakse kokkuvõtte subjekt ja predikaat. Õppeaine on uurimisobjekt, mis on jagatud rühmadeks ja alarühmadeks. Predikaat - näitajad, mis iseloomustavad kokkuvõtte teemat. Kokkuvõttev programm määratakse kindlaks statistilise uuringu eesmärkidega.

Statistiline kokkuvõte tehakse eelnevalt koostatud plaani järgi. Kokkuvõtvas plaanis lahendatakse küsimused, kuidas info kokkuvõtvat tööd teha - käsitsi või mehaaniliselt, üksikute kokkuvõtvate toimingute järjestuse kohta. Kehtestatakse iga etapi ja kokkuvõtte kui terviku läbimise tähtajad ning kokkuvõtte tulemuste esitamise meetodid. Need võivad olla jaotusread, statistilised tabelid ja statistilised graafikud.

Konkreetsest nähtusest ettekujutuse saamiseks ja järelduste tegemiseks on vaja läbi viia statistiline uuring. Tervishoiu ja meditsiini statistilise uurimistöö objektiks võivad olla rahvastiku tervis, arstiabi korraldus, raviasutuste tegevuse erinevad osad ning terviseseisundit mõjutavad keskkonnategurid.

Statistilise uuringu läbiviimise metoodiline järjekord koosneb teatud etappidest.

1. etapp. Uurimisplaani ja programmi koostamine.

2. etapp. Materjali kogumine (statistiline vaatlus).

3. etapp. Materjaliarendus, statistiline rühmitamine ja kokkuvõte

4. etapp. Uuritava nähtuse statistiline analüüs, järelduste sõnastamine.

5. etapp. Saadud tulemuste kirjanduslik töötlus ja esitlus.

Statistilise uuringu lõppedes töötatakse välja soovitused ja juhtimisotsused, rakendatakse uuringutulemusi praktikas ning hinnatakse tulemuslikkust.

Statistilise uuringu läbiviimisel on kõige olulisem element nende etappide rakendamisel rangest järjestusest kinnipidamine.

Esimene aste statistiline uurimus - plaani ja programmi koostamine - on ettevalmistav, mille käigus määratakse õppe eesmärk ja eesmärgid, koostatakse uurimistöö plaan ja programm, töötatakse välja statistilise materjali kokkuvõtte programm ning lahendatakse korralduslikud küsimused.

Statistilise uuringuga alustades tuleks täpselt ja selgelt sõnastada uuringu eesmärk ja eesmärgid ning tutvuda selleteemalise kirjandusega.

Eesmärk määrab uurimistöö põhisuuna ja reeglina pole see mitte ainult teoreetiline, vaid ka praktiline. Eesmärk on sõnastatud selgelt, selgelt, üheselt.

Püstitatud eesmärgi paljastamiseks määratakse uurimiseesmärgid.

Ettevalmistava etapi oluline punkt on organisatsiooni plaani väljatöötamine. Õppetöö korraldusplaan näeb ette uuringu koha (vaatluse haldus- ja territoriaalsed piirid), aja (vaatluse spetsiifilised tähtajad, materjali väljatöötamine ja analüüsimine) ning õppeaine (korraldajad, läbiviijad, metoodiline ja organisatsiooniline juhtimine) määramise. , uuringu rahastamisallikad).

Pl A n uuringud d ov A nia sisaldab:

Uuritava objekti määratlus (statistiline üldkogum);

Uurimistöö ulatus (pidev, mittepidev);

Tüübid (praegune, ühekordne);

Statistilise teabe kogumise meetodid. Uurimisprogramm sisaldab:

Vaatlusühiku määratlus;

Küsimuste loend (arvestustunnused), mis tuleb registreerida seoses iga vaatlusüksusega*

Individuaalse raamatupidamise (registreerimis) vormi väljatöötamine koos küsimuste ja arvesse võetavate tunnuste loeteluga;

Tabeliplaanide väljatöötamine, millesse seejärel sisestatakse uurimistulemused.

