Ovety_na_ekz_voprosy

Д) Выравнивание методом наименьших квадратов - один из наиболее точных способов выравнивания динамического ряда. Метод преследует цель устранить влияние временно действующих причин, Случайных факторов и выявить основную тенденцию в динамике явления, вызванную воздействием только длительно действующих факторов. Выравнивание производится по линии, наиболее соответствующей характеру динамики изучаемого явления, при наличии основной тенденции к росту или снижению частоты явления. Такой линией является обычно прямая, Которая наиболее точно характеризует основное направление изменений, однако существуют и другие зависимости (квадратическая, кубическая и т. д.). Этот метод позволяет дать количественную оценку выявленной тенденции, оценить средние темпы ее развития и рассчитать прогнозируемые уровни на следующий год.

79. Понятие об относительных величинах, способы их вычисления и область применения.

Виды относительных величин зависят от того, что сопоставляется: либо явление со средой, откуда оно происходит, либо составные элементы одного и того же явления, либо независимые явления. Отн вел-ныхарак-ют распределение признаков и представлены следующими показателями:

1.интенсивные показатели хар-ют частоту (интенсивность, уровень, распространенность) явления в среде, с которой оно непосредственно связано (рождаемость, заболеваемость, инвалидность), они приводят частоту явлений к одному знаменателю. Интпо-ль=абсол-ый размер явления*100(1000,10000,100000)/абсолютный размер среды (продуцирующий данное явление).

2.Экстенсивные показатели хара-ют распределение явления на его составные части, определяют его внутреннюю структуру, удельный вес части в целом, долю признака встатист совокупности. При экстенсивных коэффициентах имеем дело только с одной совокупностью. Экс пок-ль=абсол размер части явления*100/абсол размер явления в целом. Испол-ся для характеристики стати-ой совокупности в данном месте и данное время. Для сравнения показателей в динамике коэффициенты экстенсивности не пригодны.

3.Показатели соотношения - отражают отношение двух явлений, между собой генетически не связанных, но сопоставимых логически и по содержанию (число врачей, больничных коек на 10000 населения, количество различных исследований ит.д.) Показатель соотношения=абсол размер явления*100 (1000...100000)/абсолютный размер среды (не продуцирующий данное явление).

4.Динамический ряд - это совокупность однородных статистических величин, показывающих изменение какого-либо явления во времени. Динамические ряды могут состоять из абсолютных, относительных и средних величин (уровни ряда). В зависимости от сроков, которые они отражают, динамические ряды бывают моментные, т.е приуроченные к какой-то дате, и интервальными, т.е.показывающими на динамику явления за определенный интервал времени. С целью изучения особенностей анализируемого процесса рассчитывают специальные показатели динамического ряда: АБСОЛЮТНЫЙ ПРИРОСТ(убыль)-разность между последующим и предыдущим уровнем, ТЕМП ПРИРОСТА(убыли)-процентное отношение абсолютного прироста к предыдущему уровню, ТЕМП РОСТА(убыли)-процентное отношение последующего уровня к предыдущему, ПОКАЗАТЕЛЬ НАГЛЯДНОСТИ-это отношение каждого последующего к начальному уровню, принятого за 100%.

80. Аналитические проспективные исследования состояния здоровья населения. Наблюдение и регистрация информации. Преимущества и недостатки проспективных эпидемиологических исследований.

