Медицинская статистика

Размещено на http://www.allbest.ru//

Размещено на http://www.allbest.ru//

МИНИСТЕРСТВО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КАБИНЕТ ПО ВЫСШЕМУ И СРЕДНЕМУ МЕДИЦИНСКОМУ ОБРАЗОВАНИЮ

ТАШКЕНТСКИЙ ПЕДИАТРИЧЕСКИЙ МЕДИЦИНСКИЙ ИНСТИТУТ

МЕДИЦИНСКАЯ СТАТИСТИКА

(методическое пособие для студентов)

ТАШКЕНТ - 2006

Составители: зав.кафедрой общественного здоровья, организации и управления здравоохранением ТашПМИ, д.м.н., профессор Ш.Т.ИСКАНДАРОВА;

ассистенты кафедры: М.Т.КАРИЕВА, З.И.ОТАШЕХОВ, Г.А.ДЖАЛИЛОВА

Рецензенты:

доцент кафедры общественного здоровья, организации и управления здравоохранением Ташкентской Медицинской Академии, к.м.н., доцент КАРИМБАЕВ Ш.Д.

доцент кафедры общественного здоровья, организации и управления здравоохранением Ташкентской Медицинской Академии, к.м.н., доцент РУСТАМОВА Х.Е.

доцент кафедры общественного здоровья, организации и управления здравоохранением ТашПМИ, к.м.н. ФАЙЗИЕВА М.Ф.

СТАТИСТИЧЕСКАЯ СОВОКУПНОСТЬ. ЭТАПЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

С помощью количественных характеристик, с учетом конкретных исторических условий статистика помогает выявить важнейшие закономерности различных процессов в экономической, социальной жизни общества, в его здоровье, а также в системе организации медицинской помощи населению.

Характерной особенностью статистики является применение ее для изучения массовых, а не единичных явлений. По единичным наблюдениям невозможно выявить, вскрыть общие, типичные особенности изучаемого процесса. На массе же наблюдений статистика, используя математические методы, устанавливает наиболее общие закономерности, характерные для исследуемых явлений. При этом она базируется в первую очередь на теории вероятностей и законе больших чисел.

Статистика - общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественными особенностями.

В медицинской статистике различают три основных раздела:

1. теоретические и методические основы медицинской статистики

2. статистику здоровья населения

3. статистику здравоохранения.

В задачи медицинской статистики входит:

1) выявление особенностей в состоянии здоровья населения и факторов, определяющих его;

2) изучение данных о сети, деятельности и кадрах лечебно-профилактических учреждений, а также данные о результатах лечебно-оздоровительных мероприятий, которые используют при поиске путей улучшения здоровья населения и дальнейшего совершенствования системы здравоохранения.

Кроме того, методы медицинской статистики применяют в экспериментальных, клинических, гигиенических и лабораторных исследованиях.

В медицине статистические приемы используют при:

1. клинико-гигиеническом нормировании факторов производственной среды

2. расчете доз лекарственных препаратов

3. определении стандартов физического развития

4. оценке эффективности примененных методы профилактики или иных заболеваний и т.д.

Статистический анализ также позволяет обосновать ту или иную тактику врача в предупреждении или лечении заболеваний.

Таким образом, каждый врач должен хорошо знать теоретические основы статистики, уметь правильно использовать статистические методы и оценивать информацию, накопленную в различных областях его деятельности.

СТАТИСТИЧЕСКАЯ СОВОКУПНОСТЬ

Изучение тех или иных явлений с применением статистических методов требует от врача, прежде всего, умелого подхода к выбору объекта исследования (так называемой статической совокупности), единицы наблюдения и ее учитываемых признаков.

Статистическая совокупность - это группа, состоящая из большого числа относительно однородных элементов (единиц наблюдения), взятых вместе в известных границах времени и пространства.

Статистическая совокупность состоит из отдельных единичных наблюдений, однако, это не простая механическая их сумма, а специальным способом сформированная группа. Численность единиц наблюдения в совокупности определяет объем исследования и обозначается буквой «n».

В зависимости от конечной цели и задач исследования решается вопрос о первичном элементе статистической совокупности, который будет принят за единицу наблюдения.

Примерами статистической совокупности могут быть: население того или иного района, города, группа родившихся или группа умерших в данном году, группа больных тем или иным заболеванием и др.

Каждая единица наблюдения имеет много характеристик, однако учитываются только те из них, которые отвечают целям и решениям конкретных задач исследования. Эти признаки учитывают (регистрируют) и поэтому их называют учитываемыми. Вместе с тем каждый из этих признаков имеет свои градации. Например, возраст может иметь такие градации: до 20 лет, 20-24, 25-29 лет и т.д. Анализируя исходы лечения, выделяют больных с улучшением, без изменения, ухудшением процесса, а также лиц, у которых наступил смертельный исход.

Такие учитываемые признаки, как пол, возраст, место жительства, сроки заболевания и госпитализации, результаты клинических исследований, исходы лечения и другие, позволяют всестороннее изучить не только каждый элемент совокупности (единицу наблюдения), но и всю совокупность в целом.

По характеру учитываемые признаки делят на:

атрибутивные (описательные), выраженные словесно

количественные (выраженные числом).

К атрибутивным признакам относятся место жительства и др.

К количественным признакам относят: рост, массу тела, число дней лечения, количество холестерина в крови, количество белка в моче и т.д. Каждая величина количественного признака называется вариантной и обозначается буквой «V».

Врачом должно быть выявлено влияние отдельных признаков на изучаемое явление, поэтому различают факторные и результативные признаки.

Факторными называются такие учитываемые признаки, под влиянием которых изменяются другие, зависящие от них результативные признаки.

С изменением величины факторного признака происходит соответствующее возрастание или снижение числовых значений результативного признака. Так, например, с увеличением возраста ребенка увеличивается его рост (возраст - факторный признак, рост - результативный признак). К факторным признакам следует отнести методы профилактики и лечения (или дозу лекарств), а также пол, возраст, профессию, образование, доход, т.е. признаки, которые могут прямо или косвенно повлиять на результативные признаки.

