Математическая статистика и её роль в медицине и здравоохранении

Размещено на http://www.allbest.ru/

БОУ СПО УР

«Ижевский медицинский колледж имени Героя Советского Союза Ф.А. Пушиной МЗУР»

РЕФЕРАТ

на тему: «Математическая статистика и её роль в медицине и здравоохранении»

Выполнила: студентка 211

группы отделения «Фармация»

Дресвянникова Евгения

Проверила: преподаватель

математики Максимова Ирина.

Ижевск, 2012

Введение

В последние 20-30 лет медицина и биология вступили в новую фазу своего развития. Накопление огромных массивов количественных данных и доступность вычислительной техники усилило математизацию биологии и медицины. В подавляющем большинстве медицинских научных работ авторы используют в том или ином объеме методы статистики.

Статистика - самостоятельная общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной.

Математическая статистика -- это наука, разрабатывающая математические методы систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов.

Во многих своих разделах математическая статистика опирается на теорию вероятностей, позволяющую оценить надёжность и точность выводов, делаемых на основании ограниченного статистического материала (напр., оценить необходимый объём выборки для получения результатов требуемой точности при выборочном обследовании).

Математическая статистика -- раздел математики, разрабатывающий методы регистрации, описания и анализа данных наблюдений и экспериментов с целью построения вероятностных моделей массовых случайных явлений. В зависимости от математической природы конкретных результатов наблюдений статистика математическая делится на статистику чисел, многомерный статистический анализ, анализ функций (процессов) и временных рядов, статистику объектов нечисловой природы.

Выделяют описательную статистику, теорию оценивания и теорию проверки гипотез. Описательная статистика есть совокупность эмпирических методов, используемых для визуализации и интерпретации данных (расчет выборочных характеристик, таблицы, диаграммы, графики и т. д.), как правило, не требующих предположений о вероятностной природе данных. Методы оценивания и проверки гипотез опираются на вероятностные модели происхождения данных: параметрические и непараметрические. В параметрических моделях предполагается, что характеристики изучаемых объектов описываются посредством распределений, зависящих от (одного или нескольких) числовых параметров. Непараметрические модели не связаны со спецификацией параметрического семейства для распределения изучаемых характеристик.

А медицинская статистика (синоним: санитарная статистика, статистика в медицине и здравоохранении, медико-санитарная статистика, статистический метод в медицине и здравоохранении) -- это отрасль статистики, изучающая явления и процессы в области здоровья населения и здравоохранения. математический статистика медицина

Математические методы в медицине - это совокупность методов количественного изучения и анализа состояния и (или) поведения объектов и систем, относящихся к медицине и здравоохранению. В биологии, медицине и здравоохранении в круг явлений, изучаемых с помощью М.м., входят процессы, происходящие на уровне целостного организма, его систем, органов и тканей (в норме и при патологии);заболевания и способы их лечения; приборы и системы медицинской техники; популяционные и организационные аспекты поведения сложных систем в здравоохранении; биологические процессы, происходящие на молекулярном уровне. Степень математизации научных дисциплин служит объективной характеристикой глубины знаний об изучаемом предмете.

1. История математической статистики

Теория вероятностей и математическая статистика возникли в середине XVII века в результате развития общества и товарно-денежных отношений. Свою роль в этом процессе сыграли и азартные игры, они послужили простыми моделями для выявления закономерностей в появлении случайных событий. Кроме того, развитие математической статистики было обусловлено необходимостью обрабатывать скопившиеся к тому времени данные в области управления государством: демографии, здравоохранении, торговле и других отраслях хозяйственной деятельности. Можно перечислить довольно длинный список имен великих ученых, внесших свой вклад в развитие математической статистики: П. Ферма (1601-1665) и Б.Паскаль (1623-1662), Я. Бернулли (1654-1705) и П.Лаплас (1749-1827), К.Гаусс (1777-1855) и С. Пуассон (1781-1840), Т. Байес (1701-1761) и др. Эти имена должны быть уже известны по названиям часто применяемых статистических процедур, тестов и распределений. Первым, кто удачно объединил методы антропологии и социальной статистики с достижениями в области теории вероятностей и математической статистики, был бельгийский статистик Л. Кетле (1796--1874).