Медицинские исследования в соответствии с тем, как они описывают данные во времени, классифицируются на продольные и поперечные. Поперечные исследования (т. е. исследования в определенный момент времени) являются в основном описательными. Продольными (longitudinal, лонгитудинальными) называют исследования, в которых выделяется группа людей, за которыми в течение некоторого времени наблюдают и повторно, хотя бы один раз, оценивают их состояние. Если группа больных специально формируется для исследования и целенаправленно отслеживается, то такое исследование называют проспективным. Наиболее сложными являются популяционные проспективные исследования. Для такого исследования выбирают и затем отслеживают большую выборку из популяции. В ходе наблюдения фиксируют изменения, обычно - возникновение новых заболеваний, их развитие и. Эти заболевания соотносятся с предшествовавшими им исходными особенностями изучаемых людей. Такие исследования называют исследованиями причинных факторов. Самыми известными являются исследования зависимости заболеваемости ишемической болезнью сердца от концентрации холестерина в крови и артериального давления.Проспективные исследования - самые продуктивные и доказательные. Они не исключают всех возможных ошибок, но ближе всего подводят исследователя к пониманию причинно-следственных отношений. Главной особенностью таких исследований является полная определенность наблюдаемой группы, выявляемых состояний, методов исследования и прочих деталей до начала исследования. Поэтому обратное влияние возможных ошибок исследователя на получаемый материал минимально.Продольное исследование может быть выполнено путем анализа имеющихся данных в историях болезни или иных документах. Это называется ретроспективным сбором данных. Например, по архивным данным можно выделить группу лиц, прошедших в клинике некоторое обследование 10 лет назад, и определить их состояние здоровья на сегодняшний день. Если удастся найти и оценить состояние здоровья подавляющего большинства пациентов, результаты исследования будут высокого качества. Очевидным недостатком является невозможность изменить методику первичного обследования, подбор групп и т. д. Достоинствами являются оперативность и дешевизна такого исследования. Продольное исследование может быть ретроспективным. Это означает, что изучаемая группа больных выделяется в конечный момент - в период выявления и лечения. Одновременно выделяется контрольная группа. Ретроспективно, в прошлом, можно выделить у больных какой-то общий фактор.

81. Статика населения, переписи как источник информации, методика проведения. Численность населения по частям света и отдельным странам, в Российской Федерации и Самарской области.

Перепись населения - это специальная научно организованная государственная статистическая операция по учету и анализу данных о численности населения, его составе и распределении по территории. Первая перепись состоялась в 1897 году. В городах применялся метод самоисчисления, а в сельской местности - метод опроса населения. Наряду с оплачиваемыми счетчиками привлекались бесплатные, для которых была введена медаль за труды по 1ой всеобщей переписи населения. Среди них был Антон Павлович Чехов. Следующие переписи были в 1926,39,59,70,79,89 и последняя в 2010 году проведенная на основе федерального закона "О Всероссийской переписи населения в 2010 году". При переписи учету подлежали граждане РФ, иностранные граждане и лица без гражданства, находившиеся на дату переписи населения на территории РФ, а также граждане РФ, постоянно проживающие на территории РФ, но временно отсутствующие на ее территории на дату переписи населения. Перепись проводилась методом опроса населения специально уполномоченными ученными

работниками (переписчиками) путем заполнения ими переписных листов обходе жилых и иных помещений, так же в оборудованных для этих целей специальных помещениях (стационарных участках) или по телефону. Переписные листы заполняются переписчиками со слов опрашиваемых, без предъявления каких-либо документов. Население переписывалось по месту своего постоянного МЖ (может не совпадать с местом регистрации).

Программа переписи состояла из программы сплошного наблюдения и программы выборочного наблюдения. По программе сплошного наблюдения были опрошены все постоянно проживающее население РФ (переписные листы формы К и Д). Жилищные условия населения фиксировались на переписных листах формы П. Временно находящиеся на территории РФ были опрошены по отдельной сокращенной программе (переписные листы формы В). Эта перепись вошла в результаты мировой переписи населения, проводимой по программе ООН.

Эти данные необходимы для перспективных расчетов численности населения, для планирования развития здравоохранения, для оценки санитарного состояния населения и расчетов всевозможных показателей здоровья. В Сан-эпидем службе - для разработки различных прогнозов эпидситуации и многое другое. В РФ численность постоянного населения 145,2млн человек. Россия занимает 7 место по численности населения после Китая( 1285млн), Индия(1025млн),США(286млн), Индонезия(215млн), Бразилия(173млн) Пакистан(146млн). В цивилизованных странах отмечается постарение населения. Статика населения - это численность населения на определенную дату: возрастной, половой, национальный, социальный состав населения, его размещение на территории. Источниками получения сведений, характеризующих статику населения, являются всеобщая и специальные переписи населения.