Iga vaatlusüksuse kohta täidetakse eraldi vorm, mis sisaldab passiosa, selgelt sõnastatud kindlas järjekorras esitatud programmiküsimusi ja dokumendi täitmise kuupäeva.

Registreerimislehtedena saab kasutada ravi- ja ennetusasutuste praktikas kasutatavaid meditsiinilise registreeringu blankette.

Teabe saamise allikateks võivad olla muud meditsiinilised dokumendid (haiguslood ja individuaalsed ambulatoorsed andmed, laste arengulood, sünnilood), raviasutuste aruannete vormid jne.

Andmete statistilise arendamise võimaluse tagamiseks nendest dokumentidest kopeeritakse teave spetsiaalselt selleks loodud raamatupidamisvormidele, mille sisu määratakse igal üksikjuhul vastavalt uuringu eesmärkidele.

Praegu saab seoses vaatlustulemuste masintöötlusega arvuti abil vormistada programmilisi küsimusi , kui raamatupidamisdokumendi küsimused esitatakse alternatiivina (jah, ei) , või pakutakse valmis vastuseid, mille hulgast tuleb valida konkreetne vastus.

Statistilise uurimistöö esimeses etapis koos vaatlusprogrammiga koostatakse saadud andmete summeerimiseks programm*, mis sisaldab rühmitamise põhimõtete kehtestamist, rühmitamise tunnuste väljaselgitamist. , nende tunnuste kombinatsioonide määramine, statistiliste tabelite skeemide koostamine.

Teine faas- statistilise materjali kogumine (statistiline vaatlus) - koosneb uuritava nähtuse üksikjuhtumite ja neid iseloomustavate arvestustunnuste registreerimisest registreerimislehtedel. Enne seda tööd ja selle ajal juhendatakse jälitustegevuse teostajaid (suuliselt või kirjalikult) ja neile antakse registreerimisvormid.

Ajaliselt võib statistiline vaatlus olla jooksev või ühekordne.

Kell praegune vaatlus Yu Denia nähtust uuritakse kindla aja jooksul (nädal, kvartal , aasta jne), registreerides nähtuse iga päev iga juhtumi korral. Praeguse vaatluse näiteks on sündide arvu registreerimine , surnud, haiged , haiglast välja kirjutatud jne See võtab arvesse kiiresti muutuvaid nähtusi.

Kell ühekordne vaatlus Yu Denia statistilisi andmeid kogutakse teatud (kriitilisel) ajahetkel. Ühekordsete vaatluste hulka kuuluvad: rahvaloendus, laste kehalise arengu uuring, haiglavoodite arvestus aasta lõpus, raviasutuste sertifitseerimine jne. Sellesse liiki kuuluvad ka rahvastiku ennetavad uuringud. Ühekordne registreerimine kajastab nähtuse seisundit uuringu ajal. Seda tüüpi vaatlusi kasutatakse aeglaselt muutuvate nähtuste uurimiseks.

Vaatluse tüübi valiku ajas määrab uuringu eesmärk ja eesmärgid. Näiteks saab haiglaravil olevate patsientide tunnused saada pideva haiglast lahkujate registreerimise (pidev jälgimine) või haiglas viibivate patsientide ühepäevase loenduse (ühekordne vaatlus) tulemusena.

Sõltuvalt uuritava nähtuse hõlmatuse terviklikkusest eristatakse pidevat ja mittepidevat uurimistööd.

Kell täielikult Uuringus uuritakse kõiki üldkogumisse kuuluvaid vaatlusühikuid, s.o. üldine elanikkond. Pideva uuringuga tehakse kindlaks nähtuse absoluutne suurus, näiteks kogurahvastik, sündide või surmade koguarv, konkreetse haigusega haigete koguarv jne. Pidev meetod on ka kasutatakse juhtudel, kui teave on vajalik operatiivtööks (nakkushaiguste arvestus, arstide töökoormus jne).

Kell mitte pidev Uuring uurib ainult osa elanikkonnast. See on jagatud mitmeks tüübiks: küsimustik, monograafiline, põhimassiivi, valikuline. Meditsiiniliste uuringute kõige levinum meetod on proovivõtumeetod.

