АО «Медицинский университет Астана» Кафедра «Общественного здравоохранения 1 »

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
РАЗДЕЛ 1. "ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ОБЩЕСТВЕННОГО ЗДОРОВЬЯ И ОРГАНИЗАЦИИ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ" Тема 1.2. «Основы медицинской статистики и организации статистического.
Advertisements

Оценка вариативности Л.Е.Федорова. Признак Признак это свойство, проявлением которого один предмет отличается от другого. Характерным свойством признака.
ЛЕКЦИЯ 5 § 1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ Ме Медиана (Ме) - значение варьирующего признака, приходящееся на середину ряда, варианта, делящая ряд на две равные частиМедиана.
Лекция 2 – Идентификация закона распределения вероятностей одномерной случайной величины 2.1. Основные определения 2.2. Этапы обработки данных одномерной.
Показатели вариации Необходимость измерения вариации Средняя величина характеризует совокупность по изучаемому признаку, такой характеристики совокупности.
Описательная статистика Параметры распределения. Асимметрия, эксцесс, модальность Распределение оценок студентов по разным разделам дисциплины: А – отрицательная.
ОСНОВНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ГЕОЛОГИИ Лекция 3 по дисциплине «Математические методы моделирования в геологии» 1Грановская Н.В.
Показатели вариации Необходимость измерения вариации Средняя величина характеризует совокупность по изучаемому признаку, такой характеристики совокупности.
А БСОЛЮТНЫЕ И ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ В СТАТИСТИКЕ Л ЕКЦИЯ 7. Клобертанц Е.П. Красноярск, 2013 г. ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ.
Минаева Татьяна Александровна Демьяненко Ирина Николаевна.
Средние величины. Средняя величина – обобщающая характеристика совокупности однотипных явлений по какому-либо количественно изменяющемуся признаку.
СТАТИСТИКА Громова Т.В. ст. преподаватель Кафедра менеджмента ИСГТ НТБ.
Теория статистики Описательная статистика и получение статистических выводов Часть 2. 1.
Т ЕМА 6. «С РЕДНИЕ ВЕЛИЧИНЫ И ПОКАЗАТЕЛИ ВАРИАЦИИ »
Тема 4 Средние статистические показатели Статистический показатель - это объективная, обобщающая количественная характеристика явления или процесса в.
Математическая статистика Случайные величины. Случайной называется величина, которая в результате испытания может принять то или иное возможное значение,
Тема 4: «Средние величины» Вопросы темы: 1.Сущность и значение средних величин 2.Научные принципы и условия расчета средних величин 3.Средняя арифметическая.
Показатели вариации признака 1. Абсолютные показатели вариации; 1.1 Размах вариации; 1.2 Среднее линейное отклонение; 1.3 Среднее квадратическое отклонение;
Числовые характеристики случайной величины. Применяются вместо закона распределения случайной величины В сжатой форме выражают наиболее существенные особенности.
Показатели вариации Вариацией называется колеблемость, многообразие, изменяемость величины признака у единиц совокупности.
Транксрипт:

АО «Медицинский университет Астана» Кафедра «Общественного здравоохранения 1 »

Цель занятия: ознакомить студентов методам вариационной статистики для оценки и анализа статистической совокупности при изучении общественного здоровья и деятельности медицинских учреждений

-Основные обозначения вариационного ряда - Виды вариационных рядов - Средняя величина - Применение средних величин - Методика расчета простой средней арифметической - Методика расчета взвешенной средней арифметической - Методика расчета среднеквадратического отклонения - Применение среднеквадратического отклонения - Коэффициент вариации (Сv) - Применение коэффициента вариации Информационный материал

При изучении общественного здоровья (например, показателей физического развития), анализе деятельности учреждений здравоохранения за год (длительность пребывания больных на койке и др.), оценке работы медицинского персонала (нагрузка врача на приеме и др.) часто возникает необходимость получить представление о размерах изучаемого признака в совокупности для выявления его основной закономерности. Оценить размер признака в совокупности, изменяющегося по своей величине, позволяет лишь его обобщающая характеристика, называемая средней величиной. Для более детального анализа изучаемой совокупности по какому-либо признаку помимо средней величины необходимо также вычислить критерии разнообразия признака, которые позволяют оценить, насколько типична для данной совокупности ее обобщающая характеристика. Введение