По предварительным данным переписи населения 2002 года на территории Самарской области проживает 3243,1 тыс. человек, что составляет 2,24% от численности населения России. Перепись показала, что Самарская область занимает двенадцатое место в России по численности населения. Преобладающая часть городского населения Самарской области (82%) Согласно итогам переписи процесс урбанизации, столь мощный во второй половине XX века, не только не развивается, но и начинает движение вспять. В целом по России количество горожан уменьшилось на 0,1%. Доля городского населения Самарской области в 1989 году составляла 80,5 %, в 2002 году - 80,6 %. За последнее десятилетие численность населения в г. Самаре сократилась на 5,2%. .Во всех городах и районах нашей области, как и в России в целом, сохраняется характерное преобладание численности женщин (54%) над численностью мужчин.

82. Динамика населения, ее виды. Основные тенденции.

Динамика населения - это движение населения вследствие естественных и биологических процессов. Подразделяется на механическое и естественное движение. Под механическим движением понимают процесс миграции населения. Механическое движение населения - это изменения происходящие под влиянием переселения или миграционных процессов. В зависимости от продолжительности миграцию разделяют на постоянную и сезонную. При изучении состояния здоровья и других социально-гигиенических явлений по отдельным районам страны полезно учитывать длительность проживания в данной местности, изучать состояние здоровья, процесс акклиматизации и качество лечебно-профилактического обслуживания мигрантов. Учет механического движения населения осуществляется административными органами.

Естественное движение населения - это совокупность таких демографических явлений, как рождаемость, смертность, естественный прирост населения, младенческая смертность, данные о браках, разводах, средней продолжительности предстоящей жизни, регистрация которых производится в мед учреждениях и органах записи актов гражданского состояния (ЗАГС). Эти показатели широко используются в оценке состояния здоровья населения, в оценке закономерностей воспроизводства населения, формирующих его структуру, в планировании и прогнозировании сети кадров здравоохранения на основе численности и структуры населения, в оценке эффективности планирования медико-социальных мероприятий. Без знаний качественного и количественного состава населения невозможно провести глубокий статистический анализ здоровья, деятельности мед учреждений и четко планировать их работу.

83. Вычисление показателей динамического ряда.

Динамический ряд - это совокупность однородных статистических величин, показывающих изменение какого-либо явления во времени. Динамические ряды могут состоять из абсолютных, относительных и средних величин (уровни ряда). В зависимости от сроков, которые они отражают, динамические ряды бывают моментные,т.е приуроченные к какой-то дате, и интервальными, т.е.показывающими на динамику явления за определенный интервал времени. В случаях, когда затруднена возможность проследить основную закономерность изменения явления за изучаемый период проводят выравнивание динамического динамического ряда несколькими способами:-укркпнение интервала,-вычисление групповой средней,-вычисление скользящей средней. С целью изучения особенностей анализируемого процесса рассчитывают специальные показатели динамического ряда:АБСОЛЮТНЫЙ ПРИРОСТ(убыль)-разность между последующим и предыдущим уровнем,ТЕМП ПРИРОСТА(убыли)-процентное отношение абсолютного прироста к предыдущему уровню, ТЕМП РОСТА(убыли)-процентное отношение последующего уровня к предыдущему, ПОКАЗАТЕЛЬ НАГЛЯДНОСТИ-это отношение каждого последующего к начальному уровню, принятого за 100%.

84. Методика вычисления стандартизированных показателей (прямой, косвенный и обратный метод стандартизации).

Стандартизация - это метод расчета условных (стандартизированных) показателей, заменяющих общие интенсивные (или средние) величины в тех случаях, когда их сравнение затруднено из-за несопоставимости состава групп. Стандартизированные показатели позволяют устранить влияние качественной или количественной разнородности сравниваемых групп на величину интенсивных или средних) показателей. Полученные стандартизированные показатели при составлениии их с обычными интенсивными (или средними) показателями позволяют сделать вывод, связаны ли различия в интенсивных (или средних) показателях с неоднородностью составов сравниваемых совокупностей. Следовательно, стандартизированные показатели - это гипотетически (условные) величины. Они не отражают истинных размеров изучаемых явлений, а указывают на то, каковы были бы показатели в сравниваемых группах (совокупностях), если бы различие в их составе было исключено. Существует 3 метода стандартизаии:1.Косвенный.Применяется в 2х случаях -при отсутствии данных о составе изучаемого явления (например, о составе заболевших, умерших, родившихся и т.д.) -при наличии малых чисел изучаемого явления.2.Обратный метод.Используется при отсутствии данных о составе совокупности (например, при отсутствии данных о возрастном,половом составе населения) и когда имеются лишь сведения о составе изучаемого явления (данные о возрастном, половом составе заболевших, умершх, родившихся). То есть данные обратные тем,