К результативным признакам можно отнести заболевание (диагноз), его исход (выздоровление, смерть, инвалидность), массу тела, рост уровень белка, холестерина, гемоглобина крови и др.

Каждая статистическая совокупность может рассматриваться как генеральная или как выборочная, от этого зависит интерпретация результатов исследования.

Генеральная совокупность состоит из всех единиц наблюдения, которые могут быть к ней отнесены в соответствии с целью исследования. Например, если бы можно было изучить всех больных ревматизмом, живущих на земном шаре, то такая группа больных составила бы генеральную совокупность.

При изучения здоровья населения генеральная совокупность, как правило, рассматривается в пределах конкретных границ, очерченных территориальным или производственным признаком, и поэтому включает в себя определенное число наблюдений.

Таким образом, в зависимости от цели исследования и его задач, изменяются границы генеральной совокупности, для этого используют основные признаки, ее ограничивающие.

В связи с невозможностью, а также часто и с нецелесообразностью или трудностью углубленного анализа всех единиц наблюдения, составляющих генеральную совокупность, исследование ограничивают только определенной частью единиц - выборочной совокупностью.

Выборочная совокупность - часть генеральной совокупности, отобранная специальным методом и предназначенная для характеристики генеральной совокупности. На основе анализа выборочной совокупности можно получить достаточно полное представление о закономерностях, присущих всей генеральной совокупности.

Выборочная совокупность должна быть репрезентативной, т.е. в отобранной части должны быть представлены все элементы и в том соотношении, как в генеральной совокупности. Иными словами, выборочная совокупность должна отражать свойства генеральной совокупности, т.е. правильно ее представлять.

Для обеспечения репрезентативности выборочной совокупности к ней предъявляют два основных требования:

1) качественная репрезентативность - она должна обладать основными характерными чертами генеральной совокупности; т.е. быть максимально на ее похожей. Собственно поэтому выборочную совокупность следует отбирать из генеральной на основе определенных правил, обеспечивающих объективность отбора составляющих ее единиц;

2) количественная репрезентативность - она должна быть достаточной по объему (числу наблюдений), чтобы более точно выразить особенности генеральной совокупности. Статистика располагает специальными формулами или же готовыми таблицами, по которым можно определить необходимое число наблюдений в выборочной совокупности.

Необходимо знать, что статистическая совокупность в отличие от отдельных единиц наблюдения (индивидуумов) имеет особые, только ей присущие свойства, к числу которых относят: характер распределения изучаемого явления; его средний уровень, который дает обобщающую характеристику изучаемому явлению; разнообразие (колеблемость, изменчивость) единиц наблюдения, составляющих совокупность, а также очень часто необходимо изучить взаимосвязь между изучаемыми признаками и репрезентативность признаков выборочной совокупности по отношению к генеральной.

С помощью специальных статистических методов выявляют эти свойства и получают обобщенные характеристики.

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПРИЗНАКА В СТАТИСТИЧЕСКОЙ СОВОКУПНОСТИ

медицинский статистика количественный корреляция

Элементы, из которых состоит совокупность, имеют различные по величине значения изучаемого признака и каждое из этих значений встречается в группе с неодинаковой частотой.

Характер распределения четко виден только на достаточно большой совокупности наблюдений. Изучая его, получают важную информацию о закономерностях, присущих тому или иному явлению, а также возможность правильно выбрать статистические критерии для обобщения.

Распределения, которые наблюдаются в медицинских, в том числе и в социально-гигиенических, исследованиях, довольно различны:

1. альтернативный,

2. нормальный (симметричный)

3. асимметричный (правосторонний, левосторонний)

4. двугорбый - бимодальный

В социально-гигиенических исследованиях очень популярным является альтернативный тип распределения. Такое распределение имеет только два противоположных значения признака (да, нет). Например, исход лечения состоит только из двух противоположных градаций: числа умерших и числа выживших; по признаку доношенности при рождении распределение состоит также только из двух групп: числа доношенных и числа недоношенных; по признаку успеваемости студентов распределение состоит из числа успевающих и числа неуспевающих и т.д.

Чаще других типов распределения встречается нормальное (симметричное) распределение. Обычно наблюдается нормальное распределение. При нормальном типе распределения число случаев наблюдений с различной величиной признака располагается симметрично по отношению к середине ряда: от меньшего значения признака к большему его значению. При этом наибольшее число случаев наблюдений приходится на середину ряда.

Встречаются явления, которые распределяются по типу асимметричного распределения. При асимметричном распределении наибольшее число случаев наблюдения скапливается не на уровне середины ряда, а сдвигается в сторону меньшего значения признака (правосторонняя асимметрия) или в сторону большего значения признака (левосторонняя асимметрия), или же скапливается по концам ряда (двугорбое бимодальное распределение).

Правосторонняя асимметрия характерна для распределения такого признака, как число детей в семье или кратность случаев семей, где имеется 1-2 ребенка. С увеличением числа детей в семьях соответственно уменьшается число семей. Если проанализировать ряд по кратности случаев нетрудоспособности в связи с заболеванием в течение года, то он будет иметь вид правосторонней асимметрии, так как основная масса работающих имеет минимальное число случаев нетрудоспособности 1-2 (т.е. значительное число болеющих скапливается у наименьшей градации данного признака).

Двугорбое - бимодальное распределение имеет две вершины. Как правило, такой ряд нуждается в дополнительном анализе. Двугорбый тип распределения указывает, что совокупность неоднородна. Например, если включить в совокупность мальчиков и девочек и измерить их рост, то полученное распределение будет бимодальным, так как средняя величина роста у мальчиков и девочек различна.

ЭТАПЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

Важнейшими элементами организации любого исследования, проводимого на достаточно большой совокупности, являются четыре его этапа.

Эти этапы осуществляют в строгой последовательности:

1) составление программы и плана исследования;

2) сбор материала;

3) разработка данных;

4) анализ, выводы, предложения, внедрение результатов исследования в практику.

