- •Cанитарная статистика
- •1 Этап. “План статистического наблюдения”.
- •2 Этап “Статистическое наблюдение”
- •3 Этап “Сводка”
- •Распределение лечившихся больных по полу и возрасту
- •Распределение больных больницы №___ По видам болезней, полу и возрасту
- •4 Этап “Анализ. Статистические методы обработки материалов статистических исследований”
- •1. Интенсивные показатели.
- •2.Экстенсивные показатели.
- •Распределение инфекционных заболеваний рабочих предприятия по видам болезней
- •3. Относительные величины наглядности
- •4. Относительные величины соотношения
- •5. Относительные величины динамики
- •Динамика числа родившихся в Удмуртской Республике за 1999 год
- •Динамика % расхождений клинических и патологоанатомических диагнозов по н-больнице
- •Летальность по больнице и трем отделениям
- •Средние величины
- •Распределение больных по срокам лечения
- •Средняя прогрессивная и методика ее вычисления
- •Распределение студентов по массе тела
- •Оценка достоверности относительных величин
- •Оценка достоверности средних величин
- •Метод стандартизации
- •Перечень необходимых данных для исчисления стандартизованных показателей различными методами
- •1. Прямой метод стандартизации
- •Обратный метод стандартизации
- •Установление и измерение связи между изучаемыми явлениями и процессами
- •Коэффициент корреляции по способу квадратов Пирсона
- •Коэффициент корреляции рангов (коэффициент Спирмена)
- •Графическое изображение
Обратный метод стандартизации
При отсутствии распределения среды по изучаемому признаку, а распределяется только явление, для расчета стандартизованных показателей используют обратный метод. Метод назван так потому, что требует исходных данных, обратных применяемым при косвенном методе стандартизации.
Стандартизованный показатель рассчитывается по формуле:
|
«ожидаемое» число |
· общий стандарт |
|
Фактическое число |
Пример. В двух сравниваемых городах с разным возрастным составом населения была зарегистрирована заболеваемость инфарктом миокарда: в городе А – 2,5%0; в городе Б – 2,6%0. По возрасту больные распределились следующим образом:
|
Возраст (лет) |
До 30 |
30 - 49 |
50 - 69 |
70 и более |
Итого |
|
Город А |
6 |
60 |
70 |
34 |
170 |
|
Город Б |
12 |
78 |
105 |
25 |
220 |
Численность населения в городе А – 68000, в городе Б – 119230 человек.
За стандарт принимается распределение показателей заболеваемости по возрасту, которое можно взять из литературных источников:
|
Возраст (лет) |
До 30 |
30 - 49 |
50 - 69 |
70 и более |
Итого |
|
Стандарт забол-сти (%0) |
0,2 |
1,9 |
4,0 |
10,3 |
2,4 |
Рассчитываем «ожидаемую» численность населения, используя данный стандарт и реальные показатели заболеваемости. «Ожидаемое» население в возрасте до 30 лет:
|
В городе А до 30 лет= |
6 · 1000 |
= 30 000 |
|
0,2 | ||
|
В возрасте 30 – 40 лет = |
60 · 1000 |
= 31575 |
|
1,9 |
Аналогичным образом рассчитывается «ожидаемая» численность для всех возрастных групп обоих городов. После суммирования этих данных по городам получаем, что «ожидаемое» население в городе А – 82379, в городе Б – 129729. Для расчета стандартизованных по возрасту показателей заболеваемости необходимо «ожидаемое» население разделить на реальную численность и умножить на общий стандарт.
РА= 82379 : 68000 · 2,4 = 2,9%0
РБ= 129729 : 119230 · 2,4 = 2,7%0.
Таким образом, если возрастной состав не будет влиять на показатели, заболеваемость инфарктом в городе А будет несколько выше, чем в городе Б.
Выбор метода стандартизации зависит от характера имеющегося статистического материала. Наиболее точным методом стандартизации является косвенный, наименее точным – обратный. Прямой метод по точности занимает промежуточное положение, несколько уступая косвенному, но его преимущество состоит в большей наглядности результатов.
Применяя методы стандартизации следует помнить, что стандартизованные показатели являются условными величинами, пригодными только для сравнений. Нельзя также сравнивать стандартизованные показатели, если они вычислены на основе разных стандартов. Стандартизация позволяет, не прибегая к сложным методам статистических исследований, ответить на вопрос, могут ли имеющиеся различия получить достаточное объяснение только с учетом известной роли конкретных факторов или необходим дальнейший поиск вероятных причин. В отдельных случаях стандартизация помогает раскрыть и новые, неизвестные ранее причины и условия развития изучаемых явлений.