Monograafiline meetod- annab üksikasjaliku kirjelduse populatsiooni üksikutest üksustest, mis on mõnes mõttes iseloomulikud, ning objektide põhjaliku ja tervikliku kirjelduse.

Põhimassiivi meetod- hõlmab nende objektide uurimist, kuhu on koondunud märkimisväärne enamus vaatlusüksustest. Selle meetodi puuduseks on see, et osa populatsioonist jääb uuringuga katmata, ehkki väikese suurusega, kuid mis võib põhimassiivist oluliselt erineda.

Küsimustiku meetod on statistiliste andmete kogumine spetsiaalselt koostatud küsimustike abil, mis on suunatud konkreetsele inimeste ringile. Antud uuring lähtub vabatahtlikkuse põhimõttest, mistõttu ankeetide tagastamine on sageli puudulik. Sageli kannavad vastused püstitatud küsimustele subjektiivsuse ja juhuslikkuse jälge. Seda meetodit kasutatakse uuritava nähtuse ligikaudse karakteristiku saamiseks.

Proovivõtu meetod- taandub mõne spetsiaalselt valitud vaatlusüksuste osa uurimisele, et iseloomustada kogu populatsiooni. Selle meetodi eeliseks on see, et see annab kõrge usaldusväärsuse ja oluliselt madalamate kuludega tulemusi. Uuringus osales vähem esinejaid , Lisaks nõuab see vähem aega.

Meditsiinistatistikas on proovivõtumeetodi roll ja koht eriti suur, kuna meditsiinitöötajad tegelevad tavaliselt ainult osaga uuritavast nähtusest: uurivad teatud haigusega patsientide rühma, analüüsivad üksikute osakondade ja meditsiiniasutuste tööd. , hinnata teatud ürituste kvaliteeti jne.

Statistilise vaatluse käigus teabe hankimise meetodi ja selle rakendamise olemuse järgi eristatakse mitut tüüpi:

1) otsene vaatlus(patsientide kliiniline läbivaatus , labori läbiviimine , instrumentaalõpingud , antropomeetrilised mõõtmised jne)

2) sotsioloogilised meetodid: intervjuu meetod (näost-näkku küsitlus), küsimustik (korrespondentsuuring - anonüümne või mitteanonüümne) jne;

3) dokumentaalne uurimus A mine(info kopeerimine haiguslugudest ja aruannetest, teave asutuste ja organisatsioonide riiklikust statistikast.)

Kolmas etapp- materjali rühmitamine ja kokkuvõte - algab vaatluste arvu kontrollimisest ja täpsustamisest , saadud teabe täielikkus ja õigsus , vigade, dubleerivate kirjete jms tuvastamine ja kõrvaldamine.

Materjali korrektseks väljatöötamiseks kasutatakse esmaste raamatupidamisdokumentide krüpteerimist , need. iga tunnuse ja selle rühma tähistamine märgiga - tähestikuline või digitaalne. Krüpteerimine on tehnika , materjali arendamise hõlbustamine ja kiirendamine , arenduse kvaliteedi ja täpsuse tõstmine. Šifreid – sümboleid – genereeritakse suvaliselt. Diagnooside kodeerimisel on soovitatav kasutada rahvusvahelist haiguste nomenklatuuri ja klassifikatsiooni; elukutsete krüpteerimisel - ametite sõnastikuga.

Krüpteerimise eeliseks on see, et vajadusel saab pärast põhiarenduse lõpetamist pöörduda tagasi arendusmaterjali juurde, et selgitada uusi seoseid ja sõltuvusi. Krüpteeritud raamatupidamismaterjal muudab selle lihtsamaks ja kiiremaks , kui krüpteerimata. Pärast kontrollimist omadused rühmitatakse.

Rühmitamine- uuritavate andmete kogumi jagamine homogeenseteks , tüüpilised rühmad kõige olulisemate tunnuste järgi. Rühmitamist saab läbi viia kvalitatiivsete ja kvantitatiivsete kriteeriumide alusel. Rühmitamistunnuse valik sõltub uuritava populatsiooni iseloomust ja uuringu eesmärkidest.