Первый этап - составление программы и плана исследования - представляет важный раздел работы, который можно правильно осуществить только при наличии глубоких знаний по изучаемому вопросу и четкого представления о цели исследования. Программа и план подчиняются единой цели исследования: в программе указывают цели и задачи исследования, а план предусматривает организационные вопросы исследования.

Программа статистического исследования включает сведения, которые необходимо собрать, и указывает ведущие направления исследования. Она состоит из трех компонентов:

1) программы сбора материала;

2) программы разработки (табличной сводки);

3) программы анализа.

Программа сбора материала представляет собой карту (бланк) с перечнем вопросов, подлежащих обязательному изучению в процессе наблюдения. В заголовке каждой карты (бланка) указано, на кого она будет заполняться (формулировка единицы наблюдения), и перечислены ее признаки (учитываемые признаки).

Например, «Карта выбывшего из стационара». Также существуют официальные программы сбора материала (учетные формы), которые разработаны государственной статистической здравоохранения и служат для изучения состояния здоровья населения и оценки деятельности лечебно-профилактических и санитарно-эпидемиологических учреждений.

Однако в медицинской науке и практике здравоохранения для углубленного изучения ряда проблем научному работнику и врачу-практику требуется самому составлять специальную программу сбора - специальную карту. При составлении такой карты следует иметь в виду ряд важных правил. В карте все признаки должны соответствовать цели и задачам исследования.

Следует четко и кратко сформулировать эти вопросы. Не следует включать такие вопросы, на которые трудно ответить или получить точный ответ. Кроме того, рекомендуется на каждой вопрос предусмотреть возможные варианты ответов и дать так называемые «подсказки» с учетом определенных группировок, что облегчает заполнение карты. При этом каждой группе «вопрос-ответ» дается условий номер - шифр (код).

Пример вопросов, ответов и шифра

Вопрос (учитываемые признаки)	Ответ (подчеркнуть)	Шифр
1. Возраст	До 20 лет (включительно) 20-39 лет 40 лет и более	1 2 3
2. Пол	Мужчина Женщина	1 2
3. Профессия	Слесарь Токарь И т.д.	1 2 и т.д.

В зависимости от характера учитываемых признаков различают два вида группировок:

1. типологическую

2. вариационную.

Типологическая группировка - это группировка по атрибутивным признакам, которые могут быть выражены словесно, описательно (например, пол, виды заболеваний, профессия и др.).

Вариационная группировка - это группировка по признакам, имеющим числовое выражение (масса тела, рост, уровень артериального давления и др.).

Оба вида группировки могут быть представлены в различных сочетаниях и комбинациях.

Макеты таблиц строятся по определенным принципам, которые обеспечивают логичность и компактность каждой таблицы.

Таблицы должна иметь четкое и краткое заглавие. В таблице, как в грамматическом предложении, различают подлежащее (то, о чем говорится) и сказуемое (то, что объясняет подлежащее). Статистическое подлежащее - это основной признак изучаемого явления; оно располагается, как правило, по горизонтальным строкам таблицы. Статистическое сказуемое - признаки, характеризующие подлежащее, располагается в вертикальных графах таблицы. Оформление таблицы заканчивается итогами по графам и строкам.

Различают следующие виды таблиц:

простые

групповые

комбинационные (сложные).

Простой называется таблица, в которой представлена итоговая сводка данных лишь по одному признаку (табл.)

Таблица

Распределение больных гипертонической болезнью по стадиям заболевания (макет)

Стадии гипертонической болезни	Число больных
1 2 3
Итого…

Простая таблица дает представление о перечне каких-то явлений по одному признаку, подвергнутому изучению.

Групповой называется таблица, в которой представлены данные с группировкой их по двум признакам, причем один из них находится в подлежащем таблицы, а другой - в сказуемом (табл.).

Таблица

Распределение больных гипертонической болезнью по полу, возрасту и стадиям заболевания (макет)

Стадии гипертонической болезни	Пол	Возраст ( в годах)	Всего
	Мужчины	Женщины	До 20	20-29	30-39	40-49	50 и старше
1 2 3
Итого…

В данной групповой таблице попарно сочетаются признаки: стадия гипертонической болезни и пол, а затем стадия болезни и возраст. Групповая таблица может иметь и больше признаков в сказуемом: сроки госпитализации, сроки операции и др., однако с подлежащим они должны сочетаться только попарно: заболевания и сроки госпитализации, заболевания и сроки операции, заболевания и возраст, заболевания и пол и т.д.

Комбинационной называется таблица, в которой представлены сводные данные с непременным сочетанием трех и более взаимосвязанных признаков (табл.)

Таблица

Распределение больных гипертонической болезнью по стадиям заболевания, возрасту и полу (макет)

Стадия гипертонической болезни	Возраст в годах	Всего
	До 30	30-39	40-49	50 и старше
	М	Ж	М	Ж	М	Ж	М	Ж	М	Ж
1 2 3
Итого

Подлежащее такой таблицы характеризуется сказуемым, в котором имеется комбинация из нескольких признаков.

В макетах таблиц еще до разработки собранного материала уже представлены основные направления исследования и анализа.

План исследования предусматривает организационные элементы работы.

В плане, прежде всего, следует указать объект исследования, т.е. совокупность явлений, предметов о которых должны быть собраны статистические сведения. Объектами исследования социальной гигиены могут быть все население области, города, района или отдельные его группы, больные лица, кадры учреждения здравоохранения и др.

Объект исследования (совокупность) должен быть четко определен в пространстве (территория), во времени (период), в объеме (число) наблюдений (n).

В плане обязательно следует указать, каким образом будет формироваться объект исследования (статистическая совокупность).

По полноте охвата различают сплошные и выборочные наблюдения.

По времени наблюдения - единовременные и текущие.

По способу получения информации могут быть непосредственные и анамнестические (опрос, составление анкет).

Наконец, необходимые сведения могут быть получены при выкопировке данных.

Сплошное наблюдение должно предусматривать регистрацию всех единых случаев, составляющих генеральную совокупность. Сплошным методом собирают сведения о числе родившихся, умерших, обратившихся в поликлинику, инфекционных заболеваниях в целом по стране (или по другой территории), а также данные о численности больниц, врачей, среднего персонала и пр.