что использовались при косвенном методе стандартизации. 3. Прямой метод. Применяется в том случае, когда известен состав изучаемого явления и состав совокупностей. Сущность состоит в вычислении общих стандартизованных показателей в сравниваемых совокупностях, которые уравновешены благодаря выбранному стандарту. Этот метод состоит из 5 этапов:- расчет общих и специальных (по каждой группе-возрастной, половой и др.) интенсивных показателей (или средних величин) для двух сравниваемых совокупностей; - выбор и расчет стандарта, т.е.одинакового для сравниваемых совокупностей численного состава по данному признаку, как правило, за стандарт принимается сумма или полусумма численностей сравниваемых групп; -расчет "ожидаемых величин" для каждой группы стандарта; - определение стандартизованных показателе; -сравнение совокупностей по общим интенсивным (или средним) и стандартизованным показателям.

85.Естественный прирост населения, факторы на него влияющие. Противоестественная убыль населения.

Этот показатель рассчитывается как разность между показателями рождаемости и смертности 2ми способами: 1 ЕП=показатель рождаемости - показатель смертности. 2.ЕП=((число родившихся - число умерших за год)/среднегодовая численность населения)*1000. При анализе демографических явлений, и в частности, общих коэффициетов смертности и рождаемости широкое применение находят СТАНДАРТИЗОВАННЫЕ коэф-ты, устраняющие влияния различий в возрастно-половом составе сравниваемых групп населения. Для измерения суммарного влияния комплекса соц-экон-их, гигиенических, и медицинских факторов на состояние здоровья населения определяют среднюю продолжительность предстоящей жизни.

Сам естественный прирост населения не всегда отражает демо¬графическую си-туацию в обществе, так как одни и те же значения прироста могут быть получены при различных показателях рождае¬мости и смертности. В связи с этим естественный при-рост населения необходимо оценивать только в соотношении с показателями рож-даемости и смертности. Высокий естественный прирост может рассматриваться как благоприятное де-мографическое явление только при низкой смерт¬ности. Значительный прирост при высокой смертности характеризу¬ет неблагоприятное положение с воспроизводством населения, не¬смотря на относительно высокий показатель рождаемости. НизкийЕсте-ственный прирост при больших показателях смертности также указывает на неблаго-приятную демографическую ситуацию. Отрицательный естественный прирост во всех случаях свиде¬тельствует о явном неблагополучии в обществе. Такая демографи¬ческая обстановка обычно характерна для периода войн, социальноэкономических кризисов, других потрясений. Отрицательный есте¬ственный прирост принято называть противоестественной убылью населения, которая ведет к сокращению численности постоянного населения страны и другим неблагоприятным демографическим явлениям. Важнейшая задача общества — создать необходимые социальноэкономические условия для воспроизводства населения, пре-вышения уровня рождаемости над смертностью.

86.Параметрические и непараметрические методы оценки достоверности результатов статистического исследования.

Средняя величина - это обобщенная характеристика признака в статистической совокупности. Различают несколько видов средних величин: МОДА (Мо) - это средняя

величина, которая соответствует варианте, имеющей наибольшую частоту. МЕДИАНА (Ме) - это средняя величина, которая делит вариационный ряд пополам и расположена в середине вариационного ряда. СРЕДНЯЯ АРИФМЕТИЧЕСКАЯ (М) отражает общую меру изучаемого количественного признака в совокупности.

Для определения достоверности различий сначала необходимо рассчитать среднее квадратическое отклонение (сигма):

1.СРЕДНЕ АРИФМЕТИЧЕСКОЕ: а)простой, когда каждая варианта встречается один раз Р=1, а число наблюдений не больше 30.сигма=+-корень из (сумма d в квадрате/n-1) d(V-M)-истинное отклонение, Р=1,т.е каждая варианта встречается один раз.