Из его работ следовало, что задача статистики заключается не в одном лишь сборе и классификации данных, а в их анализе с целью открытия закономерностей. Л. Кетле одним из первых показал, что случайности, наблюдаемые в живой природе, вследствие их повторяемости обнаруживают определенную тенденцию, которую можно описать языком математики. Л. Кетле заложил и основы биометрии. Создание же математического аппарата этой науки принадлежит английской школе статистиков XIX века, но главе которой стояли Ф. Гальтон и К. Пирсон. Разработанные Ф. Гальтоном (1822-1911) и К. Пирсоном (1857-1936) биометрические методы вошли в золотой фонд математической статистики. Пирсон ввел в биометрию такие понятия, как среднее квадратичное отклонение и вариация, ему принадлежит разработка метода моментов, критерия согласия, он ввел термин «нормальное распределение», который и сейчас общепринят во многих странах.

2. Роль статистики в медицине

Точно так же из попыток решить биологические проблемы родились известные методы прикладной статистики. До настоящего времени методы математической статистики являются ведущими М.м. для биомедицинских наук. Начиная с 40-х гг. 20 в. математические методы проникают в медицину и биологию через кибернетику и информатику. Наиболее развиты М.м. в биофизике, биохимии, генетике, физиологии, медицинском приборостроении, создании биотехнических систем. Благодаря М.м. значительно расширилась область познания основ жизнедеятельности и появились новые высокоэффективные методы диагностики и лечения; М. м. лежат в основе разработок систем жизнеобеспечения, используются в медицинской технике. Все большую роль во внедрении М.м. в медицину играют ЭВМ (см. Электронная вычислительная машина).

В последнее время бурно развивается концепция медицины, основанная на доказательствах. В мире все больше появляется центров доказательной медицины. С точки зрения доказательной медицины клинические исследования (КИ) - это ИНСТРУМЕНТ для получения доказательств эффективности и безопасности методов лечения. В рейтинге надежности и важности источников информации о результатах медицинских вмешательств, рандомизированные клинические контролируемые плацебо испытания занимают первое место (имеют наибольший уровень доверия).

Однако планирование и проведение КИ без применения статистических методов невозможно. Во всем мире этому уделяется особое внимание. Для того чтобы согласовать требования к применению статистических методов при проведении КИ, Международная конференция по гармонизации технических требований к регистрации лекарственных препаратов для человека (ICH) в 1998 г. приняла руководство «Статистические принципы для клинических испытаний». Это руководство было рекомендовано для принятия регуляторными органами стран Европейского Союза, Японии и США. В 2003 г. у нас в стране разработаны, утверждены и опубликованы методические рекомендации «Принципы применения статистических методов при проведении клинических испытаний лекарственных средств», в которых изложены требования к надлежащему применению статистических методов при планировании и проведении КИ. Следует также отметить, что аспекты, связанные с применением статистических методов в КИ, относятся и к другим видам медико-биологических исследований. Любое исследование необходимо планировать. По поводу важности планирования экспериментальных исследований Лотар Закс писал: «Так как плохо спланированный опыт малоинформативен, что нельзя исправить самой лучшей статистической техникой, то планирование эксперимента становится особо важным составным элементом статистики». С точки зрения математической статистики при планировании КИ необходимо решить следующие вопросы:

· обеспечение репрезентативности выборки всей генеральной совокупности (по размеру и структуре);

· устранение возможных источников систематических ошибок и учет их влияния;

· выбор методов обработки данных, которые соответствуют поставленной цели и особенностям данных, которые анализируются.

Необходимо отметить, что применение знаний из области биостатистики требуется на следующих этапах планирования и проведения КИ: · планирования; · разработка протокола; · разработка индивидуальной регистрационной карты (ИРК); · статистическая обработкаи результатов; · подготовка отчета. Квалифицированное выполнение комплекса работ, связанных с применением методов математической статистики, при проведении КИ не представляется возможным без участия в них биостатистика, так как это ставит под сомнение качество полученной информации. БИОСТАТИСТИК - специалист в области прикладной статистики, имеющий соответствующее образование или прошедший специальный курс обучения, а также имеющий опыт, достаточный для выполнения требований по применению методов статистического анализа при планировании и проведении КИ.

На сегодняшний день важными медико-статистическими показателями являются показатели здоровья населения (смертность, заболеваемость и др.), показатели, характеризующие работу лечебно-профилактических учреждений (городской поликлиники, детской поликлиники, женской консультации, стоматологической поликлиники, больницы, родильного дома, скорой медицинской помощи и др.), санитарно-профилактических, аптечных и других медицинских учреждений (подразделений). Медико-статистические показатели периодически пересматриваются в соответствии с новыми задачами здравоохранения, развитием медицинской науки и практики, технической оснащенности служб здравоохранения.