Организация выборочного наблюдения

Основные компоненты выборочного метода:

расчет объема выборочной совокупности (n);

способы специального отбора необходимой части единиц из генеральной совокупности (случайный, механический, типологический, серийный, парно-сопряженный, направленный, когортный);

оценка репрезентативности выборочных параметров.

К выборочному методу обращаются в тех случаях, когда необходимо провести углубленное исследование, соблюдая экономию сил, средств, времени.

Определение необходимого числа наблюдений (n) для выборочной совокупности осуществляется по формулам или специальным таблицам.

В плане необходимо предусмотреть способ отбора единиц для выборочной совокупности: случайный, механический, типологический, серийный.

Случайный отбор - это такой отбор, когда все единицы генеральной совокупности имеют равную возможность попасть в выборку. Наиболее распространенным способом такого отбора является метод жеребьевки, который заключается в том, что на каждую единицу наблюдения заготавливают небольшую карточку, в которой отмечают порядковый номер по списку. Все карточки должны иметь одинаковый вид; их перемешивают в закрытом ящике и затем в случайном порядке отбирают для данного наблюдения определенное количество карточек.

Механический отбор производится по какому-нибудь признаку (первая буква фамилии, номер истории болезни или по другому признаку), от которого зависят результаты исследования.

При механическом отборе единицы совокупности сначала располагаются в каком-либо порядке (по алфавиту или по номеру истории болезни). После этого производится механический отбор единиц через какой-нибудь интервал (каждую 4-ю или каждую 10-ю историю болезни). Интервал при механическом отборе предварительно рассчитывается. Для этого общее число единиц совокупности следует разделить на число единиц, которые надо отобрать. Например, из 3000 историй болезней нужно отобрать 300. В этом случае величина интервала для отбора историй болезни будет равна 10 (3000 / 300 = 10), что означает необходимость отбора одной через каждые 10 историй болезни.

Такой способ отбора является наиболее распространенным. Однако в некоторых случаях применение его становится ограниченным из-за трудоемкости.

Типологический отбор (типологическая, типичная выборка) позволяет производить выбор единиц наблюдения из типичных групп всей генеральной совокупности. Для этого сначала внутри генеральной совокупности все единицы группируются по какому-нибудь признаку в типичные группы (например, по возрасту). Из каждой такой группы производят отбор (случайным или механическим способом) необходимого числа единиц таким образом, чтобы соотношение размеров возрастных групп в выборочной совокупности сохранялось такое же, как и в генеральной совокупности.

Серийный отбор (серийная, гнездовая выборка) предусматривает выбор из генеральной совокупности не отдельных единиц, а выбор серий (гнезд). Для этой вся генеральная совокупность разбивается на относительно однородные серии (гнезда). Отбор серий осуществляется путем случайной или механической выборки. При этом отбор должен производиться так, чтобы для каждой серии генеральной совокупности была бы обеспечена одинаковая возможность быть отобранной в выборочную совокупность. В каждой отобранной серии обследуются все составляющие ее единицы наблюдения.

В некоторых случаях выборочная совокупность формируется в порядке комбинирования различных способов отбора.

Для того чтобы углубленно исследовать взаимосвязи менее изученных признаков при исключении признаков, влияние которых известно, формирование выборочной совокупности можно осуществлять по комплексу признаков, т.е. применять метод направленного отбора. Например, зависимость распространенности гипертонической болезни от возрастно-полового состава населения общеизвестна, поэтому при углубленном исследовании необходимо предусмотреть анализ совокупности лиц одного возраста и пола, т.е. она должна быть однородной по этим общеизвестным признакам.

В ряде случаев направленный отбор единиц наблюдения осуществляется не по одному, а одновременно по двум или нескольким признакам.

Одним из видов направленного отбора является когортный метод, который позволяет сделать своего рода срез в том месте изучаемого явления, в котором наиболее ярко проявляются те или иные закономерности.

Когорта - это статистическая совокупность, которая состоит из относительно однородных элементов, объединенных наступлением определенного признака и прослеженного за один и тот же интервал времени. Например, для определения численности детей, рожденных в семье (или количества беременностей, родов, абортов) за определенный интервал супружеской жизни, исследуется когорта лиц, имеющих единый срок вступления в брак и единую продолжительность периода супружеской жизни. Взяв за единицу наблюдения молодых (до 30 лет) супругов, проживающих на территории одного города, вступивших в первый брак в течение определенного года, прослеживая детородную функцию за пять лет их супружеской жизни, получим когорту, состоящую из единиц наблюдения, однородных сразу по пяти признакам.

По времени наблюдения формирование совокупности осуществляется путем текущего или единовременного наблюдения.

При текущем наблюдении статистические данные собирают путем регистрации каждого отдельного случая по мере его возникновения за определенный промежуток времени. Таким путем изучают рождаемость, смертность, заболеваемость, нагрузку врачей и многие другие явления.

В порядке текущей регистрации изучаются те явления, которые зависят от времени наблюдения.

При единовременном наблюдении регистрацию данных приурочивают к какому-то моменту времени - сбор всех наблюдений осуществляется одновременно. Единовременное наблюдение отражает состояние изучаемого явления на определенный момент. Примером единовременного наблюдения являются перепись населения, медицинские осмотры населения, санитарные обследования объектов, взятие каких-то проб и т.д.

Сбор сведений различается также по способу наблюдений:

непосредственный,

выкопировка,

анкетный, опрос.

Способ непосредственного наблюдения предусматривает регистрацию сведений при непосредственном осмотре больного или здорового человека, а также при санитарно-гигиеническом обследовании какого-нибудь объекта. К непосредственному наблюдению относится запись данных проб, анализов и др.