Tüpoloogiline rühmitamine toimub kvalitatiivsete (kirjeldavate, atributiivsete) tunnuste järgi, näiteks soo järgi , elukutse, haigusrühmad, haiguse raskusaste, operatsioonijärgsed tüsistused jne.

Kvantitatiivsete (variatsiooniliste) tunnuste järgi rühmitamine toimub tunnuse numbriliste mõõtmete alusel , Näiteks , vanuse järgi , haiguse kestus, ravi kestus jne. Kvantitatiivne rühmitamine nõuab rühmitamisintervalli suuruse küsimuse lahendamist: intervall võib olla võrdne, kuid mõnel juhul võib see olla ebavõrdne ja hõlmata isegi nn avatud rühmi.

Näiteks , Vanuse järgi rühmitades saab määratleda avatud rühmad: kuni 1 aasta . 50 aastat ja vanemad.

Rühmade arvu määramisel lähtutakse uuringu eesmärgist ja eesmärkidest. On vajalik, et rühmad saaksid paljastada uuritava nähtuse mustrid. Suur hulk rühmi võib põhjustada materjali liigset killustumist ja tarbetuid detaile. Väike rühmade arv toob kaasa iseloomulike tunnuste hägustumise.

Pärast materjali rühmitamise lõpetamist jätkake kokkuvõttega.

KOOS viina- üksikjuhtumite üldistamine , saadud statistilise uurimistöö tulemusena teatud rühmadesse, lugedes need kokku ja sisestades tabeliplaanidesse.

Statistilise materjali kokkuvõte tehakse statistiliste tabelite abil. Tabel , pole numbritega täidetud , nimetatakse paigutuseks.

Statistilised tabelid võivad olla loendid , kronoloogiline, territoriaalne.

Tabelis on subjekt ja predikaat. Statistiline subjekt on tavaliselt paigutatud piki horisontaalseid jooni tabeli vasakus servas ja kajastab peamist, põhitunnust. Statistiline predikaat on paigutatud vasakult paremale piki vertikaalseid veerge ja kajastab täiendavaid raamatupidamistunnuseid.

Statistilised tabelid jagunevad lihtsateks , rühm ja kombinatsioon.

IN lihtsad tabelid esitab materjali arvulise jaotuse ühe tunnuse järgi , selle komponendid (tabel 1). Lihtne tabel sisaldab tavaliselt lihtsat loetelu või kokkuvõtet kogu uuritavast nähtusest.

Tabel 1

Surmade jaotus haiglas N. vanuse järgi

IN rühma tabelid kahe tunnuse kombinatsioon on esitatud üksteisega seotuna (tabel 2).

tabel 2

Surmajuhtumite jaotus haiglas N. soo ja vanuse järgi

IN kombineerida A qi O need tabelid on toodud materjali jaotus kolme või enama omavahel seotud tunnuse järgi (tabel 3).

Tabel 3

Surmade jaotus haiglas N. erinevate haiguste tõttu vanuse ja soo järgi

Põhihaiguse diagnoosimine	Vanus
0-14	15-19	20-39	40-59	60 ja >	Kokku
m	ja	m	ja	m	ja	m	ja	m	ja	m	ja	m+f
Vereringesüsteemi haigused.	-	-	-	-
Vigastused ja mürgistus		-		-					-
Pahaloomuline kasvaja kasvajad.	-	-	-	-	-	-
teised.	-	-	-	-
Kõik jäid haigeks.		-		-

Tabelite koostamisel tuleb järgida teatud nõudeid:

Igal tabelil peaks olema pealkiri, mis peegeldab selle sisu;

Tabeli sees peaks kõigil veergudel olema ka selged lühikesed pealkirjad;

Tabeli täitmisel peavad kõik tabeli lahtrid sisaldama vastavaid arvandmeid. Tabeli lahtrid, mis on selle kombinatsiooni puudumise tõttu tühjaks jäetud, kriipsutatakse läbi ("-") ja kui lahtris pole teavet, sisestatakse "n.s." või "...";

Pärast tabeli täitmist summeeritakse vertikaalsed veerud ja horisontaalsed read alumises horisontaalses reas ja viimane vertikaalne veerg paremal.

