Оценка репрезентативности выборочных параметров.

Специальный отбор единиц наблюдения может быть осуществлен несколькими способами:

Случайный отбор осуществляется таким образом, что все единицы наблюдения в генеральной совокупности имеют равную возможность попасть в выборочную совокупность. Чаще всего случайный отбор производится методом жеребьевки.

Механический отбор производится по какому-либо признаку - первая буква фамилии, номер истории болезни, присвоенный порядковый номер и т. д.. Все единицы совокупности располагаются в определенном порядке, а затем отбираются с установленным интервалом, который предварительно рассчитывается (общее число единиц/нужное число единиц).

Типологический отбор позволяет производить выбор из типичных групп всей генеральной совокупности, сформированных по какому-либо признаку. Например, отбор в выборочную совокупность осуществляется таким образом, чтобы соотношение различных возрастных групп в ней было таким же, как в генеральной совокупности.

Серийный отбор (гнездовая выборка) предусматривает выбор из генеральной совокупности не отдельных единиц, а серий (гнезд). Для этого генеральная совокупность разбивается на относительно однородные серии, которые в последующем отбираются механическим способом. В каждой из выбранных серий обследуются все единицы наблюдения.

Отбор контрольных групп используется в тех случаях, когда необходимо проводить сравнение признака в исследуемой совокупности с нормальным его значением, проверять эффективность какого-либо воздействия и т. д.. В данном случае основным принципом формирования контрольной группы является ее максимальная похожесть на исследуемую за исключением изучаемого фактора воздействия или признака.

Парно-сопряженный отбор осуществляется таким образом, что каждой единице наблюдения в исследуемой группе подбирается копия (пара) в контрольной группе. Использование данного метода позволяет проводить углубленное исследование на сравнительно небольшом материале.

Направленный отбор осуществляется на основе формирования исследуемых групп однородных по одному или нескольким признакам. Это позволяет уменьшить численность наблюдений и провести углубленное изучение отдельных статистических групп.

Когортный отбор позволяет сделать своего рода срез в том месте изучаемого явления, в котором наиболее ярко проявляются те или иные его закономерности. Когортой называют такую совокупность, которая состоит из относительно однородных элементов, объединенных наступлением определенного признака, прослеженного за один и тот же интервал времени.

После выбора метода формирования изучаемой совокупности необходимо решить вопрос о времени наблюдения за ней. Как уже указывалось различают текущее и единовременное наблюдение. В первом случае сбор данных осуществляется путем регистрации каждого случая по мере его возникновения за определенный промежуток времени. Во втором случае учет всех случаев наблюдения осуществляется одновременно или приурочивается к определенному моменту времени (перепись населения, мед. осмотр, обследование каких-либо объектов, отбор проб и т. д.).

Способы сбора информации базируются на непосредственном наблюдении, когда сведения регистрируются при непосредственном осмотре пациента, обследовании объекта, заборе какой-либо пробы и т. д.. Вторым способом является выкопировка данных. В этом случае материал исследования может извлекаться из историй болезни, амбулаторных карт, учетных журналов и другой первичной документации. Причем в процессе выкопировки выбираются лишь те данные, которые предусмотрены программой исследования. Широкое использование в медицинских исследованиях имеет анамнестический метод сбора материала, который основан на получении информации непосредственно от пациента, его родственников и др.. Данный метод может быть осуществлен двумя способами анкетированием и опросом.

После окончательной разработки программы и плана статистического исследования приступают к их реализации, что совпадает со вторым ключевым этапом работы - сбором материала. Основное его содержание заключается в осуществлении статистического наблюдения с использованием различных методов и способов формирования рабочего массива, которые описаны в предыдущем разделе.

Третий этап статистического исследования - разработка данных складывается из нескольких последовательных операций:

1. Контроль

2. Кодирование

3. Сортировка

4. Составление сводки

5. Вычисление статистических показателей

6. Графическое изображение результатов расчетов

Все три рассмотренных этапа статистического исследования являются лишь подготовкой к проведению главного и заключительного раздела работы - анализа, выводов, предложений и внедрения результатов в практику.

В процессе статистического исследования обязательно следует прогнозировать, учитывать и, как следствие избегать его ошибок, которые могут иметь методический и логический характер.

Методические ошибки, как правило связаны с неправильным выбором объекта исследования, использованием неправильных группировок, неправильным использованием и интерпретацией статистических показателей. Кроме того, к ним может привести излишняя детализация группировок, особенно при небольшом числе наблюдений, что обусловливает малую достоверность данных и не позволяет выявить основные закономерности, присущие изучаемому явлению.

Логические ошибки заключаются либо в формальном отношении к оценке цифровых данных без глубокого качественного анализа сущности изучаемого явления, либо в “чрезмерной математизации” исследования, которая заключается в необоснованном использовании различных статистических критериев и, как следствие, отражается на логической стороне анализа, приводя к искажению сущности результатов исследования.

9. Относительные величины: определение, виды, методы расчета, графическое изображение.

Учебник – с.29; там же – графики!