Способ выкопировки - довольно распространенный метод в социально-гигиенических исследованиях. Например, нередко производится выкопировка сведений из историй болезни. Источником статистической информации, помимо историй болезни, могут быть и другие учетные медицинские документы (журналы, карточки, протоколы и др.), ведущиеся врачами в поликлинике, стационаре, диспансере, лаборатории. При выкопировке из этих документов берутся лишь необходимые данные, соответствующие цели исследования и предусмотренные его программой. Иногда выкопировку из документов проводят на так называемую фишку. Обычно это маленький листок плотной бумаги, куда выкопировываются два-три признака из какого-нибудь медицинского документа. Например, главному врачу срочно необходимы сведения о длительности нетрудоспособности больных, наблюдаемых разными участковыми врачами; в этом случае, выкопировываются из амбулаторных карт на фишку номер врачебного участка, диагноз, дни нетрудоспособности.

В социально-гигиенических исследованиях широко применяется анамнестический способ получения информации. Этот способ основан на регистрации сведений, полученных от больного или его близких родственников, их воспоминаний о событиях, которые ранее были в их жизни и могли явиться причиной заболевания.

Анамнестический метод может осуществляться двумя способами:

анкетным методом

методом опроса.

Анкетный метод предусматривает представление сведений о себе самом каждым из обследуемых лиц, которые заполняют специально составленный бланк с вопросами - анкету. При этом способе возможны ошибки в связи с тем, что обследуемые могут не понять вопрос или сознательно исказить ответ.

Анкетный метод целесообразно применять в тех случаях, когда необходимо получить объективные сведения по глубоко личным, интимным сторонам жизни (взаимоотношения в семье, на работе, половой вопрос, данные об абортах и т.д.). Анкета в этих случаях должна быть, как правило, без указаний фамилии, т.е. анонимная.

Методом опроса сведения получают при беседе врача с обследуемым лицом по определенному кругу вопросов. Использование того или другого способа зависит от цели и содержания работы.

Второй этап статистического исследования - сбор материала. Этот этап исследования заключается в сборе материала, в осуществлении статистического наблюдения.

Под статистическим наблюдением понимается сам процесс регистрации, заполнения разработанных карт (программа сбора материала). Собирание материала (статистическое наблюдение) проводят строго по заранее составленной программе и плану исследования.

Третий этап статистического исследования - разработка материала. После того как материал собран, приступают к его разработке, которая складывается из нескольких последовательных операций (стадий):

1) контроль;

2) шифровка (кодирование);

3) раскладка карт по группам для подсчета;

4) составление сводки;

5) вычисление статистических показателей;

6) графическое изображение показателей.

Перед разработкой необходимо провести предварительный контроль за правильностью и полнотой сведений.

Шифровка (кодирование) проводится путем проставления условного знака, обозначающего каждый признак и его градацию. Шифровка проводится с целью облегчения дальнейших операций по разработке материала. Шифровать надо крупными яркими цифрами или буквами.

Шифровка может производиться одновременно с регистрацией данных на стадии сбора материала.

Четвертый этап - анализ, выводы, предложения, внедрение в практику.

Он заключается в осмысливании полученных результатов, показателей, сопоставлении данных, выявлении закономерностей, в обобщении результатов.

Заканчивая исследование, необходимо представить кратко и четко сформулированные выводы и конкретные предложения по внедрению его результатов в практику здравоохранения.

Внедрение результатов в практику проводится путем написания статей, разработки методических рекомендаций и информационных писем, а также путем непосредственного внедрения нового метода лечения или диагностики, или же нового препарата в практическое здравоохранение.

ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ

Статистическая совокупность характеризуется, как известно, качественными и количественными признаками.

Чтобы проназализировать ту или иную совокупность, необходимо сгруппировать отдельные варианты и представить группировку в виде таблицы или ряда. Наиболее проста группировка при качественной вариации (альтернативном распределении).

Например, распределение количества заболеваний по отдельным нозологическим формам болезней (диагнозам).

Название болезней	Количество
Гипертония	120
Инфаркт	10
Ангина	450
Грипп	150
Прочие болезни	1000
Итого:	1630

Распределение детей 7 лет по уровню физического развития

Уровень физического развития	Количество детей
Выше нормы	15
Нормальное	85
Ниже нормы	20
Итого:	120

Как видно, в таблицах представлены суммы единиц наблюдения в абсолютных числах. Абсолютные числа имеют ограниченное познавательное значение, хотя сами по себе несут важную информацию о размере того иного явления (количество больных, умерших, родившихся). Ими можно пользоваться для характеристики редко встречающихся явлений (1 случай холеры, чумы, 5 случаев дифтерии). Основной недостаток абсолютных величин в том, что их нельзя применять для сравнения, то есть нельзя сравнивать размеры двух явлений или изучать изменения этих явлений во времени. Для этого необходимо все абсолютные числа, выражающие эти размеры, привести как бы к одному знаменателю.

Различают 4 вида относительных величин:

Интенсивный показатель.

Экстенсивный показатель.

Показатель соотношения.

Показатель наглядности.

Интенсивный показатель - или показатель частоты, распространенности, характеризует частоту явления во взаимосвязанной среде, которая сама продуцирует данное явление, т.е. показывает распространенность явления во взаимосвязанной среде, которая сама продуцирует данное явление. Например, больные - среда, а число умерших - явление; студенты - среда, а заболевшие гриппом - явление.

Интенсивный показатель рассчитывается по следующей формуле:

Интенсивный показатель = явление х основание / величина среды,

продуцирующая данное явление

где: среда - это все население или его определенная группа (мужчины, женщины, больные, работающие и т.д.);

основание - это единица с нулями (100, 1000, 10000, 100000 и т.д.). Основание применяется только для наглядности показателя, и чем меньше явление, тем больше основание. Если показатель рассчитывается на 100 населения, то он измеряется в процентах (%), если на 1000 населения - в промиллях (%о), на 10000 - в продецемиллях (%оо).

явление - это процессы, протекающие среди населения (число умерших, родившихся, больных и т.д.)

Интенсивные показатели делятся на:

1. общие

2. специальные

Общие - характеризуют явление в целом.

Специальные - дают углубленный дифференцированный анализ.

Например: число мужчин в районе 30000, из них умерло в течение года 300. В этомслучае интенсивный показатель или в данном случае показатель смертности среди мужчин составит:

30000 - 300

1000 - Х ,

отсюда: Х = 300 х 1000 / 30000 = 10 %о (промиллей)

То есть на каждые 1000 мужчин приходится 10 случаев смерти.