Tabelitel peab olema üks järjestikune nummerdamine.

Vähese vaatluste arvuga uuringutes tehakse kokkuvõtted käsitsi. Kõik raamatupidamisdokumendid on jagatud rühmadesse vastavalt atribuudikoodile. Seejärel arvutatakse andmed ja salvestatakse tabeli vastavasse lahtrisse.

Praegu kasutatakse arvuteid laialdaselt materjali sortimisel ja kokkuvõtete tegemisel. . mis võimaldavad mitte ainult sorteerida materjali uuritavate omaduste järgi , vaid teha näitajate arvutusi.

Neljas etapp- statistiline analüüs on uuringu kriitiline etapp. Selles etapis arvutatakse statistilised näitajad (sagedus , struktuurid , uuritava nähtuse keskmine suurus), on toodud nende graafiline esitus , dünaamikat uuritakse , suundumused, tekivad seosed nähtuste vahel . antakse prognoose jne. Analüüs hõlmab saadud andmete tõlgendamist ja uurimistulemuste usaldusväärsuse hindamist. Lõpuks tehakse järeldused.

Viies etapp- kirjanduslik käsitlus on lõplik. See hõlmab statistilise uuringu tulemuste lõplikku vormistamist. Tulemusi saab esitada artikli, aruande, aruande kujul , väitekirjad jne. Iga disainitüübi jaoks on teatud nõuded , mida tuleb järgida statistiliste uuringute tulemuste töötlemisel kirjanduses.

Meditsiiniliste ja statistiliste uuringute tulemusi tutvustatakse tervishoiupraktikas. Uurimistulemuste kasutamiseks on erinevaid võimalusi: tulemustega tutvumine laiale meditsiini- ja teadustöötajate auditooriumile; juhend- ja metoodiliste dokumentide koostamine; ratsionaliseerimisettepanekute koostamine ja muud.

STATISTILISED VÄÄRTUSED

Statistiliste andmete võrdlevaks analüüsiks kasutatakse statistilisi väärtusi: absoluutne , sugulane , keskmine.

Absoluutsed väärtused

Statistilise uuringu käigus koondtabelites saadud absoluutväärtused kajastavad nähtuse absoluutset suurust (raviasutuste arv, voodikohtade arv haiglas, rahvastik , surmade, sündide, haiguste jne arv). Mitmed statistilised uuringud lõppevad absoluutväärtuste saamisega. Mõnel juhul saab neid kasutada uuritava nähtuse analüüsimiseks , Näiteks , haruldaste nähtuste uurimisel , vajadusel teada nähtuse täpset absoluutset suurust , vajadusel pöörata tähelepanu uuritava nähtuse üksikjuhtumitele vms Väikese vaatluste arvuga , juhul, kui mustrit pole vaja määrata , Kasutada võib ka absoluutnumbreid.

Paljudel juhtudel ei saa absoluutväärtusi kasutada teiste uuringute andmetega võrdlemiseks. Selleks kasutatakse suhtelisi ja keskmisi väärtusi.

Suhtelised väärtused

Suhtelised väärtused (näitajad , koefitsiendid) saadakse ühe absoluutväärtuse ja teise suhte tulemusena. Kõige sagedamini kasutatavad näitajad on: intensiivne , ulatuslikud, suhted , nähtavus.

Intensiivne- sagedusnäitajad , intensiivsus, nähtuse levimus keskkonnas , tekitades seda nähtust. Tervishoius uuritakse haigestumist , suremus , puue, viljakus ja muud rahvatervise näitajad. kolmapäeval , kus protsessid toimuvad, on elanikkond tervikuna või selle üksikud rühmad (vanus, sugu, sotsiaalne , professionaalne jne). Meditsiini- ja statistikauuringutes on nähtus justkui keskkonna produkt. Näiteks , rahvastik (keskkond) ja haiged inimesed (nähtus); haiged (keskkond) ja surnud (nähtus) jne.