б)взвешенный: Если варианты имеют разную частоту Р>1, то формула такая же, только d в квадрате еще умножается на Р.

2.Способ МОМЕНТОВ сигма=+-корень из ((сумма dв квадрате*p/n)-(сумма d*p/n)в квадрате).Также необходимо вычислить коэффициент вариации - это процентное отношение среднего квадратическогоотклоненияк средней арифметической, выраженной в процентах: Cv=(сигма/M)*100.Среднюю ошибку вычисляют так: для средних величин m=+-корень из (сигма/n) при n>30, при n<или =30 то же, только n-1. Для относительных величин: m=+- корень из (P*q/n) при n>30, при n<=30 n-1. где m-ошибка репрезентативности средней или относительной величины, сигма-среднее квадратическое отклонение, P-относительная величина,q-величина равная100-P(если P в процентах), 1000-P(если P в промилле), n-число наблюдений.

. В настоящее время чаще используются непараметрические критерии. В основе - ранжирование имеющихся значений по отношению друг к другу, а в качестве оценок используются относительные характеристики-ранги, инверсии, серии, знаки и др. Непараметрические методы позволяют получить определенную числовую величину, которая сравнивается с табличными пороговыми значениями. Критерием достоверности будет являться результат сравнения полученной величины и табличного значения при данном числе наблюдений и при заданном пороге безошибочного прогноза.

Наиболее известными непараметрическими методами используемыми в мед исследованиях являются: 1. Критерий согласия (х в квадрате - хи квадрат) определяют соответствие эмпирического распределения теоретическому, разницу между фактическими и "ожидаемыми" данными. Чем больше эта разность, тем с большей вероятностью можно утверждать, что существуют различия в распределении сравниваемых выборочных совокупностей. Полученную величину х в квадрате оценивают по специальной таблице. Широко используется при оценке эффективности прививок, действия препаратов, результатов различных методов лечения и профилактики заболеваний, влияния условий труда и быта на заболеваемость.

2.Критерий Манна-Уитни - сравниваемые группы (совокупность) объединяются в одну и она упорядочивается по возрастанию. Критерий Манна-Уитни используется например при оценке эффективности новых лекарственных препаратов, новых методов физиотерапевтического лечения, сравнения результатов биохимического исследования в 2х группах лиц. 3.Критерий Вилкоксона - позволяет статистически подтвердить эффективность воздействия эксперимента на объект. Под эспериментом понимается некоторое воздействие на объект, в результате которого наблюдаемые показатели могут изменятся в ту или иную сторону: например прием лекарственого препарата или определенная методика лечения приводят к некоторым изменениям кониролируемых показателей. Критерий Вилкоксонаприменяеися при оценке эффективности новых методов медикаментозной терапии, диеты, хирургических вмешательств.

4.Критерий итераций - позволяет выяснить, случайна или неслучайна последовательность величин или событий в изучаемой совокупности (динамическом ряду). В практике здравоохранения подобная задача возникает при необходимости оценить изменения во времени показателей обращаемости, заболеваемости, частоты осложнений, рождаемости, смертности населения и т.п.

5.Критерий Краснела-Уоллиса позволяют проверить однородность сравниваемых групп. Широко используется при подтверждении эффективности различных лекарственных препаратов и методов лечения. Параметрические критерии оценки достоверности результатов статистического исследования не требуют знания законов распределения изучаемых совокупностей, они могут быть применены к совокупностям не только количественным но также к полуколичественным и качественным. Эти методы позволяют проводить статистическую обработку при малом числе наблюдений.

87. Статистическая сводка и обработка собранного материала.

Статистическая сводка — второй этап статистического исследования —представляет собой проверку, систематизацию, научную обработку материалов статистического наблюдения (подсчет первичного статистического материала, например, карточек на лиц, совершивших преступления), подытоживание отдельных единиц и сведения их в массы или совокупности в целях получения обобщенной характеристики изучаемого явления по ряду существенных для него признаков (например, число несовершеннолетних, совершивших преступления). Целью сводки является систематизация первичных данных и получение на этой основе сводной характеристики объекта исследования в целом при помощи обобщающих статистических показателей. То есть если при статистическом наблюдении собирают данные о тех или иных признаках каждой единицы объекта, то результатом сводки являются подробные сведения, отражающие в целом всю совокупность.

