11.БИЛЕТ 1. Характеристика отдельных видов эпидемиологических исследований:Обсервационное эпидемиологическое исследованиеОписание является первым этапом любого эпидемиологического исследования и дает ответ на вопросы "кто?", "где?" и "когда?" заболел. Выявляются временные тенденции заболеваемости, сезонность ("когда?"), распределение заболевших по месту жительства, рождения, работы, получения медицинских услуг ("где?"), полу, возрасту, национальности, семейному и социально-экономическому положению ("кто?") Для изучения непосредственно заболеваемости используются:Одномоментное исследование — обследование населения (в целом или отдельных групп) на определенный момент времени с целью изучения распространенности (prevalence) того или иного заболевания.Когортное исследование, направленное на определение частоты новых случаев (incidence) в исследуемой популяции.При этом формируется когорта — группа лиц без признаков заболевания на момент исследования, и в течение определенного периода наблюдения регистрируются новые случаи возникновения того или иного заболевания.Эпидемиологические исследования бывают единовременными, перспективными, либо ретроспективными. любой показатель заболеваемости должен соответствовать следующим требованиям:быть надежным;объективным;чувствительным (реагировать на изменения);точным.Экспериментальное исследование-Наиболее распространенными методами изучения заболеваемости в практике здравоохранения являются:(по обращаемости в лечебно-профилактические учреждения;по данным о причинах смерти;по данным медицинских осмотров.)

2. Достоверность результатов статистических исследований, понятие, основные методики.достоверность (внутренняя обоснованность) исследования определяется тем, в какой степени структура исследования соответствует поставленным задачам, а полученные результаты справедливы в отношении изучавшейся выборки. Достоверность зависит от структуры исследования, правильности сбора и анализа данных, наличия и выраженности систематических и случайных ошибок. Достоверность — необходимое, но не достаточное условие полезности клинического исследования.Параметрическими называют количественные методы статистической обработки данных, применение которых требует обязательного знания закона распределения изучаемых признаков в совокупности и вычисления их основных параметров.Непараметрическими являются количественные методы статистической обработки данных, применение которых не требует знания закона распределения изучаемых признаков в совокупности и вычисления их основных параметров.При проведении выборочных исследований полученный результат не обязательно совпадает с результатом, который мог бы быть получен при исследовании всей генеральной совокупности. Между этими величинами существует определенная разница, называемая ошибкой репрезентативности, т.е. это погрешность, обусловленная переносом результатов выборочного исследования на всю генеральную совокупность.

Средняя ошибка средней арифметической величины определяется по формуле:		где σ - среднеквадратическое отклонение  n - число наблюдений
Ошибка относительного показателя определяется по формуле:		где p - показатель, выраженный в %, ‰, %оо и т.д.  q = (100 - р), при p выраженном в %;  или (1000 - р), при p выраженном в ‰  или (10000 - р), при p выраженном в %оо и т.д.
При числе наблюдений меньше 30 ошибки репрезентативности определяются соответственно по формулам:

12 Билет.

1. Эмпирические исследования. Определение. Основные типы. Использование в практической деятельности.сравнительные, крупномасштабные, репрезентативные исследования, соответствующие самым строгим требованиям науки и способствующие приращению нового знания.Экспериме́нт (от лат. experimentum — проба, опыт) в научном методе — набор действий и наблюдений, выполняемых для проверки (истинности или ложности) гипотезы или научного исследования причинных связей между феноменами. Эксперимент делится на следующие этапы:Сбор информации;Наблюдение явления;Анализ;Выработка гипотезы, чтобы объяснить явление;Разработка теории, объясняющей феномен, основанный на предположениях, в более широком плане. Моделирование — это изучение объекта посредством моделей с переносом полученных знаний на оригинал. Предметное моделирование — создание моделей уменьшенных копий с определённым дублирующими оригинальными свойствами. Мысленное моделирование — с использованием мысленных образов. Знаковое или символическое — представляет собой использование формул, чертежей. Компьютерное — компьютер является и средством, и объектом изучения, моделью является компьютерная программа. Наблюдение — это целенаправленный процесс восприятия предметов действительности, результаты которого фиксируются в описании. Для получения значимых результатов необходимо многократное наблюдение.Виды:непосредственное наблюдение, которое осуществляется без применения технических средств;опосредованное наблюдение — с использованием технических устройств. Измерение — это определение количественных значений, свойств объекта с использованием специальных технических устройств и единиц измерения. Гипо́теза (от др.-греч. ὑπόθεσις — «основание», «предположение») — недоказанное утверждение, предположение или догадка.гипотеза высказывается на основе ряда подтверждающих её наблюдений (примеров) и поэтому выглядит правдоподобно. Гипотезу впоследствии или доказывают, превращая её в установленный факт, или же опровергают (например, указывая контрпример), переводя в разряд ложных утверждений.

2. Оценка достоверности результатов статистического исследования. Ошибка

Оценить достоверность результатов исследования

означает определить, с какой вероятностью можно перенести сделанные для него выводы (результаты изучения признаков) с выборочной совокупности на всю генеральную совокупность (т.е., по части явления судить о явлении в целом, о его закономерностях). Ошибки первого и второго типа

Правдивость

Решение

Н_о правдива Н_о ложна

Допускание Но П Отвергание Но равильно	Ошибка II типа
Ошибка I типа	Правильно

Н_о правдива = статистически не значима

Н_о ложна = статистически значима

Допускание Н_о = статистически не значимо

Отвергание Н_о = статистически значимо

Ошибки I типа (α – альфа)

Если Н_о правдива в действительности и, полученные в ходе исследования данные статистически не значимы, правильное решение – принять нулевую гипотезу. С другой стороны: если Н_о правдива, а полученные данные статистически значимы, решение отвергнуть Н_о будет не верным и будет сделана ошибка. Ее называют ошибкой I типа (альфа). Т.о., ошибка I типа отвергает Н_о, когда последняя верна.

Ошибки II типа (β – бета)

Если в действительности Н_о ложна и полученные данные статистически значимы, правильным будет отвергнуть Н_о. С другой стороны, если Н_о ложна и полученные данные статистически не значимы , решение принять Н_о будет неправильным и будет сделана ошибка. Это ошибка II типа (бета). Т.о., ошибка II типа принимает Н_о, когда последняя ложна.