Презентация на тему "Введение в медицинскую статистику. Относительные величины.Графическое изображение относительных величин.Динамические ряды."

Содержание

• 
  Слайд 1
  

  Введение в медицинскую статистику. Относительные величины.Графическое изображение относительных величин.Динамические ряды.

• 
  Слайд 2
  

  Статистикой называют количественное описание и измерение событий, явлений, вещей. Ее понимают как отрасль практической деятельности (сбор, обработка и анализ данных о массовых явлениях), как отрасль знания, т.е. специальную научную дисциплину, и, как совокупность сводных, итоговых цифровых показателей, собранных для характеристики какой-либо области общественных явлений. Статистика – самостоятельная общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной в конкретных исторических условиях места и времени.

• 
  Слайд 3
  

  Предмет изучения – общественные явления. Статистические методы – это совокупность приемов обработки материалов массовых наблюдений (группировка, сводка, получение показателей, их статистический анализ и т.д.). Применяется в разных отраслях народного хозяйства и различных науках. Цель статистики – числовая характеристика явлений, выявление и подтверждение закономерностей.

• 
  Слайд 4
  

  Статистика, изучающая вопросы, связанные с медициной, гигиеной и общественным здоровьем и здравоохранением, получила название медицинской статистики.

  Выделяют 5 групп вопросов, которые относятся к области медицинской статистики: Изучение состояния общественного здоровья населения в целом и его основных групп путем собирания и исследования статистических данных о численности и составе населения, его воспроизводстве, или иначе, естественном движении (рождаемость, смертность), физическом развитии, распространенности и длительности различных заболеваний, продолжительности и т.д. Выявление и установление связей (причино-следственные связи) общего уровня заболеваемости и смертности от каких-либо отдельных болезней с различными факторами окружающей среды. Знание этих связей необходимо для разработки соответствующих оздоровительных мероприятий.

• 
  Слайд 5
  

  Собирание и изучение числовых данных о сети медицинских учреждений, их деятельности и кадрах для планирования медико-санитарных мероприятий, контроля над выполнением планов развития сети и деятельности учреждений здравоохранения и оценки качества работы отдельных медицинских учреждений. Оценка применения мероприятий по предупреждению и лечению заболеваний. Изучение эффективности. Определение достоверности результатов исследования в клинике и эксперименте.

• 
  Слайд 6
  

  В исследованиях общественного здоровья и здравоохранения широко применяются статистические методы, которые позволяют выявить закономерности и определить основные факторы, влияющие на здоровье. Современные исследования в области общественного здоровья и здравоохранения, а также многие исследования в здравоохранении не могут производиться без применения наиболее точных и подчас достаточно сложных методов математико-статистического анализа, кибернетики и моделирования.

• 
  Слайд 7
  

  Полученные в результате исследования абсолютные числа редко применяются для анализа без предварительной обработки, хотя в некоторых случаях может быть самостоятельной задачей исследования. В большинстве случаев целью исследования является не изучение абсолютных величин, а сравнение их с другими, характеризующими, либо исследуемое, либо аналогичное ему явление. Возникает необходимость в получении так называемых относительных величин.

• 
  Слайд 8

  Относительные величины:

  Экстенсивные показатели Интенсивные показатели Показатели соотношения Показатели наглядности

• 
  Слайд 9

  Экстенсивные показатели

  Это показатели удельного веса, показывающие распределение целого на составные части. На основании этого показателя обычно рассматриваются всевозможные структуры: структура заболеваний, распределение больных по полу, возрасту, распределение коечного фонда по специальностям, состав операций в больнице и т.д. Выражается обычно в процентах (%), реже – в тысячных долях (‰). Принцип вычисления: целое принимается за 100 (%) или 1000(‰). А часть определяется как искомое. Особенность: сумма экстенсивных показателей всегда равняется 100 или 1000. Важно: мы не можем ответить стало «больше или меньше», поскольку показывает лишь изменение удельного веса того или иного явления в изучаемой совокупности.

• 
  Слайд 10
  

  Структура потребления лекарственных средств в Республике Татарстан в 2002 г. (%)

• 
  Слайд 11

  Интенсивные показатели

  Это показатели, характеризующие частоту или распространенность того или иного явления в своей среде (например, показатель заболеваемости, общей смертности, детской смертности, рождаемости и т.д.). Вычисляется: абсолютное число, выражающее размер явления, делится на абсолютное число, показывающее размер среды, и умножается на 100, 1000, 10000 и т.д. множитель выбирается в зависимости от распространенности явления: чем реже, тем множитель больше. Могут быть общими и специальными. Общие коэффициенты характеризуют явление в целом, например, общие коэффициенты рождаемости, смертности, заболеваемости. Специальные применяются для характеристики частоты в различных группах, например, заболеваемость по полу, возрасту, по профессии и.т.д. Важно: позволяет ответить стало «больше или меньше», «чаще или реже». Поэтому только с помощью интенсивных показателей можно проводить сравнительный анализ.