Определение вариационного ряда Вариационный ряд - это числовые значения признака, представленные в ранговом порядке с соответствующими этим значениям частотами. Основные обозначения вариационного ряда V варианта, отдельное числовое выражение изучаемого признака р частота ("вес") варианты, число ее повторений в вариационном ряду n общее число наблюдений (т.е. сумма всех частот, n = Σр) Vmax и Vmin крайние варианты, ограничивающие вариационный ряд (лимиты ряда) А амплитуда ряда (т.е. разность между максимальной и минимальной вариантами, А = Vmax Vmin)

Виды вариационных рядов простой это ряд, в котором каждая варианта встречается по одному разу (р=1) взвешенный ряд, в котором отдельные варианты встречаются неоднократно (с разной частотой).

Назначение вариационного ряда Вариационный ряд необходим для определения средней величины (М) и критериев разнообразия признака, подлежащего изучению (σ, Сv). Средняя величина - это обобщающая характеристика размера изучаемого признака. Она позволяет одним числом количественно охарактеризовать качественно однородную совокупность

Применение средних величин -для оценки состояния здоровья например, параметров физического развития (средний рост, средняя масса тела, среднее значение жизненной емкости легких и др.) - соматических показателей (средний уровень сахара в крови, средняя величина пульса, средняя СОЭ и др.) - для оценки организации работы лечебно- профилактических и санитарно-противоэпидемических учреждений, а также деятельности отдельных врачей и других медицинских работников (средняя длительность пребывания больного на койке, среднее число посещений на 1 ч приема в поликлинике и др.) - для оценки состояния окружающей среды

В статистике принято выделять следующие виды средних величин: мода (Мо), медиана (Ме) и средняя арифметическая (М). Мода – величина варьирующего признака, наиболее часто встречающаяся в совокупности. В вариационном ряду это варианта, имеющая наибольшую частоту встречаемости. Обычно мода является величиной довольно близкой к средней арифметической, совпадает с ней при полной симметрии распределения. Медиана – варианта, делящая вариационный ряд на две равные половины. При нечетном числе наблюдений медианой является варианта, имеющая в вариационном ряду порядковый номер (n + 1) Средняя арифметическая величина (М) – в отличие от моды и медианы опирается на все произведенные наблюдения, поэтому является важной характеристикой для всего распределения.

Методика расчета простой средней арифметической Суммировать варианты: V1+V2+V3+...+Vn = Σ V Сумму вариант разделить на общее число наблюдений: М = Σ V / n

Методика расчета взвешенной средней арифметической Получить произведение каждой варианты на ее частоту Vp Найти сумму произведений вариант на частоты: V1p1 + V2p2+ V3p Vnpn = Σ Vp Полученную сумму разделить на общее число наблюдений: М = Σ Vp / n

Методика расчета среднеквадратического отклонения - Найти отклонение (разность) каждой варианты от среднеарифметической величины ряда (d = V М) -Возвести каждое из этих отклонений в квадрат (d2 ) -Получить произведение квадрата каждого отклонения на частоту (d2 р) - Найти сумму этих отклонений: d2 1p1 + d2 2p2 + d2 3p d2 npn = Σ d 2 р -Полученную сумму разделить на общее число наблюдений (при n < 30 в знаменателе n-1): Σ d2 р / n Извлечь квадратный корень: σ = Σ d2 р / n при n < 30 σ = Σ d2 р / n-1

Применение среднеквадратического отклонения -для суждения о колеблемости вариационных рядов и сравнительной оценки типичности (представительности) средних арифметических величин. Это необходимо в дифференциальной диагностике при определении устойчивости признаков - для реконструкции вариационного ряда, т.е. восстановления его частотной характеристики на основе правила "трех сигм". В интервале М±3σ находится 99,7% всех вариант ряда, в интервале М±2σ 95,5% и в интервале М±1σ 68,3% вариант ряда – нормальное распределение (распределение Гаусса), при этом М – находится в максимуме. (Рис. 1)

График плотности нормального распределения (Рис. 1)

Применение среднеквадратического отклонения -o для выявления "выскакивающих" вариант (при сопоставлении реального и реконструированного вариационных рядов - для определения параметров нормы и патологии с помощью сигнальных оценок -для расчета коэффициента вариации -для расчета средней ошибки средней арифметической величины.