Различают первичную и вторичную сводку. Первичная сводка — обработка и подсчет первичных данных (по документам первичного учета), непосредственно собранных в процессе статистического наблюдения; вторичная сводка — обработка и подсчет сведенных данных первичной сводки. Она производится по данным отчетности и специально организованных статистических наблюдений.

К достоинствам первого вида сводки относится возможность более легкого осуществления методологического руководства, использования квалифицированных кадров и обработки данных при помощи современных вычислительных средств. Существенные ее недостатки — затруднения в исправлении ошибок первичных документов в необходимых случаях; замедленное получение некоторых итогов, важных для местных органов. Децентрализованная сводка дает большую возможность, чем предыдущая, проверить на месте точность представленных данных и быстро получить необходимые итоговые данные.

88. Методы оценки достоверности относительных и средних величин.

При анализе многих явлений (рождаемости, смертности, заболеваемости и т.д.), измеряемых при помощи статистических показателей, часто возникает вопрос о том, в какой мере выводы, полученные при данном числе наблюдений, могут считаться значимыми, надежными, т.е. можно ли распространить эти выводы на всю массу аналогичных явлений. Так, например, можно ли считать, что препарат, оказавшийся эффективным при лечении пневмонии у данной группы больных, при прочих равных условиях даст положительный эффект и при лечении всех других больных пневмонией?

Подобного рода вопросы могут встать перед врачом при оценке различных методов лечения, успешности каких-либо хирургических вмешательств, при оценке здоровья населения и эффективности лечебно-профилактических мероприятий.

Значимость, надежность показателя (то же самое существенность, неслучайность), т.е. право показателя на обобщающую характеристику явления называется статистической достоверностью.

При правильно организованном статистическом наблюдении и правильной группировке собранных в процессе наблюдения материалов результаты исследования обычно тем достовернее, чем больше сделано наблюдений (первое положение закона «больших чисел»). Это не значит, однако, что следует стремиться бесконечно увеличивать число наблюдений. Иногда это увеличение практически неосуществимо, а иногда и не нужно, так как при наличии относительно небольшого, но однородного статистического материала можно быть уверенным в надежности выводов. Следовательно, достаточно ограничиться таким объемом, который дает устойчивые значимые результаты (второе положение закона «больших чисел»), т. е. такой выборочной совокупностью, в которой проявляются основные закономерности всей генеральной совокупности в целом.

При этом следует помнить, что статистические показатели, рассчитанные из выборочной совокупности, всегда имеют среднюю ошибку (ошибка выборки), т. е. пределы колебаний показателя в зависимости от случайных причин.

По величине ошибки репрезентативности определяют, насколько результаты, полученные при выборочном наблюдении, отличаются от результатов, которые могли бы быть получены при проведении сплошного исследования всех без исключения элементов генеральной совокупности.

Каждая средняя величина – М (средняя длительность лечения, средний рост, средняя масса тела, средний уровень белка крови и др.), а также каждая относительная величина – Р (уровень летальности, заболеваемости и др.) должны быть представлены со своей средней ошибкой – m. Средняя ошибка (m) для относительных показателей (Р) определяется по формуле:

Оценка достоверности относительных и средних величин где Р – величина показателя;

q = 1 – Р если показатель выражен в долях единицы; q = 100 – Р если показатель выражен в процентах; q = 1000 – Р если показатель выражен в промилях; n – число наблюдений.

Средняя ошибка (m) для средних величин (М) рассчитывается по формуле:

Оценка достоверности относительных и средних величин где сигма - среднее квадратическое отклонение;

n – число наблюдений.

При вычислении средних ошибок в условиях малой выборки (число наблюдений меньше 30) в знаменателе формул следует брать n, уменьшенное на 1, т. е.

Оценка достоверности относительных и средних величин Оценка достоверности относительных и средних величин