Aluse väärtus valitakse vastavalt indikaatori väärtusele - 100, 1000, 10000, 100000 võrra, sõltuvalt sellest väljendatakse näitaja protsentides , ppm , prodecimille, prosantimelle.

Intensiivne näitaja arvutatakse järgmiselt: näiteks Iraanis 1995. a. Elanikke oli 67 283 tuhat ja aasta jooksul suri 380 200 inimest.

Intensiivsed näitajad võivad olla üldised ja erilised.

Üldised intensiivsed näitajad iseloomustavad nähtust tervikuna . Näiteks , üldised sündimusnäitajad , suremus, haigestumus, arvutatuna kogu haldusterritooriumi elanikkonna kohta.

Nähtuse esinemissageduse iseloomustamiseks erinevates rühmades (haigestumine soo, vanuse järgi) kasutatakse spetsiaalseid intensiivseid näitajaid (rühmade kaupa). , alla 1-aastaste laste suremus , üksikute nosoloogiliste vormide suremus jne).

Kasutatakse intensiivseid indikaatoreid: taseme määramiseks . sagedused , nähtuse levimus; võrrelda nähtuse esinemissagedust kahes erinevas populatsioonis; õpetada nähtuse sageduse muutumist dünaamikas.

Ulatuslik- erikaalu, struktuuri näitajad, iseloomustavad nähtuse jagunemist selle koostisosadeks, selle sisemist struktuuri. Ulatuslikud näitajad arvutatakse nähtuse osa suhtega tervikusse ja neid väljendatakse ühiku protsendina või murdosana.

Ulatuslik näitaja on arvutatud järgmiselt: näiteks Kreekas oli 1997. aastal 719 haiglat, sealhulgas 214 üldhaiglat.

Nähtuse struktuuri määramiseks ja selle koostisosade suhte võrdlevaks hindamiseks kasutatakse ulatuslikke näitajaid. Ulatuslikud näitajad on alati omavahel seotud, kuna nende summa on alati võrdne 100 protsendiga: näiteks haigestumuse struktuuri uurides võib üksiku haiguse osakaal selle tegeliku kasvuga suureneda; samal tasemel, kui muude haiguste arv on vähenenud; selle haiguse esinemissageduse vähenemisega , kui teiste haiguste arv väheneb kiiremini.

Suhtarvud- esindavad kahe sõltumatu, üksteisest sõltumatu suhet , kvalitatiivselt erinevad kogused. Suhtarvunäitajad hõlmavad näitajaid elanikkonna arstide, parameedikute, haiglavoodite jms kättesaadavuse kohta.

Suhtarv arvutatakse järgmiselt: näiteks 3789 tuhande elanikuga Liibanonis töötas 1996. aastal raviasutustes 3941 arsti.

Nähtavus- kasutatakse statistiliste väärtuste visuaalsemaks ja juurdepääsetavamaks võrdlemiseks. Visuaalsed indikaatorid pakuvad mugavat viisi absoluutsete, suhteliste või keskmiste väärtuste teisendamiseks hõlpsasti võrreldavaks vormiks. Nende näitajate arvutamisel võrdsustatakse üks võrreldavatest väärtustest 100-ga (või 1-ga) ja ülejäänud väärtused arvutatakse selle arvu järgi ümber.

Nähtavusnäitajate arvutamine toimub järgmiselt: näiteks Jordaania rahvaarv oli: 1994.a. - 4275 tuhat inimest, 1995. aastal - 4440 tuhat inimest , 1996. aastal - 5439 tuhat inimest.

Nähtavusnäitaja: 1994 - 100%;

1995. aasta	=	4460 *100	=	103.9%;


1996. aastal	=	5439*100	=	127.2%

Visuaalsed indikaatorid näitavad, mitu protsenti või mitu korda oli võrreldavate väärtuste tõus või langus. Andmete ajas võrdlemiseks kasutatakse kõige sagedamini visuaalseid indikaatoreid. , esitleda uuritava nähtuse mustreid visuaalsemal kujul.

