Математическая статистика - раздел статистики, посвященный математическим методам систематизации, обработки и анализа статистических данных. Методы математической статистики основаны на вероятностной природе этих данных. Нередко термин «статистический характер данных» используется для того, чтобы подчеркнуть вероятностный, случайный характер тех величин, с которыми оперирует математическая статистика.
Вероятностный характер медико-биологических данных вызывает и вероятностный, т.е. сопряженный с той или иной неопределенностью, характер заключений, будь это выводы исследований, охватывающие большие по численности группы, или суждение о здоровье отдельного человека.
-
Уже на этапе сводки и группировки статистических данных вычисляются промежуточные итоги в виде абсолютных величин. Среди них суммы и простейшие средние, а также относительные величины, называемые иначе статистическими коэффициентами.
Абсолютные величины могут быть простыми, которые всегда представляются в именованных единицах измерения (сантиметры, килограммы, дни и т. п.), или сложными, которые выражаются произведениями единиц различной размерности (тонно-километры, человеко-часы и т. п.). Кроме того, в ряде случаев используются условные величины. Например, энергозатраты на одну единицу выполненной работы. Использование таких величин позволяет преодолевать несравнимость простых абсолютных показателей из-за их разнородности.
Относительные величины (статистические коэффициенты) широко используются в официальной статистике для оценки медико-демографической и санитарно-эпидемиологической ситуации, оценки деятельности медицинских учреждений и т.п. Вычисление и анализ этих коэффициентов является основой медицинских исследований, проводимых на уровне больших групп населения, населенных пунктов, городских и сельских районов, областей и регионов.
Относительной статистической величиной в наиболее общем виде называется отношение двух чисел, выражающих меру каких-либо явлений. Смысл получения относительных величин - нахождение общей меры, приведение к общему знаменателю. Например: численность врачей в городе N в 2000 году составляла 32 671 чел., а в 2006 году - 31 549. На основании этих данных можно сделать вывод о снижении обеспеченности врачами населения города на (32 671 - 31 549) 1122 врача. Однако за указанный период времени, с 2000 по 2006 год, численность жителей города уменьшилась, соответственно, с 5 035 200 до 4 801 500 человек. Если теперь пересчитать обеспеченность врачами в относительных показателях, то окажется, что обеспеченность врачами населения не уменьшилась, а возросла с 65,3 до 66,5 врачей на 10 000 человек населения города.
Среди относительных величин наибольшее практическое значение имеют: интенсивные коэффициенты, экстенсивные коэффициенты, показатели соотношения, показатели наглядности; показатели относительной интенсивности.
Интенсивные коэффициенты показывают интенсивность развития (частоту, уровень, распространенность) явления в своей среде. В среде, которая продуцирует это явление. Применяются интенсивные коэффициенты, за редким исключением, только в медицине и демографии (или на стыке наук - медицинской демографии). Эти коэффициенты отвечают на вопрос, как часто явление встречается в известной среде. Различают общие и специальные интенсивные коэффициенты.
Например, среди жителей одного из микрорайонов была проведена профилактическая вакцинация. Прошли вакцинацию 1420 человек, не прошли — 850. Заболеваемость среди жителей, прошедших вакцинацию, составила 12,7%. Среди жителей, не прошедших вакцинацию, — 87,1%. Требуется определить суммарный уровень заболеваемости среди жителей микрорайона.
Суммирование интенсивных коэффициентов
Таблица 3
Отношение
|
Число жителей
|
Заболеваемость
|
к вакцинации
|
абс.
|
на 1000 чел.
|
Привитые
Не привитые
|
1420
850
|
18
74
|
12,7
87,1
|
Итого
|
2270
|
92
|
40,5
|
Если определять суммарный уровень заболеваемости путем простого сложения интенсивных показателей (12,7%+87,1%=99,8%), то итоговый показатель будет завышен более чем в два раза. Правильное вычисление сумм интенсивных показателей
производится следующим образом: сначала суммируются исходные абсолютные числа (1420+850=2270 и 18+74=92), затем на основании этих сумм вычисляется итоговый показатель (92/2270Х 1000=40,5%).
Экстенсивные коэффициенты отражают структуру, распределение. Они характеризуют отношение части статистической совокупности к целой совокупности (долю, удельный вес, часть от целого), то есть отношение отдельного элемента к итогу. Выражаются только в процентах к итогу.
Например: в структуре инфекционной заболеваемости жителей района в 1996 году доля инфекционного гепатита среди всех инфекционных заболеваний составила (число случаев инфекционного гепатита/число всех случаев инфекционных заболевания) х 100=3,3%.
Одной из самых распространенных ошибок, встречающихся в практике статистического анализа, является ошибочное использование интенсивных и экстенсивных коэффициентов. В частности, по экстенсивным коэффициентам пытаются судить о величине или частоте явления. Например:
Доля затрат на здравоохранение в структуре расходов городского бюджета
Таблица 4
-
Год
|
Бюджет (расходы млн руб.)
|
Доля
на здравоохранение (%)
|
На здравоохранение
|
Все бюджетные расходы города
|
2004
|
488 100
|
3 839 064
|
12,7
|
2005
|
I 032 904
|
8 656 070
|
11,9
|
2006
|
1 224 200
|
11 923 689
|
10,3
|
По приведенным данным нельзя утверждать, что расходы на здравоохранение снизились в 2006 году по сравнению с 2004 годом (12,7% и 10,3%, соответственно). На самом деле, эти расходы увеличились почти в три раза: с 488 100 млн руб. до 1 224 200 млн руб. (инфляция в данном случае не покрывает всего прироста). Снизилась только доля расходов на здравоохранение в городском бюджете, по-видимому, из-за более интенсивного роста других расходов.