• 
  Слайд 12
  

  Например: общая заболеваемость вычисляется так Число заболевших * 1000 Среднегодовая численность населения Пример 2: Так, смертность населения в г.Казани в 2002 году было 15446 чел., а среднегодовая численность населения 1089554 чел.: 15446 * 1000 1089554 = 14,2 ‰

• 
  Слайд 13

  Показатели соотношения

  Характеризуют отношение между двумя самостоятельными, не связанными между собой совокупностями, исчисляются на 1, 100, 1000 и т.д. Например: показатели обеспеченности населения врачами, койками (на 1000 населения), число различных анализов, процедур в поликлинике рассматривается по отношению к численности посещений в поликлинику (на 1000 посещений).

• 
  Слайд 14

  Показатели наглядности

  Характеризуют отношение каждой из сравниваемых величин к исходному уровню, принятому за 1, 100, 1000 и т.д. Они применяются в тех случаях, когда в ходе анализа статистического материала возникает необходимость показать изменение во времени ряда величин (явлений) или наглядно сопоставить ряд однородных статистических величин (например, сопоставить уровни рождаемости, смертности, заболеваемости за ряд лет и т.д.)

• 
  Слайд 15
  

  Динамика материнской смертности в Республике Татарстан (на 1000 детей, родившихся живыми)

• 
  Слайд 16

  Графическое изображение относительных величин

  Является одним из методов анализа статистических материалов. Делает изучаемые показатели более наглядными, доступными для понимания, позволяет глубже проанализировать. Должен быть широко использован при любом статистическом исследовании.

• 
  Слайд 17
  
• 
  Слайд 18

  Диаграммы

  Это графическое изображение статистических данных при помощи линий и геометрических фигур. Бывают: Линейные диаграммы Плоскостные диаграммы (столбиковые, секторные, круговые и т.д.) Объемные диаграммы

• 
  Слайд 19

  При построении диаграмм необходимо соблюдать условия:

  Знать показания к применению; Должна иметь четкую, краткую надпись, указывающую время, место, к которым относятся изображаемые данные; Должна строиться по определенному масштабу; Должна сопровождаться письменными пояснениями.

• 
  Слайд 20

  Линейные диаграммы

  Вид графика для изображения динамики явления во времени (например, рождаемость, смертность, заболеваемость за ряда лет и т.д.). Рисунок 1. Распространенность болезней органов пищеварения среди детей (0 – 17 лет) в Республике Татарстан за 2003 – 2007 гг.

• 
  Слайд 21

  Плоскостные диаграммы

  Столбиковые – используется, когда нужно сравнить величины явления за один и тот же период или на одну и ту же дату (например, смертность мужчин и женщин за какой-то год, обеспеченность населения больничными койками в различных областях России и др.) Рисунок 2. Распространенность болезней органов пищеварения среди детей (0 – 17 лет) в Республике Татарстан за 2003 год

• 
  Слайд 22
  

  Для изображения показателя распределения (экстенсивного показателя) используется секторная, внутристолбиковая диаграмма. Рисунок 3. Структура болезней органов пищеварения у школьников Приволжского района г. Казани в 2008 году

• 
  Слайд 23
  

  Рисунок 4. Распределение по группам здоровья детей младших классов в Приволжском районе г. Казани в 2008 году

• 
  Слайд 24
  

  Картограмма – это контурная карта города, области и т.д., на которой штриховкой или различным цветом изображают различные уровни какого-либо явления. Картодиаграмма – это изображение на графической карте той или иной диаграммы.

• 
  Слайд 25

  Динамический ряд

  Это ряд статистических величин, показывающих изменение во времени и расположенных в хронологическом порядке через определенные промежутки времени. Динамический ряд может быть составлен из абсолютных, относительных или средних величин. Рассмотрение в динамике экстенсивных показателей (удельный вес) следует делать только в случае необходимости с четкой интерпретацией и обязательно с учетом изменений в структуре всей совокупности. Сравнивая данные в динамике, необходимо помнить о территориальной (единые границы территории) и качественной (характеризуется одна и та же группа явлений) сопоставимости. Подразделяются: Моментные – когда величины ряда характеризуют явление на какой-то определенный момент (штаты, койки, вновь выявленные больные при медицинском осмотре и.т.д.) Интервальные – когда явление рассматривается за определенный период (число поступивших больных в стационар, число умерших от туберкулеза за год и .д.)