Suhteliste väärtuste kasutamisel võib esineda mõningaid vigu. Siin on neist kõige levinumad:

1. Mõnikord hinnatakse nähtuse sageduse muutumist ulatuslike näitajate põhjal, mis iseloomustavad nähtuse struktuuri, mitte selle intensiivsust.

3. Erinäitajate arvutamisel tuleks valida indikaatori arvutamiseks õige nimetaja: nt. , operatsioonijärgset suremust tuleb arvutada võrreldes opereeritutega , ja mitte kõigile patsientidele.

4. Näitajate analüüsimisel tuleks arvesse võtta ajategurit:

erinevate ajaperioodide kohta arvutatud näitajaid on võimatu võrrelda: näiteks aasta ja poole aasta esinemissagedus , mis võib viia ekslike otsusteni. 5. Heterogeense koostisega populatsioonidest arvutatud üldintensiivnäitajaid on võimatu võrrelda, kuna keskkonna koostise heterogeensus võib mõjutada indikaatori väärtust.

Keskmised väärtused

Keskmised väärtused annavad statistilise üldkogumi üldise tunnuse vastavalt teatud muutuvale kvantitatiivsele tunnusele.

Keskmine väärtus iseloomustab kogu vaatluste seeriat ühe numbriga, väljendades uuritava tunnuse üldist mõõdet. See tasandab üksikute vaatluste juhuslikud kõrvalekalded ja annab kvantitatiivse tunnuse tüüpilise tunnuse.

Üks keskmiste väärtustega töötamise nõudeid on populatsiooni kvalitatiivne homogeensus, mille jaoks keskmine arvutatakse. Alles siis peegeldab see objektiivselt uuritava nähtuse iseloomulikke jooni. Teine nõue on, et keskmine väärtus väljendab ainult tunnuse tüüpilisi mõõtmeid, kui see põhineb uuritava tunnuse massilisel üldistamisel, s.t. arvutatud piisava arvu vaatluste põhjal.

Keskmised väärtused saadakse jaotussarjadest (variatsiooniseeriad).

Variatsiooniseeria- hulk homogeenseid statistilisi suurusi, mis iseloomustavad sama kvantitatiivset arvestustunnust, mis erinevad üksteisest oma suuruse poolest ja on paigutatud kindlasse järjekorda (kahanev või suurenev).

Variatsiooniseeria elemendid on:

Võimalus- v on uuritava muutuva kvantitatiivse tunnuse arvväärtus.

Sagedus- p (pars) või f (sagedus) - variandi korratavus variatsiooniseerias, mis näitab, kui sageli konkreetne variant antud seerias esineb.

Vaatluste koguarv- n (number) - kõigi sageduste summa: n=ΣΡ. Kui vaatluste koguarv on üle 30, loetakse statistiline valim suureks, kui n on väiksem kui 30 või sellega võrdne, loetakse statistiline valim väikeseks.

Variatsiooniread on katkendlikud (diskreetsed), mis koosnevad täisarvudest ja pidevad, kui variandi väärtused on väljendatud murdarvuna. Katkestatud seeriates erinevad kõrvuti asetsevad valikud üksteisest täisarvu võrra, näiteks: pulsi löökide arv, hingamiste arv minutis, ravipäevade arv jne. Pidevates seeriates võivad valikud erineda ühe murdosa võrra. Variatsiooniseeriaid on kolme tüüpi. Lihtne- seeria, milles iga valik esineb üks kord, s.o. sagedused on võrdsed ühtsusega.

KOHTA bullish- seeria, milles valikud ilmuvad rohkem kui üks kord.

Rühmitatud A ny- rida. milles valikud kombineeritakse rühmadesse vastavalt nende suurusele teatud intervalli piires, näidates kõigi rühma kuuluvate valikute kordussagedust.

Rühmitatud variatsiooniseeriat kasutatakse siis, kui vaatlusi on palju ja äärmuslikke väärtusi on palju.

Variatsiooniridade töötlemine seisneb variatsioonirea parameetrite (keskmine väärtus, standardhälve ja keskmise väärtuse keskmine viga) saamine.