Экстенсивный показатель - это показатель распределения, который характеризует отношение части к целому и выражается, как правило, в процентах (реже в промиллях) к итогу.

Экстенсивный показатель = часть явления х 100 / целое явление

Экстенсивные показатели нужны для определения структуры статистической совокупности и сравнительной оценки, соотношения составляющих её частей (например, лейкоцитарная формула, структура заболеваемости, смертности по полу, возрасту и т.д.).

Сумма экстенсивных показателей всегда равна составит 100% (если показатели вычислялись на 100).

Например: при проведении медицинского осмотра детей в детском саду выявлено 30 случаев заболеваний, из них ОРЗ - 15, гепатит - 2, ветрянка - 5, другие заболевания - 8.

В этом случае экстенсивный показатель будет рассчитан следующим образом:

Для ОРЗ

30 - 100%

15 - Х , т.е.

Х = 15 х 100 / 30 = 50%

Для гепатита

30 - 100%

2 - Х , т.е.

Х = 2 х 100 / 30 = 6,7%

Для ветрянки

30 - 100%

5 - Х , т.е.

Х = 5 х 100 / 30 = 16,7%

Другие заболевания

30 - 100%

8 - Х , т.е.

Х = 8 х 100 / 30 = 26,6%

Всего: 50 + 6,7 + 16,7 + 26,6 = 100%

Показатель соотношения - характеризует численное соотношение двух, не связанных между собой совокупностей, сопоставимых только логически, по их содержанию и соответственно показывает распространенность явления в среде, которая его не продуцирует. По методике вычисления этот коэффициент сходен с методикой вычисления интенсивного показателя, но различен по существу.

Показатель соотношения = явление х основание / среда, не

продуцирующая данное явление

Например: обеспеченность населения врачами, койками, лечебно-профилактическими учреждениями и т.д.

Пример расчета: в городе с численностью 400000 населения работают 100 врачей, в этом случае обеспеченность населения врачами составит:

400000 - 100

10000 - Х,

т.е. Х = 100 х 10000 / 400000 = 25,0%о (продецемиллей), или

говоря более простым языком, на каждые 10000 населения приходится 25 врачей.

Показатель наглядности. Показатели наглядности применяются с целью более наглядного и доступного сравнения абсолютных, относительных или средних величин. Чаще всего показатели наглядности используют при сравнении данных в динамике, чтобы в более наглядной форме представить закономерности изучаемых явлений во времени. Показатели наглядности показывают, на сколько процентов или во сколько раз произошло увеличение или уменьшение сравниваемых величин. При этом одна из сравниваемых величин приравнивается к 100, или 1 а остальные пересчитываются по отношению к этой величине.

Например:

Заболеваемость студентов ВУЗов гастритом (по данным осмотров)

Курс обучения	Заболеваемость в %	Показатель наглядности
1	6,0	100% или 1
2	12,0	200% или в 2 раза
3	15,0	250% или в 2,5 раза
4	10,0	166% или в 1,6 раза
5	18,0	300% или в 3 раза

Методика расчета:

Для студентов 2-го курса

6 - 100

12 - Х, Х = 12 х 100 / 6 = 200%,

т.е. на 2-м курсе заболеваемость студентов на 100% выше (200 - 100 = 100) по сравнению с заболеваемостью студентов на первом курсе.

Для студентов 3-го курса

6 - 100

15 - Х, Х = 15 х 100 / 6 = 250%,

т.е. на 3-м курсе заболеваемость студентов на 150% выше (250 - 100 = 150) по сравнению с заболеваемостью студентов на первом курсе.

Для студентов 4-курса

6 - 100

10 - Х, Х = 10 х 100 / 6 = 166%,

т.е. на 4-м курсе заболеваемость студентов на 66% выше (166 - 100 = 66) по сравнению с заболеваемостью студентов на первом курсе.

Для студентов 5-курса

6 - 100

18 - Х, Х = 18 х 100 / 6 = 300%,

т.е. на 5-м курсе заболеваемость студентов на 200% выше (300 - 100 = 200) по сравнению с заболеваемостью студентов на первом курсе.

ГРАФИЧЕСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ

Результаты статистического исследования обычно представляют в виде одного или нескольких рядов чисел, (абсолютных, относительных, средних), сведенных в статистические таблицы.

Для большей наглядности и лучшего усвоения эти результаты можно представить в виде различных графических изображений.

Графические изображения служат для наглядного представления статистических величин, позволяют глубже их проанализировать.

Различают следующие основные виды графических изображений:

Диаграммы (плоскостные, объемные).

Картограммы.

Картодиаграммы

При построении любого вида графических изображений следует соблюдать следующие правила:

- каждое графическое изображение должно иметь название (обычно ставится под изображением), в котором указывается его содержание, время и место;

- должно строится по определенному масштабу;

- для каждого графического изображения должны даваться пояснения (в виде условных обозначений) о примененной расцветке или штриховке;

- изображение должно строго соответствовать сущности изображаемых показателей.

ДИАГРАММЫ

Все диаграммы подразделяются на объемные и плоскостные. Практически любой вид диаграмм можно изобразить на плоскости (в одном измерении) или в объемном виде (в трех измерениях). Таким образом, объемные диаграммы отличаются от плоскостных только своим видом.

Кроме того, по характеру диаграммы делятся на:

линейные

столбиковые

ленточные

радиальные

секторные

внутристолбиковые

внутриленточные

фигурные

Линейные диаграммы применяются для иллюстрации динамики изменения явления во времени.

Основой для её построения является прямоугольная система. На оси абсцисс «Х» откладываются равные по масштабу промежутки времени, а по оси ординат «У» - показатели явления (заболеваемость, численность населения и т.д.).

В тех случаях, когда на одной диаграмме изображают несколько явлений, линии наносят разного цвета или разной штриховки.

Типичным примером линейной диаграммы является температурная кривая, изменение уровней рождаемости, смертности и т.д.