Коэффициент вариации (Сv) - это процентное отношение среднеквадратического отклонения к среднеарифметической величине: Сv = σ / M x 100%. Коэффициент вариации это относительная мера колеблемости вариационного ряда.

Применение коэффициента вариации - для оценки разнообразия каждого конкретного вариационного ряда и, соответственно, суждения о типичности отдельной средней (т.е. ее способности быть полноценной обобщающей характеристикой данного ряда). При Сv 20% сильным. Сильное разнообразие ряда свидетельствует о малой представительности (типичности) соответствующей средней величины и, следовательно, о нецелесообразности ее использования в практических целях - для сравнительной оценки разнообразия (колеблемости) разноименных вариационных рядов и выявления более и менее стабильных признаков, что имеет значение в дифференциальной диагностике.

Таблица 1. Результаты измерения массы тела 7-летних мальчиков города Н. в 2014 г. Задача 1 - эталон

Условие задачи. В городе Н. в 2014 г. проведено измерение массы тела 7-летних мальчиков (данные представлены в табл. 1). По данным аналогичного исследования, выполненного в городе Н. в 2000 г., средняя масса тела 7-летних мальчиков составила 23,8 кг, σ ± 3,6 кг. Задание. 1. Вычислить среднюю арифметическую величину (М) и критерии разнообразия вариационного ряда (σ, Сv). 2. Оценить полученные результаты, сравнить их с данными предыдущего исследования, сделать соответствующие выводы.

Решение В сгруппированном вариационном ряду центральная варианта рассчитывается как полусумма начальных вариант соседних интервалов: М = Σ Vp / n = 2400 / 100 = 24,0 (кг); σ = Σ d2 р / n = 2188 / 100 = ± 4,68 (кг); Сv = σ / M x 100% = (4,68 / 24,0 х 100) = 19,5%.

Выводы 1. Средняя масса тела 7-летних мальчиков в городе Н. в 2014 г. составляет 24,0 кг, 2. σ = ±4,68 (кг) 3. Величина коэффициента вариации, равная 19,5% свидетельствует о среднем разнообразии признака (приближающемся к сильному) Таким образом, можно считать, что полученная средняя величина массы тела является достаточно представительной (типичной). По сравнению с 2000 г., в 2014 г. отмечается более значительная вариабельность массы тела у мальчиков 7 лет (±4,68 кг против 3,6 кг). Аналогичный вывод вытекает и из сопоставления коэффициентов вариации (Сv в 2000 году равен (3,6 / 23,8 х 100 = 15,1%).

Задание 2 эталон Составление простого вариационного ряда определение моды и медианы и вычисление взвешенной средней арифметической (М) при большом числе наблюдений Условие задачи: Получены следующие данные о длительности лечения в поликлинике больных ангиной(в днях) : 20,18,19,16,17,16,14,13,15,14,15,13,12,13,3,4,12,11,12,11,10,12,11,10,11, 8,7,11,11,10,10,10,9,8,8,9,4,5,6,9,5,9,6,7,7.

Образец выполнения задания 1. строим простой вариационный ряд, последовательно располагая варианты в порядке возрастания с соответствующими им частотами: Длительность лечения в днях (V) Число больных (р) Длительность лечения в днях (V) Число больных (р) N =45

Длительность лечения в днях Середина группы, вариант Число больных

длительность лечения в днях (v) Середина группы Частота (р)Условное отклонение(а) в интервалах Произведение условного отклонения на частоту(ар) N=45