Абсолютные величины – могут быть простыми (имеют именованные единицы измерения сантиметры, дни, случаи заболевания и т. п.) и сложными (выражаются произведениями единиц различной размерности человеко-часы, потерянные годы жизни и т. п.).

Относительные величины (статистические коэффициенты) широко используются в официальной статистике для оценки медико-демографической и санитарно-эпидемиологической ситуации, оценки деятельности медицинских учреждений и т. п.

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.

Относительные величины используются при анализе альтернативных (есть явление или отсутствует) признаков. Виды относительных величин:1) экстенсивные коэффициенты; 2) интенсивные коэффициенты;3) коэффициенты соотношения; 4) коэффициенты наглядности.

Экстенсивные коэффициенты характеризуют отношение части к целому, то есть определяют долю (удельный вес), процент части в целом, принятом за 100%. Используются для характеристики структуры статистической совокупности. Например: удельный вес (доля) заболеваний гриппом среди всех заболеваний в процентах; доля производственных травм среди всех травм у рабочих (отношение числа производственных травм к общему числу травм, умноженное на 100%).

Интенсивные коэффициенты отражают частоту (уровень распространенности) явления в своей среде. На практике их применяют для оценки здоровья населения, медико-демографических процессов. Например: число случаев заболеваний с временной утратой трудоспособности на 100 работающих; число заболевших гипертонической болезнью на 100 жителей; число родившихся на 1000 человек (определяется как отношение числа родившихся за год к средней численности населения административной территории, умноженное на 1000). Интенсивные коэффициенты бывают общие и специальные. Общие: показатель рождаемости, общий показатель заболеваемости и др.; специальные (характеризуются более узким основанием): число женщин детородного возраста (плодовитость), число женщин, заболевших гипертонической болезнью, и др.

Коэффициенты соотношения характеризуют отношение двух самостоятельных совокупностей. Используются для характеристики обеспеченности (уровня и качества) медицинской помощью: число коек на 10000 человек; число врачей на 10000 жителей; число прививок на 1000 жителей (отношение числа лиц, охваченных прививками, к численности населения административной территории, умноженное на 1000).

Коэффициент наглядности определяет, на сколько процентов или во сколько раз произошло увеличение или уменьшение по сравнению с величиной, принятой за 100%. Используется для характеристики динамики явления. Например, число врачей в 1995 г. по сравнению с числом врачей в 1994 г., принятым за 100% (отношение числа специалистов в данном году к числу специалистов в предыдущем году, умноженное на 100%).

Интенсивные коэффициенты показывают размер явления (частоту, уровень, распространенность) явления в среде которая продуцирует его. Эти коэффициенты отвечают на вопрос, как часто явление встречается в известной среде.

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.

Коэффициенты соотношения – применяются, когда приходится оценивать соотношение разнородных величин. Данные коэффициенты вычисляются через пропорцию. Могут вычисляться на 100, на 1000, на 10000. Могут выражаться дробными числами: 1, 53 медсестры на врача.

10. Интенсивные и экстенсивные коэффициенты, методы их вычисления, применение, графическое изображение.

Экстенсивные коэффициенты характеризуют отношение части к целому, то есть определяют долю (удельный вес), процент части в целом, принятом за 100%. Используются для характеристики структуры статистической совокупности. Например: удельный вес (доля) заболеваний гриппом среди всех заболеваний в процентах; доля производственных травм среди всех травм у рабочих (отношение числа производственных травм к общему числу травм, умноженное на 100%).

Интенсивные коэффициенты отражают частоту (уровень распространенности) явления в своей среде. На практике их применяют для оценки здоровья населения, медико-демографических процессов. Например: число случаев заболеваний с временной утратой трудоспособности на 100 работающих; число заболевших гипертонической болезнью на 100 жителей; число родившихся на 1000 человек (определяется как отношение числа родившихся за год к средней численности населения административной территории, умноженное на 1000). Интенсивные коэффициенты бывают общие и специальные. Общие: показатель рождаемости, общий показатель заболеваемости и др.; специальные (характеризуются более узким основанием): число женщин детородного возраста (плодовитость), число женщин, заболевших гипертонической болезнью, и др.

Интенсивные коэффициенты показывают размер явления (частоту, уровень, распространенность) явления в среде которая продуцирует его. Эти коэффициенты отвечают на вопрос, как часто явление встречается в известной среде.

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.

11. Коэффициенты соотношения и наглядности, методы их вычисления, применение, графическое изображение

Коэффициенты соотношения характеризуют отношение двух самостоятельных совокупностей. Используются для характеристики обеспеченности (уровня и качества) медицинской помощью: число коек на 10000 человек; число врачей на 10000 жителей; число прививок на 1000 жителей (отношение числа лиц, охваченных прививками, к численности населения административной территории, умноженное на 1000).

Коэффициент наглядности определяет, на сколько процентов или во сколько раз произошло увеличение или уменьшение по сравнению с величиной, принятой за 100%. Используется для характеристики динамики явления. Например, число врачей в 1995 г. по сравнению с числом врачей в 1994 г., принятым за 100% (отношение числа специалистов в данном году к числу специалистов в предыдущем году, умноженное на 100%).