По характеру линейные диаграммы бывают:

а) прямолинейные, б) восходящие, в) нисходящие, г) криволинейные

Например: изменение уровня рождаемости и смертности

Столбиковые диаграммы применяются для иллюстрации однородных, но не взаимосвязанных между собой показателей (интенсивные, соотношения). Чаще применяются для изображения однородных показателей в двух и более сравниваемых совокупностях, но также могут отображать и динамику явления.

Например: обеспеченность населения врачами и амбулаторно-поликлиническими учреждениями на 10000 населения можно изобразить следующим образом

Наряду со столбиковыми также применяются ленточные диаграммы. Основное их отличие от столбиковых диаграмма заключается в расположении. Так, если столбиковые диаграммы располагаются по вертикали, то ленточные располагаются по горизонтали. Условия же их использования такие же как и для столбиковых диаграмм.

Радиальная диаграмма является разновидностью диаграммы построенной на полярных координатах. Её используют, когда надо изобразить изменение явления за замкнутый период времени (сутки, неделя, год).

При построении радиальной диаграммы в качестве оси абсцисс используют окружность, разделенную на одинаковое число частей соответственно отрезкам времени того или иного цикла. Осью ординат служит радиус окружности или ее продолжение. Обычно за радиус окружности принято брать среднюю величину явления анализируемого цикла времени. Количество радиусов соответствует интервалам времени изучаемого цикла (12-радиусов - год, 7 неделя, 24 - часы).

Для изображения структуры явления применяются секторные диаграммы, где в круге каждая её часть занимает соответствующий сектор. При этом радиус круга принимается равным 100%, а 1% явления равен 3,6 градусов.

Например: структура заболеваний, передающихся половым путем за 2000 год сифилис - 13,9%; гонорея - 13,8%; трихомониаз - 52,9%; урогенитальный кандидоз - 16,9%; другие - 2,5%

Для изображения структуры явления также применяются внутристолбиковые и внутриленточные диаграммы. При этом площадь столбика или ленты применяется за 100%, а каждому 1% явления соответствует 1 см.

Пример внутристолбиковой диаграммы: структура заболеваний, передающихся половым путем за 2000 год сифилис - 13,9%; гонорея - 13,8%; трихомониаз - 52,9%; урогенитальный кандидоз - 16,9%; другие - 2,5%

Пример внутриленточной диаграммы: структура заболеваний, передающихся половым путем за 2000 год сифилис - 13,9%; гонорея - 13,8%; трихомониаз - 52,9%; урогенитальный кандидоз - 16,9%; другие - 2,5%

Фигурные диаграммы применяются для изображения явления, как в сравниваемых совокупностях, так и в динамике. При этом изучаемое явление изображается в виде условных фигурок.

Например: изменение численности населения можно изобразить в виде человечков.

Картограмма представляет собой географическую карту (или схему карты) на которой отдельные территории заштрихованы или закрашиваются с различной интенсивностью в соответствии с уровнем показателей.

Для ее составления нужна географическая карта и для каждой группы показателей необходимо дать условную штриховку или цвет (степень окраски).

Картодиаграмма - представляет собой картограмму на которой наносятся также и диаграммы. Например: синоптическая карта, используемая для прогноза погоды; карта полезных ископаемых в географии и т.д.

Для изображения интенсивных показателей, показателей соотношения и наглядности применяются линейные, радиальные, столбиковые, ленточные и фигурных диаграммы, картограмма, картодиаграмма.

Экстенсивные показатели выражаются в виде секторных, внутристолбиковых или внутриленточных диаграмм.

ДИНАМИЧЕСКИЕ РЯДЫ И ИХ АНАЛИЗ

Важной задачей медицины и здравоохранения является изучение здоровья населения, а также характера и объема деятельности лечебно- профилактических учреждений с учетом их изменения во времени. Для того чтобы проанализировать динамику того или иного процесса, необходимо уметь сопоставить динамические ряды разных типов, уметь их выравнивать и анализировать.

Динамическим рядом называется ряд, состоящий из однородных сопоставимых величин, характеризующих изменение какого-либо явления за определенный промежуток времени.

Значения динамического ряда называют уровнями ряда. Уровни ряда могут быть представлены абсолютными, относительными или средними величинами.

Динамические ряды могут быть простыми и сложными. Простой динамический ряд состоит из абсолютных величин. Сложный динамический ряд состоит из относительных или средних величин.

В свою очередь простой динамический ряд может быть двух типов: моментный и интервальный.

Моментный ряд состоит из величин, характеризующих размеры явления на определенные даты - моменты уровни моментного ряда не подлежат дроблению.

Например: число населения на 1 января 2004 года.

Интервальный ряд - состоит из величин, характеризующих размеры явления за определенный интервал времени (сутки, неделя, декада, месяц, год).

Интервальный ряд в отличие от моментного ряда можно разделить на более мелкие периоды или укрупнить интервалы.

Например, в 1978 г. число родившихся было 1120, а за квартал в районе число родившихся составило примерно в 4 раза меньше - 1120:4 = 280 детей.

Интервальные ряды могут состоять не только из чисел родившихся, но и из чисел умерших, заболевших и др., т.е. представляют изменение явления за те или иные промежутки времени.

Выбор интервала периода для интервального ряда (год, месяц, неделя, день, час и т.д.) в известной мере определяется степенью изменчивости явления (смертность, заболеваемость, рождаемость и т.д.). Чем медленнее изменяется явление во времени, тем крупнее могут быть периоды наблюдения.

Для анализа динамических рядов используют следующие показатели:

абсолютный прирост (или убыль),

темп прироста (убыли),

темп роста

значение 1 % прироста

показатель наглядности

Абсолютный прирост (убыль) - это разность уровней данного и предыдущего периодов.

Темп прироста (убыли) - процентное отношение абсолютного прироста к предыдущему уровню.

Темп роста (убыли) - процентное отношение последующего уровня к предыдущему уровню.

Значение 1% прироста - отношение абсолютного прироста к темпу роста.