Заключение

Прошли те времена, когда применение статистических методов в медицине и биологии ставилось под сомнение. Статистические подходы лежат в основе современного научного поиска, без которого познание во многих областях науки и техники невозможно. Невозможно оно и в области медицины. Медицинская статистика должна быть нацелена на решение наиболее выраженных современных проблем в здоровье населения. Основными проблемами здесь, как известно, являются необходимость снижения заболеваемости, смертности и увеличения продолжительности жизни населения. Соответственно, на данном этапе основная информация должна быть подчинена решению этой задачи. Должны подробно приводиться данные, характеризующие с разных сторон ведущие причины смерти, заболеваемость, частоту и характер контактов больных с медицинскими учреждениями, обеспечение нуждающихся необходимыми видами лечения, включая высокотехнологичные.

И вообщем, в настоящее время от работника, занятого в любой области науки, техники, производства, бизнеса и прочее, связанной с изучением массовых явлений, требуется, чтобы он был, по крайней мере, статистически грамотным человеком. В конечном счете, невозможно успешно специализироваться по многим дисциплинам без усвоения какого-либо статистического курса. Поэтому изучение математической статистики имеет большое значение.

Таким образом, математическая статистика и в медицине, и в здравоохранении играет очень важную роль.

Задачи для самостоятельного решения

№1. Имеются следующие выборочные данные (выборка 10%-ная, механическая) по предприятиям одной из отраслей промышленности:

По исходным данным:

1. Постройте статистический ряд распределения предприятий по выпуску продукции, образовав пять групп с равными интервалами.

2. Рассчитайте характеристики ряда распределения предприятий по выпуску продукции: среднюю арифметическую,среднее квадратическое отклонение, дисперсию, коэффициент вариации. Ответ: (от 76,797 до 105,749 млн. руб.)

№2. Предприятие в отчетном полугодии реализовало продукции на 900 тыс. руб., что на 25% меньше, чем в базисном. Запасы же готовой продукции на складе, напротив, возросли на 10% и составили 60 тыс. руб. Определите все возможные показатели оборачиваемости оборотных средств, вложенных в запасы готовой продукции, за каждое полугодие, замедление их оборачиваемости в днях, дополнительное оседание (закрепление) готовой продукции на складе в результате замедления оборачиваемости ее запасов. Ответы: (1200; 900; 54,5; 60; 22,2; 15; 8,1; 12; 0,045; 0,067; 19,5 т.р.)

№3. Покупатель предложил продавцу расплатиться за товар стоимостью 1,2 млн. руб. портфелем из четырех одинаковых векселей, который банк согласен учесть в день заключения сделки купли-продажи под 36% годовых. Учитывая, что срок погашения вексельного портфеля наступает через 4 месяца, определите:

а) выгодна ли сделка для продавца, если весельная сумма каждой бумаги составляет 333 т.р.

б) каков должен быть удовлетворяющий продавца товара номинал каждого векселя в случае, если сделка на прежних условиях оказалась не выгодной для него. Ответ: (300 т.р.)

№4. Имеются следующие данные об остатках вкладов в Сбербанке РФ во втором полугодии 1999 г. на первое число каждого месяца, млрд. руб.

Определите средние остатки вкладов в Сбербанке РФ:

1. За третий квартал;

2. За четвертый квартал;

3. За второе полугодие в целом. Ответы: (112,367; 119,533; 115,95 млрд.руб.)

№5. Имеются данные о посевной площади, урожайности и валовом сборе в 2-х районах области зерновых культур:

Определите среднюю урожайность зерновых в каждом из районов области. Укажите виды рассчитанных средних величин. Ответы: (29,249; 29,406 ц/га)

№6. В целях изучения затрат времени на изготовление одной детали рабочими завода проведена 10%-ная случайная бесповторная выборка, в результате которой получено следующее распределение деталей по затратам времени:

На основании данных вычислите:

1. Средние затраты времени на изготовление одной детали.

2. Средний квадрат отклонений (дисперсию) и среднее квадратическое отклонение.

3. Коэффициент вариации. Ответы: (25,4 мин; 14,84 мин²; 3,852 мин; 15,2%)

№7. Производство картофеля в регионе характеризуется следующими данными, млн. тонн:

Для анализа производства картофеля в регионе за 1995-2000 гг. вычислите:

1. Среднегодовое производство картофеля.

2. Среднегодовой темп роста и прироста производства картофеля за 1995-2000 гг. и за 1990-1995 гг.

3. Постройте график производства картофеля в регионе за 1990-2000гг.

Ответы: (82,818 млн.тонн; 102,67%; 98,53%; 2,67%; -1,47%.)

Размещено на Allbest.ru