Keskmiste tüübid.

Meditsiinipraktikas kasutatakse kõige sagedamini järgmisi keskmisi väärtusi: režiim, mediaan, aritmeetiline keskmine. Muid keskmisi väärtusi kasutatakse harvemini: geomeetriline keskmine (antikehade, toksiinide, vaktsiinide tiitrimise tulemuste töötlemisel); ruutkeskmine (raku lõike keskmise läbimõõdu määramisel naha immunoloogiliste testide tulemused); keskmine kuup (kasvajate keskmise mahu määramiseks) ja teised.

Mood(Mo) on tunnuse väärtus, mis esineb agregaadis sagedamini kui teised. Režiimiks loetakse varianti, mis vastab variatsioonirea suurimale arvule sagedustele.

Mediaan(Me) on tunnuse väärtus, mis on variatsioonirea keskmisel väärtusel. See jagab variatsiooniseeria kaheks võrdseks osaks.

Režiimi ja mediaani suurust ei mõjuta variatsiooniseerias saadaolevate äärmuslike variantide arvväärtused. Need ei suuda alati variatsiooniseeriaid täpselt iseloomustada ja neid kasutatakse meditsiinistatistikas suhteliselt harva. Aritmeetiline keskmine iseloomustab variatsioonirida täpsemalt.

KOOS aritmeetiline keskmine(M või) - arvutatakse uuritava tunnuse kõigi arvväärtuste põhjal.

Lihtsas variatsiooniseerias, kus valikud esinevad ainult üks kord, arvutatakse lihtne aritmeetiline keskmine järgmise valemi abil:

kus V on valiku numbrilised väärtused,

n - vaatluste arv,

Σ - summa märk

Tavalises variatsioonireas arvutatakse kaalutud aritmeetiline keskmine järgmise valemi abil:

Kus V on valiku numbrilised väärtused.

Ρ - variandi esinemissagedus.

n on vaatluste arv.

S - summa märk

Aritmeetilise kaalutud keskmise arvutamise näide on toodud tabelis 4.

Tabel 4

Patsientide keskmise ravi kestuse määramine haigla spetsialiseeritud osakonnas

Toodud näites on režiim 20 päevaga võrdne valik, kuna seda korratakse sagedamini kui teisi - 29 korda. Mo = 20. Mediaani järjekorraarv määratakse valemiga:

Mediaani koht langeb 48. variandile, mille arvväärtus on 20. Valemi abil arvutatud aritmeetiline keskmine võrdub samuti 20-ga.

Keskmised väärtused on populatsiooni olulised üldised omadused. Nende taha on aga peidetud tunnuse individuaalsed väärtused. Keskmised väärtused ei näita tunnuse varieeruvust ega varieeruvust.

Kui variatsioonirea on kompaktsem, vähem hajutatud ja kõik üksikväärtused paiknevad keskmise ümber, siis keskmine väärtus annab antud populatsiooni täpsema kirjelduse. Kui variatsiooniseeriat venitada, erinevad üksikud väärtused oluliselt keskmisest, s.t. Kui kvantitatiivse tunnuse varieeruvus on suur, on keskmine vähem tüüpiline ja kajastab kogu seeriat halvemini.

Erineva dispersiooniastmega seeriatest võib saada võrdse suurusega keskmised. Nii on näiteks haigla spetsialiseeritud osakonna patsientide keskmine ravi kestus samuti võrdne 20-ga, kui kõik 95 patsienti olid 20 päeva statsionaarsel ravil. Mõlemad arvutatud keskmised on üksteisega võrdsed, kuid saadi erineva varieeruvusastmega seeriatest.

Järelikult on variatsioonirea iseloomustamiseks lisaks keskmisele väärtusele vaja veel üht tunnust , mis võimaldab hinnata selle varieeruvuse astet.

©2015-2019 sait
Kõik õigused kuuluvad nende autoritele. See sait ei pretendeeri autorlusele, kuid pakub tasuta kasutamist.
Lehe loomise kuupäev: 2016-02-13