Методика вычисления коэффициента летальности (интенсивный коэффициент): среда - раненые, явление - гибель раненых. Из 500 раненых, у которых ранение осложнилось газовой инфекцией, умерло 70 человек. Или (70/500)х100=14%. Из всех 400 умерших из-за осложнений газовой инфекции погибло 70 человек, или (70/400)х100=17,5% (экстенсивный коэффициент — все умершие — 100%, часть из них погибла от газовой инфекции) и т. д.
Летальность при раневых осложнениях (числа условные)
Таблица 5
Название
осложнений
|
Число
лечившихся
(абс.)
|
Число
умерших
(абс.)
|
На 100 раненых умерло (летальность в %)
|
Умерло раненых (в % к итогу)
|
Газовая иифекция
|
500
|
70
|
14,0
|
17,5
|
Столбняк
|
35
|
25
|
71,4
|
6,5
|
Шок
|
250
|
75
|
30,3
|
18,7
|
Кровопотеря
|
150
|
42
|
28,0
|
10,5
|
Сепсис
|
300
|
I44
|
48,0
|
36,0
|
Остеомиелит
|
4000
|
20
|
0,5
|
5,0
|
Пневмония
|
200
|
24
|
12,0
|
6,0
|
Итого
|
5435
|
400
|
7,4
|
100,0
|
Если расположить полученные данные по убыванию интенсивных коэффициентов летальности, то получим следующее распределение.
Порядковое распределение величин коэффициентов
Таблица 6
Название
осложнений
|
Интенсивные
(летальность)
|
Экстенсивные
коэффициенты
|
Столбняк
|
1
|
5
|
Сепсис
|
2
|
1
|
Шок
|
3
|
2
|
Кровопотеря
|
4
|
4
|
Газовая инфекция
|
5
|
3
|
Пневмония
|
6
|
7
|
Остеомиелит
|
7
|
7
|
Из представленных данных видно, что чаще всего (интенсивность явления) раненые погибали от столбняка. Но среди всех умерших (часть от целого, доля, удельный вес) раненые с этим осложнением были на пятом месте.
Коэффициенты наглядности - используются для облегчения сравнения и повышения наглядности. Не изменяя по существу отношений между числами, они дают более отчетливое представление о характере изменения явления во времени. Выражаются коэффициенты наглядности в процентах, которые вычисляют от исходного уровня, принимаемого за 100%.
Коэффициенты относительной интенсивности применяются, когда невозможно получить прямые интенсивные коэффициенты или когда необходимо измерить степень диспропорции в структуре двух или нескольких близких процессов. В частности, эти коэффициенты используются в статистике здравоохранения, когда нет точных исходных данных о составе населения. Например: известно, что среди всех жителей района, которые обратились за медицинской помощью в связи с полученными травмами, мужчины составили - 49%, а женщины - 51%. Для того чтобы сделать заключение о более частом травматизме мужчин, необходимо рассчитать число случаев травм на 1000 мужчин и, соответственно, 1000 женщин (интенсивные коэффициенты). Однако для этого необходимо точно знать число мужчин и женщин, проживающих в районе. В случае применения коэффициентов относительной интенсивности можно ограничиться только учетом структуры населения по полу.
Относительная частота обращений но поводу травм
Таблица 7
Пол
|
Обратились по поводу травм
(%)
|
Состав населения (%)
|
Коэффициенты
относительной
интенсивности
|
А
|
В
|
А / В
|
Женщины
|
49
|
40
|
1,23
|
Мужчины
|
51
|
60
|
0,85
|
Оба пола
|
100
|
100
|
—
|
Из приведенных данных можно косвенным путем сделать заключение о более высоком травматизме женщин, хотя их доля среди обратившихся за медицинской помощью по этому поводу была несколько меньше.
Коэффициенты соотношения — применяются, когда приходится оценивать взаимосвязь разнородных величин. Например: обеспеченность населения больничными койками, соотношение средних медицинских работников и врачей, обеспеченность населения врачами и т.д. Коэффициенты соотношения, как и интенсивные коэффициенты, вычисляются через пропорцию. Могут вычисляться на 100, на 1000, на 10 000. В отличие от интенсивных коэффициентов могут выражаться дробными числами, в которых дробная часть содержит одинаковое или большее количество значащих цифр, чем целая: 1,53 медсестры на 1 врача.
Динамика показателей системы здравоохранения города N Таблица 8
Показатели соотношения
|
2004
|
2005
|
2006
|
Обеспеченность больничными койками (на 10 тыс. населения)
|
99,5
|
98,5
|
97,0
|
Обеспеченность средним персоналом (на 10 тыс. населения)
|
98,4
|
99,4
|
102,7
|
Обеспеченность врачами (на 10 тыс. населения)
|
61,9
|
63,1
|
66,5
|
Число средних медработников, приходящихся на 1 врача
|
1,53
|
1,62
|
1,54
|
Достарыңызбен бөлісу: |