Вычисление стандартизованных показателей.

ПРИМЕР: Необходимо проанализировать заболеваемость с временной утратой трудоспо- собности в зависимости от возраста в двух цехах, рассчитав показатели обычным путем и при- менив метод стандартизации.

Таблица 1

Показатели заболеваемости рассчитываются по методике вычисления интенсив- ных показателей:

явление х 100 среда

Значительная разница в уровнях показателей предположительно связана с неоднородным возрастным составом работающих в этих двух цехах, но оконча- тельные выводы можно сделать лишь после вычисления стандартизованных по- казателей.

1 этап стандартизации - вычисление показателей заболеваемости по воз- растным группам. Эти показатели также как и общие являются показателями интенсивности рассчитываются по обычной для них методике. Так, для возрас- тной группы до 20 лет в цехе № 1 показатель заболеваемости будет вычисляться следующим образом:

80 х 100

120 = 67,0

Аналогично вычисляются показатели для каждой возрастной группы в каж- дом цехе. Результаты вычислений представлены в таблице № 1.

Вычисленные повозрастные показатели характеризуют увеличение уровня заболеваемости с возрастом, причем эта закономерность отмечается в цехе №1 и цехе № 2. Но так как сравнение повозрастных показателей в этих цехах не дает возможности определить преобладание уровня заболеваемости в каком- либо од- ном из них, необходимо продолжить стандартизацию показателей заболеваемо- сти.

2 этап - вычисление стандарта. За стандарт принимаем повозрастной со- став рабочих в обоих цехах, суммируя количество работающих в одной возрас- тной группе.

Общая численность коллектива, взятого за стандарт, берется равной основа- нию, в отношении которого выражены показатели на 1 этапе, т.е. 100. Следова- тельно за стандарт принимается распределение по возрасту 100 человек Расчеты по второму этапу представлены в таблице № 2.

Таблица 2

Стандарт для каждой возрастной группы рассчитывается по методике вычисления показателей экстенсивности:

часть явления х100 целое явление

Зная, что целое явление - это число работающих в обоих цехах, а часть явле- ния - количество работающих в каждой возрастной групп, вычисляем, например, стандарт для возрастной группы до 20 лет:

320 х100 %

1800 = 18 %

Аналогичным образом вычисляют стандарт для каждой возрастной группы работающих в двух цехах.

3 этап - вычисление стандартизованных показателей

Примем условно, что распределение работающих в обоих цехах по возрас- там одинаково и соответствует стандарту, и рассчитаем ожидаемое количество заболеваний при новом, условном распределении работающих по возрастам.

Таблица 3

В графах 2 и 3 представлены показатели заболеваемости по двум цехам, вы- численные на 1 этапе. В графе 4 - стандарт повозрастного состава работающих, вычисленный на втором этапе. данные граф 5 и 6 получают следующим обра- зом: в возрасте до 20 лет в цехе № 1 показатель заболеваемости на 100 работаю- щих -67,0, а в цехе №2 - 70,0. Следовательно, среди 18 работающих (по стандар- ту) заболеваний будет:

По такой же методике вычисляют числа других строк в двух последних гра- фах (учитывая повозрастные показатели заболеваемости и стандарт). Сложив числа промежуточных стандартизованных показателей по возрастам в графах 5 и 6, получим стандартизованные показатели на 100 работающих для каждого цеха.

По результатам стандартизации можно сделать вывод: если бы возрастной состав работающих в двух цехах был бы одинаков, то в цехе № 2 показате- ли заболеваемости были бы выше, чем в цехе № 1 ( 123,7 и 120,7 соответст- венно). Следовательно, более высокий уровень заболеваемости в цехе № 1 объясняется неблагоприятным составом рабочих по возрасту.

МЕТОД КОРРЕЛЯЦИИ

Различают два типа связи между явлениями: функциональную и корреляци- онную связь.

Функциональная связьпредполагает строгую зависимость между явления- ми. Это такой вид соотношения между двумя признаками, когда каждому значению одного из них соответствует строго определенное значение друго- го. Такой вид связи характерен для точных наук. Примером ее могут служить скорость движения и время пребывания в пути, радиус круга и длина окружности и т.п.

Между явлениями в медицине и биологии наблюдается корреляционная связь, то есть такая связь, при которой значению каждой величины одного признака соответствует несколько значений другого взаимосвязанного с ним признака. На характер и величину этой связи влияют различные условия и об- стоятельства.

Примерами корреляционной связи могут быть: связь между ростом и массой тела, связь между температурой тела и частотой пульса, между частотой после- операционных осложнений и сроками проведения операций при острых заболе- ваниях органов брюшной полости, связь между заболеваемостью дифтерией и степенью охвата профилактическими прививками.

Наличие, величину и характер связи между явлениями можно установить с помощью статистического метода - метода корреляции.

Практическое значение установления корреляционной связи:

* выявление причинно-следственной связи между факторными и резуль- тативными признаками (при оценке физического развития, для определения связи между условиями труда, быта и состоянием здоровья, при определении за- висимости частоты случаев болезни от возраста, стажа, наличия производствен- ных вредностей и пр.)

* выявление зависимости параллельных изменений нескольких признаков от какой-то третьей величины (например, под воздействием высокой темпе- ратуры в цехе происходит изменение кровяного давления, вязкости крови, часто- ты пульса и пр.).

По направлению связь между явлениями может быть прямой (положитель- ной),когда с увеличением или уменьшением одного явления соответственно увеличивается или уменьшается другое явление (например, с увеличением воз- раста увеличивается количество пораженных кариесом зубов в расчете на одного

обследованного, с увеличением экспозиции между началом острого процесса в брюшной полости и проведением операции увеличивается число осложнений и летальность) и обратной (отрицательной),когда с увеличением одного явления другое явление уменьшается или наоборот с уменьшением одного явления другое соответственно увеличивается (например, с увеличением возраста ре- бенка уменьшается количество молочных зубов, с уменьшением содержания йода в воде и пище увеличивается число заболеваний щитовидной железы и т.д.).

По силе корреляционная связь может быть:

* сильной

* средней

* слабой

Величина, которая одним числом характеризует направление и силу связи между признаками, называется коэффициентом корреляции (r ).Пределы ко- лебаний коэффициента корреляции от 0 до± 1.