Например, на 1 января соответствующего года число населения в городе составило (в тыс. человек):

2000 г. - 6956

2001 г. - 7151

2002 г. - 7409

2003 г. - 7530

2004 г. - 7745

Методика расчета и анализа динамического ряда:

Абсолютный прирост: для 2001 года составил: 7151 - 6956 = 195

для 2002 года составил: 7409 - 7151 = 258

для 2003 года составил: 7530 - 7409 = 121

для 2004 года составил: 7745 - 7530 = 215

Темп прироста:для 2001 года составил: 195 х 100 / 6956 = 2,8%

для 2002 года составил: 258 х 100 / 7151 = 3,6%

для 2003 года составил: 121 х 100 / 7409 = 1,6%

для 2004 года составил: 215 х 100 / 7530 = 2,9%

Темп роста:для 2001 года составил: 7151 х 100 / 6956 = 102,8 %

для 2002 года составил: 7409 х 100 / 7151 = 103,6%

для 2003 года составил: 7530 х 100 / 7409 = 101,6%

для 2004 года составил: 7745 х 100 / 7530 = 102,9%

Значение 1% прироста:

для 2001 года составил: 195 / 102,8 = 1,89

для 2002 года составил: 258 / 103,6 = 2,49

для 2003 года составил: 121 / 101,6 = 1,19

для 2004 года составил: 215/ 102,9 = 2,08

Динамический ряд не всегда состоит из уровней, последовательно изменяющихся в сторону снижения или увеличения. Нередко некоторые уровни в динамическом ряду представляют значительные колебания, что затрудняет возможность проследить основную закономерность, свойственную явлению в наблюдаемый период.

В этих случаях для выявления общей динамической тенденции рекомендуется произвести выравнивание ряда.

Существует несколько способов выравнивания динамического ряда:

укрупнение интервала

сглаживание ряда при помощи групповой

сглаживание ряда при помощи скользящей средней

Однако выравнивание уровней динамических рядов необходимо осуществлять только после глубокого и всестороннего анализа причин, обусловивших колебания этих уровней. Механическое выравнивание может искусственно сгладить уровни и завуалировать причинно-следственные связи.

Укрупнение интервала производят путем суммирования данных за ряд смежных периодов.

Например, помесячные числа заболеваний ангиной то увеличиваются , то уменьшаются. После укрупнения интервалов по кварталам года можно увидеть определенную закономерность, наибольшее число заболеваний приходится на летне-осенний период.

Вычисление групповой средней для каждого укрупненного периода производят путем суммирования смежных уровней соседних периодов, а затем полученную сумму делят на число слагаемых.

Выравнивание ряда путем вычисления групповой средней позволяет получать данные, иллюстрирующие довольно четкую тенденцию к постепенному изменению явления за определенный промежуток времени.

Вычисление скользящей средней позволяет каждый уровень заменить на среднюю величину из данного уровня и двух соседних с ним.

Ряд, выравненный при помощи скользящей средней, представляет последовательную тенденцию изменения явления.

То есть, скользящая средняя является простейшим способом выравнивания ряда. Этот метод дает возможность сгладить, устранить резкие колебания динамического ряда.

Например, на 1 января соответствующего года число населения в городе составило (в тыс. человек):

2000 г. - 7409

2001 г. - 7151

2002 г. - 6956

2003 г. - 7745

2004 г. - 7530

Как видно из приведенных данных они меняются волнообразно, поэтому прежде чем проводить анализ динамического ряда необходимо его выровнять.

Укрупнение интервала можно провести следующим образом:

Для 2000-2002 гг. - 7409 + 7151 + 6956 = 21516

Для 2003-2004 гг. - 7745 + 7530 = 15275

Вычисление групповой средней:

Для 2000-2002 гг. - (7409 + 7151 + 6956) / 3 = 7172

Для 2003-2004 гг. - (7745 + 7530) / 2 = 7637,5

Вычисление скользящей средней:

Для 2001 года: (7409 + 7151 + 6956) / 3 = 7172

Для 2002 года: (7151 + 6956 + 7745) / 3 = 7284

Для 2003 года: (6956 + 7745 + 7530) / 3 = 7410,3

СТАНДАРТИЗАЦИЯ

В практической деятельности врача нередко приходится сравнивать статистические показатели, вычисленные в качественно неоднородных по составу групп (по полу, возрасту, тяжести поступления больных в стационар). Необходимо иметь в виду, что на общие показатели, характеризующие уровень может оказать влияние неоднородность составов сравниваемых совокупностей. Так, например, чтобы сопоставить общие уровни летальности (число умерших на 100 больных) по двум больницам и сделать вывод о причинах различий этих показателей, необходимо, прежде всего, проанализировать, однороден ли по нозологическим формам состав больных, лечившихся в этих больницах. Безусловно, общий показатель летальности будет выше в той больнице, где в составе госпитализированных больных было больше лиц с тяжелыми хроническими заболеваниями. Наличие разного состава больных в этих больницах не позволяет делать правильные выводы о причинах различия показателей летальности.

Например, рождаемость, будет выше там, где среди населения больше лиц молодого возраста. А смертность будет выше там, где больше детей до 1 года и лиц пожилого возраста.

Устранить влияние неоднородности состава при сравнении показателей позволяет применение метода стандартизации.

Стандартизация - это метод расчета условных (стандартизованных) показателей, заменяющих общие интенсивные (или средние) величины в тех случаях, когда их сравнения затруднено из-за несопоставимости состава сравниваемых групп.

Стандартизованные показатели являются условными величинами и применяются в целях сравнения и отнюдь не служат для измерения фактического уровня какого-либо явления.

В статистике существует 3 метода стандартизации:

простой

косвенный

обратный

Выбор метода стандартизации зависит от имеющихся данных.

Прямой метод стандартизации является наиболее распространенным и применяется в том случае, когда исследователю известны, как структура сравниваемых совокупностей (по полу, возрасту, стажу, профессии и т.д.), так и количество родившихся, умерших, заболевших (по полу, возрасту, стажу, профессии) и т.д. Проще говоря когда имеются все данные как о числе наблюдений, так и структуре явления.

Косвенный метод применяется когда у исследователя отсутствуют сведения о возрастном, профессиональном составе больных, умерших и т.д., но имеются данные, т.е. имеются данные о числе наблюдений, но нет данных о структуре явления.

...