• 
  Слайд 26

  Для характеристики динамики употребляются следующие показатели:

  Абсолютный прирост или убыль – это величина разности между предыдущим и последующими уровнями. Прирост выражается числом с положительным знаком, убыль с отрицательным знаком. Темп роста или снижения – показывает отношение каждого последующего уровня к предыдущему в процентах. Может быть «+» и «–». Темп прироста или убыли – отношение абсолютного прироста или убыли каждого последующего члена ряда к уровню предыдущего, выраженное в процентах. Темп прироста всегда меньше темпа роста на 100. Абсолютное значение одного процента прироста или убыли – получается о деления абсолютной величины прироста или убыли на показатель темпа прироста или убыли за тот же период.

• 
  Слайд 27

  Рассмотрим методику анализа динамического ряда на примере:

  Число абортов, произведенных женщинам медицинскими учреждениями Республики Татарстан в 1996 – 2001 гг. (на 100 детей, родившихся живыми)

• 
  Слайд 28
  

  Динамические ряды отражают динамику исследуемого явления, однако эта динамика иногда представлена не в виде непрерывного меняющегося ряда, а отдельными скачкообразными изменениями. Для выявления основной тенденции развития изучаемого явления, необходимо произвести выравнивание ряда.

• 
  Слайд 29

  К методам выравнивания динамического ряда относятся:

  Приведение рядов к одному основанию путем вычисления показателей наглядности. Динамика в этом случае выразится наиболее ярко. Укрупнение интервалов. Оно заключается в суммировании данных за ряд периодов. В результате получаются итоги за более продолжительные отрезки времени. Этим сглаживаются случайные колебания и более четко определяется характер динамики. Сглаживание путем групповой и скользящей средней. Периоды времени укрупняются. И для них вычисляется средняя величина, характеризующая укрупненный период, часто применяется в характеристике сезонных колебаний. Для этого каждый уровень ряда заменяется средней из данного уровня и соседних с ним. Чаще всего суммируются последовательно три члена ряда, но можно брать больше. Важно, что средняя получается для каждого уровня динамического ряда.

• 
  Слайд 30
  

  4. Способ наименьших квадратов: основан на определенном математическом законе, по которому при прямолинейной тенденции через ряд эмпирических точек можно провести только одну прямую линию, отвечающую требованию: сумма квадратов отклонений фактических данных от выровненных будет наименьшей. При помощи этого способа находят линию, которая возможно ближе подходи к эмпирическим данным и характеризует направление изучаемого ряда. Уравнение по которому определяют выровненные уровни:yx = a0 + a1x, где a0 - начальный уровень, a1- начальная скорость ряда, x – порядковый номер года, или иного периода времени.

• 
  Слайд 31
  

  Выравнивание по прямой линии методом наименьших квадратов упрощается соответствующим подбором способа отсчета времени x так, чтобы ∑х = 0. При этом получение параметров а0 и а1 происходит по формулам: а0 = ∑y/n, где а0 и а1– постоянныепараметры для постановки их в уравнение, n – число членов ряда, х – обозначение единицы времени.

• 
  Слайд 32

  Пример:

  Заболеваемость с временной утратой трудоспособности на заводе (случаи на 100 рабочих)

• 
  Слайд 33
  

  1. Принимаем средний период времени за начало отсчета (1995 г.). Время показываем в условных единицах от середины отсчета (ряд х). Отсюда∑ х = 0. 2. Вычисляем постоянную величину уравнения а0 а0 = ∑ y/n = 1092/9 = 126,0 3. Получаем произведение ряда у на ряд х для 1994 г. 140*(-4) = -560,0 4. Ряд х возводим в квадрат. 5. Вычисляем вторую постоянную величину а1 а1 = ∑ху/∑х2 = -383/60 = -6,4 6. Получаем выровненные данные х*у: ух = а0 + а1х у1= 126 + (-6,4)*(-4) = 151,6 у2 = 126 + (-6,4)*(-3) = 145,2 и т.д. Анализируя выровненные уровни в динамике, выявляем четкую закономерность снижения заболеваемости с временной утратой трудоспособности с 1995 по 2003 гг.

• 
  Слайд 34
  

  Метод выравнивания, математический обоснованный, находит в последнее время широкое применение в научных медико-социальных исследованиях при рассмотрении динамики явлений, используется для экстраполяции явлений, прогнозирования показателей заболеваемости и смертности. Таким образом, используя рассчитанный средний прирост (-6,4), можно получить данные на 2004, 2005…2011, 2012 и т.д. годы.

• 
  Слайд 35
  

  СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!